La IA ya decide qué marcas son recomendables: ¿Está preparada tu empresa para ese nuevo escaparate?

Durante Hotmart Fire Sessions 2026, Neil Patel lanzó una advertencia para las empresas: el problema ya no es aparecer primero en Google, sino ser la respuesta que ofrecen herramientas como ChatGPT y Gemini.

Durante más de dos décadas, las empresas aprendieron a competir por aparecer en los primeros resultados de Google, y esa forma de trabajo dominó dos generaciones de marketing digital, hasta que el reciente desarrollo de la inteligencia artificial (IA) generativa, empezó a cambiar el cómo las personas descubren productos, comparan alternativas y deciden qué comprar sin pasar necesariamente por un buscador.

Ese fue el mensaje central de la conferencia “Winning the AI Recommendation”, impartida por Neil Patel, cofundador de NP Digital, durante el Hotmart Fire Sessions 2026, encuentro organizado por Hotmart en Medellín, que reunió a más de 2,000 emprendedores, creadores y profesionales de la economía digital latinoamericana.

“La gente no está buscando menos. Simplemente le está preguntando a la IA”, señala Patel.

Y es que la gente no dejó de buscar información, pero empezó a preguntársela directamente a la inteligencia artificial, y para las empresas que construyeron toda su estrategia alrededor del buscador tradicional, eso cambia casi todas las reglas.

Del SEO al motor de respuestas

El SEO no desaparece, pero sí muta. Durante años el marketing digital se construyó alrededor de optimizar sitios web para escalar posiciones en los resultados de búsqueda; hoy esa disciplina convive con conceptos como Answer Engine Optimization (AEO) y Generative Engine Optimization (GEO), cuyo objetivo ya no es solo posicionar una página, sino lograr que plataformas como ChatGPT, Gemini o Perplexity recomienden una marca cuando alguien formula una pregunta.

La diferencia entre ambos mundos es más profunda de lo que parece. Antes el consumidor recibía una lista de enlaces y decidía cuál abrir; hoy, con creciente frecuencia, recibe una respuesta ya sintetizada por un modelo que filtró las opciones por él. Si una empresa no aparece en esa síntesis desaparece por completo del proceso de decisión. “Si no estás ahí, estás perdiendo ingresos”, compartió Patel.

Menos tráfico no siempre es mala noticia

Uno de los puntos más provocadores de la charla contradice una métrica que el marketing digital trató durante años como sagrada. Muchas compañías están viendo caer el tráfico hacia sus sitios web, algo que en cualquier otro momento habría encendido todas las alarmas. Sin embargo, según Patel, buena parte de esas mismas empresas siguen creciendo en ingresos, y la explicación tiene menos que ver con el volumen de visitantes y más con quién llega y en qué momento del proceso de compra.

Hace unos años los consumidores usaban los sitios web como herramienta de investigación antes de decidir. Hoy gran parte de esa investigación ya ocurrió antes, dentro de una conversación con una IA.

“La IA no está enviando gente a los sitios web cuando empiezan a investigar”, explicó Patel. “La gente llega a los sitios web cuando ya tomó la decisión”. El sitio deja de ser la sala de exhibición donde el usuario compara opciones y se convierte casi en la caja registradora: el lugar donde simplemente concreta algo que ya decidió en otro lado. Por eso menos visitas pueden traducirse en más ventas.

Un customer journey que ya no cabe en un embudo

El tradicional embudo de marketing (descubrimiento, consideración, compra) describía un recorrido razonablemente ordenado. Ese orden, dice Patel, ya no existe. Un usuario puede descubrir un producto en Instagram, leer opiniones en Reddit, buscar reseñas en Google, visitar el sitio de la marca, ver un anuncio en Facebook y, minutos antes de pagar, preguntarle a ChatGPT si hay algo mejor. “El recorrido es caótico. Es complejo. Así es como la gente compra ahora”.

El dato que Patel usó para respaldar esta idea es que el 94.4% de las transacciones involucran múltiples puntos de contacto antes de cerrarse. Para cualquier empresa que todavía apuesta la mayor parte de su presupuesto a un solo canal de adquisición, ese número debería ser motivo de preocupación real.

La reputación digital como activo central

Si la IA se convirtió en el nuevo intermediario entre marcas y consumidores, la pregunta obligada es con qué criterio decide a quién recomendar. Patel lo redujo a tres ideas (ser encontrado, ser confiable y ser relevante) aunque en la práctica esto se traduce en algo más concreto: los modelos de IA rastrean menciones en medios, referencias cruzadas entre sitios, autoridad temática y señales de confianza repartidas por toda la web, no solo el contenido de una página propia.

“No puede ser una sola fuente diciendo que eres bueno”, explicó. “Cuando múltiples fuentes hablan de ti, es mucho más probable que la IA te considere una referencia”. Esto le devuelve protagonismo a disciplinas que muchas empresas habían relegado (relaciones públicas, colaboraciones, menciones orgánicas en publicaciones especializadas) porque ahora funcionan como insumo directo para el algoritmo, no solo como imagen de marca.

Lo que la IA todavía no puede fabricar

Mientras la inteligencia artificial produce cantidades masivas de contenido, Patel insiste en que las empresas necesitarán mostrar más evidencia de experiencia humana, no menos. Y es que los modelos generativos aprenden de información que ya existe, así que difícilmente aportan conocimiento genuinamente original. Recomienda apostar por experiencias propias, datos inéditos, casos reales y opiniones fundamentadas por encima de contenido genérico optimizado para volumen. “No crees contenido de IA, crea contenido real”, resumió.

Muchos emprendedores en la sala asumían, según Patel notó en la sesión de preguntas, que las empresas consolidadas dominarían este nuevo entorno casi por inercia, gracias a su trayectoria y reconocimiento previo. Eso no necesariamente es cierto. Si una marca histórica deja de generar conversación mientras un competidor más pequeño acumula menciones y contenido reciente, la IA puede terminar recomendando al recién llegado. “La IA busca quién está demostrando autoridad hoy, no hace diez años”, planteó, y la idea funcionó como una de las advertencias más incómodas para el público de emprendedores presente.

La pregunta que cambia

Aunque hasta ahora muchas empresas se preguntaban “¿cómo aparecemos primero en Google?”, lo que deberían estarse cuestionando es “¿qué necesita saber una inteligencia artificial para recomendar nuestra empresa antes que cualquier otra?”.

Contestar eso implica repensar cómo se produce contenido, cómo se gestiona la reputación digital, qué autoridad temática construye realmente una marca y qué experiencia le ofrece a sus clientes una vez que llegan.

La competencia por la atención ya no es solo entre personas comparando opciones. Es también entre algoritmos decidiendo qué respuesta mostrar primero.