Víctor Aguado (Telefónica) defiende en La Hora Premium que las marcas deben construir evidencias para ganar credibilidad en las respuestas de la IA

Las empresas deben evolucionar del top of mind, el lugar que ocupan en la mente de las personas, al top of model, la posición que alcanzan en las respuestas de los sistemas de inteligencia artificial. Esta es la principal tesis que ha defendido Víctor Aguado, gerente de Inteligencia y Posicionamiento de Marca Marketing Global en Telefónica, durante su participación en La Hora Premium de Atlas Tecnológico. En su ponencia, titulada ‘Del top of mind al top of model. Posicionamiento, relato y reputación de marca en la era de la IA’, el directivo ha subrayado que las organizaciones necesitan ampliar su estrategia de reputación para comprender cómo las interpretan las máquinas y qué papel les atribuyen cuando recomiendan productos, proveedores o empresas.

La sesión, conducida por Pablo Oliete, CEO de Atlas Tecnológico, se enmarca en el ciclo temático ‘Comunicación corporativa en la era de la IA. ¿Cómo construyen las empresas credibilidad, relato y reputación?’, en el que ya han participado Javier Creus (Ideas for Change) y María Moya (Prodigioso Volcán).

Aguado ha trasladado a la audiencia una idea central para los responsables de comunicación y marketing, que es que la inteligencia artificial introduce un nuevo intermediario entre las organizaciones y sus públicos, capaz de seleccionar información, establecer comparaciones y elaborar respuestas que condicionan las decisiones de compra, inversión o contratación.

Durante décadas, las estrategias de marca se han orientado a ocupar una posición reconocible en la mente de los consumidores. Las empresas han medido su notoriedad, la asociación con determinados atributos y la percepción de sus públicos para comprender por qué una persona elige una compañía frente a sus competidores. La expansión de la inteligencia artificial generativa añade una dimensión a esta labor, puesto que los usuarios recurren cada vez más a estos sistemas para comparar alternativas y obtener recomendaciones.

“El cambio profundo no consiste solamente en pasar de Google a la inteligencia artificial, consiste en pasar de competir por aparecer en los resultados a competir por formar parte de la respuesta”. El cambio resulta especialmente relevante para las empresas industriales y B2B. Un comprador puede solicitar a un modelo que identifique proveedores para automatizar una planta, valore sus ventajas y compare sus capacidades antes de contactar con ninguna compañía. En ese proceso, la respuesta inicial condiciona el conjunto de opciones que el usuario considera.

Aguado ha advertido de las consecuencias que puede tener quedar fuera de esa selección inicial. “Las organizaciones que no aparezcan en esa primera representación pueden quedar fuera de juego”, ha señalado, puesto que la falta de visibilidad en las respuestas de los modelos puede impedir que una empresa tenga siquiera la oportunidad de explicar su propuesta a un potencial cliente.

Para Aguado, el principal reto consiste en comprender que los sistemas de inteligencia artificial elaboran sus respuestas a partir de información procedente de múltiples fuentes. Las páginas corporativas conviven con noticias, informes técnicos, opiniones de clientes y análisis independientes, mientras que el modelo integra esas señales en una explicación que puede modificar el significado del relato original de una empresa.

Esta dinámica obliga a revisar la idea de soberanía narrativa. Las organizaciones pueden influir en la manera en que se las representa, aunque esa imagen surge de una construcción colectiva en la que participan medios, empleados, clientes, analistas y otros actores. La capacidad de influencia depende, en buena medida, de la información que una compañía aporta al ecosistema y de la autoridad que terceros reconocen a sus conocimientos.

El directivo de Telefónica ha planteado la necesidad de cambiar el foco de la comunicación corporativa y pasar de la elaboración de mensajes a la aportación de pruebas que los respalden. “Las organizaciones han dedicado mucho esfuerzo durante décadas en construir mensajes y ahora tendrán que aprender también a construir, no tanto mensajes, sino evidencias que las sustenten”.

La idea no implica abandonar la comunicación, sino reforzarla con elementos verificables. Una empresa que desea ser reconocida por su fiabilidad necesita aportar certificaciones, datos contrastables, casos de clientes y referencias a sus estándares de seguridad. La comunicación gana fuerza cuando las declaraciones corporativas encuentran respaldo en pruebas accesibles y en valoraciones externas.

Aguado también ha advertido de que adaptarse a la IA no significa cambiar la identidad de una compañía para satisfacer supuestas preferencias de los algoritmos. La prioridad debe ser ofrecer información que permita comprender qué hace realmente la organización y cuáles son sus capacidades. “La pregunta no es qué quiere oír la IA, sino qué necesita encontrar la IA para comprender correctamente lo que yo soy y lo que somos, lo que es nuestra organización”, ha señalado.

El objetivo consiste en reducir la distancia entre la identidad de una organización y la representación que construyen los modelos. Para ello, la estrategia pasa por desarrollar información clara, coherente y útil, además de facilitar que las fuentes relevantes puedan consultarla e interpretarla. La adaptación técnica de los contenidos contribuye a este propósito, aunque el desafío va más allá de la optimización para buscadores y modelos generativos. La autoridad depende del conocimiento que una empresa aporta y de la legitimidad que consigue dentro de su sector.

La intervención también ha puesto de relieve la necesidad de ampliar las herramientas de seguimiento de marca. Telefónica lleva dos años trabajando en la monitorización del posicionamiento de sus marcas en sistemas de inteligencia artificial. Según ha explicado Aguado, el proyecto ha permitido profundizar en cuestiones vinculadas a la reputación, como la autoridad, la credibilidad y la consistencia de la información.

La medición requiere analizar patrones a lo largo del tiempo y entre diferentes sistemas, ya que una respuesta aislada ofrece una visión limitada. Las empresas necesitan conocer con qué atributos aparecen asociadas, qué fuentes contribuyen a esa representación, qué competidores surgen en las comparaciones y en qué situaciones reciben recomendaciones. También importa la posición que ocupan dentro de una respuesta y el peso que adquieren en la explicación ofrecida al usuario.

El ponente ha insistido en que el análisis debe apoyarse en una metodología continuada, capaz de identificar regularidades y diferencias entre modelos, públicos y momentos del proceso de decisión. “Una unidad real de análisis no puede ser una respuesta aislada”, ha explicado. Por ello, las empresas deben observar cómo evoluciona su representación, qué fuentes la alimentan y si los atributos que aparecen en las respuestas coinciden con el posicionamiento que desean construir.

Además, cada modelo puede construir una representación diferente de una misma compañía. Sus fuentes, criterios de selección y capacidades evolucionan, por lo que la reputación algorítmica debe entenderse como un sistema dinámico. Según Aguado, Telefónica comenzó a monitorizar el posicionamiento de sus marcas hace dos años y, en ese trabajo, descubrió que el desafío iba más allá de la propia tecnología, puesto que también exigía comprender cómo se construye y se reconoce la reputación.

Ambas dimensiones mantienen una relación de retroalimentación. Las percepciones sociales generan noticias, reseñas y análisis que alimentan los sistemas de IA. A su vez, las recomendaciones de estos modelos pueden modificar las opiniones de las personas y orientar sus decisiones. La representación algorítmica adquiere, así, un papel relevante en la formación de la confianza.

En el diálogo posterior con Pablo Oliete, Aguado ha abordado las consecuencias presupuestarias y organizativas de esta transformación. Las campañas publicitarias y los patrocinios conservan su función, pero las empresas también deben dedicar recursos a las fuentes externas que contribuyen a construir su representación algorítmica. Blogs especializados, comunidades digitales y espacios de análisis pueden aportar información útil para que los modelos comprendan las capacidades de una marca.

El directivo ha explicado que esta transformación debe reflejarse en la planificación de marketing. “Si quieres dar en la diana de ese posicionamiento algorítmico, también tienes que ocuparte de parte del presupuesto”, destinado a fuentes externas relevantes para los sistemas de inteligencia artificial, ha afirmado durante la conversación.

Como ejemplo, ha compartido una campaña de Telefónica dirigida a universitarios, cuya página de destino se diseñó con contenidos en HTML y textos indexables para facilitar su lectura por los sistemas de IA. La iniciativa ilustra cómo las decisiones de comunicación pueden incorporar las nuevas formas de búsqueda y recomendación sin abandonar los objetivos tradicionales de marca.

Esta evolución exige, además, una responsabilidad transversal. La reputación depende de la coordinación entre marketing, comunicación, tecnología y relaciones institucionales, junto con la experiencia que generan los empleados y los clientes. La coherencia entre lo que la empresa afirma, lo que terceros reconocen y lo que las personas experimentan constituye la base de una credibilidad duradera. Así, ha defendido que la reputación algorítmica no debe quedar en manos de un único departamento, sino convertirse en una capacidad compartida por toda la organización.

Aguado ha cerrado su intervención con la imagen de un faro como metáfora de la reputación. Una organización debe mantener una identidad reconocible y respaldada por pruebas, aunque cambien los sistemas que interpretan su actividad. En lugar de modificar constantemente su relato para adaptarse a cada modelo, necesita construir una autoridad clara, demostrable y reconocida por otros actores.

“La comunicación corporativa ya no puede concebirse solamente como producción de mensajes, sino que tiene que entenderse como sistema de evidencias”, sostiene el directivo. “Las organizaciones más fuertes del futuro no serán necesariamente las que más hablen de sí mismas”, sino aquellas en las que exista una coherencia sólida entre lo que dicen, lo que hacen y lo que otros reconocen.

El ciclo de La Hora Premium dedicado a la comunicación corporativa en la era de la IA culminará el 5 de noviembre con la mesa redonda de expertos ‘El nuevo relato corporativo y la batalla por la credibilidad en la era de la IA’, moderada por el periodista Sergio Martín. La sesión será en abierto y las inscripciones ya están habilitadas.