Durante años, las marcas compitieron por ser encontradas.
Con la llegada de las redes sociales, empezaron también a competir por nuestra atención: por ser interesantes, relevantes, compatibles.
Hoy creo que estamos entrando en una tercera etapa.
Las marcas empezarán a competir por ser recomendables.
Cada vez más personas utilizan herramientas como ChatGPT, Gemini y otros asistentes de IA para investigar, comparar alternativas y tomar decisiones.
De hecho, OpenAI ya plantea a ChatGPT como una herramienta capaz de ayudar a las personas a explorar, comparar y decidir qué comprar, mientras que Google está desarrollando infraestructura específica para lo que llama comercio agéntico, incluyendo experiencias en las que sistemas de IA pueden acompañar cada vez más partes del proceso de compra.
Y conforme estos sistemas evolucionen hacia agentes capaces de acompañar —o incluso ejecutar— una compra, una parte de la relación entre consumidores y marcas comenzará a estar mediada por inteligencia artificial.
Eso abre una pregunta que me parece mucho más interesante que simplemente “¿cómo hacemos para aparecer en ChatGPT?”
¿Qué necesita construir una marca para que una inteligencia artificial tenga buenas razones para considerarla, entenderla, confiar en ella y eventualmente recomendarla?
No creo que la respuesta sea producir cientos de contenidos pensados para alimentar algoritmos. Tampoco que se trate simplemente de renombrar SEO, AEO o GEO.
La hipótesis que estoy explorando dentro de D14S es más amplia.
La llamo, por ahora, AI Influence: la capacidad de una marca para construir suficiente presencia, evidencia, autoridad, reputación y relevancia digital auténtica para que tanto las personas como los sistemas de IA tengan razones para confiar en ella y recomendarla.
Porque una IA no conoce una marca únicamente por lo que esa marca dice de sí misma.
También existen las experiencias que las personas comparten sobre ella, las conversaciones que genera, los medios que hablan de ella, las fuentes que validan sus atributos, la consistencia de su información, su reputación y todas las señales que va dejando en el ecosistema digital.
Esto se vuelve especialmente relevante cuando los asistentes de IA ya pueden apoyarse en información pública, datos de comerciantes y otras fuentes para construir comparaciones y recomendaciones. OpenAI, por ejemplo, explica que su experiencia de Shopping Research puede utilizar datos de productos proporcionados por comercios, información disponible públicamente y otras fuentes comerciales relevantes para generar resultados.
Y ahí aparece una posibilidad interesante para quienes trabajamos construyendo marcas.
Quizá el siguiente reto de comunicación no sea solamente ganar visibilidad o atención, sino construir suficientes señales auténticas para ganar consideración.
Todavía tengo más preguntas que respuestas.
¿Qué señales tienen realmente mayor peso?
¿Cómo se construye autoridad sin intentar manipular el sistema?
¿Qué papel jugarán Social, PR, Content, Experience, Reputation y Commerce?
¿Y cómo podemos medir si una marca está aumentando genuinamente su capacidad de ser considerada por una IA?
Son preguntas que quiero investigar, probar y debatir.
Porque si Search organizó buena parte de la información de internet y Social reorganizó nuestra atención, es posible que la inteligencia artificial esté empezando a reorganizar algo todavía más importante: la manera en que tomamos decisiones.
Google, por ejemplo, está empezando a conectar experiencias de compra entre Search, Gemini, YouTube y otros productos mediante su Universal Cart, una señal de hacia dónde puede evolucionar esta relación entre búsqueda, recomendación y acción.
Y si eso está ocurriendo, vale la pena empezar a preguntarme qué significa para las marcas.
Si estás pensando en lo mismo —desde una marca, una plataforma, tecnología, investigación o simplemente desde la curiosidad—, quiero conversar.
AI Influence todavía está por construirse. Hagámoslo entre quienes también creemos que vale la pena entenderlo.
— Farid Ortiz, Head of Business en D14S
