La IA ya interviene en las decisiones de compra, selección de proveedores y evaluación reputacional, obligando a las empresas a reforzar la claridad de su propuesta de valor, la validación externa y la coherencia de sus mensajes para ganar relevancia en las respuestas de estos sistemas
El estudio de LLYC ‘The Next Mindset: La era del cerebro dual. Por qué las marcas deben influir en la IA’ plantea que las compañías deben prestar atención no solo a cómo se presentan ante sus audiencias, sino también a cómo son interpretadas por los sistemas de inteligencia artificial a los que esas audiencias recurren para informarse y decidir. La adopción de estas herramientas en España da una idea del alcance de la transformación. Según los datos recogidos en el informe, el 93,5% de las personas de entre 18 y 65 años utiliza la inteligencia artificial generativa de manera habitual u ocasional. El porcentaje alcanza el 98,5% entre quienes tienen de 18 a 29 años, el 95,2% en la franja de 30 a 44 años y el 90,3% entre los 45 y los 65 años. Para LLYC, estas cifras muestran que el uso de la IA ya no puede entenderse como una tendencia limitada a los consumidores más jóvenes.
De la visibilidad a la influencia
El informe introduce los conceptos de Dual Marcom y AI Influence para describir este nuevo escenario. El primero alude a la necesidad de comprender y gestionar cómo la inteligencia artificial interviene en las decisiones de los públicos de una organización. El segundo define el trabajo orientado a construir relevancia, credibilidad y presencia en las conversaciones que las personas mantienen con estos sistemas.
La diferencia respecto a los canales tradicionales está en la forma en que se presenta la información. Mientras que un buscador suele ofrecer una lista de enlaces que el usuario debe explorar, una herramienta generativa puede elaborar una síntesis, comparar alternativas y proponer una recomendación. Esa respuesta incorpora una jerarquía de información que puede influir en la percepción de una marca antes de que se produzca un contacto directo con ella.
Para explicar este proceso, se recurre a un modelo de tres sistemas de pensamiento. Junto al Sistema 1, rápido, intuitivo y emocional, y al Sistema 2, más lento y analítico, sitúa un tercer sistema de cognición artificial: la capacidad de la IA para resumir, clasificar, comparar y proponer alternativas a partir de los datos disponibles. Esta herramienta puede complementar el razonamiento de las personas, aunque también puede llevarlas a aceptar respuestas con escasa revisión crítica cuando se presentan de forma fluida y aparentemente fundamentada.
La consecuencia para las marcas es que aparecer en una respuesta no garantiza, por sí solo, una posición favorable. Una empresa puede ser mencionada, pero quedar relegada frente a sus competidores, aparecer asociada a atributos poco diferenciados o no ser considerada adecuada para la necesidad concreta del usuario.
La IA ya interviene en las decisiones de compra y B2B
Los datos del informe apuntan a que esta influencia ya tiene efectos en el comportamiento de los consumidores. De acuerdo con un estudio elaborado por LLYC junto a Appinio, el 44% de los españoles de entre 18 y 65 años afirma haber utilizado inteligencia artificial en su última compra. Entre quienes recurrieron a estas herramientas, el 38,6% considera que fueron clave para decidir, mientras que el 55,9% señala que tuvieron un papel adicional. En conjunto, el 94,5% de quienes las utilizaron reconoce que influyeron de alguna manera en la decisión.
El cambio también afecta al recorrido de información previo a la compra. El 66,2% de los usuarios de IA afirma que rara vez o nunca hace clic en los enlaces originales después de recibir una respuesta generada. Según el informe, esto no significa que las webs corporativas o los contenidos propios hayan perdido su importancia, sino que su función también pasa por aportar información útil y verificable a las respuestas que elaboran estos sistemas, incluso cuando el usuario no llega a visitar directamente la fuente.
En el ámbito empresarial, la transformación resulta especialmente relevante en los procesos de selección de proveedores. El 93,3% de los decisores B2B consultados utiliza herramientas de IA en este tipo de procesos. Entre sus usos figuran la comparación de tarifas y servicios, mencionada por el 57%; la búsqueda de opiniones, por el 51,3%; el descubrimiento de proveedores, por el 36,2%, y la elaboración de solicitudes de propuesta o briefs, por el 24,6%.
Estos resultados apuntan a que parte de la evaluación puede producirse antes de la conversación directa.
Cuando un proveedor entra en contacto con un potencial cliente, su propuesta puede haber sido ya comparada, interpretada o descartada a partir de una respuesta generada por IA.
La reputación también se construye en las respuestas
La influencia de estas herramientas no se limita a las decisiones de compra. El informe señala que también intervienen en la evaluación de las empresas como empleadoras y en la consulta de cuestiones relacionadas con la sostenibilidad, la ética o el comportamiento corporativo.
Según los datos recogidos por LLYC, el 59,8% de las personas laboralmente activas declara haber utilizado o prever utilizar la IA para investigar la reputación de una empresa como empleadora. Además, el 53,7% de los españoles afirma informarse frecuente o habitualmente sobre el impacto medioambiental, las prácticas éticas o los posibles escándalos de una compañía antes de comprar.
La IA puede reunir en una sola respuesta información procedente de medios de comunicación, reseñas, perfiles corporativos, opiniones de empleados, informes y conversaciones públicas. De este modo, las organizaciones no solo deben atender a lo que comunican oficialmente, sino también a la coherencia entre ese relato y las señales externas disponibles. Una promesa de sostenibilidad, por ejemplo, puede aparecer junto a informaciones que la respalden o que pongan en cuestión su credibilidad.
Claridad, validación y coherencia como ejes de actuación
Para mejorar su posición en este entorno, el documento identifica cuatro condiciones: claridad, relevancia, validación y coherencia. La claridad implica explicar de forma comprensible y específica qué hace la organización, qué problema resuelve, qué la diferencia y qué evidencias respaldan sus afirmaciones. La relevancia exige producir información útil para las preguntas reales de los públicos, en lugar de centrarse únicamente en aumentar el volumen de contenidos.
La validación, por su parte, requiere que las afirmaciones corporativas encuentren respaldo en fuentes fiables e independientes, como medios de comunicación, expertos, informes, asociaciones, clientes o comunidades profesionales. La autoridad, según este planteamiento, no depende únicamente de lo que una empresa dice de sí misma, sino también del reconocimiento externo y de las pruebas disponibles para sostener su relato.
La cuarta condición es la coherencia entre los distintos canales y áreas de la organización. Marketing, comunicación, recursos humanos, sostenibilidad, negocio y asuntos públicos pueden gestionar ámbitos diferentes, pero sus mensajes y evidencias forman parte de un mismo ecosistema de información. Si existen contradicciones entre la propuesta comercial, la cultura corporativa, los compromisos públicos o las experiencias de clientes y empleados, la IA puede integrar esas señales en una respuesta que refleje esas inconsistencias.
Por ello, LLYC plantea la necesidad de una coordinación transversal que permita compartir prioridades, mensajes y evidencias, sin eliminar las especializaciones de cada departamento. Como primer paso, recomienda analizar cómo describen los sistemas de IA a la organización, sus competidores, sus productos y sus responsables; identificar las consultas de mayor impacto; reforzar la narrativa con información actualizada y verificable; ampliar la presencia en fuentes independientes y mantener un seguimiento de los resultados.
Se concluye que las compañías no pueden controlar de manera absoluta lo que la inteligencia artificial dice sobre ellas, ya que las respuestas dependen de las consultas, las fuentes disponibles y las características de cada sistema. Sí pueden, sin embargo, mejorar las condiciones para que esas respuestas reflejen con mayor precisión su actividad, su propuesta de valor y las razones por las que pueden resultar relevantes para sus públicos.