Roman Digital: la IA ya decide qué marcas recomienda

Del top of mind al top of model: un intermediario nuevo

Pablo Gallego, socio director de Roman Digital, lo describe sin rodeos: las compañías están incorporando «un nuevo intermediario entre las compañías y sus públicos». Cuando alguien pregunta a un asistente qué empresa le recomienda, recibe una respuesta en la que el sistema ya seleccionó opciones y argumentos. Esa conversación ocurre antes de que el usuario llegue a la web o hable con el equipo comercial.

De ahí el concepto que Gallego usa en la entrevista con Control Publicidad: el paso del top of mind al top of model. Una compañía puede ser conocida y, sin embargo, apenas aparecer cuando alguien pregunta por una necesidad que sus servicios resuelven. La IA se convierte en un entorno de influencia que hay que observar, medir y gestionar.

La escala del fenómeno explica la urgencia. OpenAI declaró que ChatGPT superó los 900 millones de usuarios activos semanales, cifra que divulgó a fines de febrero de 2026, frente a los 800 millones de octubre de 2025 y cerca del doble de los 400 millones de un año antes, según Tech Times. Cada una de esas conversaciones es una oportunidad de que un asistente describa tu producto, lo omita o lo confunda con el de un competidor.

¿Y esto cómo se aplica en tu negocio?

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Cómo decide la IA qué dice de tu marca

El mecanismo detrás de esas respuestas se llama generación aumentada por recuperación (RAG). Los sistemas indexan, vectorizan y recuperan fragmentos de texto semánticamente relevantes de documentos externos, y después sintetizan una respuesta citando los pasajes en los que se apoyaron. Como resume Tech Times, la unidad de optimización deja de ser la página y pasa a ser el pasaje.

Eso cambia las reglas del juego. Un contenido bien estructurado, con encabezados claros y afirmaciones autosuficientes, tiene más probabilidades de ser extraído que un texto denso con la keyword repetida. Y las fuentes que cada asistente prioriza no son las mismas: un análisis de Azoma sobre millones de citas de agentes de compra durante el segundo trimestre de 2026, difundido por Yahoo Finance, encontró que ChatGPT cita medios ganados en el 41% de los casos y retailers en el 37%, mientras que Gemini invierte el orden (41% retailers, 37% medios ganados) y Alexa for Shopping se apoya en afiliados en el 73% de las citas.

La conclusión práctica es incómoda: no existe una sola estrategia que funcione en todos los asistentes. Hay que medir por plataforma.

Qué pasa cuando la información de tu marca está desactualizada

Gallego advierte sobre una distancia peligrosa: la que existe entre lo que una compañía ofrece y lo que un potencial cliente llega a conocer. Un asistente puede describir una oferta antigua, omitir un servicio o atribuirle una prestación que no ofrece.

En los análisis de Roman Digital aparecieron patrones concretos: cifras que no coinciden dentro de una misma web, relaciones entre marcas mal explicadas y artículos de prensa hispanoamericana que influyen en respuestas que se generan en España. Identificar qué fuentes construyen esa representación es el primer paso para actuar cuando afectan a la reputación.

El costo de no hacerlo es medible. Un análisis del Pew Research Center sobre actividad de navegación de marzo de 2025, citado por TechCrunch, encontró que cuando aparecía un resumen de IA en Google, los usuarios hacían clic en un resultado tradicional en el 8% de las visitas, frente al 15% cuando no había resumen. Y solo el 1% de las visitas a páginas con resumen terminó en un clic dentro del propio resumen.

¿Puede una marca controlar lo que la IA dice de ella?

No del todo, y conviene asumirlo. Las marcas no pueden decidir qué responderá cada sistema, pero sí pueden influir en la información que ese sistema utiliza. Es la diferencia entre intentar controlar la respuesta y gestionar los insumos.

El trabajo que describe Gallego es de auditoría y corrección: actualizar perfiles sociales, revisar metadatos, corregir datos en Wikidata con fuentes verificables, reorganizar contenidos y denunciar reseñas falsas. Después, medir cómo evolucionan las respuestas, qué fuentes se citan y cuánto aparece la marca. La evolución constante de los modelos dificulta la medición y obliga a interpretar los resultados más que a leerlos como un ranking.

El ecosistema de herramientas ya se está ordenando alrededor de esta necesidad. Semrush construyó su AI Visibility Toolkit sobre una base de más de 261 millones de prompts y respuestas, y Ahrefs lanzó Brand Radar en marzo de 2025 para rastrear menciones en seis índices de IA, según Tech Times. La señal de mercado más fuerte fue la compra: Adobe acordó adquirir Semrush por unos US$1.900M en una operación en efectivo anunciada el 19 de noviembre de 2025.

Vale aclarar que Google publicó en mayo de 2026 su primera guía oficial para optimizar en funciones generativas y su posición fue directa: optimizar para búsqueda con IA «sigue siendo SEO». La visibilidad en asistentes es una capa que se apoya en fundamentos que ya conoces, no un reemplazo.

Qué significa esto para tu startup

Si tu startup vende a otras empresas, tu comprador probablemente ya preguntó a un asistente antes de escribirte. Estas son las acciones que puedes ejecutar esta semana.

Haz una auditoría de prompts, no de keywords. Define entre 10 y 15 preguntas que haría un cliente real y registra, para cada una, si tu marca aparece, si recibe recomendación, qué fuentes se citan y si la información es correcta. TechCrunch recomienda repetir el ejercicio periódicamente y tratar los resultados como indicadores, no como un ranking estable.
Corrige la base antes de pensar en tácticas. Revisa que tu web, tus perfiles y tus fichas de datos externos digan lo mismo. Gallego menciona explícitamente los metadatos, los perfiles sociales y las correcciones en Wikidata con fuentes verificables.
Invierte en credibilidad externa, no solo en contenido propio. Una marca no construye credibilidad hablando solo de sí misma. Los datos de Azoma muestran que los medios ganados son una de las fuentes más citadas por ChatGPT, lo que conecta directamente el trabajo de PR con la visibilidad en IA.
Coordina PR, contenidos, SEO y linkbuilding en una misma agenda. Gallego insiste en que el diagnóstico debe convertirse en una agenda compartida entre Comunicación, Marketing y las áreas capaces de actuar. Si esas funciones operan en silos, cada una optimiza una parte del problema.
Mide volumen de prompts, no solo volumen de búsqueda. La demanda en asistentes se estima por cuántas veces se pregunta sobre un tema, un indicador que las herramientas de visibilidad en IA ya empiezan a reportar.

Conclusión

La reputación dejó de construirse solo en la mente del cliente y en los resultados de búsqueda. Ahora se construye también en la respuesta que un modelo genera cuando alguien pregunta por una necesidad que tu startup resuelve. Como resume Gallego, la credibilidad, la confianza y la influencia son activos intangibles que condicionan si un público te considera, te recomienda o quiere trabajar contigo.

La buena noticia es que el trabajo no es exótico: ordenar la información, sostenerla con fuentes verificables y medir cómo evoluciona. La mala es que ya no es opcional. Si tu marca no aparece en esa conversación, alguien más sí.