Si la IA no te recomienda, ¿existes?

El pasado 7 de mayo tuve la oportunidad de participar en el Digital Summit de Toledo, organizado por Fundación Eurocaja Rural bajo el lema “Medir o intuir: datos y decisiones para hacer crecer tu negocio”.

Fue una jornada especialmente inspiradora, no solo por el nivel de las ponencias, sino porque hizo visible algo que muchas veces intuimos, pero no siempre sabemos verbalizar: el entorno digital no está cambiando únicamente la forma en la que las empresas operan, venden o se comunican; también está transformando profundamente la manera en la que nosotros, como sociedad, descubrimos, decidimos, confiamos y compramos.

A lo largo del evento, diferentes expertos compartieron cómo la inteligencia artificial está impactando en la toma de decisiones, la productividad, la relación con el cliente, la automatización o el futuro del trabajo. Todas las intervenciones apuntaban hacia una misma idea: la IA ya no es una promesa futura ni una herramienta experimental. Es una nueva realidad que empieza a influir en cómo pensamos, cómo buscamos información y cómo construimos criterio.

En ese contexto, mi charla giró en torno a una pregunta muy directa: si la IA no te recomienda, ¿existes?

Durante años, las marcas han construido su visibilidad digital alrededor de buscadores, redes sociales, marketplaces y medios. Hemos aprendido a medir impresiones, clics, tráfico, conversiones, rankings SEO, notoriedad o cuota de mercado. Pero la aparición de los modelos de lenguaje y los asistentes de IA introduce una nueva dimensión: cada vez más personas no buscan una lista de resultados, sino una respuesta. No comparan diez enlaces, preguntan a una inteligencia artificial qué opción elegir, qué marca considerar o qué solución encaja mejor con sus necesidades.

Esto cambia las reglas del juego. Porque en este nuevo viaje de compra no basta con estar presente. Las marcas necesitan ser entendidas, interpretadas y recomendadas por los modelos que empiezan a mediar entre la intención del usuario y la decisión final.

En mi intervención compartí cómo la visibilidad de marca está evolucionando más allá del SEO y del GEO tradicional. La pregunta ya no es solo si una marca aparece en Google, sino si aparece dentro de las respuestas generadas por IA, si forma parte de las recomendaciones relevantes y si está correctamente asociada a una categoría, un beneficio, una audiencia o un momento concreto de decisión.

Ahí es donde cobra fuerza el concepto de Share of Model: entender qué cuota de presencia, relevancia y recomendación tiene una marca dentro de los modelos de IA frente a sus competidores. Igual que durante años hemos medido el share of search o el share of voice, ahora necesitamos empezar a medir cómo nos interpretan los modelos, qué fuentes utilizan para construir sus respuestas y qué señales están influyendo en esas recomendaciones.

Porque la IA no “inventa” la percepción de una marca desde cero. La construye a partir de múltiples señales: contenido orgánico, menciones editoriales, presencia en retailers, autoridad de marca, comparativas, reseñas, creators, comunidades, medios pagados, contenido social, información estructurada y consistencia narrativa.

La gran oportunidad está en que esto se puede medir y se puede activar. En Jellyfish lo estamos abordando a través de nuestra plataforma Share of Model, diseñada para entender cómo los modelos de IA interpretan y recomiendan marcas dentro de una categoría: qué marcas aparecen, con qué frecuencia, bajo qué atributos, frente a qué competidores y a partir de qué señales o fuentes.

Ese análisis permite pasar de una conversación abstracta sobre IA a una hoja de ruta accionable: detectar gaps de contenido, autoridad o presencia, entender qué está condicionando la recomendación, y conectar ese diagnóstico con acciones reales de marketing, medios, contenidos, SEO, social, retail media y reputación digital.

El Digital Summit dejó una conclusión muy clara: la IA no elimina el criterio humano, pero sí cambia el terreno sobre el que tomamos decisiones. Por eso, medir ya no es solo mirar dashboards o analizar resultados pasados. Medir es entender cómo se está formando la percepción, cómo se construye la confianza y qué papel ocupan nuestras marcas en los nuevos intermediarios de la decisión.

Bio:

Ana Illana, VP, Paid Media, Regial Lead - Southern & MENA

Ana cuenta con más de 13 años de experiencia en marketing digital, medios y consultoría, con un sólido background en agencia y estrategia de negocio. Actualmente es VP de estrategia y activación para el Sur de Europa y Oriente Medio en Jellyfish, donde lidera la definición de estrategias de medios, crecimiento y transformación digital para grandes marcas internacionales. Su experiencia combina planificación full funnel, activación de medios, medición, tecnología e inteligencia artificial aplicada al marketing.