Mercado Negro entrevistó a Federico Isuani, Partner & AI Strategy General Director en LLYC, quien explicó que ya no alcanza con gestionar lo que las empresas dicen de sí mismas; también hay que gestionar lo que la IA dice de ellas.
Hoy las marcas operan en un entorno donde la visibilidad está mediada por sistemas de inteligencia artificial (IA) que filtran, priorizan y distribuyen el contenido. En este contexto, una marca no solo debe conectar emocionalmente con las personas, sino también enviar las señales correctas a los algoritmos, pues, si no logra ambas cosas, su mensaje pierde alcance, independientemente de su calidad creativa.
El modelo dual con IA consiste en diseñar estrategias que integren dos capas de relevancia simultáneamente. Por un lado, está la relevancia humana, con contenido auténtico, culturalmente pertinente y alineado con los valores y necesidades de la audiencia; por otro, la relevancia algorítmica, con piezas optimizadas mediante datos, testing continuo y uso de herramientas basadas en IA.
Para entender mejor ello, Mercado Negro entrevistó a Federico Isuani, Partner & AI Strategy General Director en LLYC, quien explicó que ya no alcanza con gestionar lo que las marcas dicen de sí mismas; también hay que gestionar lo que la IA dice de ellas.
¿En qué consiste el modelo dual, donde las marcas deben ser relevantes tanto para las personas como para los algoritmos? Durante años, el marketing estuvo centrado en construir campañas y mensajes para las personas: captar atención, generar recordación y mover preferencia.
Pero la irrupción de la IA generativa cambió esa lógica, porque hoy una parte creciente del descubrimiento y la evaluación de marca ya no ocurre solo entre el consumidor y el contenido de la marca, sino entre el consumidor y la respuesta que le entrega un modelo de IA.
No es un cambio menor: más del 35% de las búsquedas ya están siendo respondidas por modelos generativos, 20% de los usuarios cambia de opinión después de consultar con la IA y más del 60% ya la incorpora en su experiencia de compra.
ChatGPT viene creciendo a un ritmo de 13% intermensual, mientras las búsquedas en Google caen 3, 2%. Esto confirma que estamos pasando de una lógica basada en buscar enlaces (como lo hacíamos en Google) a otra en la que las personas formulan preguntas y reciben respuestas sintetizadas (como lo hacemos ahora en las plataformas de IA).
En ese nuevo escenario, la IA deja de ser solo una herramienta y empieza a convertirse en un nuevo intermediario entre las marcas y sus audiencias. Por eso hablamos de un modelo dual: las marcas ahora tienen que trabajar al mismo tiempo para dos audiencias.
Por un lado, las personas, con creatividad, emoción y diferenciación. Por otro, los algoritmos, con consistencia, evidencia verificable y una narrativa que la IA pueda interpretar correctamente. En otras palabras, ya no alcanza con gestionar lo que la marca dice de sí misma; también hay que gestionar lo que la IA dice de la marca.
Ese es el cambio de fondo: la IA se está convirtiendo en portavoz de las marcas sin pedir permiso, y eso obliga a repensar campañas, contenidos y activos digitales para ganar relevancia en la mente del consumidor, pero también en la lógica de recomendación de los modelos.
Ahí es donde entra el Machine Marketing: una nueva disciplina para construir visibilidad, autoridad y preferencia tanto en la conversación humana como en la conversación con las plataformas de IA. ¿Qué cambios en las estrategias de posicionamiento impulsadas por IA propone ello?
Lo que cambia es el playbook completo de posicionamiento. Primero, las marcas tienen que definir su identidad algorítmica: ya no alcanza con decidir cómo quieres que te perciba el consumidor; también tienes que definir qué atributos, mensajes y evidencias quieres que la IA asocie contigo.
Si no lo haces, esa percepción la termina construyendo la IA por ti. Segundo, hay que pasar de una lógica centrada solo en SEO a una de Answer Engine Optimization, (AEO). Hoy el desafío no es solo aparecer, sino lograr que los motores generativos incluyan a la marca en sus respuestas con precisión, autoridad y alineación narrativa.
Tercero, cambia la arquitectura digital: las marcas necesitan una visibilidad web dual. Una capa de la web sigue pensada para personas, con foco en experiencia y conversión; pero otra debe estar pensada para la IA, con información más textual, estructurada, verificable y fácil de interpretar.
Por eso, las marcas necesitan mensajes más simples, coherentes y verificables en todos los puntos de contacto. En resumen, ya no basta con ser visible y memorable; ahora también hay que ser detectable, interpretable y citable para los sistemas de IA.
¿Cuáles son las principales oportunidades que ofrece la IA para ejecución de ese modelo? La IA abre una oportunidad muy concreta para ejecutar Machine Marketing porque permite a las marcas entender, corregir y fortalecer su posicionamiento con mucha más precisión.
Hoy ya se puede analizar cómo los motores generativos entienden una marca, qué narrativa construyen sobre ella y dónde hay brechas entre la percepción que la empresa quiere instalar y la que realmente está circulando. Eso permite anticipar riesgos, proteger mensajes clave y detectar nuevas oportunidades de influencia estratégica.
Al mismo tiempo, la IA ofrece la posibilidad de ganar visibilidad real en el nuevo entorno de respuesta. Ya no basta con estar presente; hay que lograr que la marca sea detectable, interpretable y recomendable para los motores generativos.
Ahí aparecen oportunidades muy claras: trabajar AEO para aumentar inclusión, precisión y autoridad en respuestas de IA; desarrollar un ecosistema web pensado también para la comprensión de esos motores; y usar audiencias sintéticas para detectar insights, validar mensajes y alinear mejor estrategia y ejecución con más …
La movida también pone el foco en actores como Mercado Negro, Federico Isuani, Partner, Strategy General Director, que aparecen dentro del desarrollo de la noticia y ayudan a entender mejor el alcance de este caso dentro del mercado.
Entre los datos que resaltan en el reporte aparecen cifras como 35, 20, 60, 13, señales que sirven para dimensionar la escala, la inversión o el impacto comercial que rodea a esta novedad.
Más allá del anuncio puntual, el caso refleja una tendencia clara: las marcas ya no solo buscan captar atención, sino también sostener una propuesta de valor que se traduzca en recordación, preferencia y recompra.
En un escenario donde las decisiones de consumo cambian rápido, este tipo de lanzamientos y ajustes también funcionan como termómetro para medir hacia dónde se está moviendo la conversación entre empresas, audiencias y canales digitales.
Visto en conjunto, el episodio deja una lectura útil para el sector: el diferencial no pasa únicamente por comunicar una novedad, sino por convertirla en una experiencia, un beneficio tangible o una razón concreta para volver a elegir la marca.
