Un informe de Urban Grupo de Comunicación publicado en agosto de este año reveló que Argentina se ubicó en el último lugar de “positividad” en las respuestas generadas por los principales modelos de inteligencia artificial. El estudio evaluó 212 respuestas de cuatro sistemas de IA ampliamente utilizados y encontró que solo el 33% de las menciones sobre Argentina fueron favorables. En comparación, Uruguay alcanzó un 100%, Chile un 87% y Colombia un 61%.
El análisis surgió en el contexto de discusiones en torno al Mundial 2026 y tras una campaña en redes sociales contra la imagen de Argentina. El informe señala que la construcción de la narrativa nacional, institucional o personal dejó de depender únicamente de los medios o redes sociales y pasó a estar marcada por las síntesis generadas por sistemas de inteligencia artificial cada vez que un usuario realiza una consulta.
El auge del Generative Engine Optimization
Este proceso ha dado origen al Generative Engine Optimization (GEO), una estrategia orientada a influir en el contenido que producen los modelos de IA sobre un país, marca o persona y en las fuentes que utilizan para sustentar sus respuestas. A diferencia del tradicional Search Engine Optimization (SEO), cuyo objetivo es aparecer en los primeros lugares de los resultados de búsqueda, el GEO busca que la IA reconozca y cite determinada información como referencia principal.
El fenómeno del GEO se enmarca en un cambio de hábitos de los usuarios en la búsqueda de información. De acuerdo con SparkToro, entre 2024 y el primer cuatrimestre de 2026, la proporción de búsquedas que no generan clic en ningún sitio web se incrementó de 60,45% a 68,01% en el buscador de Google. A su vez, los resúmenes generados por IA (AI Overviews), introducidos por Google en 2024, ya aparecen en el 25,11% de los resultados en Estados Unidos, según datos de Conductor sobre 21,9 millones de consultas.
El informe de SparkToro precisa que las comparaciones utilizaron datos y periodos de proveedores distintos, como Semrush y Similarweb, lo que fue detallado en el propio estudio.
La tendencia de búsquedas sin clics no es exclusiva de la inteligencia artificial: desde hace años, Google satisface consultas directamente mediante fragmentos destacados y widgets. La incorporación de resúmenes de IA representa una aceleración de este comportamiento preexistente.
Confianza y hábitos de búsqueda
Otro aspecto relevante es el uso creciente de chatbots para obtener información. Según el Reuters Institute, el porcentaje de usuarios globales que consulta chatbots aumentó de 7% a 10% durante el último año. Sin embargo, la confianza declarada en las respuestas producidas por IA es baja (20% en promedio mundial), aunque entre quienes las emplean, esta confianza sube al 44%.
El centro de investigación Pew Research reveló que, cuando un usuario recibe una respuesta resumida por IA, solo el 1% hace clic en alguna de las fuentes originales. En Perú, el informe de Reuters indica que solo el 4% de los usuarios que consultan un chatbot verifica luego la información en la fuente primaria, mientras que ese porcentaje sube al 31% cuando la información se obtiene por redes sociales.
El jefe de datos regional de Urban, Gabriel Barasch, explicó a Ámbito: “Declarativamente, mucha gente no confía en la IA. Pero a mucha gente que se acerca a la IA le resulta tan fácil que no va a contrastar las cosas. Hoy estamos en ese estado: lo que diga una IA de una marca o persona, para muchos es tomado por verdad”.
Para las entidades públicas y privadas, la irrupción de modelos de IA representa un desafío en la gestión de sus comunicaciones. El director de Inteligencia Artificial de Fardo, Nicolás Seguro, señaló que “el cambio más difícil de digerir para comunicación es que perdiste el control de la superficie. Antes escribías vos el título y la descripción. Ahora el modelo habla de tu marca con palabras que no escribiste, leyendo fuentes que no son tuyas”.
Respecto al caso de la campaña antiArgentina en el Mundial 2026, Urban detectó que la narrativa hostil de redes sociales no fue replicada por los modelos de IA, debido a que estas plataformas no figuran como fuentes primarias para los sistemas analizados. No obstante, en las comparaciones sobre inversiones y turismo, las IA citaron fuentes más sólidas de otros países por la falta de material argentino relevante y actualizado.
La construcción de la narrativa digital
Gabriel Barasch añadió que existen problemas estructurales en los portales oficiales de “marca país” de Argentina, que suelen reiniciarse en cada ciclo político y pierden continuidad. “Hoy, el daño más grande que puede hacer una IA se lo hace uno mismo con la ausencia. La IA puede alucinar, decir que no nos conoce, rellenar con versiones de terceros, o inclusive recomendar un competidor, porque no nos conoce bien”, alertó el especialista.
El CEO de la agencia On The Rocks, Joaquín Tagle, comparó el funcionamiento de los modelos de IA con un “cerebro con dos mitades”: una memoria de largo plazo, grabada durante el entrenamiento inicial, y una parte dinámica denominada retrieval o RAG (generación aumentada por recuperación), que busca fuentes actuales en la web para completar la respuesta. Según Seguro, las mejores prácticas de GEO incluyen autoridad temática, claridad, consistencia y facilidad para ser recuperado por sistemas automáticos. “Ahora se escribe para dos lectores: una persona y un sistema que lee distinto. En concreto: la respuesta directa va arriba, porque el 44% de las citaciones sale del primer 30% del texto”, afirmó Seguro.
El surgimiento del GEO, documentado en publicaciones académicas como las de Princeton en 2024, mostró mejoras en la visibilidad de hasta 41% para marcas y temas, aunque aún no se evidencian efectos comprobados sobre visitas o conversiones fuera de los experimentos.
El papel de los medios de comunicación
El informe “What Is AI Reading?” de Muck Rack, que analizó 25 millones de enlaces citados por ChatGPT, Claude y Gemini en 17 industrias, determinó que el 84% de las citas proviene de earned media —cobertura de prensa, menciones editoriales, backlinks— frente a solo 0,3% de contenido publicitario. Joaquín Tagle afirmó que, lejos de perder vigencia, la cobertura periodística sigue siendo el principal activo para posicionar a marcas y personas en los resultados generados por IA.
No obstante, el periodismo enfrenta un nuevo escenario: pese a la pérdida de tráfico directo, sigue siendo la base sobre la que los modelos de IA validan y contextualizan la información. El Trade Press AI Index 2026, elaborado por la agencia 5WPR, expuso que los medios especializados generan más recordación en la IA que los generalistas dentro de su área.
Al mismo tiempo, medios y desarrolladores de IA mantienen una disputa sobre el uso masivo de contenidos para entrenar los modelos, generalmente sin compensación. Tagle advirtió que la precisión de los sistemas depende de una “capa editorial” que verifique y actualice la información.
Una auditoría del Stanford HAI indicó que ciertos chatbots, como Grok, citan a grandes medios como la BBC en el 28,5% de los casos, mientras que otros, como Claude y GPT-4o-mini, no lo hacen. Esto obedece a restricciones técnicas y acuerdos legales, además del modo de publicación del contenido.
El Center for Journalism & Liberty del Open Markets Institute sostiene que los acuerdos entre laboratorios de IA y grandes medios pueden dar origen a un mercado segmentado, donde solo algunos actores obtienen compensación. Tagle resaltó el papel del periodismo en aportar contexto y veracidad: “Si esa capa se degrada porque nadie la financia, el que pierde no es solamente el medio”.
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