Imagina que le pides a un asistente con inteligencia artificial (IA): “Recomiéndame una marca para resolver X”. En segundos, la respuesta suele llegar con opciones, comparaciones y argumentos. Para un equipo de marketing, lo decisivo no es solo aparecer en esa lista, sino hacerlo de la forma correcta: sin ambigüedades y con atributos consistentes.
Ese resultado no depende de optimizar para algoritmos, sino de una lógica humana: “Los sistemas de IA no eligen marcas, identifican patrones de sentido, recurrencia, coherencia y relación entre una marca y un contexto de necesidad”, afirma Alexia de la Morena, directora del Master en Dirección de Marketing y Gestión Comercial de EAE Business School (España). Y remarca: “Ese mismo proceso es el que sigue el cerebro humano cuando recomienda”.
Por eso, para marketing, el desafío es de claridad: reducir ambigüedad y aumentar reconocimiento contextual. A partir de esa premisa, De la Morena ofrece cinco medidas concretas para aumentar la probabilidad de que una marca sea considerada y recomendada por asistentes con IA sin depender de campañas pagadas. La lógica, dice, es la misma que opera en una
recomendación humana: claridad, coherencia y encaje con el contexto de necesidad.
1) Reducir el esfuerzo cognitivo: una marca fácil de explicar
El foco está en la claridad inmediata. “Tanto el cerebro humano como los sistemas de IA favorecen lo que se puede entender y clasificar rápidamente”, sostiene De la Morena.
Llevado a la práctica, plantea que la marca pueda definirse en una sola frase clara y repetible —qué hace, para quién y con qué objetivo—, que la comunicación pública evite tecnicismos innecesarios y que se mantenga un vocabulario estable para describir la propuesta de valor, sin “sinónimos creativos” que alteren el significado entre canales.
La advertencia es directa: “Cuando una marca es difícil de explicar, se descarta antes incluso de ser considerada. La IA funciona igual: prioriza aquello que puede categorizar sin ambigüedad”.
2) Anclar la marca a un problema humano, no a una categoría
El cambio comienza por el punto de partida del relato. “Las personas no buscan categorías de producto; buscan resolver tensiones reales”, señala la especialista.
En esa línea, recomienda describir la propuesta desde el dolor, la necesidad o el objetivo del usuario —y no desde la descripción del servicio—. También sugiere responder de forma explícita, en contenidos públicos, preguntas como “¿Cuándo necesito esta marca?” y “¿En qué momento de mi vida o de mi negocio encaja?”.
Su conclusión: “Las recomendaciones de la IA se construyen por situación y necesidad, no por ranking de marcas”.
3) Repetición emocional coherente: memoria y confianza
Aquí la prioridad es la consistencia. “El cerebro confía en lo que reconoce”, indica De la Morena. En términos prácticos, invita a sostener el mismo mensaje central en todos los puntos de contacto —web, redes, entrevistas, artículos, notas de prensa y FAQ—, mantener un enfoque emocional dominante y evitar cambiar el ángulo según el canal.
De la Morena lo resume así: “Cuando una idea se repite de forma coherente, se convierte en una verdad percibida. La IA consolida esa repetición como una señal de fiabilidad y de consenso narrativo”.
4) Narrativa estable: evitar reinvenciones frecuentes
El objetivo es reducir incertidumbre. “Las marcas que cambian constantemente su discurso generan incertidumbre”, advierte.
En ejecución, De la Morena apunta a tener un posicionamiento estable, evolucionar sin romper el relato principal y evitar reinventarse con frecuencia en el lenguaje, la promesa o el foco estratégico. “En sistemas de IA, los relatos inconsistentes también reducen la confianza semántica de la marca”.
5) Pruebas sociales explicadas: historias, no vitrinas
La evidencia también importa por cómo se cuenta. “El cerebro humano confía en historias, no en listas de logos o cifras”, asegura De la Morena, también doctora en Neuromarketing Human Behaviour.
Por eso, propone presentar casos con una estructura clara —contexto, problema inicial, motivo de elección y resultado—, además de explicar por qué alguien eligió la marca (no solo quién la eligió) y mostrar patrones de uso recurrentes.
La razón, añade, es que “la IA aprende por patrones reconocibles, igual que las personas”: mientras más claros sean los patrones de decisión y uso, más fácil es asociar la marca a una situación concreta de recomendación.
La información que más influye
Además de las acciones, De la Morena detalla qué tipo de información pública pesa más cuando un asistente con IA describe o compara marcas. Su lectura es que la IA no opera con “lógica publicitaria”, sino con un principio práctico: “reducir ambigüedad para poder clasificar y recomendar”.
Por eso, argumenta que “la información pública que más influye no es la más visible ni la más atractiva, sino la que explica con mayor precisión qué es la marca, para qué sirve y en qué contexto debe usarse”.
Con esa idea de base, enumera cinco tipos de información clave.
1) Identidad y límites: quién es la marca y quién no
Desde la psicología del consumidor, el cerebro necesita categorías nítidas para decidir. Cuando una marca no delimita bien su identidad, obliga al sistema cognitivo a interpretar; y toda interpretación introduce errores.
Por eso, lo que más predomina es responder sin ambigüedades tres preguntas básicas: qué hace exactamente la marca, para quién es relevante y en qué casos no es la mejor opción.
Definir también los límites de uso —cuándo aplica y cuándo no— es una señal de alta calidad cognitiva. “Las marcas que solo se describen desde lo aspiracional generan más confusión que posicionamiento. Cuanto más fácil es clasificar una marca, mayor es la probabilidad de que sea correctamente descrita y comparada por un asistente con IA”, insiste la experta.
2) Información causal: explicar el «por qué» antes que el «qué»
La confianza aumenta cuando se entiende la lógica que conecta una acción con un resultado; y, según De la Morena, lo mismo ocurre cuando un modelo de IA procesa información pública.
Por eso aconseja contenidos que expliquen cómo funciona la propuesta de valor, qué mecanismos producen el resultado y qué enfoque o proceso sostiene la solución.
Su fórmula es concreta: cuando la información se ordena como “acción → proceso → efecto”, se vuelve mucho más fácil de interpretar, resumir y comparar.
3) Información contextual y situacional: el caso de uso manda
“Las decisiones no son universales. Son situacionales”, declara De la Morena. Por eso, importa más la información que aterriza casos de uso específicos, escenarios reconocibles y problemas concretos. “Una marca sin contexto claro es una marca difícil de recomendar”.
4) Coherencia y reputación
Para De la Morena, el problema aparece cuando la marca “se define distinto” según el canal o el portavoz: eso “introduce ruido cognitivo”.
En ese escenario, los asistentes con IA tienden a apoyarse en señales consistentes: mensajes que “se repiten con el mismo significado”, mantienen “un vocabulario estable” y “no presentan contradicciones internas”.
5) Información humana: experiencia explicada
“El cerebro confía más en experiencias que en declaraciones corporativas”, recalca De la Morena. Por eso, subraya, ganan relevanvia los contenidos que reconstruyen la experiencia completa: contexto real, problema previo, criterio de elección, experiencia de uso y resultado.
En sus palabras: “La clave no es demostrar prestigio. Es demostrar proceso de elección”.
Corregir sin «pelear» con plataformas
Cuando aparece una descripción inexacta, De la Morena comenta que el enfoque no debería ser una rectificación puntual, sino “un proceso de reconstrucción del consenso de mercado”.
En su planteamiento, el ajuste se logra trabajando el entorno informativo donde la marca es interpretada, más que la tecnología en sí.
En la práctica, sirve identificar qué argumentos o asociaciones están originando la percepción, redefinir el encuadre correcto —qué es la marca, para qué situaciones es adecuada y qué no representa—, reforzarlo en contenidos, casos y argumentarios, y sostener el mismo mensaje, con el mismo significado, de forma consistente en todos los canales externos.
Cómo medir presencia
De la Morena propone una medición sencilla, repetible y orientada a decisiones de negocio para identificar si una marca está ganando o perdiendo presencia en recomendaciones de IA.
El método es un ejercicio mensual o trimestral de simulación de demanda: formular consultas reales —como las que haría un cliente en fase de decisión— en distintos asistentes con IA y registrar si la marca aparece, con qué rol se recomienda, qué atributos recibe y cómo evoluciona frente a competidores.
La variable crítica no es solo la frecuencia, sino el tipo de recomendación y el contexto en el que la marca es presentada.
Desde el frente comercial, el vínculo con resultados se observaría en indicadores operativos: mejora en la calidad de leads, mayor conocimiento previo del cliente y reducción del tiempo necesario para cerrar oportunidades.
