Por Jesús Moradillo, Partner & AI Strategy at LLYC | El modelo mental sobre el que hemos construido la estrategia de captación y marketing durante las últimas dos décadas ha cambiado. El modelo de AIDA (Atención > Interés > Deseo > Acción) se ha encontrado con un nuevo intermediario: los modelos del lenguaje o LLMs (ChatGPT, Gemini, Grok, etc.). Hemos entrado en una nueva era de la relación de las marcas con sus clientes: hoy, el usuario ya no busca, pregunta, y es una Inteligencia Artificial quien decide qué empresa recomienda y cuál no.
Este cambio de paradigma afecta de lleno a negocios B2C, pero igualmente a negocios B2B; incluso lo estamos viendo en negocios B2G (Business to Government). El comprador, sea del tipo que sea, utiliza la IA para descubrir compañías, marcas, soluciones y servicios, así como para comparar alternativas, precios y características. Esta puerta de recomendación puede estar abierta o cerrada y supone un desafío directo a la cuenta de resultados y a la cuota de mercado de cualquier compañía.
Analizando diferentes sectores, hemos visto además que la IA no recomienda por cuota de mercado o brand equity. Hay muchos casos en los que sobre-recomienda a nuevos players, generando un agujero en la captación de grandes compañías. Por lo tanto, no es un tema a delegar únicamente en el departamento de tecnología o marketing.
A continuación, destilamos las tres claves estratégicas que todo CEO debe conocer para navegar este nuevo Momento de la Verdad:
1. El cliente potencial puede que no llegue a tu web o a tus equipos comerciales
En el ecosistema tradicional, el usuario escaneaba múltiples opciones y existía margen para competir por su atención. Hoy, la IA actúa como un conserje implacable que interpreta datos y presenta una conclusión cerrada, recomendando, por lo general, entre una y tres alternativas.
El verdadero riesgo para la dirección general no es solo la caída del tráfico web, sino lo que ocurre en la sombra: la fuga de demanda invisible. Si la IA educa al consumidor y recomienda a tu competencia sin mencionarte, estás perdiendo clientes de alto valor sin siquiera saber que estaban en el mercado. Para el negocio, esto se traduce en verse forzado a invertir más en publicidad, lo que supone un impuesto directo a tu coste de adquisición de clientes (CAC) y a tu margen. Sin embargo, si te recomienda, te llegan nuevos clientes con alta intención de compra. O la IA te cita como autoridad, o eres completamente invisible.
¿Lo has medido?
2. El inminente salto al comercio agéntico
La evolución de estos modelos ya no se detiene en la mera síntesis de información; se dirige a gran velocidad hacia la delegación de transacciones (agent-to-agent).
Ya existen casos documentados donde los agentes ejecutan transacciones con reglas delegadas por el cliente. Esto ocurre en B2C, pero donde se estima un impacto igual o mayor es en el entorno B2B, donde se pueden automatizar compras y gestión de suministros, reduciendo significativamente los costes operativos. El mandato estratégico es inequívoco: optimizar la marca exclusivamente para ojos humanos es financiar la propia invisibilidad. Las empresas deben construir catálogos y sistemas legibles (y transaccionables) por máquinas para ser elegibles en esta nueva economía automatizada. Es evidente el esfuerzo que se está poniendo en la tokenización de activos y las stablecoins: constituyen la materia prima financiera para que estos agentes puedan comerciar.
¿Están tus productos o servicios preparados para ser transaccionados por agentes?
3. Destrucción de silos: el nuevo organigrama de crecimiento
La tecnología más avanzada es estéril si el equipo sigue operando con un organigrama diseñado hace cinco años. La clásica división departamental estanca constituye hoy una vulnerabilidad crítica.
Los LLMs (grandes modelos de lenguaje) ingieren la información de internet en su totalidad y de forma simultánea. Si tu publicidad emite un mensaje que contradice tu posicionamiento orgánico, tus relaciones públicas, las opiniones de empleados o los comentarios de usuarios, el algoritmo detecta una disonancia y penaliza a la marca, diluyendo su visibilidad. Las organizaciones que lideran en visibilidad en los LLMs ya están transitando hacia modelos de Growth Pods: células ágiles multidisciplinares donde estrategas, analistas de datos y creadores de contenido operan sincronizados bajo una narrativa unificada.
¿Sigues operando en silos o has empezado a diseñar equipos multidisciplinares?
¿Y ahora qué?
Para gobernar este nuevo escenario, el comité de dirección debe adoptar un nuevo panel de control. La métrica suprema de negocio en esta nueva era generativa es el Share of Model (SOM). En términos sencillos, el SOM es tu “cuota de recomendación algorítmica”: mide la probabilidad matemática de que una inteligencia artificial decida defender y prescribir tu empresa frente a la de tus competidores cuando un cliente potencial le hace una consulta.
Esta cuota no se basa en el tamaño de tu empresa, sino en el cruce de cuatro variables que tu equipo debe empezar a auditar hoy mismo:
- Visibilidad: cuando un cliente pregunta por tu categoría, ¿la máquina sabe que existes y te menciona?
- Dominio competitivo (Share of Voice IA): de todas las veces que la IA da una respuesta sobre tu sector, ¿qué porcentaje de las menciones te llevas tú frente a tus rivales directos?
- Sentimiento: cuando el algoritmo habla de ti, ¿qué tono utiliza? Un sentimiento positivo es el equivalente actual a la recomendación de un experto de confianza.
- Posición de autoridad: ¿aparece tu marca como la primera opción absoluta o como un actor secundario en la respuesta?
Quien domina estas cuatro variables asegura una ventaja competitiva que reduce drásticamente el coste de captación y anula a la competencia antes incluso de que el cliente llegue a pedirles un presupuesto.
Jesús Moradillo, Partner & AI Strategy at LLYC
Jesús es Director General de Estrategia de IA para Europa en LLYC, posición desde la cual lidera el diseño, desarrollo y escalado de soluciones de inteligencia artificial orientadas a generar impacto real en la reputación, eficiencia y toma de decisiones de las organizaciones. Su enfoque actual se centra en ayudar a las compañías a superar la barrera de la eficiencia táctica para rediseñar sus modelos operativos y asegurar su relevancia en un mercado dominado por modelos de lenguaje y agentes autónomos. Es miembro del comité de inversiones de LLYC Venturing y del Steering Committee.
