Cada vez más personas dejaron de buscar y empezaron a preguntar. Y cuando preguntan, la respuesta ya viene escrita: la armó un modelo, con fuentes que eligió solo. En una nueva versión de Diálogos Parla conversamos con la Dra. Loreto Bravo, directora del Instituto de Data Science UDD, sobre qué tan presente —y qué tan bien representada— está una organización en esas respuestas.

El modelo que sostuvo la comunicación digital durante veinte años se está agotando. Nadie quiere recorrer diez enlaces para encontrar un dato: quiere la respuesta. En 2025, cerca del 70% de las búsquedas terminó sin que el usuario hiciera un solo clic, porque el resumen en pantalla le bastó.

Sobre eso montamos esta nueva versión de Diálogos Parla, dedicada a IA Visibility y GEO, junto a Loreto Bravo, doctora en Ciencia de la Computación e investigadora de la UDD. La pregunta con la que abrimos el desayuno fue simple: cuando la IA responde sobre tu empresa, ¿de dónde sacó lo que dice?

Loreto partió trazando quién filtra la información antes de que llegue a las audiencias. Durante décadas fue el periodista, que decidía qué era noticia y con qué encuadre. Después llegó el buscador: un algoritmo que ordenaba enlaces por relevancia, pero sin leerlos. Hoy hay un tercer filtro que procesa todo el ecosistema digital y redacta una postura propia.

“La IA ya no ordena; interpreta”, resumió. Y de ahí se desprende la idea que más quedó dando vueltas en la sala: la IA no mide reputación, la infiere. Cruza lo que una organización declara, lo que terceros validan y lo que los datos demuestran, y con ese cruce arma su respuesta. Nadie le pidió permiso a la marca.

Uno de los ejercicios del desayuno fue hacerle la misma pregunta a distintas herramientas y comparar qué contestaban sobre una misma organización. Los resultados no coincidían: cada plataforma construía un relato propio, con atributos, fortalezas y riesgos distintos.

La conclusión incomoda: una marca ya no tiene una reputación digital, tiene una por modelo. Y la ausencia también comunica. Cuando una compañía simplemente no aparece en la respuesta, esa omisión pesa tanto como una mención negativa.

GEO —Generative Engine Optimization— es la disciplina que busca que una organización sea comprendida, mencionada y citada correctamente por los modelos. Se apoya en tres frentes: que la IA entienda quién eres, que haya terceros que lo respalden, y que el contenido esté estructurado de manera que pueda citarse.

El SEO sigue haciendo su trabajo en los buscadores. Lo que agrega el GEO es otra capa: que el modelo te encuentre, te procese bien y te mencione. Y hay un punto que Loreto subrayó con claridad: publicar volumen por publicar, o llenar el sitio de datos estructurados, no garantiza nada. Lo que mueve la aguja es contenido verificable, con respaldo real y trazable.

Acá entra la parte que nos toca. El estudio What Is AI Reading? de Muck Rack, que analizó 25 millones de enlaces citados por ChatGPT, Claude y Gemini en 17 industrias, muestra que el 84% de las citas proviene de contenido ganado —cobertura editorial y menciones de terceros independientes— y solo el 0,3% de contenido pagado. El periodismo por sí solo explica el 27% de las fuentes citadas.

Dicho de otro modo: lo que los modelos leen para hablar de una organización es, en su mayoría, lo que otros dijeron de ella. Eso pone el trabajo de medios y voceros justo en el centro del problema.

El encuentro cerró con el giro que exige la medición. Los clics y el posicionamiento en buscadores quedan cortos frente a lo que ahora importa: si apareces, cómo te describen, qué fuentes te sostienen y con qué competidores compartes la respuesta. En ese terreno empieza a instalarse el share of model, que mide la visibilidad de una marca en las respuestas frente a sus competidores.

Loreto fue honesta sobre los límites: esto es una medición probabilística, no exacta, porque todavía no existe un equivalente a Google Analytics para las respuestas de la IA. Su propuesta es método antes que herramienta: definir las preguntas que importan, testear en varios modelos, registrar las respuestas, comparar con la competencia y repetir con frecuencia. Una consulta aislada es una anécdota; lo que sirve es el patrón.

¿Quieres saber qué está respondiendo hoy un modelo sobre tu organización? Conoce más en parla.cl/geo.

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