En la mayoría de los modelos branding modernos, hemos intentado ganarnos un hueco en la mente de las personas. Nos hemos preocupado por el reconocimiento, el significado, la singularidad, el recuerdo, la preferencia y la confianza, creando de vez en cuando una nueva pirámide o un círculo concéntrico para que todo el asunto pareciera tranquilizadoramente científico.
Un nuevo participante se ha unido ahora al proceso de toma de decisiones: la inteligencia artificial -IA-.
Las personas preguntan cada vez más a los asistentes de inteligencia artificial qué hotel podría convenir para un viaje en particular, qué software podría ayudar a su empresa, qué zapatilla de running se ajusta a una necesidad determinada, qué banco ofrece un servicio en particular, qué universidad podría convenir para sus hijos o qué vino maridaría con la cena. La respuesta puede incluir varias marcas, comparaciones, explicaciones y, cada vez más, recomendaciones.
La máquina se ha unido silenciosamente al comité de compras. De manera bastante incómoda, nadie le envió una agenda.
Esto plantea un interesante reto branding, ya que las personas y la inteligencia artificial interpretan las marcas de formas muy diferentes. Las personas aportan a sus decisiones recuerdos, experiencias, emociones, contexto cultural, hábitos y prejuicios. Los sistemas de IA recogen, comparan, sintetizan y extraen conclusiones a partir de grandes cantidades de información disponible. Las personas pueden enamorarse de una marca. A los algoritmos, en cambio, les cuesta mucho más dejarse seducir a la luz de las velas.
Por lo tanto, las marcas deben desenvolverse en dos entornos relacionados. Deben seguir siendo significativas, distintivas y deseables para las personas, a la vez que se vuelven lo suficientemente claras, creíbles y con el respaldo adecuado para que las máquinas comprendan qué son, cuándo son relevantes y por qué merecen ser consideradas.
Esa es una cuestión que va más allá del SEO. Se está convirtiendo en una cuestión de «branding».
Durante años, la búsqueda ofreció una ruta relativamente visible entre la curiosidad y la elección. Alguien escribía una pregunta, recibía una colección de enlaces y decidía a dónde ir después. Las marcas podían trabajar en la visibilidad, el contenido, el posicionamiento y la conversión, manteniendo al mismo tiempo una influencia considerable sobre lo que la gente finalmente encontraba.
La IA generativa cambia parte de ese recorrido. Un asistente de IA puede interpretar una pregunta, consultar múltiples fuentes, comparar alternativas y presentar una síntesis antes de que alguien visite un sitio web corporativo, lea un anuncio o hable con un vendedor. En algunas situaciones, el cliente llega a la marca después de que un algoritmo ya ha enmarcado lo que significa esa marca.
Eso cambia el orden de la conversación. Una persona que pide “una marca de ordenadores portátiles conocida por su privacidad y un ecosistema integrado”, “una empresa de ropa de exterior con fuertes credenciales medioambientales” o “muebles asequibles con servicios circulares” proporciona a un sistema de inteligencia artificial un conjunto de señales para interpretar.
El sistema busca marcas que hayan creado asociaciones reconocibles en torno a esos temas, así como pruebas que las respalden. Por ejemplo:
Estas empresas difieren enormemente en categoría, historia y modelo de negocio. Lo que comparten es algo cada vez más importante: su significado pretendido deja huellas.
Las personas pueden experimentar esos rastros. Las máquinas pueden recuperarlos.
Esta diferencia merece atención. Las personas rara vez evalúan las marcas como bases de datos. El recuerdo de unas vacaciones, la sensación al abrir un paquete, algo que un padre siempre compraba, la forma en que un empleado resolvió un problema o el comentario de un amigo de confianza pueden influir en las preferencias mucho más que un sitio web corporativo perfectamente organizado.
La inteligencia artificial aborda la cuestión de otra manera. Trabaja con señales accesibles: descripciones, asociaciones, información estructurada, productos, reseñas, cobertura mediática, opiniones de expertos, documentación, conversaciones con clientes y pruebas repartidas por todo el entorno digital.
Para una máquina, la ambigüedad dificulta la interpretación. Para una persona, la ambigüedad puede hacer a veces que una marca sea bastante interesante. El desafío es, por tanto, el de la doble legibilidad.
Una marca necesita suficiente claridad estratégica para que las máquinas comprendan su categoría, su relevancia, su diferenciación y sus argumentos de venta. Al mismo tiempo, necesita suficiente riqueza para que las personas encuentren en ella significado, personalidad, familiaridad y motivos para interesarse por ella.
Una organización puede describir cada característica de su oferta con precisión maquinal y aun así inspirar aproximadamente el apego emocional de un tique de aparcamiento de aeropuerto. Por el contrario, una marca puede crear hermosas historias que dejen tanto a los clientes como a los algoritmos ligeramente inseguros sobre lo que la empresa hace realmente.
Las marcas fuertes necesitan cada vez más ambas cualidades.
Gran parte del debate que está surgiendo en torno al descubrimiento mediante IA se centra, como es lógico, en la visibilidad: si una marca aparece cuando los usuarios preguntan a ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot u otros sistemas sobre una categoría o un problema.
La visibilidad importa. Sin embargo, representa solo una etapa en un proceso más largo.
Una secuencia útil podría ser: visibilidad, comprensión, credibilidad, consideración y preferencia —en este orden—.
Una máquina puede identificar una marca, aunque la interprete de forma inexacta. Puede comprender la marca, aunque no encuentre pruebas suficientes para respaldar una recomendación. Puede considerar que varias marcas son fiables, aunque aprecie pocas diferencias significativas entre ellas. Al final, llegamos a la vieja pregunta de branding con un nuevo ropaje digital: ¿por qué esta?
A medida que la IA reduce el esfuerzo necesario para generar contenido, más organizaciones podrán producir artículos plausibles, descripciones pulidas, vídeos competentes y flujos interminables de comunicación perfectamente aceptable. A internet difícilmente le faltarán palabras.
Eso hace que la claridad estratégica y la distinción sean más valiosas.
Si cinco competidores se describen a sí mismos como innovadores, sostenibles, centrados en el cliente y apasionados por la excelencia, la empresa se enfrenta prácticamente al mismo problema al que se han enfrentado los clientes durante años. Todos suenan estupendos y ninguno parece especialmente diferente —y, por desgracia, eso es lo que estamos viviendo ahora mismo—.
Las marcas necesitan asociaciones que puedan hacer realmente suyas, pruebas que las refuercen y la coherencia suficiente para que esas asociaciones se consoliden con el tiempo.
Esta es una de las razones por las que el posicionamiento de marca cobra mayor importancia en un entorno en el que interviene la inteligencia artificial. Proporciona un eje estratégico estable en torno al cual pueden organizarse los productos, los comportamientos, las experiencias y la información.
En Allegro 234, abordamos el posicionamiento a través de la Estrategia Ambidextra: preservando el significado, los activos y las fuentes de confianza que generan valor hoy, mientras desarrollamos lo que la marca necesita para seguir siendo relevante mañana. La llegada del descubrimiento por IA encaja de forma natural en esa tensión.
Una empresa puede presentarse maravillosamente en su página de inicio. El entorno digital más amplio puede contar una historia más complicada.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden encontrarse potencialmente con contenido corporativo, información de productos, reseñas de clientes, entrevistas, artículos especializados, noticias, debates laborales, comentarios sociales y descripciones de terceros. La interpretación resultante surge de un conjunto más amplio de señales que el mensaje tradicional controlado por la marca.
Para las empresas, esto hace que la coherencia sea cada vez más valiosa.
Cuando la propuesta corporativa dice una cosa, la experiencia del cliente otra, los empleados algo bastante diferente y los productos ofrecen poca evidencia de cualquiera de ellos, la inteligencia artificial simplemente ha ganado otra forma de detectar un problema que ya existía.
Branding siempre ha consistido en gestionar la percepción sin poseerla. La inteligencia artificial aumenta el número de intermediarios implicados en ese proceso.
Nuestro Branding el enfoque parte de la idea de la marca como una plataforma de negocio estratégica: algo que conecta el propósito de la compañía, la estrategia de negocio, el posicionamiento, las expresiones, las experiencias y el comportamiento.
Esa conexión es importante porque, en última instancia, la legibilidad para las máquinas empieza por la claridad organizativa.
Una empresa que sabe realmente cuáles son sus valores, dónde genera valor, a quién se dirige y por qué su oferta es diferente tiene mucho más fácil transmitir su mensaje de forma coherente. La optimización digital puede ayudar entonces a hacer accesible ese significado. Cuenta con una base sólida que optimizar.
La relación entre lo que dice una empresa y lo que hace se vuelve especialmente interesante aquí.
Estos comportamientos son importantes para las personas porque ayudan a establecer credibilidad. También crean información que los sistemas digitales pueden descubrir, conectar e interpretar.
Esto proporciona un puente contemporáneo hacia las marcas con conciencia.
Entendemos conciencia como sistema de decisión, el propósito, los valores y los principios se convierten en criterios a través de los cuales las organizaciones toman decisiones, establecen límites y se comportan. Con el tiempo, estas decisiones producen experiencias, acciones y evidencias.
Esto es especialmente relevante cuando las máquinas pueden comparar las declaraciones de las empresas con un conjunto más amplio de información.
El propósito con pruebas se vuelve considerablemente más fuerte que el propósito con un párrafo.
El mismo principio se aplica más allá de la sostenibilidad. Un banco que presume de simplicidad debe dejar pruebas en sus procesos e interfaces. Una empresa tecnológica que afirma proteger la privacidad debe expresar ese compromiso en el diseño de sus productos y en sus políticas. Una marca prémium que presume de artesanía necesita pruebas en los materiales, los procesos y el servicio. Una empresa B2B que promete una colaboración estrecha probablemente debería comportarse como un socio una vez terminada la presentación comercial.
Cada vez más, lo que las marcas hacen pasa a formar parte de lo que las máquinas saben sobre ellas.
La IA introduce otra tensión estratégica. Las marcas necesitan coherencia porque el significado se acumula mediante la repetición. También necesitan adaptación porque las tecnologías, los canales, las expectativas y los modos de descubrimiento siguen evolucionando.
Este es precisamente el territorio de Marca ambidiestra. Algunos elementos merecen protección: propósito, significado central, asociaciones de confianza, posicionamiento, activos distintivos y principios. Otros deben evolucionar: estructuras de contenido, propuestas, experiencias digitales, interfaces, formas de expresión, servicios y las formas en que se pone la información a disposición de las plataformas emergentes.
El objetivo es una marca lo suficientemente estable como para ser reconocida y lo suficientemente flexible como para seguir siendo relevante.
Esa distinción resulta especialmente útil cuando las empresas empiezan a experimentar con el descubrimiento mediante IA. Una carrera por optimizarlo todo para los algoritmos podría aplanar las mismas diferencias que hacen que la marca sea valiosa para las personas. Una resistencia total dejaría una parte cada vez mayor del descubrimiento sin gestionar. Se trata de una decisión estratégica antes de convertirse en tecnológica.
Yendo al nivel táctico, las herramientas de IA pueden ayudar a las organizaciones a analizar cómo las distintas plataformas describen su marca, identificar brechas entre el posicionamiento deseado y la interpretación externa, explorar asociaciones de categorías, comparar evidencias y detectar inconsistencias.
El juicio humano todavía tiene que decidir qué descubrimientos importan.
Un panel de control puede indicarle que su marca rara vez se menciona junto a un atributo estratégico. No puede, por sí solo, determinar si perseguir ese atributo tiene sentido para el negocio, fortalece la diferenciación o envía a la marca a galopar con entusiasmo en la dirección equivocada.
Las herramientas pueden revelar posibilidades. La estrategia elige.
Las implicaciones prácticas se extienden a toda la organización. Las marcas necesitarán cada vez más un posicionamiento claro, asociaciones de categoría reconocibles e ideas distintivas. La información corporativa y de productos necesitará suficiente estructura para que las máquinas la interpreten con precisión.
Los eslóganes, lemas y afirmaciones necesitarán evidencia de respaldo. Las experiencias deberán reforzar el significado pretendido. La reputación importará porque las señales de terceros se convierten en parte del entorno informativo.
El marketing, la tecnología, la experiencia del cliente, las comunicaciones, la cultura y branding se vuelven, por tanto, aún más interconectados. Esto también ofrece a las empresas una forma útil de ponerse a prueba. Imagínate hacerle cinco preguntas a un asistente de IA:
Luego, haz a los clientes las mismas preguntas. La parte interesante comienza cuando las respuestas no coinciden. Esas brechas pueden revelar un posicionamiento poco claro, evidencia débil, experiencias fragmentadas, lenguaje inconsistente o una asociación que la empresa cree que posee con mucha más fuerza de lo que lo hace el mercado.
La IA se convierte en algo más que otro canal a través del cual se descubren las marcas. Es un espejo, el del baño a las 7 a.m. que lleva años preparándonos para esto-.
La inteligencia artificial cambia la mecánica del descubrimiento y la recomendación. También refuerza algunas verdades bastante antiguas sobre branding.
Las marcas necesitan claridad, diferencia significativa, evidencia, coherencia entre lo que la empresa piensa, lo que hace y lo que dice, suficiente continuidad para que las asociaciones se acumulen y suficiente adaptabilidad para seguir siendo útiles a medida que cambian el comportamiento y la tecnología.
El papel cada vez mayor de la IA simplemente hace que esos requisitos sean más fáciles de exponer.
Para las personas, la marca todavía tiene que crear relevancia, memoria, confianza y preferencia. Para las máquinas, tiene que crear inteligibilidad, evidencia y relevancia contextual.
Cuando ambas leen más o menos la misma historia, algo importante ha sucedido: la empresa, el negocio y la marca probablemente se han vuelto considerablemente más coherentes.
Quizá el verdadero desafío de branding para las personas y la inteligencia artificial nos resulte, por tanto, sorprendentemente familiar.
Los humanos tienden a apreciar eso. Aparentemente, las máquinas también.
Kindel Media, Pexels
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