Reputación corporativa e inteligencia artificial: riesgos y cómo gestionarlos

La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los factores más determinantes para la reputación de las organizaciones. La imagen de una empresa ya no depende solo de lo que publican los medios o de su posición en Google: depende también de cómo los modelos de IA generativa la interpretan, sintetizan y difunden. Esto introduce tres riesgos reputacionales nuevos que toda organización debe conocer y gestionar: la narrativa que la IA construye sobre la empresa sin su control, el uso irresponsable de herramientas de IA por parte de los empleados, y los fallos de los sistemas de IA que atienden directamente al cliente.

Según el informe Approaching the Future 2026 de Corporate Excellence – Centre for Reputation Leadership, elaborado a partir de 2.120 profesionales de Iberoamérica, la inteligencia artificial lidera por primera vez el ranking de prioridades para las organizaciones, por delante de la comunicación corporativa. En España, el 61,4% de las organizaciones la señala como el asunto más importante para su actividad en 2026.

De Google a los motores generativos. Un cambio de paradigma en la reputación digital

Durante más de dos décadas, la reputación digital de una marca dependió en gran medida de su posición en Google. Controlar el SEO significaba controlar, al menos parcialmente, la narrativa pública. Ese paradigma está cambiando a velocidad acelerada.

Cada vez más personas formulan sus preguntas directamente a modelos de IA (como ChatGPT, Google Gemini, Perplexity o Microsoft Copilot) que no ofrecen listas de enlaces, sino respuestas sintetizadas a partir de múltiples fuentes. La visibilidad de una empresa ya no depende únicamente de lo que Google decide mostrar, sino de cómo los modelos de IA interpretan, procesan y reconstruyen la información disponible sobre ella.

Este cambio ha impulsado una nueva disciplina llamada GEO (Generative Engine Optimization, u optimización para motores generativos): el conjunto de técnicas orientadas a que los modelos de IA comprendan, citen y recomienden el contenido de una organización como fuente fiable. Ya no basta con una web bien posicionada; es necesario producir contenidos claros, estructurados y respaldados con datos para que la IA los comprenda correctamente y no genere interpretaciones distorsionadas.

A la vez, este nuevo entorno amplifica riesgos que antes eran secundarios. La proliferación de deepfakes (vídeos o audios falsificados mediante IA que suplantan la voz o imagen de personas reales), la facilidad para generar desinformación a escala y la tendencia de los algoritmos a priorizar contenidos llamativos por encima de la información institucional suponen un desafío sin precedentes para los departamentos de comunicación. Según Kaspersky, en 2026 los deepfakes deben tratarse ya como amenazas permanentes dentro de la matriz de riesgos corporativa, no como incidentes aislados.

Los nuevos riesgos reputacionales que introduce la IA

Hasta hace poco, la reputación de una empresa dependía principalmente de lo que decían los medios, de su comunicación corporativa y de su presencia en buscadores. Hoy, la imagen de una marca también se construye y se destruye en función de cómo la inteligencia artificial la interpreta, reproduce y amplifica. A continuación se describen los tres vectores de riesgo que las organizaciones deben incorporar a sus informes de salud de marca.

Riesgo 1: la narrativa externa, lo que la IA dice sobre tu empresa

El primer riesgo surge del relato que construyen los modelos de IA sobre la marca. Los usuarios recurren cada vez más a sistemas generativos para informarse sobre empresas, productos o servicios, y esas respuestas pueden basarse en datos desactualizados, incompletos, mal interpretados o directamente incorrectos.

La IA puede amplificar noticias falsas, mezclar fuentes contradictorias o resaltar contenido negativo por considerarlo estadísticamente más relevante. También existe el riesgo opuesto: que la empresa simplemente no exista para la IA, lo que reduce su autoridad digital y la excluye de la conversación. Según un análisis de AI Labs Audit publicado en 2026, el 35% de las marcas informa que respuestas inexactas de modelos de IA ya han dañado su reputación.

El resultado es claro: la identidad pública de la empresa puede quedar definida por una narrativa que no controla y que puede no reflejar la realidad.

¿Qué puede hacer la empresa?

La respuesta pasa por la GEO: producir contenido estructurado, con datos verificables y definiciones claras que los modelos puedan extraer con precisión. Reforzar la presencia de la marca en medios externos, directorios sectoriales y plataformas de referencia también reduce el riesgo de que la IA construya un relato a partir de fuentes no controladas. Desde ACC Ecommerce ofrecemos servicios de GEO y Comercio Agéntico orientados a que las marcas sean citadas como fuente fiable por los motores generativos.

Riesgo 2: el riesgo interno, uso irresponsable de la IA por parte de los empleados

El segundo riesgo reputacional proviene de cómo el personal utiliza la IA dentro de la organización. El uso de herramientas de acceso gratuito o consumer puede llevar a introducir datos confidenciales en plataformas no diseñadas para entornos empresariales.

Un dato que ilustra la dimensión del problema: según un informe de 2025 citado por Javadex, el 77% de los empleados introduce datos corporativos en herramientas de IA y el 49% utiliza herramientas no autorizadas (lo que se conoce como Shadow AI). Solo el 43% de las empresas tiene una política de gobernanza de IA aprobada.

Es importante matizar que no todas las herramientas de IA usan los datos introducidos para entrenar sus modelos. Los planes empresariales de OpenAI, Microsoft Copilot para empresas o Anthropic Claude para empresas suelen excluir este uso contractualmente. El riesgo real se concentra en las herramientas de acceso gratuito o consumer, cuyas condiciones de uso deben revisarse caso por caso.

El riesgo no siempre implica mala intención: en la mayoría de los casos hay falta de formación y ausencia de políticas internas claras. Una filtración, un error de comunicación o la difusión involuntaria de datos estratégicos pueden escalar rápidamente y convertirse en un problema público difícil de contener.

El marco regulatorio europeo añade otra capa de urgencia. El AI Act de la UE (Reglamento 2024/1689, en vigor desde agosto de 2024 y con aplicación plena prevista para agosto de 2026) establece obligaciones específicas para las empresas que despliegan sistemas de IA, incluidas sanciones de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global por las infracciones más graves.

¿Qué puede hacer la empresa?

Desarrollar una política interna de uso de la IA aprobada por la dirección, clasificar las herramientas según el nivel de riesgo del AI Act e impartir formación regular a los empleados son los pasos inmediatos. La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha publicado guías específicas sobre IA y protección de datos que sirven de referencia para este proceso.

Riesgo 3: la experiencia del cliente, la IA que atiende en nombre de la empresa

El tercer riesgo está relacionado con la IA que el cliente ve y utiliza directamente: chatbots, asistentes virtuales, sistemas de recomendación o herramientas de soporte. Si estos sistemas responden mal, inventan información (lo que en el sector se conoce como «alucinación»), muestran falta de empatía o no resuelven problemas, la reputación de la empresa se ve afectada de inmediato.

Un caso que ilustra el riesgo con consecuencias legales reales: el chatbot de Air Canada prometió a un pasajero una tarifa de duelo que no existía. En 2024, un tribunal falló a favor del cliente y responsabilizó a la aerolínea, estableciendo que un agente de IA es una extensión de la voz de la empresa. El coste fue económico, legal y reputacional. Según datos de Innovación Digital 360, en 2025 el 72% de las compañías del S&P 500 ya identifica a la IA como un riesgo material en sus informes anuales, cuando en 2023 solo lo hacía el 12%.

Para el cliente, la IA es la empresa. La interacción no se atribuye al sistema, sino a la marca que lo proporciona. Un chatbot que alucina, un asistente que discrimina o un sistema automatizado que no entiende al usuario transmite una imagen de poca profesionalidad.

¿Qué puede hacer la empresa?

Implementar modelos híbridos (automatización para consultas simples, escalado a agente humano para situaciones complejas o sensibles), supervisar de forma continua las respuestas del sistema y definir protocolos de revisión antes del despliegue son las medidas más eficaces. El 98% de los consumidores considera importante o muy importante poder transferirse a un agente humano, según datos de Botpress (2025).

El nuevo imperativo: gestionar la reputación también en los entornos de IA

La reputación corporativa se juega hoy en tres frentes simultáneos: lo que dicen los medios, lo que muestra Google y lo que responden los modelos de IA cuando alguien pregunta por la empresa. Ignorar el tercero ya tiene consecuencias.

Las organizaciones que empiecen a construir sus estrategias de comunicación y contenido pensando también en cómo los LLMs las interpretarán estarán mejor posicionadas para mantener el control de su narrativa en un entorno donde la primera impresión puede generarse en segundos y sin intervención humana.

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