Ibex 35 AI Score: cómo la inteligencia artificial está redefiniendo la reputación de las marcas
Durante años, las empresas han competido por aparecer en las primeras posiciones de Google. Hoy esa batalla ha cambiado. El objetivo ya no es únicamente conseguir clics, sino formar parte de la respuesta que ofrecen modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini o Perplexity.
Este cambio marca el inicio de una nueva etapa para el marketing, la comunicación y las relaciones públicas. Si antes los usuarios consultaban diferentes fuentes para construir su propia opinión, ahora cada vez es más habitual que hagan una única pregunta a una IA y acepten la respuesta generada como referencia.
En este podcast con Juan Feal, Marketing Director Southern Europe, y Joan Castillo, Head of Digital en TEAM LEWIS, nos mostrarán las claves de nuestro último report enfocado en las empresas del Ibex 35 en la era de la IA. No te lo pierdas.
La pregunta es inevitable: ¿cómo interpreta la inteligencia artificial a las grandes compañías?
¿Qué es el Ibex 35 AI Score?
Con el objetivo de responder a esta cuestión, Team Lewis desarrolló el Ibex 35 AI Score, un estudio que analiza cómo los principales modelos de lenguaje representan a las compañías que forman parte del Ibex 35.
El análisis busca responder preguntas como:
- ¿Qué empresas tienen mayor visibilidad para la IA?
- ¿Qué atributos asocia la inteligencia artificial a cada marca?
- ¿Qué crisis o controversias siguen apareciendo en las respuestas?
- ¿Qué fuentes alimentan la narrativa que construyen los modelos?
En definitiva, el estudio permite conocer cómo perciben las IA a las principales empresas españolas y hasta qué punto esa percepción coincide con la identidad que las marcas quieren proyectar.
Del SEO al GEO: una nueva forma de posicionarse
La irrupción de la IA está acelerando un fenómeno conocido como zero click o no-click search.
Antes, una búsqueda implicaba visitar varias páginas, comparar información y sacar conclusiones. Hoy, los modelos de lenguaje sintetizan ese proceso y entregan una respuesta completa.
Esto cambia radicalmente las reglas del juego.Las marcas ya no solo necesitan optimizar su presencia para los buscadores tradicionales. También deben asegurarse de que la información que consumen los modelos de IA sea precisa, consistente y favorable.
Es aquí donde surge el concepto de Generative Engine Optimization (GEO): optimizar la presencia de una empresa para que las inteligencias artificiales construyan una representación fiel de la marca.
¿Cómo se realizó el estudio?
La metodología del Ibex 35 AI Score se basó en más de 300 prompts lanzados sobre tres grandes plataformas:
- ChatGPT
- Gemini
- Perplexity
Las preguntas se organizaron en tres áreas principales:
- Identidad corporativa
Se evaluó si los modelos eran capaces de describir correctamente aspectos básicos de cada compañía:
- Actividad empresarial;
- Posicionamiento;
- datos corporativos;
- posibles errores o «alucinaciones»;
- coherencia de la información.
- Visibilidad y liderazgo
También se analizaron consultas abiertas como:
«¿Cuáles son los principales bancos de España?» o «¿Qué empresas lideran el sector energético?»
Estas preguntas permiten identificar qué compañías aparecen espontáneamente en la memoria de los modelos.
- Reputación y crisis
Por último, se estudió qué controversias, multas o conflictos históricos recuperan los modelos cuando hablan de cada empresa.
Esta parte resulta especialmente relevante porque demuestra que la IA no solo recuerda los éxitos de una marca, sino también aquellos episodios negativos que siguen teniendo peso en las fuentes utilizadas para entrenar los modelos.
Los principales hallazgos
Uno de los resultados más interesantes es que no existe un dominador absoluto.
Las empresas mejor posicionadas presentan puntuaciones muy similares entre sí, mientras que existe un grupo claramente rezagado cuya presencia en las respuestas de la IA es mucho menor.
Otro aspecto llamativo es que las compañías con información reciente, bien estructurada y ampliamente documentada suelen obtener mejores resultados.
Un ejemplo destacado es Puig, cuya reciente salida a bolsa ha generado abundante documentación oficial y cobertura en medios de alta autoridad. Ese contexto facilita que los modelos construyan una representación más precisa y actualizada.
Por el contrario, las empresas con una larga trayectoria acumulan décadas de noticias, cambios estratégicos y crisis reputacionales. La IA sintetiza toda esa historia en apenas unos párrafos, haciendo convivir logros empresariales con polémicas del pasado.
¿De dónde obtiene la IA la información?
Los modelos de lenguaje no consultan una única fuente.
Construyen sus respuestas combinando información procedente de múltiples lugares:
- Páginas web corporativas;
- Salas de prensa;
- Medios de comunicación;
- Blogs especializados;
- Bases de conocimiento como Wikipedia y Wikidata;
- Redes sociales;
- Foros y comunidades online.
Cada una de estas fuentes aporta peso a la narrativa final. Por eso resulta fundamental que la información oficial esté correctamente estructurada y sea fácilmente interpretable por los modelos.
La importancia de los medios de comunicación
El estudio confirma que las relaciones públicas adquieren un papel todavía más relevante en la era de la inteligencia artificial. Las menciones en medios con alta autoridad siguen teniendo un enorme valor porque ayudan a consolidar la credibilidad de una compañía. La diferencia respecto al SEO tradicional es que ya no se trata únicamente de conseguir enlaces. Los modelos son capaces de interpretar el contexto y entender que una empresa aparece citada en publicaciones de referencia, aunque no exista un vínculo directo hacia su web. En este escenario, la calidad del mensaje importa más que la cantidad de enlaces.
¿Y qué ocurre con las redes sociales y los foros?
Aquí aparece uno de los grandes retos. Las compañías B2C generan miles de conversaciones en redes sociales, foros y comunidades digitales. Esas opiniones, aunque no sean oficiales, también forman parte del universo informativo que consumen los modelos de IA.
En el ámbito hispanohablante, espacios como Forocoches pueden acabar influyendo, aunque sea parcialmente, en la representación que una IA hace de una marca. No significa que un comentario aislado determine la respuesta final, pero sí contribuye a completar aquellos «huecos» de información cuando otras fuentes tienen menos peso. Por ello, la gestión de la reputación digital deja de ser únicamente una cuestión de imagen pública para convertirse también en un factor que influye directamente en cómo las inteligencias artificiales describen una empresa.
La comunicación entra en una nueva etapa
La inteligencia artificial está modificando la forma en que las personas descubren información y toman decisiones. Ya no basta con aparecer en Google. Las empresas necesitan asegurarse de que la narrativa construida por los modelos de IA refleje correctamente quiénes son, qué hacen y qué valores representan. Esto abre una nueva oportunidad para los departamentos de marketing, comunicación y relaciones públicas: gestionar no solo la reputación frente a las personas, sino también frente a los algoritmos que cada vez median más en el acceso a la información. Porque, en la era de la IA, la primera impresión de una marca puede no venir de un buscador, sino de una conversación con un modelo de lenguaje.
