Hoy, una compra puede empezar con una pregunta a ChatGPT, Gemini o cualquier otra IA. En lugar de recorrer distintas páginas, mirar reseñas o comparar publicaciones, el consumidor recibe una respuesta sintetizada que reúne información de múltiples fuentes: videos, foros, recomendaciones y experiencias compartidas por otros usuarios. En ese proceso, el contenido de un creador puede influir en una decisión aunque su autor nunca aparezca mencionado.
En el descubrimiento de marcas, entonces, ya no basta con producir contenido que las personas quieran ver. También importa que los sistemas de IA puedan encontrarlo, interpretarlo y reconocerlo como una fuente confiable. En otras palabras, el contenido necesita ser relevante para las audiencias, pero también descubrible para las máquinas.
No estamos frente a la desaparición de un canal ni al reemplazo de los creadores por la tecnología. Estamos ante una nueva redistribución de la atención. Ya ocurrió cuando Google convirtió el SEO en una prioridad para las marcas, y volvió a suceder cuando las redes sociales y el influencer marketing ganaron protagonismo: la inversión global en influencer marketing pasó de 1.700 millones de dólares en 2016 a 24.000 millones en 2024. En cada transformación, las organizaciones que obtuvieron mejores resultados fueron las que entendieron el ecosistema de manera integral, en lugar de perseguir una única plataforma o la métrica de moda.
La particularidad de este momento es que la IA aprende de reseñas, foros, videos y publicaciones para construir sus respuestas, pero casi nunca menciona quién generó esa información. Esto tiene una consecuencia directa para las marcas: una colaboración con un creador puede convencer a un modelo de que una categoría o un tipo de producto vale la pena, y aun así la respuesta final puede recomendar a otra marca, o a ninguna. Por eso el contenido no solo debe ser bueno; debe dejar clara la conexión entre la marca y la respuesta que queremos que la IA dé. Y hay que entender que la recomendación de una máquina y la influencia de una persona cumplen funciones distintas, en dos momentos de la misma decisión. Primero, la IA arma la lista corta: si la marca no aparece en esa respuesta, queda por fuera desde el inicio. Después, las personas validan: con esa lista, el consumidor busca experiencias reales de otras personas antes de comprar. La IA pone a la marca en la conversación; la confianza en otras personas la convierte en la elección.
Los datos lo confirman. Según el 2026 Trust in AI Commerce Report de Product.ai, el 86% de los compradores en línea de Estados Unidos que usan IA para investigar productos confirma la recomendación en otra fuente antes de comprar. En la misma línea, un estudio de comportamiento de compra de Bambuser encontró que el 50% de los consumidores de Estados Unidos y Reino Unido abandona la web de una marca durante su visita para buscar videos de experiencias reales en TikTok o YouTube antes de comprar, una cifra que sube al 72% entre los estadounidenses de 30 a 44 años. Aunque estos datos corresponden a mercados específicos, ilustran una dinámica clara: la IA puede orientar la búsqueda, pero las experiencias de otras personas siguen siendo fundamentales para validar una elección.
El desafío, entonces, no consiste en elegir entre inteligencia artificial e influencia humana, sino en comprender cómo se complementan. Y para hacerlo, las marcas necesitan revisar qué tipo de contenido están incentivando y qué valor esperan de sus colaboraciones.
Hasta ahora, buena parte de los programas de influencer marketing se ha concentrado en indicadores como el número de seguidores, el alcance y la tasa de engagement. Todos siguen siendo relevantes, pero dejan por fuera una dimensión que empieza a ganar importancia: la capacidad de rastrear el contenido. No todos los formatos tienen la misma posibilidad de ser encontrados por los sistemas de IA. Un video de YouTube con una descripción completa, una publicación en un blog abierto o una contribución útil en un foro o un medio digital pueden convertirse en fuentes consultables a largo plazo. En cambio, un contenido efímero, o información que queda limitada a ciertos espacios, tiene un recorrido mucho más corto para estos sistemas.
La importancia de esos espacios se refleja en las fuentes que usan los modelos para construir sus respuestas. Un análisis de Semrush de junio de 2025 ubicó a Reddit en el primer lugar, presente en el 40,1% de las respuestas analizadas, seguido por Wikipedia (26,3%) y YouTube (23,5%). Estas proporciones cambian rápido, pero el patrón se mantiene: foros, enciclopedias y video pesan más que los canales propios de las marcas. La autoridad digital no se construye sólo desde esos canales ni desde las plataformas donde tradicionalmente se concentra la inversión. Hay que aprender a existir en un nuevo ecosistema, con las reglas de cada plataforma y la coherencia del mensaje que se quiere dar.
También cambia la manera de seleccionar talento. Si antes el tamaño de una comunidad podía funcionar como un indicador aproximado de influencia, hoy la especialización y la consistencia temática adquieren un peso diferente. Un creador que construye conocimiento y autoridad alrededor de una categoría específica puede ofrecer un valor que va más allá de su número de seguidores. Su experiencia, cuando está respaldada por una presencia coherente en distintos espacios digitales, se convierte en una señal que los modelos pueden identificar.
Esto no significa dejar de buscar afinidad, creatividad o conexión genuina entre marcas y creadores. Significa sumar nuevas preguntas a los procesos de selección y a los briefs: ¿por qué es reconocido este creador? ¿Su contenido demuestra esa experiencia? ¿Puede ser encontrado y comprendido fuera de la plataforma donde se publicó? ¿Estamos construyendo un activo que siga generando valor con el tiempo?
Y no olvidemos que las redes sociales también funcionan con algoritmos que recomiendan. TikTok, Instagram y YouTube deciden qué mostrar según la intención de búsqueda de cada persona, así como una IA decide qué responder según la autoridad que tienen las fuentes en la web abierta sobre una categoría o un producto. Si no trabajamos en las redes la misma visibilidad que buscamos en la IA, perdemos tracción justo donde las personas buscan y validan sus decisiones. En SAMY lo abordamos con nuestra metodología de Organic Discoverability, que mide las dos dimensiones a la vez: qué tan descubrible es una marca en la búsqueda dentro de las redes sociales y qué tan presente está en las respuestas de la IA.
Medir así nos permite construir estrategias que van más allá de la creación de contenido. Partimos de las preguntas reales del consumidor para definir las palabras y el formato adecuados, pero también para encontrar el arquetipo de creador que ese consumidor quiere ver para validar su decisión, porque no todos los creadores cumplen el mismo papel. El resultado es un universo digital en el que lo social y la IA trabajan juntos para que una marca sea recomendada de manera orgánica, en el que los algoritmos y los creadores son determinantes para cerrar la venta .
El mensaje es claro, el influencer marketing no está perdiendo relevancia frente a la IA; está ampliando el terreno donde se construye esa relevancia. Las marcas que sigan midiendo sus colaboraciones únicamente por el alcance inmediato podrían estar dejando de ver una parte importante de su impacto: el conocimiento que producen, las respuestas que ayudan a construir y la autoridad que aportan en un entorno donde cada vez más decisiones comienzan con una pregunta a una máquina.
El próximo paso será construir estrategias en las que la influencia humana y la capacidad de descubrimiento trabajen juntas. Porque, aunque cada nuevo jugador como la IA despierte pronósticos entusiastas, en un escenario donde las máquinas pueden recomendar, la confianza que construyen las personas sigue siendo una de las razones más importantes para elegir.
