Las respuestas generadas por inteligencia artificial se han convertido en un cuarto territorio para la reputación corporativa, junto a los medios de comunicación, los buscadores y las redes sociales. Las marcas empiezan a ser descritas, evaluadas, comparadas o recomendadas por estos sistemas sin que los departamentos de comunicación dispongan todavía de métricas y metodologías contrastadas para gestionar su presencia.
Así lo recoge el primer decálogo de inquietudes de los directores de comunicación ante los LLMs, elaborado por Good Rebels y Asesores. El trabajo analiza las preocupaciones de estos profesionales ante unos modelos que seleccionan, interpretan y combinan información procedente de fuentes que las propias organizaciones no controlan por completo.
El documento se ha elaborado a partir de dos focus group con directores de comunicación de compañías de distintos sectores y de las conclusiones de cinco informes centrados en banca, seguros, hoteles, automoción y telecomunicaciones. En conjunto, estos estudios han analizado más de 40.000 respuestas de ChatGPT, Gemini, Perplexity y AI Overviews.
Una de las principales cuestiones detectadas es la ausencia de metodologías contrastadas para mejorar la aparición de una marca en las respuestas de los modelos. A ello se suma el reto de integrar las relaciones públicas, el SEO y el GEO sin caer en una sobreoptimización orientada a los algoritmos que pueda perjudicar la reputación corporativa.
Los medios y las fuentes, bajo revisión
El análisis también apunta a una revisión del mapa de medios relevantes para las organizaciones. Los responsables de comunicación se preguntan si los criterios tradicionales de selección continúan siendo válidos ante unos sistemas que pueden otorgar distinto peso a medios, comparadores, agregadores, páginas corporativas u otras fuentes de terceros.
La vigencia del contenido representa otra de las cuestiones señaladas. El reto no pasa únicamente por generar nueva información, sino también por gestionar el histórico de contenidos de la organización y las publicaciones existentes en medios, que pueden seguir siendo utilizadas por los modelos para construir sus respuestas.
La fragmentación entre plataformas añade otra dificultad. ChatGPT, Gemini, Perplexity y otros sistemas no necesariamente acceden a las mismas fuentes ni las utilizan de igual manera, lo que obliga a las empresas a decidir dónde concentrar sus recursos y durante cuánto tiempo.
El decálogo señala asimismo lo que denomina la “paradoja de la cobertura”, relacionada con la búsqueda de nuevos territorios en los que ganar presencia sin perder coherencia estratégica. También advierte del peso limitado que pueden tener los canales propios frente a comparadores, agregadores y otras fuentes ajenas a las marcas.
Reseñas, contenido pagado y retorno de la inversión
Entre las preocupaciones recogidas aparecen además la falta de transparencia sobre el papel que tendrá el contenido pagado en las respuestas generadas por IA y las dudas sobre su futura regulación y gestión por parte de los medios.
Las reseñas constituyen otro de los puntos de atención. La existencia de opiniones falsas o campañas coordinadas plantea interrogantes sobre quién debe asumir el riesgo reputacional derivado de esos contenidos y cómo pueden corregirse cuando terminan influyendo en las respuestas de los modelos.
El décimo asunto identificado se centra en el retorno de la inversión. Los departamentos de comunicación encuentran dificultades para justificar presupuestos destinados a un área que todavía requiere experimentación y para la que no existe un ROI suficientemente contrastado.
“Los dircom no nos trasladan miedo, sino una gran inquietud y una enorme necesidad de criterio. Saben que la reputación de sus compañías ya se está jugando en las respuestas de la IA y quieren decidir con datos dónde invertir sus recursos”, explica Carlos Hergueta, socio y director de desarrollo de negocio de Asesores.
Según Hergueta, el escenario confirma que “la credibilidad se construye a través de terceros, y ahora también debe construirse para ser leída por máquinas”. “En un terreno tan incipiente, la única estrategia perdedora es quedarse quieto: hay que activar, medir y aprender”, ha añadido.
De seis a ocho tipos de fuentes
Ante estas inquietudes, Good Rebels y Asesores plantean cuatro recomendaciones para los equipos de comunicación. La primera pasa por asumir que cada modelo accede y cita las fuentes de manera diferente. Las firmas también aconsejan construir una arquitectura diversificada formada por entre seis y ocho tipos de fuentes, combinando, entre otras, la web corporativa, los comparadores de cada categoría y las referencias editoriales.
El planteamiento concede importancia al contenido editorial, al considerar que los medios pueden multiplicar las menciones de marca frente a otras fuentes. La cuarta recomendación se dirige a establecer una monitorización continua que permita comprobar cómo evoluciona la presencia de cada enseña en los modelos e identificar qué acciones están ofreciendo resultados.
Asesores ha desarrollado también un método de trabajo de siete fases para trasladar estas recomendaciones a la estrategia de comunicación. El proceso comienza con el análisis de la reputación algorítmica de la marca en cada LLM y la comparación de su citabilidad frente a sus competidores.
A continuación, propone identificar qué medios construyen las respuestas y qué peso tiene cada uno, estudiar los patrones y enfoques recurrentes en los contenidos empleados por los modelos y definir los territorios de comunicación en los que la organización quiere estar presente.
Las últimas fases se centran en incorporar estos aprendizajes a la estrategia de relaciones públicas y en realizar una medición periódica que permita comparar los resultados y modificar las acciones. El planteamiento de ambas firmas apunta así a una evolución de las funciones de comunicación para incorporar también el análisis de aquellas fuentes que terminan alimentando las respuestas de la inteligencia artificial.
