Mientras en México seguimos discutiendo cómo salir en los medios de siempre, en Estados Unidos y Europa la conversación de relaciones públicas ya se mudó a otro lado. El tema que domina paneles y agencias este otoño tiene nombre técnico y consecuencias enormes: GEO, siglas en inglés de optimización para motores generativos. En cristiano: ya no se trata solo de que tu marca aparezca cuando alguien la busca en Google, sino de que la mencione ChatGPT, Gemini o Perplexity cuando alguien les pregunta.
El cambio es más profundo de lo que parece. Durante veinte años, salir en prensa servía, entre otras cosas, para alimentar al buscador: más cobertura, más enlaces, mejor posición. Ahora las personas le preguntan directamente a una IA y reciben una sola respuesta, sin diez resultados donde competir. Si tu marca no está en esa respuesta, para esa persona no existe.
Y aquí está el giro que nos devuelve al centro del juego: la inteligencia artificial no inventan su respuesta, la arman a partir de fuentes con autoridad. Es decir, de buen periodismo, datos verificables y cobertura creíble. Exactamente lo que producimos quienes hacemos RP.Por eso en los mercados que marcan tendencia las agencias ya reorientaron su estrategia: más de la mitad busca cobertura en publicaciones de alta autoridad pensando en cómo esas menciones alimentan a la IA, y crea contenido más basado en datos y en formatos de preguntas y respuestas que los modelos puedan leer con facilidad.
No es abandonar el media relations de siempre; es entender que ahora tiene un segundo lector, uno que no se cansa, no duerme y le contesta a millones. La advertencia viene incluida. Optimizar para que una máquina te cite puede volverse una trampa si acabamos escribiendo para el algoritmo y no para las personas. Un contenido troceado en respuestas rápidas gana visibilidad y pierde contexto, que es justo lo contrario de lo que debería hacer una buena historia.
El equilibrio fino del momento consiste en ser citable por la IA sin volverse ilegible para el humano. Ahora bien, entender esto en teoría no sirve de nada si el equipo y los clientes siguen trabajando como en 2015. La transición exige educar en dos frentes al mismo tiempo, y conviene ser muy concretos.
Hacia dentro: formar al equipo
Laboratorio de prompts. Una sesión mensual donde el equipo practique con casos reales: tomar un boletín, convertirlo a formato de preguntas y respuestas y comparar qué tan bien lo cita una IA. Instruir al modelo es una habilidad que solo se aprende haciéndola.
La prueba del espejo. Antes de cada campaña, preguntarle a ChatGPT, Gemini y Perplexity qué dicen hoy de la marca. Eso vuelve tangible el problema y fija una línea base medible.
Verificación cruzada obligatoria. Todo contenido hecho con IA lo revisa otra persona antes de salir. Es la forma de enseñar, con el ejemplo, que el dato comprobable es nuestro diferenciador y no un trámite.
Detector de tendencias rotativo. Cada semana alguien distinto trae un caso de Estados Unidos o Europa y lo presenta en diez minutos. La actualización se vuelve hábito de equipo, no tarea de uno solo.
Hacia fuera: educar al cliente
Demostración en vivo. Preguntar frente al cliente, en la reunión, qué responde una IA sobre su marca. Ver a ChatGPT describir su empresa con un dato viejo o un error convence más que cualquier presentación.
Reporte de salud reputacional ante IA. Un informe trimestral de qué dicen los modelos sobre el cliente, cómo cambió respecto al periodo anterior y qué cobertura ayudó a moverlo. Traduce nuestro trabajo a algo que el director general entiende.
La analogía del segundo lector. Explicarles que antes trabajábamos para convencer al periodista y ahora, además, para alimentar a la IA que le responde a sus clientes. Mismo oficio, un lector nuevo.
Ninguna de estas prácticas es cara ni complicada; lo difícil es la disciplina de sostenerlas. Pero son la diferencia entre un equipo que sufre la IA y uno que la dirige.
La pregunta para este mes, entonces, no es si la inteligencia artificial va a reemplazar a las relaciones públicas. Es más incómoda y más urgente: cuando tus clientes, tus inversionistas y tus futuros empleados le pregunten a una IA qué tal es tu marca, ¿qué va a responder? Porque esa respuesta ya se está escribiendo, con o sin nosotros. Y escribirla es, precisamente, nuestro trabajo.
Por: Virginia Vega, Directora Ejecutiva y socia de Plural, co-fundadora de Comms Collective Latam