El director general de FYNEST en España analiza el impacto de la inteligencia artificial en la relación entre empresas y clientes y explica por qué las marcas tendrán que gestionar su visibilidad más allá de Google.
FYNEST acaba de iniciar su actividad en España. ¿Qué oportunidades habéis detectado en el mercado español y qué objetivos os habéis marcado para esta primera etapa?
España es un mercado muy interesante porque existe un nivel elevado de digitalización, pero todavía hay una distancia importante entre estar digitalizado y aprovechar realmente todo el potencial de los canales digitales.
Muchas compañías han invertido en webs, eCommerce, CRM, automatización, captación o analítica, pero esto no implica que trabajen de manera coordinada ni están orientadas a un objetivo común de negocio. Ahí es donde vemos una oportunidad importante: ayudar a las empresas a identificar dónde están perdiendo oportunidades y qué palancas pueden generar realmente crecimiento.
A esto tenemos que sumar un cambio que va a transformar profundamente el marketing digital: la inteligencia artificial está modificando la manera en que las personas buscan información, comparan alternativas y descubren marcas. Durante años, la gran batalla fue aparecer en Google. Ahora también hay que conseguir ser relevante para ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity.
Por esta razón, en esta primera etapa nuestro objetivo es consolidar la presencia de FYNEST en España, establecer relaciones a largo plazo y acompañar a compañías que quieran anticiparse a esta transformación y aprovechar las oportunidades que ofrece.
Muchas empresas han invertido durante años en digitalización, pero siguen trabajando con herramientas, canales y equipos desconectados. ¿Qué diferencia el modelo de FYNEST del de una agencia digital tradicional y cómo se traduce esa integración en resultados de negocio?
Uno de los problemas de la digitalización es que durante años se ha trabajado por disciplinas: SEO por un lado, publicidad por otro, tecnología, contenidos, datos, experiencia de usuario, automatización… Cada especialista intenta optimizar su parcela, pero el cliente y el negocio no funcionan por parcelas.
Nosotros partimos de una pregunta diferente: ¿dónde está realmente la mayor oportunidad de crecimiento de esta compañía? Antes de recomendar una herramienta o una acción concreta analizamos el ecosistema digital en su conjunto: capacidad de conversión, captación de clientes, SEO, experiencia de usuario, accesibilidad, marca, confianza, tecnología, seguridad y, cada vez más, visibilidad en sistemas de inteligencia artificial.
Esto permite establecer prioridades. Porque una empresa puede invertir mucho dinero en atraer tráfico y, sin embargo, tener un problema de conversión; o estar muy bien posicionada en Google y prácticamente no existir en las respuestas que ofrecen las nuevas herramientas de IA.
La clave no es hacer más acciones digitales. Está en identificar cuáles tienen mayor impacto en el negocio y ejecutarlas en el orden adecuado.
La inteligencia artificial ha entrado con fuerza en las estrategias empresariales, aunque no siempre existe un propósito claro detrás de su adopción. ¿Cómo debe incorporarla una compañía para que genere un impacto real y medible, más allá de automatizar tareas?
El error sería convertir la inteligencia artificial en un objetivo en sí mismo. Una empresa no necesita “tener IA”; necesita resolver mejor sus problemas, tomar mejores decisiones, vender más, reducir costes o entender mejor a sus clientes.
La automatización es probablemente la aplicación más inmediata, pero el verdadero potencial está en utilizar la IA para aumentar la capacidad de análisis y de decisión de las organizaciones.
En marketing, por ejemplo, puede ayudarnos a detectar patrones, anticipar comportamientos, personalizar experiencias o identificar qué acciones tienen más posibilidades de generar retorno.
Y está apareciendo una segunda dimensión muy relevante: la IA ya no es solo una herramienta que utilizan las empresas; se está convirtiendo también en un intermediario entre las empresas y sus clientes.
Cuando alguien pregunta a ChatGPT, Gemini o Perplexity qué producto comprar, qué proveedor elegir o qué empresa puede resolver determinado problema, la IA participa directamente en el proceso de decisión. Para las marcas, entender ese cambio va a ser tan importante como lo fue entender Google hace veinte años.
Los consumidores ya no solo buscan información en Google: cada vez recurren más a ChatGPT, Gemini o Perplexity para pedir recomendaciones. ¿Qué implica este cambio para las marcas y por qué una empresa bien posicionada en buscadores puede, sin embargo, resultar invisible para la IA?
Porque estamos pasando de un modelo basado en buscar a otro basado en preguntar.
En Google introducimos unas palabras y recibimos una lista de resultados. En un sistema de inteligencia artificial formulamos una pregunta y esperamos directamente una respuesta o una recomendación. Ese cambio parece pequeño, pero para las marcas es enorme.
Una empresa puede ocupar buenas posiciones en determinados resultados de Google y, sin embargo, no ser considerada por ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity cuando un usuario pide una recomendación relacionada con su sector.
Por eso está surgiendo una nueva disciplina alrededor de la AI Visibility, denominada GEO/GIO. Ya no se trata únicamente de conseguir que una página aparezca bien posicionada, sino de lograr que los sistemas de inteligencia artificial comprendan quién eres, qué haces, en qué eres relevante y por qué deberían tenerte en cuenta como fuente o como posible respuesta.
Creo que durante los próximos años SEO y GIO/GEO van a convivir. Google seguirá siendo fundamental, pero las empresas tendrán que empezar a gestionar también su presencia en estos nuevos entornos.
FYNEST está especializada en AI Visibility o GIO/GEO. ¿Qué factores determinan que una marca sea comprendida, considerada y mencionada por los sistemas de inteligencia artificial, y cómo puede una empresa mejorar esa visibilidad?
Dentro de su enfoque integral de crecimiento digital, FYNEST ha desarrollado una fuerte especialización en AI Visibility o GIO/GEO.
Hay varios factores especialmente relevantes. El primero es la claridad: una empresa debe explicar muy bien quién es, qué hace, qué experiencia tiene y qué problemas resuelve. Los contenidos ambiguos o excesivamente comerciales dificultan que los sistemas interpreten correctamente esa información.
También es importante estructurar el conocimiento de forma que pueda ser comprendido: responder de manera clara a las preguntas que realmente se hacen los usuarios, aportar información propia, datos, estudios, casos y conocimiento experto.
Y hay otro elemento fundamental: la autoridad ya no se construye únicamente dentro de la propia web. La presencia en medios de comunicación, publicaciones especializadas y otras fuentes externas contribuye a construir un ecosistema de información coherente alrededor de una compañía.
En este nuevo escenario, comunicación, reputación, contenidos, SEO y tecnología están mucho más conectados de lo que estaban hasta ahora.
Las empresas disponen de más datos que nunca, pero eso no significa necesariamente que tomen mejores decisiones. ¿Qué aporta la Decision Intelligence y cómo permite convertir los datos en acciones concretas para captar clientes, mejorar la conversión o aumentar la rentabilidad?
Durante años hemos pensado que cuantos más datos tuviéramos, mejores decisiones tomaríamos. La realidad ha demostrado que no necesariamente es así. El problema ya no suele ser la falta de información, sino la capacidad de convertirla en decisiones.
La Decision Intelligence intenta precisamente cerrar esa distancia. Combina datos, contexto, modelos analíticos e inteligencia artificial para ayudar a responder preguntas concretas: dónde invertir, qué canal priorizar, qué cliente tiene mayor potencial, qué acción está generando realmente retorno o dónde se está perdiendo una oportunidad de conversión.
Lo interesante es que además permite crear un proceso de aprendizaje continuo: tomamos una decisión, medimos qué ocurre y utilizamos ese resultado para mejorar la siguiente.
Para nosotros, esta lógica es especialmente importante porque conecta marketing, tecnología y datos con una pregunta de negocio muy concreta: cuál es la siguiente mejor acción.
Si un directivo español quisiera preparar hoy su empresa para el marketing de los próximos tres o cinco años, ¿por dónde debería empezar y qué capacidades serán decisivas para seguir siendo competitivo?
Empezaría por algo aparentemente sencillo: no comprar ninguna tecnología antes de saber qué problema quiere resolver.
Estamos viviendo una enorme presión por incorporar inteligencia artificial, automatización y nuevas plataformas, y existe el riesgo de confundir transformación con acumulación de herramientas.
El primer paso debería ser realizar un diagnóstico honesto: dónde estamos perdiendo clientes, qué procesos son ineficientes, qué sabemos realmente de nuestros usuarios, qué decisiones seguimos tomando por intuición y qué partes del negocio podrían mejorar utilizando datos e inteligencia artificial.
Por eso, nuestro punto de partida suele ser un workshop estratégico en el que analizamos junto con la dirección los objetivos, los problemas y las oportunidades reales de la compañía. A partir de ahí priorizamos dónde actuar primero y qué iniciativas pueden generar mayor impacto.
A partir de ahí, veo tres capacidades especialmente importantes en los próximos años: datos fiables, capacidad tecnológica y talento humano capaz de interpretar y utilizar esas herramientas.
Porque hay algo que no debemos perder de vista. Cuanto más accesible sea la tecnología y más fácil resulte producir contenidos, campañas o análisis mediante IA, menos diferencial será simplemente disponer de ella.
La ventaja competitiva estará en saber qué preguntar, qué decidir y qué hacer con esa tecnología. Y ahí la creatividad, el criterio, el conocimiento del cliente y la visión estratégica seguirán siendo profundamente humanos.
