Burson publicó The Credibility Paradox (La paradoja de la credibilidad), un informe que analiza cómo las distintas audiencias perciben —y creen— las respuestas sobre marcas y empresas generadas por la inteligencia artificial. El reporte plantea un giro en la conversación sobre Optimización para Motores Generativos (GEO): ya no se trata solo de aparecer en los resultados de la IA, sino de que esas respuestas resulten creíbles.
Corey duBrowa, CEO de la consultora global de comunicaciones, explica que “en el mundo actual de cero clicks, los modelos de lenguaje son los nuevos guardianes de la reputación. Definen cómo se descubre y se evalúa una marca. Pero aparecer no es lo mismo que ser creíble”.
“La IA sintetiza, resume y entrega información de forma directa. Aparecer en esas respuestas es necesario, pero no alcanza. Nuestro trabajo ya no es solo lograr visibilidad, sino construir un respaldo de evidencias tan sólido que lo que diga la inteligencia artificial resulte creíble para las audiencias que realmente importan. Este estudio es nuestra hoja de ruta para convertir esa paradoja en una ventaja competitiva”, añade.
Para la elaboración del estudio, Burson se alió con Profound, una plataforma especializada en marketing con inteligencia artificial, y juntas revisaron miles de respuestas sobre reputación corporativa en siete de las principales plataformas de IA del mercado. La investigación incluyó a 85 empresas, evaluadas en ocho dimensiones: innovación, creatividad, clima laboral, productos, desempeño financiero, gobernanza, ciudadanía corporativa y liderazgo. Cada respuesta obtuvo una puntuación de credibilidad dividida en tres públicos: población general, líderes de opinión y tomadores de decisión. El análisis, que usó Decipher, una herramienta propia de Burson desarrollada junto a la firma de IA cognitiva Limbik, arrojó más de 55.000 evaluaciones de credibilidad en total.
Los hallazgos clave del reporte incluyen:
• La IA premia los hechos, no los discursos. Las afirmaciones apoyadas en datos concretos —sobre innovación, productos o clima laboral— resultaron sistemáticamente más creíbles que aquellas relacionadas con conceptos más abstractos como liderazgo, gobernanza o ciudadanía corporativa. El estudio ratifica que la IA prioriza la corroboración independiente: cobertura de medios, reseñas de usuarios y conversación en redes pesan más que los mensajes institucionales.
• El clima laboral es un activo subestimado. Para el público general, las respuestas sobre entorno de trabajo fueron las más creíbles, lo que se explica porque los modelos de lenguaje se nutren de fuentes verificables: opiniones en plataformas de empleo como Glassdoor o LinkedIn, informes laborales y cobertura de prensa. No obstante, son pocas las empresas que aprovechan este frente para construir reputación.
• El liderazgo es el Talón de Aquiles. En todos los sectores analizados, las menciones a CEOs y equipos directivos fueron las menos creíbles. Las excepciones —empresas de tecnología y aeroespacial— tenían algo en común: sus líderes estaban respaldados por datos de gobernanza, resultados financieros y validación externa, no solo por comunicados de prensa.
• La credibilidad varía según la audiencia. Un relato que parece sólido en una respuesta de IA puede no convencer por igual a clientes, inversores, empleados o reguladores. El análisis arrojó que los tomadores de decisión consideran las respuestas un 10% más creíbles que el público general, y son más receptivos a argumentos sustentados en innovación y contexto de negocio. Conclusión: no existe una estrategia de GEO universal.
En base a estos hallazgos, Burson ha desarrollado un marco de trabajo para ayudar a las empresas a construir y resguardar su reputación en los entornos de inteligencia artificial. La propuesta integra cobertura orgánica, contenido propio y conversación en redes sociales en una estrategia unificada, en lugar de tratarlos como distintos segmentos, con el propósito de cultivar un ecosistema de voces independientes y creíbles que potencien la narrativa de la compañía a lo largo del tiempo. El modelo también considera las particularidades de cada mercado e idioma para gestionar la reputación en distintas regiones y culturas.
“Hasta ahora, el debate en torno al GEO se ha limitado a la presencia: asegurar que las marcas aparezcan en las respuestas de la IA. Pero la presencia sin credibilidad no genera valor reputacional; es solo exposición sin influencia”, destaca Rosina Barbastefano, Líder Regional de Insights, Datos e Inteligencia de Burson. “Los datos de este nuevo estudio demuestran que lo que comenzó como un desafío de visibilidad hoy es la prueba decisiva de si la reputación ganada en el mundo real es legible, está respaldada y resulta creíble para los algoritmos. Este informe revela que la confianza de las audiencias depende de la calidad e independencia de las evidencias disponibles, consolidando definitivamente al GEO como el nuevo terreno en la gestión de la reputación”, concluye.
