Filtro Invisible de la IA para Recomendar Marcas: Etapas Clave que No se Están Optimizando

¿Te pasó de buscar “zapatillas negras” y que, sin darte cuenta, termines viendo siempre las mismas tres marcas en todas partes? No es casualidad. Detrás de esa aparente intuición hay un mecanismo bastante concreto que decide qué entra en tu radar y qué queda fuera.

El hallazgo clave, en la práctica diaria del marketing digital, es que muchas recomendaciones de marcas que parecen “personalizadas” se resuelven en un proceso en dos etapas. Primero, la IA arma una lista corta. Después, reordena esa lista con una lupa más fina. Ese engranaje, bien ajustado, define ventas, presupuestos y visibilidad.

Y no ocurre en el vacío. La publicidad en general atraviesa una transformación estructural empujada por la omnicanalidad, la coordinación de varios canales a la vez (tienda, app, redes, buscador). Al mismo tiempo, el fraude cibernético no deja de proliferar. Es una combinación que obliga a las marcas a competir por atención sin perder el control del “cableado” de datos.

Ahora bien, el punto ciego es que muchas empresas optimizan solo la segunda etapa, el “ordenamiento”, y descuidan la primera, la “selección”. Es como pulir el escaparate sin revisar qué productos llegaron al depósito. Si nadie ve tu marca, no importa lo buena que sea.

¿Cómo funciona el “interruptor” de dos etapas?

En la primera etapa, la IA trabaja con señales simples y masivas: categorías, historial general, ubicación aproximada, disponibilidad y precio. Busca velocidad. Es el interruptor que prende la luz: no detalla, solo habilita ver algo.

En la segunda etapa, el sistema usa señales más finas: comportamiento reciente, contexto (hora, dispositivo), y compatibilidad con lo que el usuario suele elegir. Ahí aparece el criterio de “probabilidad de clic” o “probabilidad de compra”, que no siempre coincide con “marca más conveniente”.

Además, muchas plataformas aplican modelos (fórmulas entrenadas con datos) que priorizan consistencia. En términos domésticos: si el algoritmo aprendió que cierta marca “nunca falla”, la usa como pieza central para no arriesgarse, aunque existan alternativas.

Aplicación práctica: qué optimizar sin caer en trampas

Para una marca, la oportunidad está en trabajar el sistema completo, no solo el anuncio final. En omnicanalidad, eso implica que la IA conecte puntos entre tienda física, ecommerce y atención al cliente, sin “cables sueltos” de datos.

• Optimizar entrada al “depósito”: asegurar buen catálogo, atributos claros, stock real y precios consistentes. Si la primera etapa no te detecta, no existís.
• Mejorar señales de confianza: reseñas verificadas, políticas transparentes y canales oficiales. En un contexto de fraude cibernético, la IA también aprende a evitar lo dudoso.
• Medir por etapas: separar métricas de “aparezco en candidatos” versus “quedo arriba”. Muchas estrategias confunden ambos problemas.

La influencia del dinero también juega su papel: cuando la riqueza de los multimillonarios sigue creciendo, su capacidad de empujar nuevas ganancias consolida poder global, incluso en el circuito publicitario. Eso puede traducirse en más datos, más inventario, más acuerdos y, por lo tanto, más presencia en esa primera lista.

Para el usuario, el impacto es silencioso: lo que parece elección libre muchas veces es una ruta sugerida. Pero para las marcas, entender el mecanismo de dos etapas es casi un mapa de cableado.

Porque, al final, no se trata solo de “gustarle al algoritmo”. Se trata de estar en la alacena correcta antes de que la receta empiece.