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La llegada de la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM, Large Language Models), como ChatGPT, Gemini y (diría que sobre todo) Claude, no solo ha introducido nuevas herramientas para los equipos de comunicación y marketing de pymes y empresas más complejas, sino que ha reescrito profundamente las reglas del juego que solíamos aplicar hasta hace tan solo unos años.
Hoy en día, el branding ya no se limita a administrar los canales tradicionales o el posicionamiento en buscadores, principalmente Google. Ahora implica comprender cómo los algoritmos perciben, procesan y recomiendan una marca, y cómo los consumidores utilizan la IA para tomar decisiones de compra, guiándolos a través de un recorrido del cliente (customer journey) cada vez más cambiante y automatizado.
Según datos recopilados en diversos informes (por ejemplo, el de tendencias de marketing elaborado por Averi AI), la IA se ha convertido en una auténtica infraestructura corporativa: aproximadamente el 88 % de los profesionales del marketing la utilizan a diario para diversos fines y tareas. El escenario de branding con IA que comentamos en 2020 —de una manera un tanto premonitoria 😉— se está haciendo realidad en un periodo histórico caracterizado más por interrogantes que por respuestas definitivas.
Entonces, ¿qué hacer y cómo actuar?
En este artículo, exploramos nuevas vías para construir y gestionar marcas y proyectos de comunicación que pueden ser «aumentados» gracias a la inteligencia artificial, entre el consumidor algorítmico (algorithmic consumer) y el darwinismo de la IA.
¿Cómo está transformando la IA la experiencia del cliente?
¡Esta siendo una auténtica revolución!
El embudo de marketing tradicional, que ahora conocemos muy bien y del que hemos hablado a menudo (que se puede resumir en el flujo consolidado de conciencia – consideración – conversión), se está volviendo fluido y, en muchos casos, invisible: la IA actúa como acelerador e intermediario en el recorrido del usuario con respecto a, al menos, tres direcciones:
- El (lamentable) declive de la búsqueda lineal: los consumidores ya no escriben una o varias palabras clave en Google y luego comparan alternativas y diferentes respuestas para tomar una decisión. Ahora le hacen una pregunta a un LLM. Por ejemplo: «Tengo un presupuesto de 500 €, viajo con frecuencia por trabajo y busco una maleta resistente y de alta tecnología: ¿qué me recomiendas?».
Tras el Zero Moment of Truth —la fase del proceso de compra en la que el consumidor, tras recibir un estímulo o formular una pregunta, busca información en línea— hemos entrado en el Agentic Moment of Truth: el momento en el que la IA no responde a una consulta, sino que reformula el marco de la necesidad y devuelve una lista reducida de unas pocas (muy pocas…) opciones entre las que el usuario suele elegir.
- Compresión del recorrido del usuario: como se destaca en el último informe de Adobe sobre IA y tendencias digitales, los modelos de IA generativa y los agentes inteligentes están transformando la experiencia del usuario al acortar los tiempos de interacción. La transición del descubrimiento a la decisión suele ocurrir dentro de la misma sesión de chat. Si una marca no está presente en ese resumen, no existe para ese usuario. Como afirma Erich Joachimsthaler, emprendedor, académico y consultor internacional especializado en branding y nuevas tecnologías:
El antiguo embudo (conciencia → consideración → compra) se está derrumbando. La IA comprime estos pasos en una sola acción.
- Hiperpersonalización y generación de ecosistemas de ventas: la interacción se está desplazando hacia ecosistemas reales en los que los asistentes de IA no solo proporcionan información, sino que también integran partes de la cadena de valor general y sistemas de compra directa (como los protocolos comerciales desarrollados por OpenAI con Stripe y Google con Shopify).
¿Cómo ha cambiado el consumidor? Los tres rasgos principales del consumidor algorítmico
Para crear una marca hoy en día, primero debemos comprender la evolución psicológica y conductual de nuestro público objetivo. En la era de la IA, el usuario/consumidor se caracteriza por algunos rasgos fundamentales, a veces inconsistentes, que antes eran menos determinantes, o incluso inexistentes.
- Tolerancia cero ante la irrelevancia. Acostumbradas a respuestas inmediatas y personalizadas, las personas se han vuelto completamente intolerantes a las comunicaciones masivas. Un boletín genérico o un anuncio irrelevante se percibe como ruido de fondo y se ignora de inmediato. Dynamic Yield y Salesforce Cloud Einstein son dos soluciones tecnológicas que permiten una personalización avanzada y dinámica del contenido y los mensajes a lo largo de la experiencia del cliente.
- Preferencia por la autenticidad. En un panorama cada vez más dominado por contenido sintético, presenciamos una auténtica búsqueda de autenticidad. Un análisis detallado de las tendencias globales realizado por The Branding Journal destaca cómo, en el mercado actual, los consumidores buscan de forma activa y voluntaria las imperfecciones humanas, lo hecho a mano, las historias reales y los puntos de vista únicos que un algoritmo no puede replicar.
- Creciente confianza en las soluciones de IA. Confiamos cada vez más en el juicio de la IA para guiar nuestras decisiones de compra. Esto ha llevado a la introducción de un nuevo concepto fundamental: GEO (Generative Engine Optimization), la optimización de marcas para ser citadas (¡correctamente!) en las respuestas conversacionales de los motores de búsqueda. Todo esto conlleva algunos desafíos: por ejemplo, los usuarios de Google que encuentran la AI Overviews (una función que utiliza IA generativa como Gemini para proporcionar respuestas directas en la parte superior de la página de resultados) son menos propensos a hacer clic en enlaces a otros sitios web que los usuarios que no la leen. El CEO de Google, Sundar Pichai, ha hablado de una experiencia de búsqueda de IA de extremo a extremo (end-to-end AI Search experience). No podría ser más claro… De hecho, no es coincidencia que desde hace aproximadamente una década, el consumidor algorítmico se haya citado para referirse al fenómeno por el cual los consumidores delegan gran parte de sus decisiones de compra a algoritmos y agentes de IA. Hay un excelente artículo de 2016 (¡!) donde investigadores de Harvard exploran el tema con más detalle. Las soluciones SEO como Semrush (con su kit de herramientas de visibilidad con IA) o Ahrefs (función de sugerencias personalizadas) se utilizan precisamente para monitorizar cómo se menciona la marca en las búsquedas conversacionales.
Algunos casos de empresas que han trabajado con IA para su marca
Como hemos empezado a ver, la inteligencia artificial es sin duda un factor tecnológico de gran impacto; pero también puede analizarse desde una perspectiva creativa y comunicacional. Con el tiempo, han surgido varios casos interesantes relacionados con el tema por diversas razones: he recopilado tres. Revisémoslos a continuación.
Nike
Empezaré… ¡desde el final, en orden cronológico! Tras el triunfo de Jannik Sinner en el Campeonato Internacional de Tenis de Roma en mayo de 2026, uno de sus principales patrocinadores, Nike, publicó un artículo muy criticado que rápidamente se volvió viral.
Bueno, ¿qué podría ser tan sacrílego? Según muchos, varios elementos en la redacción del mensaje (el guion, el esquema retórico «no es X / es Y» (This isn’t just history — it’s his story in the making) sugieren la intervención de un colaborador creativo no humano. Esto se entrelaza con otra característica del consumidor algorítmico: un estudio publicado en 2024 en el Journal of Retailing and Consumer Services informa que las marcas que utilizan GenAI para crear contenido social son percibidas como menos auténticas y menos creíbles. Y para una empresa como Nike —que se centra en las pasiones personales, el rendimiento humano y las historias desafiantes relacionadas con todo esto— podría convertirse en un problema…
Heinz
¿Quién no conoce la famosa e icónica marca de kétchup (y otros productos)? Correcto. Algunas de las últimas campañas de la empresa de alimentos se basan precisamente en esta idea: tan simple como poderosa. En Heinz AI Ketchup, la empresa le pidió a la inteligencia artificial generativa que produjera imágenes de kétchup a partir de una palabra clave. Una palabra genérica, a partir de la cual la IA podría haber creado cualquier cosa, ofreciendo diferentes productos de marcas dispares. Y en cambio…
Dove
Utilizar bien la IA también implica hacerlo sin perder de vista el propósito y la identidad corporativa. El marketing con propósito (purpose-driven marketing en inglés) es un asunto serio, y Dove lo sabe muy bien.
Hace unos 20 años, la empresa lanzó la narrativa (ahora sello distintivo de la marca) «Real Beauty», que desafía los estándares de belleza femeninos fomentando la autoconfianza y la autoestima.
«Real Beauty» tuvo y sigue teniendo sus raíces en los resultados de un estudio internacional realizado en diez países diferentes, en el que se entrevistó a más de tres mil mujeres para comprender la percepción de la belleza femenina y la relación con el propio cuerpo.
La investigación había extrapolado verdades importantes (= ideas clave):
- Solo el 4 % de las mujeres se definieron a sí mismas como «bellas».
- El 47 % creía que tenía sobrepeso.
- Más del 70 % de las mujeres entrevistadas no atribuyeron el concepto de belleza únicamente a la apariencia física de la mujer.
Como dijo el exdirector global de marketing, Alessandro Manfredi:
Esto nos permitió demostrar que el impacto social, cuando está plenamente integrado en un negocio, no solo no está reñido con las ganancias, sino que es un motor de crecimiento extraordinario.
En 2024, con motivo del 20.º aniversario de la campaña y para concluirla de la mejor manera posible, Dove reforzó su propósito y sus mensajes con una postura más firme: la negativa a utilizar inteligencia artificial en lugar de mujeres y modelos en sus comunicaciones. Esta declaración busca fortalecer su posicionamiento institucional como promotora de la belleza real frente a todo artificio.
El futuro de las marcas en la era del LLM: ¿hacia un darwinismo de la IA?
En resumen: ya sea por su impacto en la experiencia del cliente, por una nueva técnica para desarrollar contenido o por un uso innovador en la comunicación, la inteligencia artificial se ha incorporado plenamente a la agenda de los responsables de comunicación, marketing y branding en cualquier organización.
El futuro, pues, se llama Agentic AI (IA agéntica), un término que ya he mencionado aquí y allá en mis reflexiones.
Las IA tradicionales, como los chatbots, responden a comandos directos. La Agentic AI, en cambio, recibe un objetivo de alto nivel, planifica de forma autónoma los pasos necesarios, utiliza herramientas externas para realizar acciones y aprende de los resultados, todo ello con una mínima intervención humana.
¿Cómo podemos prepararnos para esta nueva fase evolutiva? Un estudio publicado en la edición de marzo/abril de 2026 de Harvard Business Review nos ayuda y nos invita a la reflexión. Según los autores, quienes realizaron una extensa investigación internacional sobre los consumidores antes de publicar el estudio, las principales conclusiones son:
A medida que los agentes de IA se generalizan, la relación tradicional entre marcas y consumidores está dando paso a nuevas formas de interacción: algunas mediadas por la IA, otras impulsadas completamente por ella.
Además del contacto directo entre personas, están empezando a coexistir tres tipos emergentes de interacción entre las personas y las marcas:
1. Agente de la marca ➔ Consumidor humano
En este modo, la marca despliega sus propios agentes de IA avanzados para interactuar directamente con los usuarios. Estos agentes guían activamente al usuario durante el proceso de toma de decisiones. Nos referimos a sistemas como el servicio de conserjería digital de Capital One, que consulta el inventario, programa pruebas de manejo, calcula la financiación y permite al usuario completar casi todo el proceso de compra antes incluso de visitar físicamente el concesionario.
2. Agente del consumidor ➔ Marca
En este escenario, el consumidor delega la investigación, la comparación y, a veces, la compra a su propio asistente de IA. El agente navega por la web, completa formularios y evalúa diferentes opciones de marca en nombre del individuo, actuando como un verdadero representante o intermediario para el consumidor. Este es un escenario donde la estética visual y la interfaz de usuario del sitio web de la empresa pasan a un segundo plano: en su lugar, se vuelve fundamental tener los datos de marca estructurados y legibles (Machine-Readable Brand), de lo contrario, el agente del consumidor ignorará la oferta. El periodista de la BCC, Thomas Germain, habla de machine web: el contexto donde los propios sitios web están diseñados para ser leídos por IA en lugar de humanos, y donde la lectura de resúmenes generados por máquinas se convierte en la principal forma en la que consumimos información.
3. Comercio entre agentes
Esta es la modalidad más compleja, en la que la interacción humana directa prácticamente desaparece del flujo operativo en favor de la IA. Los procesos transaccionales se llevarían a cabo de forma autónoma entre dos inteligencias artificiales: el agente del consumidor (que conoce las preferencias, el presupuesto y las intenciones del usuario) se comunica y negocia directamente con el agente de la marca (que gestiona la disponibilidad y los precios en tiempo real). Un ejemplo sencillo consiste en que el asistente personal de IA explore OpenTable o The Fork, seleccione los restaurantes ideales y complete los detalles de la reserva, interactuando directamente con el sistema de gestión de IA del restaurante, que administra la disponibilidad y las confirmaciones de mesa.
Este tercer escenario, tan novedoso y aún poco descifrable en términos de evolución y repercusiones, quizás el más remoto pero ciertamente no imposible, abre las puertas a un concepto en el que el experto en innovación Brian Solis lleva trabajando unos meses: el del darwinismo de la IA.
Como dice Solis:
La madurez de la IA no es adopción. Es la capacidad de reinventar cómo se crea el valor.
La mayoría de las organizaciones aún están intentando adaptar la IA a sus modelos de negocio existentes. Utilizan máquinas para operar con mayor rapidez, reducir costes, resumir reuniones, automatizar tareas y optimizar los flujos de trabajo tradicionales.
Según el marco del darwinismo de la IA, la verdadera oportunidad reside en preguntarse qué hace posible la inteligencia artificial hoy en día que no era posible antes.
- ¿Qué procesos deberían replantearse?
- ¿Qué necesidades de los clientes tenemos justo delante de nuestros ojos pero pasan desapercibidas?
- ¿Qué funciones se pueden potenciar en lugar de eliminar?
- ¿Qué prejuicios y creencias obstaculizan el crecimiento organizacional?
El panorama sigue evolucionando: desde la IA generativa hasta los agentes, desde los flujos de trabajo basados en agentes hasta modelos operativos totalmente nuevos. Las empresas y marcas que prosperarán no serán aquellas que simplemente automaticen el modelo antiguo, sino aquellas que imaginen el modelo del futuro.
¡El reto está servido!