La inteligencia artificial ya no es solo una herramienta que utilizamos para analizar la reputación. Se está convirtiendo en un nuevo intermediario entre las marcas y sus grupos de interés. Y eso cambia las reglas del juego.
Esta es probablemente una de las reflexiones más relevantes que nos llevamos desde BELIEVERS. del encuentro celebrado hoy en Madrid por Corporate Excellence – Centre for Reputation Leadership.
Durante años, las compañías han trabajado su posicionamiento tratando de ocupar un espacio relevante en la mente de sus audiencias. Construir notoriedad, generar confianza, conseguir reconocimiento y, en definitiva, estar en el top of mind.
La llegada de la IA generativa introduce ahora una nueva capa: ¿qué ocurre cuando quien interpreta, selecciona, jerarquiza y devuelve información sobre nuestra compañía es también un modelo de inteligencia artificial?
Pasamos del top of mind al top of model.
Y no es un simple cambio de canal.
La IA se convierte en un nuevo punto de contacto
Cuando preguntamos a un modelo qué empresas son referentes en sostenibilidad, quién lidera determinado sector, qué compañía tiene mejor reputación en un ámbito concreto o cuáles son las fortalezas y debilidades de una marca, la respuesta no se construye únicamente a partir de lo que esa organización dice de sí misma.
Los modelos buscan evidencias, consistencia, reconocimiento y fuentes capaces de respaldar una determinada percepción.
La narrativa continúa siendo fundamental, pero ya no es suficiente por sí sola.
Esto obliga a incorporar nuevas preguntas a la gestión de la reputación: ¿cómo interpreta la IA nuestra marca?, ¿con qué atributos nos relaciona?, ¿qué fuentes utiliza para hablar de nosotros?, ¿nos cita?, ¿cómo aparecemos frente a nuestros competidores?, ¿existe coherencia entre aquello que queremos proyectar y aquello que los modelos realmente reconocen?
A métricas tradicionales como el Share of Voice se incorporan así conceptos como el AI Share of Voice o el Share of Answer: ya no queremos conocer únicamente nuestra notoriedad, sino también nuestra presencia y consideración dentro de las respuestas generadas por IA.
Medir más no significa necesariamente saber más
Otro de los grandes debates del encuentro estuvo precisamente en la medición.
Nunca habíamos tenido acceso a tantos datos. Pero acumular información no equivale a generar inteligencia.
“Too much data is not information.”
El verdadero reto para las organizaciones está en determinar qué información necesitan, qué patrones son relevantes y, sobre todo, qué decisiones pueden activar a partir de ellos.
La medición de la reputación empieza así a evolucionar desde modelos fundamentalmente descriptivos hacia sistemas capaces de ayudar a interpretar contextos, identificar riesgos y anticipar escenarios.
El caso compartido por CaixaBank resulta especialmente ilustrativo: sistemas de alerta capaces de analizar una conversación y diferenciar entre dos variables fundamentales: su severidad, es decir, el impacto que tiene en este momento, y su potencial, entendido como hasta dónde podría llegar en un determinado horizonte temporal.
Porque 100.000 menciones no significan necesariamente una crisis.
Lo importante es comprender quién está participando en esa conversación, qué capacidad tiene para amplificarla, qué impacto puede producir sobre la reputación y a partir de qué umbral debe activarse un protocolo, un comité o una decisión.
Ese es el salto verdaderamente interesante: pasar de observar a interpretar; y de interpretar a actuar.
De la intuición a la inteligencia
Durante mucho tiempo, una parte importante de las decisiones de comunicación y reputación se ha apoyado inevitablemente en la experiencia y la intuición de los profesionales.
La tecnología no elimina ese criterio. Al contrario: puede hacerlo más potente.
La IA empieza a asumir el papel de copiloto, automatizando procesos, procesando grandes volúmenes de información e identificando patrones sobre unos criterios previamente definidos por los equipos.
Mercadona, por ejemplo, compartió su utilización de inteligencia artificial para determinados procesos de seguridad y para el análisis de clippings de prensa, facilitando posteriormente información específica a sus distintos clientes internos.
Y aparece aquí una cuestión especialmente relevante: la comunicación deja de ser únicamente una herramienta para construir identidad y reputación y pasa también a formar parte de los sistemas de gestión del riesgo corporativo.
Esto exige nuevos modelos de gobernanza: responsables asignados a cada riesgo, protocolos de actuación, criterios sobre el uso de herramientas de IA y equipos de comunicación capaces de interpretar y activar la información.
“Estamos entrando en una etapa en la que el reto ya no es tener más datos, sino saber cuáles importan y convertirlos en decisiones. La IA nos permite detectar patrones y anticipar escenarios, pero el verdadero valor sigue estando en el criterio con el que las organizaciones deciden qué medir, cómo interpretarlo y cuándo actuar.”
Silvia Jiménez, Directora de soluciones IA de BELIEVERS.
Y hay una pregunta todavía mayor: ¿qué sabe la IA de nosotros?
Existe además una segunda dimensión que nos parece especialmente relevante.
La IA puede ayudarnos a analizar nuestra reputación, pero también participa ya en la construcción de esa reputación.
Los modelos generativos se están convirtiendo progresivamente en una puerta de acceso a la información. Y eso significa que empresas y marcas necesitan empezar a entender qué respuesta obtiene una persona cuando pregunta por ellas.
No hablamos de abandonar el SEO, las relaciones con los medios, la generación de contenidos o las estrategias tradicionales de posicionamiento. Todo ese ecosistema sigue siendo imprescindible.
Hablamos de añadir una nueva capa.
Una capa en la que importan las citaciones, las fuentes, la autoridad, la consistencia narrativa, las evidencias y la capacidad de una organización para ser correctamente interpretada por los modelos.
La reputación ya no se juega únicamente en lo que una marca dice, ni siquiera en lo que otros dicen sobre ella. También empieza a jugarse en lo que la inteligencia artificial entiende de todo ello.
De medir la conversación a entender cómo la IA construye la respuesta
Esta transformación está precisamente detrás de una parte del trabajo que estamos desarrollando desde BELIEVERS. con EVA., nuestra tecnología de inteligencia aplicada a comunicación, reputación y sostenibilidad.
EVA. nace de una pregunta sencilla: ¿podemos convertir toda la información que rodea a una organización en inteligencia realmente útil para tomar decisiones?
Y hoy esa pregunta incorpora necesariamente otra:
¿Cómo nos ven los modelos de inteligencia artificial?
Analizar posicionamiento GEO, entender qué fuentes sustentan las respuestas de los modelos, identificar atributos asociados a una compañía, detectar fortalezas frente a competidores o medir la distancia entre el posicionamiento que una marca quiere construir y el que la IA realmente devuelve son ya parte de una nueva disciplina de gestión reputacional.
Porque quizá el próximo gran indicador de una marca no sea únicamente cuánto se habla de ella.
Será también cómo es entendida cuando alguien pregunta por ella.
Del Share of Voice al Share of Answer.
Del top of mind al top of model.
De los datos a las decisiones.
Ese es el nuevo territorio de la reputación.
¿Quieres saber qué dice la IA de tu compañía?
En BELIEVERS. hemos desarrollado tecnológicamente a la “primera experta no humana de un equipo de comunicación”. EVA. llega para ayudar a las organizaciones a entender su posicionamiento en los nuevos entornos de inteligencia artificial y convertir esa información en decisiones de comunicación y reputación.
Conoce EVA. y descubre cómo está viendo la inteligencia artificial a tu marca.
