Un estudio de Burson basado en más de 55.000 evaluaciones concluye que aparecer en plataformas de IA no garantiza confianza. Los hallazgos plantean un nuevo desafío para las marcas en la era de la inteligencia artificial.
Las búsquedas impulsadas por inteligencia artificial están modificando la forma en que las personas descubren información sobre empresas, productos y organizaciones. En este nuevo entorno, donde los usuarios reciben respuestas directas sin necesidad de visitar múltiples sitios web, la presencia de una marca en los resultados dejó de ser el único objetivo relevante.
Bajo esa premisa, Burson presentó un nuevo estudio, titulado The Credibility Paradox, enfocado en comprender cómo las audiencias evalúan la información generada por modelos de IA. Los resultados muestran que existe una diferencia importante entre aparecer en las respuestas de estos sistemas y generar confianza en quienes las reciben.
La reputación entra en una nueva etapa con la inteligencia artificial
La investigación analizó miles de respuestas producidas por distintas plataformas de IA para evaluar cómo se construye la percepción sobre empresas y marcas. Para ello, Burson trabajó junto a la plataforma Profound y examinó información relacionada con 85 compañías a través de ocho dimensiones asociadas a la reputación corporativa.
Uno de los principales hallazgos señala que las afirmaciones respaldadas por evidencia verificable obtienen mejores niveles de confianza que aquellas vinculadas a atributos más subjetivos. En otras palabras, la inteligencia artificial tiende a favorecer la información que encuentra respaldo en fuentes independientes, cobertura mediática, opiniones de terceros y conversaciones digitales.
Asimismo, el estudio también identifica que las narrativas relacionadas con productos, innovación y entorno laboral suelen generar mayor credibilidad frente a otros temas corporativos. Por el contrario, las menciones vinculadas al liderazgo empresarial enfrentan mayores dificultades para convencer a las audiencias.
GEO evoluciona: de ganar visibilidad a construir confianza
Los resultados también plantean un cambio relevante para las estrategias de Generative Engine Optimization (GEO), disciplina que busca optimizar la presencia de las marcas dentro de los motores de respuesta basados en inteligencia artificial.
Hasta ahora, gran parte de las iniciativas GEO se concentraban en aumentar la frecuencia con la que una marca aparecía en las respuestas de los modelos de lenguaje. Sin embargo, la investigación sugiere que esa aproximación resulta insuficiente si la información presentada no genera confianza en los usuarios.
Otro hallazgo relevante muestra que la percepción de credibilidad cambia según el perfil de la audiencia. Los tomadores de decisiones empresariales mostraron niveles de confianza hasta un 10% superiores a los de la población general, sobre todo frente a contenidos relacionados con innovación, desempeño corporativo y estrategia de negocio.
La investigación también destaca el papel que desempeñan las fuentes externas en la construcción de reputación dentro de los sistemas de IA. Opiniones de empleados, reseñas, artículos periodísticos y conversaciones en redes sociales funcionan como señales que los modelos utilizan para elaborar respuestas y reforzar determinadas narrativas.
