IA y comunicación: de la eficiencia táctica a la era agéntica

Buscando el equilibrio entre urgencia y criterio_

La IA está cambiando la forma de comunicar, pero la mayoría de organizaciones siguen en una fase táctica, con importantes lagunas de gobernanza, cultura y gestión reputacional. Al desafío de integrar estas tecnologías, sin poner en riesgo la reputación, la confianza y el propio modelo de negocio, Comunicación y Marketing enfrentan el reto de aprender a hablar a dos audiencias simultáneas: personas y algoritmos.

Tres miradas recientes ayudan a dibujar el momento: el informe de LLYC, “Supremacía agéntica: la Matriz de Madurez en IA para transformar marketing y negocio”; el eBook de Corporate Excellence, “Inteligencia Artificial y Reputación Corporativa. Urgencia, impacto y liderazgo estratégico”; y la jornada “Inteligencia artificial con propósito”, organizada por Dircom Comunitat Valenciana y Región de Murcia y la UCAM.

Mucho uso, poca integración

Corporate Excellence sitúa la reputación corporativa como la prioridad número uno de los directivos; de hecho, más del 60 % de los profesionales la coloca en la cima de la agenda y casi 8 de cada 10 afirman que su importancia ha crecido en los últimos años.

En un momento en el que las empresas son la institución más fiable para amplios sectores de la ciudadanía, la reputación deja de ser un “plus” para convertirse en condición de supervivencia: protege ante crisis, atrae talento, reduce el coste de capital y otorga licencia social para operar. Pero Corporate Excellence detecta un gap significativo: aunque la reputación está en la agenda, casi la mitad de las organizaciones aún no la gestionan de forma sistemática, sin métricas, gobernanza ni recursos suficientes. Sobre este terreno, altamente sensible, aterriza la IA.

Aunque la reputación está en la agenda, casi la mitad de las organizaciones aún no la gestionan de forma sistemática, sin métricas, gobernanza ni recursos suficientes

Escenario similar presenta la adopción de esta inteligencia en marketing y comunicación. El estudio de LLYC, basado en casi 60 CMO y dircom, mide por primera vez la madurez real de la IA en estos dos ámbitos en España. La media es 2,25 sobre 5: la mayoría de empresas ha superado la fase de mera exploración, pero sigue atrapada en el nivel táctico.

Se usa IA para generar textos, acelerar creatividades, automatizar campañas o construir dashboards, pero sin rediseñar procesos, roles ni gobernanza. La IA “se acopla” a las rutinas existentes en lugar de forzar un cambio estructural. El resultado es una paradoja: se trabaja más rápido, pero no necesariamente mejor ni con más impacto en negocio.

Según la matriz de LLYC, la gran barrera está en el salto del nivel 2 (eficiencia aislada) al nivel 3 (integración): pasar de proyectos sueltos a un sistema donde la IA forma parte del modelo operativo, con datos conectados, métricas, roles híbridos y gobernanza activa. 

La IA “se acopla” a las rutinas existentes en lugar de forzar un cambio estructural. El resultado es una paradoja: se trabaja más rápido, pero no necesariamente mejor ni con más impacto en negocio

Del “shadow AI” al miedo reputacional

Las barreras no son principalmente técnicas. Surgen, sobre todo, en cuatro frentes:

1. Gobernanza débil: LLYC detecta que muchas compañías disponen de políticas de uso responsable de IA y se preocupan por cumplir el marco regulatorio (GDPR, AI Act), pero la transparencia y la trazabilidad siguen siendo bajas: la IA se gobierna “en el papel”, no en los flujos reales de trabajo.
2. Procesos y datos no preparados: Paid media, contenido y experiencia de cliente funcionan como “tres motores desconectados”. La automatización se concentra en campañas y producción de piezas, pero los datos siguen fragmentados y los procesos no están diseñados para que la IA aprenda y orqueste el ciclo completo. Los datos siguen fragmentados y los procesos no están diseñados para que la IA aprenda y orqueste el ciclo completo
3. Talento por delante de la estructura: Resulta llamativo que la dimensión mejor valorada por los profesionales sea la de capacidades y formación en IA: la gente se forma y experimenta, pero sin que existan roles, métricas ni procesos que institucionalicen ese aprendizaje. De ahí el riesgo del “shadow AI”: usos informales, útiles a corto plazo, pero poco alineados con la estrategia, la seguridad o la coordinación interna.La gente se forma y experimenta, pero sin que existan roles, métricas ni procesos que institucionalicen ese aprendizaje. De ahí el riesgo del “shadow AI”
4. Riesgos reputacionales percibidos: Corporate Excellence identifica la IA como un nuevo foco de riesgos reputacionales: sesgos algorítmicos, decisiones opacas, vulneraciones de privacidad o uso poco ético de datos. Más de la mitad de los consejeros de administración consultados en un estudio de Parangon Partners & IESE cita la IA como fuente de riesgo reputacional, y solo una minoría se siente preparada para gestionarlo.

En este contexto, no sorprende que proliferen temores sobre la pérdida de control narrativo, los deepfakes, la deshumanización de la comunicación o la destrucción de empleo.

La IA como nuevo stakeholder algorítmico

Una de las aportaciones más sugerentes del eBook de Corporate Excellence es la idea de que la IA se está convirtiendo en un “nuevo stakeholder algorítmico”. Los modelos de lenguaje no solo procesan datos; interpretan, recomiendan y amplifican información sobre las compañías, influyendo en lo que piensan empleados, clientes, inversores o reguladores.En un entorno mediado por modelos generativos, la reputación ya no es solo narrativa; es infraestructura algorítmica

LLYC llega a una conclusión convergente desde el marketing: en un entorno mediado por modelos generativos, la reputación ya no es solo narrativa; es infraestructura algorítmica. Lo que los modelos saben, recuerdan y muestran de una marca condiciona su visibilidad y su capacidad competitiva. El informe habla incluso de un nuevo KPI, el Algoritmic Share of Voice: cuántas veces la IA cita a una marca como respuesta preferente en entornos sin clic y en agentes conversacionales.

Esto abre un frente completamente nuevo para comunicación: no basta con gestionar la reputación ante públicos humanos, hay que empezar a gestionar la reputación “ante las máquinas”: alimentar a los modelos con datos verificados, taxonomías consistentes, FAQs actualizadas y contenidos entrenables que eviten distorsiones y errores.No basta con gestionar la reputación ante públicos humanos, hay que empezar a gestionar la reputación “ante las máquinas”

Oportunidades reales

Pese a los riesgos, la IA ofrece una batería de oportunidades muy tangibles:

• Eficiencia y agilidad: análisis de datos masivos, automatización de tareas repetitivas, producción acelerada de contenidos en múltiples formatos e idiomas o asistencia en monitorización y escucha activa. LLYC muestra cómo los equipos que integran IA en planificación de medios, creatividad modular y journeys de cliente están consiguiendo mejoras directas en eficiencia y retorno de inversión.
• Mejor gestión reputacional: Corporate Excellence señala que la IA puede ayudar a anticipar crisis, monitorizar conversaciones, detectar issues emergentes y modelizar escenarios reputacionales, siempre que se combine con sistemas de escucha y métricas robustas.
• Personalización y experiencia de cliente: el uso de copilotos, motores predictivos y recomendadores permite pasar de mensajes masivos a interacciones más relevantes y contextuales, a lo largo de todo el journey. Aunque hoy la madurez en esta dimensión es baja, es una de las palancas con mayor potencial de diferenciación.
• Aprendizaje estratégico: actualmente, muchas organizaciones miden la reputación y los intangibles de forma aún incipiente, pero la combinación IA + datos abre la puerta a modelos avanzados de medición, capaces de vincular percepción y comportamiento (compra, fidelidad, talento, regulación) y de alimentar el cuadro de mando del consejo con indicadores reputacionales y de riesgo no financiero. La combinación IA + datos abre la puerta a modelos avanzados de medición

En la jornada organizada por Dircom CVM y la UCAM, el experto José Saldaña resumía bien este equilibrio: “La IA ha multiplicado nuestra capacidad de análisis y producción y esto nos obliga a tener un criterio más exigente y responsable. La IA no sustituye al dircom: le da superpoderes”. La reflexión subsiguiente es: si la IA da “superpoderes” al dircom, la pregunta no es cuánto automatizar, sino qué tipo de liderazgo quiere ejercer con ellos.

Cómo usar la IA sin perder el alma

Los informes apuntan a un conjunto de buenas prácticas emergentes para aprovechar la IA sin comprometer la reputación ni la confianza:

1. Gobernanza reputacional y de IA integrada, no en silos. Crear comités transversales donde se sienten comunicación, marketing, experiencia de cliente, marca, riesgos, cumplimiento, sostenibilidad y tecnología; definir una estrategia de IA responsable con políticas claras de ética, transparencia y auditoría; e integrar la reputación y el riesgo reputacional de la IA en el mapa general de riesgos de la compañía.Hay que integrar la reputación y el riesgo reputacional de la IA en el mapa general de riesgos de la compañía
2. Medición y trazabilidad como condición de escala. Implantar sistemas de medición continua de la reputación y de la relación entre IA y percepción (qué mejora y qué pone en riesgo); y dotarse de mecanismos de trazabilidad de datos, contenidos y decisiones algorítmicas para poder auditar quién hizo qué, con qué datos y con qué supervisión humana.
3. Rediseñar roles y competencias. Pasar de cursos genéricos a itinerarios claros de upskilling: desde profesionales capaces de dialogar con modelos (prompting avanzado) hasta nuevos perfiles híbridos –AI Planner, Agent Trainer, Brand Ops Technologist– que conecten creatividad, datos, tecnología y reputación.
4. Relato coherente y transparente sobre la IA. Explicar a los grupos de interés qué se está haciendo con IA, con qué propósito, cómo se protegen sus datos y cuál es el papel del criterio humano. Corporate Excellence insiste en la importancia de una narrativa clara que alinee tecnología, propósito y principios corporativos.
5. IA como apoyo a la “inteligencia colaborativa”. En la sesión de Dircom se subrayó la idea de “inteligencia aumentada”: combinar la potencia de la IA con la inteligencia humana y la participación activa de los públicos en el diseño de proyectos y mensajes. Como señaló el consultor en comunicación estratégica Guillermo Bosovsky, se trata de escuchar más y mejor, “abrir ventanas para que entre aire fresco” y evitar que la tecnología nos aísle de los stakeholders.

Próxima parada: la “era agéntica” y la comunicación para algoritmos

LLYC va un paso más allá y plantea la llegada de la “era agéntica”: un escenario en el que los agentes de IA negociarán, compararán y decidirán por los consumidores qué productos ver, recomendar o comprar. El modelo comercial evoluciona de B2C a B2A (Business-to-Agent) e incluso a M2M (Machine-to-Machine). 

El modelo comercial evoluciona de B2C a B2A (Business-to-Agent) e incluso a M2M (Machine-to-Machine)

En ese contexto, comunicar bien ya no será solo una cuestión de creatividad y relato humano, sino también de datos estructurados, feeds de producto legibles por IA, APIs abiertas y reputación algorítmica. Las marcas deberán optimizar su “presencia” ante agentes tanto como lo hacen hoy ante buscadores o medios.

De nuevo surge una advertencia: si una empresa no se prepara hoy para ser visible ante los agentes, mañana puede dejar de ser visible para los propios consumidores. La comunicación corporativa tendrá que aprender a hablar a dos audiencias simultáneas: personas y algoritmos.

Las marcas deberán optimizar su “presencia” ante agentes tanto como lo hacen hoy ante buscadores o medios

Si algo queda claro es que la potencialidad futura dependerá menos de la tecnología –cada vez más accesible– que de cómo la gobiernen las organizaciones. Las que integren la IA en su modelo operativo, con buena gobernanza, medición robusta, talento híbrido y una gestión reputacional madura, podrán convertirla en palanca de confianza, innovación y crecimiento. En última instancia, la IA puede ser un multiplicador de reputación o un acelerador de crisis.