En el marco de IAB Now 2026, Lucía Gonçalves da Cruz, head of content, media & growth de Gut, y Christian Pierre, global chief intelligence officer & partner de la agencia, analizaron cómo la inteligencia artificial está transformando tanto los procesos de decisión de los consumidores como las metodologías de trabajo de las marcas.

Durante años, el marketing se apoyó en una de sus herramientas conceptuales más influyentes: el funnel. Awareness, consideración, conversión y lealtad componían una secuencia lógica que ayudaba a ordenar presupuestos, equipos y métricas. Sin embargo, para Gonçalves da Cruz, ese modelo nunca describió realmente el comportamiento humano.

“El funnel fue un mapa, no era el territorio”, sostuvo al abrir la charla. Las personas, explicó, toman decisiones de manera caótica, emocional y no lineal. Descubren una marca en TikTok, buscan información en Google, comparan precios en Mercado Libre, leen reseñas, vuelven a Instagram y finalmente compran por confianza, precio o incluso cansancio.

Según la ejecutiva de Gut, el problema no fue haber utilizado el funnel, sino haber confundido esa representación simplificada con la realidad. Y es precisamente allí donde la inteligencia artificial introduce una ruptura profunda.

La nueva arquitectura de la decisión

Para Gonçalves da Cruz, la transformación actual va mucho más allá de una nueva interfaz tecnológica. Lo que cambia es la manera en que las personas toman decisiones. “Ya no decidimos solos”, afirmó. Aunque todavía no delegamos completamente nuestras elecciones, cada vez cedemos una porción más importante del proceso a sistemas de inteligencia artificial que recomiendan hoteles, seguros, servicios o productos.

La diferencia respecto de los buscadores tradicionales es fundamental. Antes, las personas buscaban información y recibían enlaces. Luego debían comparar, filtrar y jerarquizar opciones. Ahora, en cambio, formulan preguntas y reciben respuestas sintetizadas.

“Pasamos de buscar a preguntar, y de preguntar a delegar”, resumió.

Ese cambio implica una modificación profunda en la arquitectura de la decisión. La IA ya no solo muestra información: la interpreta, la organiza y la sintetiza. Como consecuencia, las marcas deben comprender que sus audiencias ya no están compuestas únicamente por personas, sino también por las máquinas que conversan con ellas.

Las señales que influyen en personas y máquinas

En este nuevo escenario, la construcción de marca depende de entender cuáles son las señales que utilizan tanto los consumidores como los sistemas de IA para formar preferencias.

Clicks, búsquedas, compras, reseñas o menciones son algunos de los datos que los modelos procesan para construir sus recomendaciones. Gonçalves da Cruz explicó que, a partir de un estudio realizado por Gut sobre estrategia GEO (Generative Engine Optimization), que analizó cerca de 500 mil prompts y más de 1,5 millones de citaciones, descubrieron que las respuestas cambian significativamente según el modelo utilizado, la industria e incluso la forma en que se formula una pregunta.

La ejecutiva ilustró este fenómeno con un ejemplo relacionado con una marca de cerveza. Dependiendo de si la consulta apuntaba a identificar “la mejor cerveza” o “la peor cerveza”, la inteligencia artificial recurría a fuentes completamente distintas para construir su respuesta: rankings y publicaciones especializadas en un caso; reseñas negativas y conversaciones en foros en el otro. El resultado fue la misma marca para definir si era la mejor y la peor cerveza.

Para las compañías, esto implica asumir que la representación de marca se ha vuelto probabilística y dinámica. Ya no alcanza con gestionar identidad y reputación. Ahora existe una tercera capa: la representación que construyen las máquinas.

Del share of voice al share of preference

Tradicionalmente, las marcas medían su presencia a través del share of voice. Sin embargo, Gonçalves da Cruz planteó que ese indicador resulta insuficiente en un entorno mediado por inteligencia artificial.

Una marca puede aparecer en numerosas respuestas generadas por IA y acumular una alta visibilidad. Pero si no figura entre las opciones recomendadas cuando el usuario busca resolver una necesidad específica, esa presencia pierde valor.

Por eso propuso comenzar a pensar en términos de “share of preference”, una métrica que refleja no solo cuánto aparece una marca, sino cuántas veces es efectivamente elegida dentro de las recomendaciones que generan los sistemas inteligentes.

En este contexto, sostuvo, la IA también democratiza la construcción de marca. La representación ya no puede sostenerse únicamente con campañas aisladas o esfuerzos puntuales de comunicación. Si los modelos analizan lo que Internet dice sobre una compañía, esa representación debe ser merecida y construida a través de una identidad consistente en el tiempo.

Cómo responde Gut a la transformación

La segunda parte de la charla estuvo a cargo de Christian Pierre, quien explicó cómo la agencia está incorporando la inteligencia artificial dentro de sus procesos sin renunciar a los atributos que considera esenciales para la creatividad.

La agencia desarrolló un sistema propio denominado GutOs, concebido como un sistema operativo capaz de acompañar el desarrollo de campañas de punta a punta. El objetivo no es reemplazar el criterio humano, sino potenciarlo.

Para ello, la compañía entrenó sus herramientas con el conocimiento acumulado de algunos de sus principales talentos, incorporó metodologías de trabajo utilizadas con clientes y alimentó los modelos con análisis detallados de campañas admiradas dentro de la industria. El propósito fue acercar la forma de pensar de la inteligencia artificial a la cultura y los valores de la organización.

Pierre explicó que el diseño del sistema se apoya en tres principios fundamentales.

El primero consiste en automatizar tareas de bajo valor agregado para liberar tiempo y permitir que las personas se concentren en actividades que requieren intuición y pensamiento creativo.

El segundo es el principio de “menos es más”. Frente a la abundancia de opciones que ofrece la IA, la agencia busca evitar que la tecnología genere complejidad innecesaria y mantener el foco en aquello que realmente aporta valor.

El tercero, y quizás el más relevante, es la tensión entre fricción y automatización. En lugar de entregar respuestas completamente terminadas, las herramientas están diseñadas para provocar reflexión, formular preguntas y obligar a los usuarios a ejercer criterio. Según Pierre, la capacidad de juicio será una de las competencias más importantes en la era de la inteligencia artificial.

El valor diferencial sigue siendo humano

A lo largo de la presentación, Pierre insistió en que la IA puede ayudar a producir contenido correcto, eficiente y alineado con una marca, pero no necesariamente puede generar aquello que hace memorable una idea.

“El output no tiene que ser lo que vino, sino lo que vino elevado por el humano”, explicó.

Por eso, más allá de las múltiples herramientas desarrolladas por Gut para enriquecer briefs, comprender consumidores, analizar conversaciones sociales, brindar feedback creativo o producir contenido a escala, la agencia mantiene un principio inalterable: el ser humano debe seguir ocupando el lugar donde ocurre el salto creativo.

Lo que debe permanecer cuando todo cambia

Para cerrar la charla, Gonçalves da Cruz recurrió a una antigua paradoja filosófica. Relató la historia de un cazador que reemplazó sucesivamente la hoja y el mango de su cuchillo hasta que ninguna pieza original permaneció. La pregunta era si seguía siendo el mismo cuchillo.

La analogía sirvió para reflexionar sobre el futuro de las marcas. Las campañas cambiarán, los formatos evolucionarán, aparecerán nuevos canales y la personalización será cada vez más extrema. Sin embargo, deberá existir un núcleo reconocible que permita identificar una marca más allá de cualquiera de sus manifestaciones.

“Así como la identidad del cuchillo no vivía en sus piezas, la identidad de una marca tampoco vive en sus formatos. Vive en el reconocimiento”, concluyó.