Burson presentó hoy The Credibility Paradox, un nuevo informe que demuestra que existe una variación significativa en la forma en que las audiencias perciben y creen las respuestas generadas por inteligencia artificial sobre marcas y compañías. La investigación y sus hallazgos amplían la conversación sobre la Optimización para Motores Generativos (GEO, por sus siglas en inglés), llevándola de un ejercicio técnico centrado principalmente en la visibilidad y las fuentes citadas hacia una oportunidad estratégica de gestión reputacional enfocada en la credibilidad.

“En el actual mundo de las búsquedas sin clics (zero-click), los modelos de lenguaje (LLM) se han convertido en los nuevos guardianes de la reputación: determinan cómo se descubren y evalúan las marcas. Sin embargo, visibilidad no es sinónimo de credibilidad”, afirmó Corey duBrowa, CEO de Burson. “La IA sintetiza, resume y entrega información directamente a las audiencias. Aparecer en estos modelos es necesario, pero no suficiente. Nuestro rol ya no consiste únicamente en hacer visibles a nuestros clientes, sino en construir un ecosistema de evidencia tan sólido que las respuestas que la IA genera resulten creíbles para las audiencias que realmente importan. Esta investigación es nuestra guía para convertir la paradoja de la credibilidad en una ventaja competitiva”.

Para desarrollar el estudio, Burson trabajó junto a Profound, una plataforma líder de marketing para inteligencia artificial. Ambas organizaciones analizaron miles de respuestas relacionadas con reputación generadas por siete de las principales plataformas de IA, evaluando a 85 compañías a través de las ocho dimensiones del marco Reputation Capital de Burson: Innovación, Creatividad, Entorno Laboral, Productos, Desempeño Financiero, Gobernanza, Ciudadanía y Liderazgo. Las respuestas fueron evaluadas mediante una puntuación de credibilidad para tres audiencias —población general, líderes de opinión y tomadores de decisiones empresariales— utilizando la herramienta propietaria Decipher de Burson, desarrollada en colaboración con la compañía de IA cognitiva Limbik. En total, se generaron más de 55.000 proyecciones de credibilidad.

Principales hallazgos

• La IA premia la evidencia, no el posicionamiento. Las afirmaciones basadas en hechos y vinculadas a innovación, productos y cultura laboral superaron consistentemente a aquellas asociadas con atributos percibidos como más subjetivos, como liderazgo, gobernanza y ciudadanía. Esto refuerza la necesidad de una combinación sólida de contenido ganado, propio y social dentro de las estrategias GEO, ya que la IA otorga mayor peso a la validación independiente proveniente de medios de comunicación, reseñas y conversaciones públicas.
  El entorno laboral es un impulsor de credibilidad poco aprovechado. Tal como se evidenció en la investigación Global Reputation Economy de Burson, la dimensión de Entorno Laboral continúa siendo una de las más subutilizadas para construir capital reputacional, y los modelos de IA no son la excepción. Las respuestas relacionadas con este aspecto fueron las más creíbles para la población general, en línea con la dependencia de los LLM de fuentes verificables de manera independiente, como reseñas en plataformas de talento, cobertura laboral y medios ganados.
  El liderazgo representa la prueba de credibilidad más difícil para la IA. Las respuestas relacionadas con liderazgo se ubicaron de manera consistente entre las menos creíbles en todas las industrias analizadas. Los sectores con mejores resultados —Aeroespacial y Tecnología— compartieron un mismo patrón: la evidencia que sustentaba la credibilidad provenía de estructuras de gobernanza, desempeño empresarial y validación externa, y no únicamente de los mensajes de sus ejecutivos.
  La credibilidad varía según la audiencia. Una narrativa que parece creíble en una respuesta generada por IA no necesariamente tendrá el mismo impacto entre clientes, inversionistas, empleados o reguladores. Los tomadores de decisiones empresariales calificaron las respuestas generadas por IA como un 10 % más creíbles, en promedio, que la población general. Además, las audiencias más especializadas mostraron una mayor receptividad hacia narrativas centradas en innovación y en el contexto de negocio que las respalda. Por ello, un análisis GEO adaptado a cada audiencia es fundamental.

Estos hallazgos respaldan el marco desarrollado por Burson para ayudar a las organizaciones a construir y proteger su reputación en los entornos impulsados por IA. En lugar de abordar las estrategias de medios ganados, contenido propio y participación social como esfuerzos separados, el modelo propone una visión integral enfocada en cultivar un ecosistema de voces independientes y creíbles, cuya cobertura y conversación refuercen la narrativa de la organización a lo largo del tiempo. Burson también incorpora matices lingüísticos y de mercado para ayudar a las empresas a gestionar su reputación en diferentes regiones y contextos culturales.

“GEO comenzó como un desafío de visibilidad medido mediante auditorías”, señaló Rosina Barbastefano, Directora Regional de Insights, Data & Intelligence. “Los datos de este estudio dejan claro que se ha convertido en algo mucho más trascendental: una prueba de si la reputación que una empresa ha construido en el mundo real es comprensible, verificable y creíble en los entornos mediados por IA donde las audiencias forman cada vez más sus opiniones. Nuestro marco ofrece a los comunicadores una ruta práctica para avanzar y posiciona a GEO como una nueva disciplina dentro de la gestión de la reputación”.