Durante años, las marcas han competido por aparecer en los primeros resultados de Google. Hoy, esa lógica está cambiando a gran velocidad. Cada vez más usuarios ya no buscan información: preguntan directamente a herramientas como ChatGPT, Gemini o Perplexity, que responden con un único resumen construido a partir de cientos de fuentes.
En ese nuevo escenario, la pregunta ya no es si tu empresa tiene buena presencia online, sino si la inteligencia artificial entiende correctamente quién eres, qué haces y por qué debería recomendarte.
Desde TEAM LEWIS hemos querido medir precisamente esa nueva realidad con el lanzamiento del IBEX 35 AI Score, la primera auditoría que analiza cómo las principales plataformas de IA representan a las compañías del IBEX 35 y qué factores influyen en esa percepción.
El estudio se basa en el análisis de 315 prompts distribuidos en 105 escenarios sobre identidad, liderazgo y reputación corporativa, evaluando las respuestas ofrecidas por ChatGPT, Gemini y Perplexity. El resultado es un índice que permite entender qué empresas están construyendo una narrativa sólida en IA… y cuáles están perdiendo el control de su relato.
La visibilidad en IA ya no depende del tamaño de una empresa
Uno de los hallazgos más interesantes del estudio es que la capitalización bursátil o la notoriedad de una marca no garantizan una buena posición dentro de los modelos de lenguaje.
Las empresas mejor posicionadas comparten características muy concretas:
- Disponen de una identidad corporativa clara y consistente.
- Generan información técnica y estructurada.
- Son citadas habitualmente por fuentes de alta autoridad.
- Mantienen una narrativa estable entre diferentes plataformas de IA.
No es casualidad que el podio esté liderado por Puig, Grifols y Rovi, compañías cuyos sectores generan abundante documentación técnica, científica y regulatoria que facilita el trabajo de los modelos de lenguaje.
En cambio, industrias con una enorme exposición pública, como banca o energía, conviven con un mayor volumen de ruido informativo, conversación social y controversias históricas que terminan influyendo en las respuestas de la IA.
La conclusión es clara: la IA premia la claridad, la consistencia y la autoridad mucho más que la notoriedad.
La memoria de la IA funciona de manera diferente a la de un buscador
Otro de los aprendizajes más relevantes del informe tiene que ver con la gestión reputacional.
Los buscadores tradicionales permitían, con el tiempo, desplazar noticias negativas mediante nuevo contenido y una buena estrategia SEO. Los modelos generativos funcionan de otra manera.
Cuando reciben preguntas relacionadas con riesgos o reputación, suelen recuperar primero:
- Sanciones regulatorias y litigios.
- Crisis corporativas.
- Controversias públicas.
- Problemas de gobernanza.
Es decir, presentan una especie de «memoria algorítmica», donde determinados episodios permanecen activos durante mucho más tiempo del que muchas organizaciones imaginan.
Además, cada plataforma presenta matices propios.
- ChatGPT suele apoyarse con mayor frecuencia en información histórica acumulada.
- Gemini ofrece una lectura más institucional y basada en documentación oficial.
- Perplexity incorpora con mucha rapidez la actualidad publicada por medios de comunicación.
El resultado es que una misma empresa puede recibir interpretaciones muy distintas dependiendo de la plataforma desde la que sea consultada.
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La batalla ya no es solo aparecer; es ser correctamente entendido
Quizá uno de los descubrimientos más llamativos del estudio es comprobar que muchas compañías siguen siendo conocidas por negocios que ya no representan su realidad.
Los modelos de IA simplifican las marcas cuando no encuentran suficiente información estructurada que explique su evolución.
Algunos ejemplos analizados durante la investigación muestran este fenómeno con claridad:
- Empresas que siguen siendo asociadas a líneas de negocio históricas pese a haber diversificado su actividad (Logista, Amadeus…)
- Nuevas divisiones estratégicas que apenas aparecen en las respuestas de la IA (Telefónica Tech, Minsait de Indra … )
- Productos y servicios con un enorme peso para el negocio pero prácticamente invisibles para los modelos de lenguaje (Verti o Savia de Mapfre, …)
En otras palabras, si una empresa no construye activamente su identidad digital, será la IA quien complete los huecos utilizando información procedente de terceros.
Y no siempre lo hará de la forma más favorable.
Las fuentes siguen importando más que nunca
Uno de los capítulos más interesantes del informe analiza qué fuentes utilizan realmente ChatGPT, Gemini y Perplexity para construir sus respuestas.
El resultado desmonta uno de los grandes mitos sobre la IA.
Los modelos no se limitan a leer páginas corporativas. De hecho, conceden una enorme autoridad a medios económicos, organismos oficiales y publicaciones especializadas; Reuters, Bloomberg, Expansión, Cinco Días, la CNMV o diferentes fuentes institucionales continúan actuando como grandes validadores de confianza para los algoritmos.
Esto convierte las relaciones públicas y la comunicación corporativa en un activo todavía más estratégico.
Al mismo tiempo, el estudio detecta una oportunidad importante: muchas webs corporativas todavía no están preparadas para ser interpretadas correctamente por sistemas de IA. Cuando esa información resulta poco estructurada o difícil de procesar, los modelos recurren a foros, agregadores, redes sociales o contenidos de terceros para completar el relato.
Y ahí es donde comienzan muchos de los problemas de reputación.
Del SEO al GEO: una nueva disciplina para la era de la IA
Todo ello conduce a una conclusión evidente: el SEO sigue siendo importante, pero ya no es suficiente.
Las organizaciones necesitan evolucionar hacia estrategias de Generative Engine Optimization (GEO), orientadas a conseguir que la IA no solo encuentre información sobre la marca, sino que la considere fiable, consistente y digna de ser citada.
Eso implica trabajar sobre distintos frentes al mismo tiempo:
- Generar contenidos estructurados y fácilmente interpretables.
- Reforzar la presencia en medios y fuentes de alta autoridad (RRPP)
- Mejorar la arquitectura técnica de la información corporativa.
- Monitorizar cómo describen los LLM a la organización.
- Corregir desviaciones antes de que se consoliden en la narrativa algorítmica.
La reputación ya no se construye únicamente para personas. También se construye para algoritmos.
El inicio de una nueva forma de medir la reputación corporativa
El IBEX 35 AI Score no pretende ser únicamente un ranking. Su objetivo es ayudar a comprender cómo están cambiando las reglas de la comunicación corporativa en un entorno donde la inteligencia artificial se convierte cada vez más en el primer intermediario entre las marcas y sus públicos.
Porque la pregunta ya no es únicamente qué dice Internet sobre una empresa. La verdadera pregunta es qué responde la IA cuando alguien pregunta por ella.
Y esa respuesta empieza a influir en decisiones de inversión, procesos de compra, cobertura mediática y reputación corporativa mucho antes de que un usuario visite la página web de la compañía.
Si quieres conocer la metodología completa, el ranking por sectores, las diferencias entre ChatGPT, Gemini y Perplexity y las recomendaciones para adaptar la estrategia de comunicación a esta nueva realidad, puedes Descargar el informe completo IBEX 35 AI Score y acceder a nuestro dashboard interactivo.
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