🇪🇸 El nuevo boca a boca que no controlas

Hay una conversación sobre tu marca que está ocurriendo ahora mismo.

No en redes sociales. No en foros. No en reseñas de Google.

Está ocurriendo en los sistemas de IA conversacional — ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — cada vez que alguien hace una pregunta sobre tu sector, tu empresa, tus productos o tus competidores.

Y a diferencia de una reseña de Google que puedes responder, o de un comentario en redes sociales que puedes contestar, estas conversaciones ocurren en privado, sin que tú sepas que están pasando, y sin que puedas intervenir en tiempo real.

El problema no es solo que la IA pueda decir cosas incorrectas sobre tu marca — aunque lo hace. El problema es que las personas que usan IA para investigar antes de comprar o contratar están formando opiniones basadas en esas respuestas antes de visitar tu web, antes de leer tus materiales de marketing, antes de hablar con tu equipo de ventas.

La IA se ha convertido en el nuevo boca a boca. Y la mayoría de empresas ni siquiera saben qué está diciendo de ellas.

🇬🇧 The new word of mouth you don't control

There's a conversation about your brand happening right now.

Not on social media. Not on forums. Not on Google reviews.

It's happening in conversational AI systems — ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — every time someone asks a question about your sector, your company, your products, or your competitors.

And unlike a Google review you can respond to, or a social media comment you can reply to, these conversations happen privately, without you knowing they're happening, and without you being able to intervene in real time.

The problem isn't just that AI can say incorrect things about your brand — although it does. The problem is that people who use AI to research before buying or hiring are forming opinions based on those responses before visiting your website, before reading your marketing materials, before speaking with your sales team.

AI has become the new word of mouth. And most companies don't even know what it's saying about them.

🇪🇸 Qué ocurre cuando alguien pregunta a la IA sobre tu empresa

Los grandes modelos de lenguaje — GPT-4, Gemini, Claude — fueron entrenados con datos hasta una fecha de corte determinada. Para muchas empresas, especialmente las pymes y startups, esto significa que la IA tiene información limitada, desactualizada o directamente incorrecta.

Hay tres tipos de respuestas que una IA puede dar sobre tu empresa:

Primera — Información correcta pero desactualizada. Si tu empresa ha cambiado de producto, de posicionamiento, de equipo directivo o de mercado objetivo en los últimos dos años, la IA probablemente sigue describiendo la versión anterior. Para un potencial cliente que investiga antes de contactar, esta discrepancia puede generar confusión o desconfianza.

Segunda — Información incorrecta generada por alucinación. Los modelos de lenguaje tienen la capacidad de generar información que suena plausible pero que es incorrecta — lo que los investigadores llaman "alucinación". En el contexto empresarial, esto puede significar que la IA atribuya a tu empresa características que no tiene, clientes que nunca tuvo, o logros que nunca alcanzó.

Tercera — Ausencia de información. Para muchas empresas pequeñas o de nicho, la respuesta de la IA es simplemente que no tiene información suficiente. Esto puede ser interpretado por el usuario como una señal de que la empresa es poco relevante o poco establecida — independientemente de la realidad.

🇬🇧 What happens when someone asks AI about your company

Large language models — GPT-4, Gemini, Claude — were trained on data up to a certain cutoff date. For many companies, especially SMEs and startups, this means AI has limited, outdated, or directly incorrect information.

There are three types of responses AI can give about your company:

First — Correct but outdated information. If your company has changed its product, positioning, management team, or target market in the last two years, AI is probably still describing the previous version. For a potential client researching before making contact, this discrepancy can generate confusion or distrust.

Second — Incorrect information generated by hallucination. Language models have the capacity to generate information that sounds plausible but is incorrect — what researchers call "hallucination." In a business context, this can mean AI attributing to your company characteristics it doesn't have, clients it never had, or achievements it never reached.

Third — Absence of information. For many small or niche companies, the AI's response is simply that it doesn't have sufficient information. This can be interpreted by the user as a signal that the company is not very relevant or established — regardless of reality.

🇪🇸 El experimento que deberías hacer hoy

Antes de seguir leyendo, haz este experimento.

Abre ChatGPT, Gemini o Claude. Escribe estas preguntas — adaptadas a tu empresa:

"¿Qué hace [nombre de tu empresa]?"
"¿Cuáles son los principales competidores de [nombre de tu empresa]?"
"¿Qué dicen los clientes de [nombre de tu empresa]?"
"¿Cuál es la diferencia entre [nombre de tu empresa] y [nombre de tu competidor principal]?"

Lee las respuestas con atención. No las juzgues como si fueran respuestas de un motor de búsqueda — juzgalas como si fueran las respuestas que un potencial cliente va a recibir cuando te investigue antes de decidir si contactarte.

Lo que probablemente encontrarás: una mezcla de información correcta, información desactualizada, y en algunos casos información que nunca fue verdad.

Lo importante no es que la IA se equivoque — los modelos de lenguaje tienen limitaciones conocidas y documentadas. Lo importante es que esas respuestas están formando percepciones sobre tu marca que tú no controlas y que probablemente ni siquiera sabías que existían.

🇬🇧 The experiment you should do today

Before reading further, do this experiment.

Open ChatGPT, Gemini, or Claude. Type these questions — adapted to your company:

"What does [your company name] do?"
"Who are the main competitors of [your company name]?"
"What do clients say about [your company name]?"
"What's the difference between [your company name] and [your main competitor]?"

Read the responses carefully. Don't judge them as if they were search engine responses — judge them as if they were the responses a potential client will receive when researching you before deciding whether to make contact.

What you'll probably find: a mixture of correct information, outdated information, and in some cases information that was never true.

What matters isn't that AI gets things wrong — language models have known and documented limitations. What matters is that those responses are forming perceptions about your brand that you don't control and probably didn't even know existed.

🇪🇸 La nueva disciplina que está emergiendo: AEO

En el mundo del marketing digital, el SEO — Search Engine Optimization — lleva décadas siendo la disciplina de optimizar tu presencia para que los motores de búsqueda te encuentren y te posicionen bien.

Está emergiendo una disciplina nueva: el AEO — Answer Engine Optimization, u optimización para motores de respuesta.

La premisa es simple: si las personas están usando IA conversacional para investigar en lugar de buscadores tradicionales, las empresas necesitan optimizar su presencia digital no solo para que Google las encuentre, sino para que los modelos de lenguaje las representen correctamente.

Las principales palancas del AEO en 2026 son cuatro:

Primera — Contenido estructurado y factualmente denso en tu web. Los modelos de lenguaje aprenden de texto público. Si tu web tiene descripciones precisas, detalladas y actualizadas de lo que haces, quiénes son tus clientes, qué resultados consigues y en qué te diferencias, esa información tiene más probabilidades de ser correctamente representada en las respuestas de la IA.

Segunda — Presencia en fuentes que los modelos priorizan. Wikipedia, medios de comunicación de referencia, bases de datos de empresas verificadas, directorios sectoriales de autoridad — los modelos de lenguaje dan más peso a la información que aparece en fuentes consideradas de alta credibilidad. Aparecer en estas fuentes con información correcta es más valioso que nunca.

Tercera — Consistencia de información entre plataformas. Si tu web dice una cosa, tu LinkedIn dice otra y tu ficha de Google My Business dice una tercera, los modelos de lenguaje reciben señales contradictorias y pueden generar respuestas incoherentes. La consistencia de la información sobre tu empresa en todas las plataformas es crítica.

Cuarta — Monitorización activa de lo que la IA dice sobre ti. Igual que monitorizas las menciones en redes sociales o las reseñas de Google, necesitas monitorizar periódicamente lo que los principales sistemas de IA responden cuando alguien pregunta sobre tu empresa. Esto no requiere herramientas especializadas — requiere el hábito de hacer el experimento descrito arriba cada dos o tres meses.

🇬🇧 The new discipline that's emerging: AEO

In the digital marketing world, SEO — Search Engine Optimization — has been the discipline of optimizing your presence for search engines to find and rank you well for decades.

A new discipline is emerging: AEO — Answer Engine Optimization.

The premise is simple: if people are using conversational AI to research instead of traditional search engines, companies need to optimize their digital presence not just for Google to find them, but for language models to represent them correctly.

The main AEO levers in 2026 are four:

First — Structured and factually dense content on your website. Language models learn from public text. If your website has precise, detailed, and updated descriptions of what you do, who your clients are, what results you achieve, and how you differentiate, that information is more likely to be correctly represented in AI responses.

Second — Presence in sources that models prioritize. Wikipedia, reference media, verified company databases, authoritative sector directories — language models give more weight to information appearing in sources considered highly credible. Appearing in these sources with correct information is more valuable than ever.

Third — Information consistency across platforms. If your website says one thing, your LinkedIn says another, and your Google My Business listing says a third, language models receive contradictory signals and may generate incoherent responses. Consistency of information about your company across all platforms is critical.

Fourth — Active monitoring of what AI says about you. Just as you monitor social media mentions or Google reviews, you need to periodically monitor what the main AI systems respond when someone asks about your company. This doesn't require specialized tools — it requires the habit of doing the experiment described above every two or three months.

🇪🇸 Lo que esto significa para las marcas españolas

España tiene más de 3 millones de pymes. La gran mayoría tiene una presencia digital limitada, fragmentada o inconsistente — una web corporativa básica, una ficha de Google My Business, quizás un perfil de LinkedIn.

En el mundo del SEO tradicional, esta situación ya era un problema. En el mundo del AEO, es un problema más grave: los modelos de lenguaje tienen menos información correcta sobre estas empresas, lo que aumenta la probabilidad de que generen respuestas incorrectas o ausentes.

Las empresas que entiendan esto antes que sus competidores tienen una ventaja real. No porque la tecnología sea complicada — las acciones concretas para mejorar la representación de una empresa en los sistemas de IA no son muy diferentes de las buenas prácticas de SEO de contenido. Sino porque la mayoría todavía no ha hecho el experimento de preguntar a la IA qué dice de ellas.

El primer paso es siempre el mismo: saber dónde estás antes de decidir a dónde ir.

Haz el experimento. Esta semana.

🇬🇧 What this means for Spanish brands

Spain has more than 3 million SMEs. The vast majority have limited, fragmented, or inconsistent digital presence — a basic corporate website, a Google My Business listing, perhaps a LinkedIn profile.

In the traditional SEO world, this situation was already a problem. In the AEO world, it's a more serious problem: language models have less correct information about these companies, which increases the probability of generating incorrect or absent responses.

Companies that understand this before their competitors have a real advantage. Not because the technology is complicated — the concrete actions to improve a company's representation in AI systems aren't very different from good content SEO practices. But because most companies still haven't done the experiment of asking AI what it says about them.

The first step is always the same: know where you are before deciding where to go.

Do the experiment. This week.

🇪🇸 La Forja Global — Análisis sin humo sobre negocios, tecnología y las ideas que mueven el mundo.

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