Brand-as-API: la Marca que susurraba a las IAs.
Los LLMs ya están reescribiendo la identidad de nuestras marcas sin pedir permiso. Esto no va sólo de GEO -SEO evolucionado-: las implicaciones se extienden mucho más allá de la búsqueda.
Hay un experimento que cualquier responsable de marketing y comunicación puede hacer ahora mismo: abrir ChatGPT, Claude o Perplexity y preguntar “¿Qué hace diferente a [mi marca] de sus competidores?”. Merece la pena comparar la respuesta con el manifiesto de identidad que costó meses pulir. Lo que se encontrará probablemente sea una versión anestesiada de su marca: útil, coherente… y completamente intercambiable con la del competidor de al lado.
Cuando la identidad de marca pasa por el filtro de un modelo de lenguaje, sufre lo que podríamos llamar regresión a la media: el tono irreverente se aplana, el compromiso de sostenibilidad se reduce a “utiliza materiales reciclados”, y la propuesta de valor premium suena igual que la de una marca blanca. La semántica se diluye, la voz se blanquea, y la marca deja de ser la protagonista de su propia historia.
Los datos de 2025 explican por qué esto se ha convertido en una de las cuestiones más urgentes en todos los departamentos de marketing y comunicación. Según Similarweb, las búsquedas que terminan sin un solo clic pasaron del 56% al 69% entre mayo de 2024 y mayo de 2025. Un estudio de Seer Interactive sobre más de 3.000 consultas informacionales muestra que el CTR orgánico se desploma un 61% cuando aparecen AI Overviews de Google. Y en AI Mode —la nueva interfaz de búsqueda conversacional de Google— el 93% de las consultas terminan sin clic alguno (Semrush, septiembre 2025). Los consumidores resuelven su intención dentro de la capa de IA, sin llegar nunca al ecosistema digital donde la marca controla su narrativa.
El responsable digital de Pernod Ricard analizó lo que los principales LLMs decían sobre sus marcas de licores. El resultado le consternó: los datos eran a menudo incompletos o directamente incorrectos. Un modelo clasificaba Ballantine’s —un whisky escocés de mercado masivo y precio accesible— como un producto de prestigio. Años de posicionamiento cuidadoso, borrados por una inferencia estadística mal calibrada.
Brand-as-API: de “brand book” en pdf a sistema de datos.
Hace año y medio ya nos cuestionábamos el tema de la marca en la era ChatGPT. ¿Qué ocurrirá si la identidad corporativa se ver triturada por el filtro de capas de tecnología gestionadas por inteligencia artificial antes de llegar al consumidor?:
Esto no puede ir sólo de “producir más contenido”. Tiene que ver con rediseñar cómo existe la identidad de marca en el ecosistema de datos que alimenta a la IA. Es lo que podría llamarse Brand-as-API: dejar de tratar la identidad de marca como un texto pasivo -un PDF de directrices, un sistema de diseño estático- y empezar a tratarla como un sistema de datos estructurados diseñado específicamente para que la IA lo consuma, lo replique y, sobre todo, lo respete. No es una evolución del SEO. Es una disciplina nueva, que podríamos denominar ingeniería de identidad semántica, y que opera en varias capas.
Capa de visibilidad: de ser encontrable a ser comprensible. El SEO tradicional optimizaba para el clic humano. El GEO (Generative Engine Optimization) opera con una lógica distinta: que un algoritmo comprenda la marca con suficiente precisión como para citarla como fuente de verdad. El GEO no premia la longitud del contenido ni la densidad de palabras clave; premia la publicación de datos originales, investigaciones propias y afirmaciones verificables con autoría clara. Una marca que publica estudios propios y datos de impacto medibles se convierte en fuente insustituible para el modelo. Una marca que solo publica contenido aspiracional -bonito, emocional, pero sin sustancia estructural- le pasa más desapercibido al algoritmo. La cuestión clave, es cómo medir esa visibilidad en un entorno que no ofrece métricas equivalentes a las del SEO clásico. Herramientas como AI Rank que hemos creado desde Kuantik, la división de IA de Good Rebels ya permiten monitorizar la presencia de marca en los principales LLMs -ocurrencia, posición, sentimiento, fuentes citadas-. Pero el ecosistema de medición está aún definiéndose.
Capa de identidad: inyectar personalidad en datos estructurados. Schema.org fue diseñado para ayudar a los motores de búsqueda a entender el contenido de una página. En la era de la IA generativa se ha convertido en algo más ambicioso: una gramática de la identidad de marca. Una marca que define con datos estructurados que es “la primera empresa del sector en obtener la certificación X” o que “sus portavoces autorizados en materia de sostenibilidad son Y y Z” está poniendo barandillas al algoritmo. Se trata de utilizar esquemas de datos para codificar no solo productos, sino posicionamiento, valores y voces autorizadas, de una forma que los LLMs pueden leer, indexar y replicar con mayor fidelidad. Algo parecido al Model Context Protocol (MCP), creado por Anthropic. O al WebMCP, un protocolo que permite a cualquier web publicar un “contrato de herramientas” para que los agentes de IA sepan exactamente qué pueden hacer en ella: buscar productos, reservar vuelos, resolver incidencias.
Capa de voz: que la IA hable como tú, no como todos. Para que una IA hable con la voz de la marca en una interfaz conversacional, el enfoque más extendido hoy es RAG (Retrieval-Augmented Generation): en lugar de reentrenar el modelo, se le conecta a una base de datos propietaria de la marca -catálogo, archivo creativo, directrices de estilo- para que sus respuestas estén ancladas en contenido real y autorizado. Ask Ralph, el asistente de estilo que Ralph Lauren lanzó en septiembre de 2025, funciona así: las recomendaciones no salen de la imaginación del modelo, sino de décadas de archivo de la marca, sus directrices estéticas y su inventario disponible. El resultado es un estilista digital que suena a Ralph Lauren, no a ChatGPT disfrazado.
Ask Ralph, asistente de compras de Ralph Lauren. Pero el RAG es solo una parte de la ecuación. El proceso empieza antes, definiendo los rasgos de personalidad de la marca y, crucialmente, los “anti-rasgos”: aquello que la marca nunca es. “Somos directos, nunca condescendientes. Somos apasionados, nunca efusivos.” Esa definición negativa es tan importante como la positiva, porque es precisamente donde los LLMs tienden a resbalar hacia el genérico.
Capa organizativa: el rol que nadie tiene todavía. Hay una dimensión del Brand-as-API que aún no aparece en los organigramas pero empieza a ser urgente: la gobernanza de la identidad en entornos de IA. Las marcas necesitan definir quién es responsable de su identidad frente a los LLMs. No es IT, que gestiona la infraestructura. Ni marketing de contenidos, que produce el material. Es alguien en la intersección: capaz de entender la lógica de los LLMs y de traducir la identidad de marca a formatos que los modelos puedan consumir. No existe un nombre consolidado para este puesto, pero la necesidad es real.
La marca como sistema operativo.
El brand book en PDF fue diseñado para un mundo en el que la marca controlaba el punto de contacto. Ese mundo está llegando a su fin. En el que viene, la identidad de marca no solo tendrá que influir a consumidores humanos: tendrá que ser legible, coherente y defendible frente a un ecosistema creciente de inteligencias artificiales. Los LLMs que responden preguntas hoy son solo la avanzadilla. Esto va mucho más allá del GEO. Detrás vienen los agentes de compra que comparan proveedores sin mirar un anuncio, los sistemas agénticos de retailers que deciden qué producto destacar, los asistentes personales que filtrarán opciones antes de que el usuario llegue a ver nada.
Cuando la programática transformó la compra de medios digitales: las marcas tuvieron que construir CDPs (Customer Data Platforms) para no comprar audiencias a ciegas. La analogía es válida, pero gobierna la identidad en lugar del plan de medios: las organizaciones que no construyan una capa tecnológica capaz de representar su marca de forma estructurada ante las IAs no tendrán control de su narrativa.
En ese escenario, la identidad de marca se convierte en infraestructura: un sistema vivo de datos, voz y gobernanza que funciona como capa de interacción permanente entre la organización y las máquinas que median cada vez más decisiones de consumo. Quien construya esa capa, defenderá su diferenciación. Quien no lo haga, recibirá exactamente lo que los algoritmos le asignen: la media.
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
Actualidad.
Anthropic ha presentado Claude Sonnet 4.6, una evolución de su modelo intermedio que alcanza niveles de rendimiento cercanos al modelo más potente (Opus), a una quinta parte del precio. Ganador en los benchmarks, en tareas de oficina financieras y de análisis ligero. Y Google lanza Gemini 3.1 Pro y consigue arrebatarles casi todas las partidas a Opus 4.6, el modelo más potente de Anthropic que se presentó hace dos semanas. ANTHROPIC, GOOGLE
Si antes hablábamos de productividad IA y la paradoja de Solow la semana pasada, Erik Brynjolfsson ha enarcado cejas a principio de semana en el Financial Times: ¿“podría ser” que la productividad de la IA se empiece a reflejar en la economía? Falta tiempo para poder consolidar la tendencia, pero … En 2025, EE.UU. revisó a la baja 403.000 empleos... pero el PIB creció un 3,7%. Traducción: productividad al 2,7%, casi el doble de la última década. Más output, menos gente. Y como es “menos gente”, nos asustamos. Es importante explicar por qué es un argumento para el optimismo, y no lo contrario. La productividad es el único motor que frena inflación sin enfriar la economía, sostiene el nivel de vida con poblaciones envejecidas y agranda el pastel para todos, rompiendo el juego de suma cero. El punto clave es que la IA no sustituya por completo (como un robot en una fábrica) sino que amplifique las capacidades de los “operarios del conocimiento”. Eso traería incluso subidas de sueldo, algo que algún economista ha insinuado alguna vez. FINANCIAL TIMES, BRYNJOLFSSON, MCAFEE
Relacionado: IBM triplica la contratación de empleados de la generación Z, tras haberlas suspendido y habiendo experimentado con los límites de la IA. FORTUNE
El Parlamento Europeo ha prohibido a los legisladores utilizar herramientas IA en sus dispositivos de trabajo, por motivos de seguridad y protección de datos. Justo lo contrario que Accenture que presiona para que sus empleados usen la IA (y hay muchos escépticos y reacios). POLITICO, FINANCIAL TIMES
China ha impresionado al mundo con las habilidades de sus robots humanoides en el Festival de Año Nuevo. En The Economist se cuestionan qué mercado real hay para todos esos robots bailarines. YOUTUBE, THE ECONOMIST
Reflexiones.
Cómo la IA está transformando el modelo de negocio del retail. BCG
Una lanza en favor de la industria SaaS: tal vez sea fácil crear un software con IA en un fin de semana, pero lo complicado es mantenerlo. Cumplir con normativas fiscales, auditorías de seguridad, resolver errores complejos... son cosas fuera del alcance del vibe coding. La IA no va a acabar con el SaaS, pero sí con el mal SaaS, aquel que solo ofrece una interfaz bonita para una base de datos. Sobrevivirán las propuestas con alta complejidad operativa (técnica y regulatoria), algo que de momento no puede ofrecer la IA. X
The AI Climate Hoax denuncia que el 74% de las afirmaciones de las grandes tecnológicas sobre los beneficios climáticos de la IA carecen de evidencia sólida. La industria utiliza el greenwashing al mezclar los beneficios de la IA tradicional (como la optimización de redes eólicas) con los altísimos costes energéticos de la IA generativa, una promesa de futuro que, por ahora, solo agrava la crisis climática.
Si no se elimina la "deuda de flujo de trabajo" (procesos ineficientes, aprobaciones innecesarias), la automatización multiplicará la ineficiencia en lugar de la productividad. Un enfoque centrado en las personas para ayudar a desbloquear los avances en productividad que la IA promete. BAIN
Research.
Al sistema 1 (intuición) y el sistema 2 (razonamiento) hemos añadido un tercer sistema (artificial): la IA a la que preguntamos cosas. Cuando usamos éste, tendemos a apagar los otros dos sistemas, lo que los investigadores de Wharton llaman rendición cognitiva. Si la IA da una respuesta correcta no hay problema, pero si se equivoca, muchas veces la damos por buena con escaso escrutinio, incluso si contradice nuestra intuición o lógica. LINK
Según un estudio de Microsoft y Salesforce, el rendimiento de los LLMs desciende casi un 40% en conversaciones múltiples, comparado con instrucciones únicas. Esto se debe a que a menudo los modelos hacen suposiciones prematuras y se aferran a respuestas erróneas. X
MCX.
Solo el 45% de los consumidores jóvenes ve positivamente los anuncios generados por IA. Esto ha llevado a marcas como Dove y Aerie a comprometerse a no usar IA en sus anuncios, mientras que otras, como Porsche, adoptan estéticas "no-AI" (dibujos a mano, película real) para señalar autenticidad y calidez. DIGIDAY
Building empathetic customer experiences with agentic AI. MCKINSEY
El 85% de los procesos publicitarios sigue bajo control humano. Datos fragmentados, cadenas programáticas opacas y un desfase creciente entre lo que la IA puede controlar y lo que las organizaciones están dispuestas a delegar. Resume Gerry D’Angelo (ex-P&G, ahora McKinsey): el valor real está en lo “agentic con a minúscula” -taxonomías, trafficking, naming conventions- no en ceder el volante de la inversión. DIGIDAY
En los casos de uso que ha publicado Anthropic, hay un apartado de cómo usan ellos Claude Code, para “growht marketing” y “product design” (pags. 15 a 18). ANTHROPIC
Mientras ChatGPT abraza la publicidad, Perplexity deja de incluir anuncios porque cree que dañan la confianza en los resultados. Recordamos que Perplexity fue el primer chatbot IA en incluir anuncios, allá por noviembre de 2024. SEARCH ENGINE LAND
S4 Capital, el grupo publicitario fundado por Sir Martin Sorrell, lanza un modelo de suscripción para sustituir al tradicional de facturación por horas, centrado en los resultados y en el acceso a capacidades tecnológicas avanzadas. DIGIDAY
El 91 % de los responsables de Customer Service afirmaron haber recibido presión por parte de la dirección ejecutiva para implementar la IA. GARTNER
Herramientas IA.
Google ha lanzado Lyria 3, que permite convertir un mensaje de texto o una foto en pistas musicales de 30 segundos, con letras y carátulas generadas automáticamente. No parece nada del otro mundo, frente a las startups que lideran este ámbito (como Suno). GOOGLE
Off Tópicos.
La probabilidad de teletrabajar depende directamente de la “edad” de la empresa: las fundadas después de 2015 casi duplican en días de trabajo remoto a las anteriores a 1990. El informe del National Bureau of Economic Research sugiere un cambio estructural: mientras las corporaciones tradicionales exigen la vuelta a la oficina, las nuevas empresas (especialmente desde la pandemia) está elevando los índices de teletrabajo. LINK
Me gusta mucho. Creo que durante muchos años la gestión de las marcas se basaba en una serie de estudios de mercados que se hacían de forma periódica, pero que después los directores de marketing no se lo acababan de creer ahora de repente parece que al preguntarle aún LLM confían muchísimo más que no en aquellos estudios de mercado que se hacía por si te sirve de idea. Muchas gracias chicos sois los mejores