¿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: 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. La tesis es simple y 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 decía que el gusto era un juicio universal. Bourdieu le corrigió: el gusto es distinción social, capital cultural, una forma de decir yo pertenezco aquí y tú no. Los editores, los curadores, los directores de arte: todos han ejercido ese poder durante siglos. 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 LLMs no solo amplifican el gusto existente: pueden modelarlo, personalizarlo y generarlo. Pueden aprender no solo lo que te gusta, sino el tipo de juicio que ejerces. Y desde ahí, pueden 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 puede conectar para obtener recomendaciones diez veces más precisas que las actuales. Y más adelante va todavía más lejos: imagina modelos entrenados con perfiles estéticos específicos: minimalista, maximalista, vanguardista, que reescriben automáticamente cualquier contenido en ese estilo. 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 ya no llega a ver tu marca. Le pregunta a un agente, y el agente decide.

Más del 60% de las búsquedas ya se resuelven con resúmenes de IA sin que el usuario visite ninguna web. Los viejos objetivos del SEO, rankear alto, conseguir el clic, contar tu historia, están mutando hacia algo que Bain llama optimización para motores generativos (GEO): la meta ya no es aparecer en Google, sino ganar el output del agente. Que cuando alguien le pregunte a ChatGPT qué marca comprar, tu nombre aparezca en la respuesta. Y que aparezca bien.

Lo que esto implica para el branding es radical. Si antes una identidad visual tenía que funcionar en una valla, en una pantalla y en un packaging, ahora tiene que funcionar también comprimida en una línea de texto dentro de una lista generada por una IA. El logo no lo ve nadie. El tono tampoco. Solo sobrevive lo que el modelo puede resumir con credibilidad.

Bain lo dice con una frialdad que impacta: en este nuevo entorno, la confianza deja de ser un sentimiento sobre una marca para convertirse en un atributo de sus datos. No en lo que proyectas, sino en lo que el modelo puede verificar sobre ti.

La analogía histórica que proponen es la más honesta 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 precisamente para reconstruir esa confianza perdida. Ahora, la IA vuelve a desconectar al consumidor del camino tradicional hacia la compra. Y el branding tiene que reinventarse otra vez.

La diferencia es que esta vez el intermediario no es un tendero, ni un escaparate, ni un algoritmo de recomendación. Es un sistema que tiene su propio criterio sobre 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 es 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. Eso es exactamente lo que un sistema optimizador no hace bien: lo óptimo no es lo original.

Aquí es donde creo que todavía hay terreno nuestro. No en competir con la máquina en eficiencia estética, sino en hacer exactamente lo contrario: introducir la fricción que la máquina evita, proponer lo que el algoritmo no recomendaría, defender el criterio frente a la optimización.

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: era 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. Preguntamos 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 precisamente 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.

Por Dimas Gorostarzu – Director en Harmon