¿Sueña la marca con clientes eléctricos?

Llevo años explicando a mis clientes que una marca no es un logo. Que es un sistema de juicios sobre qué se muestra y qué no, qué se dice y cómo se dice, qué se rechaza aunque funcione. En otras palabras, que una marca es, fundamentalmente, una posición estética sostenida en el tiempo.

Ahora me encuentro con varios artículos que me obligan a pensar de otra manera.

Amber Atherton, inversora del fondo Patron, publicó en enero de 2025 un texto titulado Toward Computational Taste: LLMs, Aesthetics & Judgment. Su tesis es tan simple como brutal. El gusto ya no es solo algo que las personas expresan. Es algo que los modelos de inteligencia artificial optimizan.

No lo dice como amenaza. Lo dice como oportunidad de negocio. Y eso, quizás, es lo más revelador.

El gusto siempre fue poder

Kant defendía la aspiración universal del juicio estético. Bourdieu abordó el gusto desde otro lugar, como distinción social, capital cultural, una forma de decir yo pertenezco aquí y tú no. Los editores, los curadores y los directores de arte llevan siglos ejerciendo ese poder. Decidir qué es bello es decidir qué vale.

Internet democratizó el acceso, pero no disolvió la jerarquía. Simplemente la desplazó hacia los algoritmos. El «Para ti» de TikTok no es neutral. Es un curador invisible que aprende tus preferencias y te las devuelve amplificadas. El resultado, como bien señala Atherton, es la fragmentación y las cámaras de eco. Cada uno atrapado en su propio gusto, retroalimentado hasta la caricatura.

Lo que viene ahora es diferente. Los LLM no solo amplifican el gusto existente, también pueden modelarlo, personalizarlo y generarlo. Pueden aprender no solo lo que te gusta, sino el tipo de juicio que ejerces. Y desde ahí, producir contenido que no solo te resulte familiar, sino que te parezca inteligente.

Lo que esto significa para el branding

Durante décadas, el valor del consultor de branding ha descansado en una combinación de criterio, experiencia y sensibilidad cultural difícil de replicar. Sabemos leer un contexto, detectar una incoherencia estética, proponer una dirección que el cliente no veía. Eso requería años de formación y exposición cultural. Era, en el buen sentido, un arte con barreras de entrada.

Atherton propone algo llamado Taste-as-a-Service, una API de gusto que cualquier plataforma podría integrar para obtener recomendaciones mucho más precisas que las actuales. Y más adelante va todavía más lejos e imagina modelos entrenados con perfiles estéticos específicos, desde el minimalismo hasta el maximalismo o la vanguardia, capaces de reescribir automáticamente cualquier contenido siguiendo esos criterios. Lo llama «Figma para el gusto».

La pregunta que no puedo quitarme de la cabeza es esta: si el gusto se vuelve computable y escalable, ¿qué le ocurre al valor de quien hasta ahora lo ejercía con criterio propio?

No digo que desaparezca. Digo que cambia de naturaleza. Y que los que no lo vean a tiempo van a despertar tarde.

Pero hay algo peor. Puede que ya no te vean a ti

Hasta aquí, el problema era que la IA aprende el gusto del consumidor y lo optimiza. Pero Bain & Company acaba de publicar un informe que añade una capa más perturbadora. En la economía agéntica, el consumidor puede que ni siquiera llegue a ver tu marca. Le pregunta a un agente y el agente decide.

Una proporción creciente de las búsquedas se resuelve sin que el usuario visite ninguna web, un fenómeno que la incorporación de respuestas generadas por IA está acelerando. Los viejos objetivos del SEO —posicionar alto, conseguir el clic, contar tu historia— están mutando hacia algo que Bain llama optimización para motores generativos (GEO). Ahora también hay que conseguir que, cuando alguien le pregunte a ChatGPT qué marca comprar, tu nombre aparezca en la respuesta. Y que aparezca bien.

Las implicaciones para el branding son enormes. Si antes una identidad visual tenía que funcionar en una valla, en una pantalla y en un packaging, ahora la marca tiene que ser reconocible incluso comprimida en una línea de texto dentro de una lista generada por una IA. El logo puede que no lo vea nadie. El tono tampoco. Solo sobrevive aquello que el modelo es capaz de identificar y resumir con credibilidad.

Bain plantea una transformación especialmente incómoda. En este nuevo entorno, la confianza ya no depende únicamente de lo que una marca proyecta, sino también de lo que los sistemas pueden verificar sobre ella. La reputación empieza a jugarse en un territorio donde los datos, las fuentes y la información estructurada adquieren un protagonismo que antes no tenían.

La analogía histórica que proponen es de las más interesantes que he leído sobre este momento. A principios del siglo XX, la fabricación en masa desconectó a los consumidores del origen de los productos y el branding emergió, en parte, para reconstruir esa confianza perdida. Ahora, la IA vuelve a interponerse entre el consumidor y las marcas, alterando el camino tradicional hacia la compra. Y el branding tiene que reinventarse otra vez.

Esta vez el intermediario no es un tendero, ni un escaparate, ni siquiera un algoritmo de recomendación convencional. Es un sistema que aplica sus propios criterios para decidir qué marcas merecen ser mencionadas.

Y ese criterio no lo has diseñado tú.

El peligro que Atherton nombra pero no desarrolla

Lo más honesto del artículo está en su advertencia final. El riesgo de la IA no es que nos imponga un gusto ajeno, sino que nos congele en el nuestro. Que en lugar de ayudarnos a descubrir lo que podríamos llegar a apreciar, nos encierre en un bucle de lo que ya hemos apreciado.

Para el branding, esto es especialmente grave. Una marca que aspira a liderar culturalmente no puede ser prisionera del gusto medio de su audiencia. Necesita tensión, extrañeza controlada, el paso en falso calculado que abre un territorio nuevo. Y eso es precisamente lo que los sistemas diseñados para optimizar preferencias conocidas pueden tener dificultades para ofrecer.

Lo óptimo no siempre es lo original.

Aquí es donde creo que todavía hay terreno nuestro. Podemos introducir la fricción que la máquina evita y proponer lo que el algoritmo difícilmente recomendaría. A veces, ejercer el criterio consiste precisamente en defender una decisión que los datos desaconsejan.

La pregunta que dejo abierta

Philip K. Dick pasó su vida escribiendo sobre androides que no sabían que lo eran. Seres que sentían, juzgaban y elegían con una convicción que los hacía indistinguibles de los humanos. La pregunta que le obsesionaba no era tecnológica, sino filosófica. Si algo ejerce criterio con coherencia y consecuencia, ¿qué importa de qué está hecho?

El branding computacional nos pone en el mismo lugar, pero con la pregunta invertida.

Ya no preguntamos si la máquina puede tener gusto. Me preocupa más saber si nosotros, rodeados de sistemas que optimizan, amplifican y retroalimentan nuestras preferencias desde que abrimos el teléfono por la mañana, todavía ejercemos criterio propio.

O si llevamos tiempo siendo, sin saberlo, el androide de la historia.

¿Estamos ante el fin del branding como disciplina de criterio, o ante su oportunidad más clara en décadas?

Mi intuición es que las marcas que sobrevivan culturalmente van a ser las que tengan un punto de vista estético tan definido que ningún modelo pueda diluirlo en la media. Las que sean inconfundibles porque alguien tomó decisiones que la optimización nunca habría tomado.

Pero me equivoco con frecuencia. Y me interesa mucho saber qué piensan los que trabajan en esto.