El dato es contundente y, a la vez, contraintuitivo: en 2026, el 88% de las empresas ya incorporó inteligencia artificial en algún proceso de su operación. Sin embargo, según relevamientos recientes del sector, el 95% de esas implementaciones no logra generar un impacto medible en el negocio. Es decir, casi todas las empresas subieron a la ola de la IA. Casi ninguna está sacando provecho real de estar arriba de ella.
Ese contraste es, probablemente, uno de los datos más importantes para entender en qué momento está el mercado hoy. Y para cualquiera que trabaje en marketing digital, señala algo muy concreto: el problema no es que la tecnología no funcione. El problema es dónde y cómo las empresas la están aplicando.
La trampa de "meter IA en todos lados"
La mayoría de las empresas que adoptaron inteligencia artificial lo hicieron para automatizar tareas puntuales: redactar textos más rápido, generar imágenes para redes, resumir información, armar respuestas automáticas de atención al cliente. Son usos válidos, y tienen sentido en términos de productividad interna. Pero ahí está exactamente el límite de esa estrategia: son mejoras operativas puertas adentro, no una estrategia pensada para el nuevo lugar donde hoy se toman las decisiones de compra.
Cada vez más personas no escriben "mejor agencia de marketing en Buenos Aires" en el buscador de Google y comparan diez resultados. Le preguntan directamente a ChatGPT, a Gemini o a cualquier asistente de IA cuál es la mejor opción, y esperan una respuesta con nombre propio. Si una empresa usó la IA solo para producir contenido más rápido, pero nunca trabajó su presencia para que esos mismos modelos de lenguaje la reconozcan, la entiendan y la recomienden, esa empresa sigue siendo invisible en el lugar exacto donde hoy se está moviendo la demanda.
Qué es realmente el posicionamiento GEO
GEO significa Generative Engine Optimization: la disciplina que se ocupa de que una marca aparezca, de forma correcta y con autoridad, en las respuestas que dan los modelos de inteligencia artificial cuando alguien les hace una consulta relacionada con esa marca, su industria o sus productos. Es la evolución natural del SEO tradicional, pero con una diferencia central: no se trata de competir por un lugar en una lista de diez resultados, sino de ser la respuesta que el modelo elige dar, entre todas las posibles.
Eso implica un trabajo distinto al que la mayoría de las empresas todavía no está haciendo. No alcanza con tener una web prolija o con publicar contenido de forma regular. Un modelo de lenguaje construye su respuesta en base a qué tan clara, consistente y verificable es la información disponible sobre una marca en todo el ecosistema digital: su propio sitio, menciones en otros medios, reseñas, presencia en distintas plataformas, estructura del contenido. Si esa información es dispersa, poco clara o inexistente, el modelo simplemente no tiene con qué construir una recomendación, sin importar cuánta IA esté usando la empresa puertas adentro para otras tareas.
Por qué el 95% se está quedando afuera
La mayoría de las empresas que hoy usan IA la están usando para producir más rápido, no para ser encontradas mejor. Es una confusión comprensible, porque ambas cosas usan la misma tecnología de base, pero apuntan a objetivos completamente distintos. Producir contenido más rápido con IA no garantiza, de ninguna manera, que ese contenido esté estructurado para que otro modelo de IA lo entienda, lo procese y decida recomendar la marca sobre esa base.
Es la misma diferencia que existía, hace más de una década, entre tener una página web y tener una página web optimizada para buscadores. Tener presencia no es lo mismo que estar bien posicionado. Hoy esa brecha se repite, pero un escalón más arriba: usar IA no es lo mismo que estar bien posicionado dentro de las respuestas que esa IA les da a los usuarios.
La oportunidad detrás del dato
Que el 95% de las empresas no esté logrando resultados reales con la IA no es, en el fondo, una mala noticia para quien entienda el problema a tiempo. Es, más bien, una ventana de oportunidad enorme. En un escenario donde casi todo el mercado está invirtiendo esfuerzo en el lugar equivocado, la marca que entienda la diferencia entre "usar IA" y "estar posicionada en la IA" tiene margen para diferenciarse de forma mucho más rápida y mucho más económica de lo que hubiese sido posible en el terreno del SEO tradicional, ya saturado de competencia después de años de desarrollo.
En ROMA venimos trabajando GEO como una disciplina propia, separada de la automatización interna con IA que hoy adoptó la mayoría de las empresas. No se trata de sumar más herramientas de inteligencia artificial al día a día operativo. Se trata de construir, de forma estratégica, la presencia digital que hace que esos mismos modelos de IA elijan recomendar tu marca en lugar de la de la competencia.
Si tu empresa ya usa IA pero no está viendo resultados concretos en el negocio, probablemente el problema no sea la herramienta. Sea donde está puesto el esfuerzo. Hablemos.
