Infome estratégico del Instituto Coordenadas de Gobernanza y Economía Aplicada: 'Corporate Affairs: Reputación Corporativa e Inteligencia Artificial', 1ª edición - enero 2026.
Introducción
La reputación corporativa atraviesa una transformación que, por su profundidad y velocidad, merece un análisis detenido. No se trata de un cambio incremental ni de una moda tecnológica pasajera, sino de una alteración estructural en los mecanismos mediante los cuales se forma, se transmite y se consolida la percepción pública de las organizaciones.
Durante décadas, la reputación se ha entendido como un activo intangible construido sobre percepciones humanas agregadas. Se medía a través de estudios periódicos, se gestionaba mediante relaciones con medios y stakeholders, y se observaba con la cadencia propia de los ciclos informativos tradicionales. Este modelo, que ha servido razonablemente bien a las organizaciones durante medio siglo, está siendo desplazado por una realidad nueva: la consolidación de los sistemas de inteligencia artificial como intermediarios dominantes en el acceso a la información corporativa.
El presente informe examina esta transformación desde una perspectiva de gobernanza, con especial atención a sus implicaciones para las empresas españolas y para sus órganos de gobierno.
I. El desplazamiento del eje informativo
Para comprender la magnitud del cambio en curso, conviene observar algunos indicadores que, tomados en conjunto, dibujan un panorama inequívoco.
Gartner anticipa que el volumen de búsquedas en motores tradicionales caerá un 25% durante 2026, desplazado por chatbots y agentes de inteligencia artificial. Este dato, por sí solo significativo, adquiere mayor relevancia cuando se observa que la cuota de mercado global de Google ha descendido por debajo del 90% por primera vez desde 2015, marcando lo que diversos analistas consideran un punto de inflexión histórico en la hegemonía de los buscadores tradicionales.
En paralelo, las plataformas de inteligencia artificial han experimentado un crecimiento sin precedentes. ChatGPT alcanza ya 800 millones de usuarios activos semanales, situándose entre los sitios web más visitados del mundo. El tráfico de referencia generado por el conjunto de plataformas de IA generativa creció un 357% interanual, según datos correspondientes al primer semestre de 2025.
Pero quizá el dato más revelador no sea el volumen, sino la naturaleza del uso. Los estudios de conversión muestran que el tráfico procedente de consultas en inteligencia artificial convierte a tasas del 14,2%, frente al 2,8% del tráfico procedente de buscadores tradicionales. Esta diferencia —de un factor de cinco— sugiere algo importante sobre el comportamiento del usuario: quien consulta a una IA no está explorando información de manera pasiva; está, con frecuencia, en proceso de tomar una decisión.
El Reuters Institute, en su informe de 2025 sobre consumo de noticias, añade un elemento generacional a este análisis: el 15% de los menores de 25 años ya utiliza asistentes de inteligencia artificial como fuente primaria de información. Este dato anticipa una tendencia que, previsiblemente, se intensificará en los próximos años a medida que estas cohortes asuman posiciones de responsabilidad en el ámbito económico e institucional.
II. La naturaleza del nuevo intermediario
Los principales sistemas de inteligencia artificial generativa —desde ChatGPT de OpenAI hasta Gemini de Google, pasando por alternativas como Perplexity, DeepSeek o Grok— operan de manera cualitativamente distinta a los motores de búsqueda tradicionales. Mientras que un buscador clásico devuelve una lista de enlaces que el usuario debe evaluar por sí mismo, un sistema de IA genera una respuesta sintética: una narrativa estructurada que integra, jerarquiza e interpreta la información disponible.
Esta diferencia es fundamental. El usuario que consulta a un buscador tradicional recibe opciones; el que consulta a una IA recibe una síntesis. En el primer caso, la autoridad sobre la información permanece distribuida entre las fuentes originales. En el segundo, el sistema de IA asume un papel de árbitro: decide qué información es relevante, qué fuentes son fiables, qué aspectos merecen énfasis y cuáles pueden omitirse.
Los sistemas de inteligencia artificial, por tanto, no son canales neutrales de transmisión informativa. Son agentes activos en la construcción de narrativas. Y cuando esas narrativas se refieren a organizaciones —sus trayectorias, sus prácticas, sus liderazgos, sus productos—, se convierten en agentes de formación reputacional.
Esta función ha emergido como consecuencia de la adopción masiva de estos sistemas. Hoy, antes de invertir, contratar, regular, comprar o colaborar, un número creciente de actores económicos e institucionales consulta a una IA. La respuesta que reciben —con sus aciertos y sus limitaciones, con sus énfasis y sus omisiones— se convierte en el marco de referencia inicial para sus decisiones.
Para las grandes empresas españolas, esto plantea una realidad incómoda: su reputación se está formando, en parte significativa, en sistemas sobre los cuales no tienen visibilidad directa ni capacidad de influencia mediante las herramientas tradicionales de gestión reputacional.
III. La alteración del factor temporal
Uno de los cambios más significativos introducidos por esta nueva realidad afecta a la dimensión temporal de la reputación.
Los modelos tradicionales de gestión reputacional operaban sobre ciclos diferidos. Se encargaban estudios periódicos —trimestrales, semestrales, anuales—, se analizaban los resultados, se diseñaban estrategias de respuesta, se implementaban acciones correctivas. Este ciclo, aunque lento, ofrecía márgenes razonables de reacción: entre la detección de un problema reputacional y su eventual escalada solía mediar un tiempo suficiente para la intervención.
Los sistemas de inteligencia artificial operan en una lógica temporal distinta. Procesan información de manera continua, incorporan nuevas señales en tiempo casi real y ajustan sus respuestas de forma permanente. Una noticia publicada hoy puede estar integrada en las respuestas de un sistema mañana. Un comunicado corporativo, una sentencia judicial, un informe de resultados, una declaración de un directivo: todo ello alimenta, con rapidez variable pero creciente, el corpus sobre el cual estos sistemas construyen sus narrativas.
Esta inmediatez tiene consecuencias directas. La reputación, en el entorno algorítmico, deja de ser una variable observable a posteriori para convertirse en una variable que se configura en tiempo real. Los márgenes de reacción se comprimen. La propagación de percepciones se acelera. Y la capacidad de detectar deterioros narrativos antes de que se consoliden se convierte en una ventaja competitiva de primer orden.
IV. Nuevas categorías de vulnerabilidad
La consolidación de la reputación algorítmica introduce formas de vulnerabilidad que las organizaciones no han tenido que gestionar hasta ahora. Conviene examinarlas con detenimiento.
En primer lugar, la dependencia de la huella digital. Los sistemas de IA construyen sus respuestas a partir de la información disponible en internet. Si la presencia digital de una organización es limitada, fragmentada o desactualizada, las respuestas que estos sistemas generen sobre ella serán, inevitablemente, incompletas o imprecisas. En este contexto, el silencio informativo —que en el pasado podía ser una estrategia legítima de bajo perfil— se convierte en un factor de riesgo: los vacíos de información tienden a llenarse con datos obsoletos, inferencias erróneas o, en el peor de los casos, con narrativas generadas a partir de fuentes poco rigurosas.
En segundo lugar, la persistencia de los sesgos narrativos. Una vez que una interpretación se consolida en los sistemas de IA, resulta difícil de corregir. Estos sistemas tienden a reproducir y reforzar narrativas previas, creando dinámicas de retroalimentación que pueden perpetuar percepciones sesgadas durante períodos prolongados. Una crisis reputacional mal gestionada, una controversia que no se contextualizó adecuadamente, una información errónea que no se corrigió a tiempo: todo ello puede cristalizar en las respuestas de los sistemas y proyectarse hacia el futuro con una inercia considerable.
En tercer lugar, la desalineación entre realidad y representación. Puede darse —y se da— el caso de organizaciones cuya realidad corporativa es sólida pero cuya representación algorítmica no lo refleja. Esta desalineación genera un riesgo específico: el de que la percepción de terceros se forme sobre una imagen distorsionada, antes incluso de que exista contacto directo con la organización. En un entorno donde la consulta a una IA precede, cada vez más, a cualquier interacción humana, esta brecha puede tener consecuencias tangibles sobre decisiones de inversión, contratación, regulación o consumo.
En cuarto lugar, la inconsistencia entre sistemas. Los distintos modelos de IA no operan sobre los mismos corpus de datos ni aplican los mismos criterios de jerarquización. Es posible, por tanto, que diferentes sistemas ofrezcan narrativas divergentes sobre una misma organización. Esta inconsistencia, además de generar confusión entre los stakeholders, puede ser síntoma de problemas subyacentes de gobernanza informativa: fragmentación de fuentes, contradicciones en los mensajes corporativos, o ausencia de una narrativa institucional coherente.
Estas vulnerabilidades no son teóricas. Afectan ya, de manera observable, a la forma en que se percibe y se valora a las organizaciones en el ecosistema económico contemporáneo.
V. Implicaciones para la gobernanza corporativa
Las vulnerabilidades descritas en la sección anterior plantean cuestiones directas para los órganos de gobierno y la alta dirección de las organizaciones.
La primera es de naturaleza conceptual. La reputación, en el nuevo entorno, deja de ser un ámbito circunscrito a la función de comunicación para convertirse en un factor de riesgo estratégico que afecta transversalmente a la organización. Las narrativas que los sistemas de IA construyen sobre una empresa pueden influir en su capacidad de acceder a financiación, en la percepción de los reguladores, en la atracción de talento, en la confianza de los inversores y en la legitimidad institucional de sus actuaciones. Gestionar esta dimensión requiere, por tanto, una aproximación que trascienda los límites departamentales tradicionales y que involucre a los máximos órganos de decisión.
La segunda cuestión es de naturaleza operativa. Comprender cómo los sistemas de inteligencia artificial interpretan, valoran y narran la realidad corporativa se convierte en una necesidad de primer orden. Esto implica desarrollar capacidades de observación sistemática que permitan conocer, de manera continuada, qué narrativas construyen estos sistemas sobre la organización, cómo evolucionan esas narrativas en el tiempo, y qué divergencias existen entre la realidad corporativa y su representación algorítmica.
La tercera cuestión es de naturaleza prospectiva. En un entorno donde las percepciones se forman y se propagan con rapidez creciente, la gestión reputacional ya no puede limitarse a la reacción ante crisis manifiestas. Requiere una aproximación anticipatoria: la capacidad de identificar señales de deterioro narrativo antes de que se consoliden, y de actuar con tiempo suficiente para corregir desviaciones antes de que generen impactos tangibles.
VI. Consideraciones finales
La inteligencia artificial no es, en el ámbito de la reputación corporativa, una herramienta más que se añade al repertorio existente. Es un agente nuevo que altera los fundamentos del sistema: modifica los mecanismos de formación de la reputación, introduce nuevos actores de autoridad informativa, transforma los ciclos temporales y genera categorías de vulnerabilidad inéditas.
Las organizaciones que continúen operando exclusivamente con los marcos conceptuales y las herramientas del entorno anterior —estudios periódicos, monitorización de prensa tradicional, encuestas retrospectivas a stakeholders— dispondrán de una visión parcial de su realidad reputacional. Aquellas que comprendan la lógica del nuevo entorno y desarrollen las capacidades necesarias para operar en él estarán mejor posicionadas para anticipar riesgos, proteger su credibilidad y sostener su valor en el tiempo.
No se trata, en definitiva, de una cuestión exclusivamente tecnológica. Se trata de una cuestión de gobernanza: de comprender que el control sobre la narrativa corporativa —ese activo intangible pero decisivo— ya no reside exclusivamente en las manos de la organización ni en las de los intermediarios tradicionales. Reside, de forma creciente, en sistemas algorítmicos que operan de manera continua, escalable y, en buena medida, sin la supervisión ni el conocimiento de las propias organizaciones afectadas.
El Instituto Coordenadas considera que esta realidad merece un lugar en la agenda de los consejos de administración y los comités de dirección de las empresas españolas. No como una preocupación futura, sino como un fenómeno presente que exige comprensión y atención.
Asumir esta realidad es el primer paso para gestionarla.
SOBRE EL INSTITUTO COORDENADAS DE GOBERNANZA Y ECONOMIA APLICADA
Institución de pensamiento e investigación de la interacción entre gobernanza y economía aplicada para avanzar en constructivo y en decisivo sobre el trinomio: bienestar social, progreso económico y sostenibilidad ambiental; en pleno entorno evolutivo sin precedentes desde finales del Siglo XVIII y principios del XIX con la revolución industrial. Fiel a sus principios fundacionales de independencia, apartidismo y pluralidad, el Instituto lidera proactivamente la fusión entre la esencia y la innovación de la liberalización económica, como mejor modelo de afrontar los retos presentes y futuros de país, de Europa y del mundo.
NOTA DE INTERÉS: La información de este comunicado de prensa es un resumen de interés público proveniente de trabajos de análisis e investigación; de grupos y sesiones de trabajo de expertos y/o producción de artículos científicos del Instituto Coordenadas para la Gobernanza y la Economía Aplicada. Los papeles de trabajo y documentos originales y completos son de uso interno y de titularidad exclusiva del Instituto Coordenadas de Gobernanza y Economía Aplicada.