Más allá del GEO: cómo los agentes de IA cambiarán el descubrimiento de marcas, el marketing y las experiencias digitales

Durante los últimos años, buena parte de la conversación sobre IA y marketing se ha concentrado en el contenido. Primero llegó el impacto de la IA generativa en la producción. Después apareció una nueva pregunta: ¿qué pasa cuando las personas dejan de recorrer diez enlaces azules y empiezan a pedirle una respuesta a ChatGPT, Gemini u otro asistente?

Ese cambio dio origen a conceptos como Answer Engine Optimization (AEO) y Generative Engine Optimization (GEO). Las empresas empezaron a hacerse una pregunta distinta.

La pregunta sigue siendo importante. Pero los desarrollos presentados en OpenAI DevDay 2026 apuntan hacia algo potencialmente mucho mayor: la próxima generación de sistemas de IA hará más que responder preguntas. Tomará acción.

OpenAI presentó Dots, agentes persistentes diseñados para trabajar en nombre de las personas, conectados a aplicaciones y equipados con su propia computadora y navegador en la nube. La compañía mostró agentes monitoreando información, trabajando dentro de software, modificando código, comunicándose mediante herramientas de mensajería y completando tareas con poca intervención del usuario.

Esto sugiere un cambio profundo. Podemos estar pasando de una Internet diseñada principalmente para personas que navegan sitios web a una donde las personas expresan una intención y la IA navega el mundo digital en su nombre. Eso cambia considerablemente la pregunta de marketing.

De búsquedas a respuestas y, luego, a acciones

Durante la mayor parte de la era de Internet, una persona que buscaba un restaurante, hotel, aseguradora o servicio profesional empezaba en un buscador. Google identificaba destinos relevantes, pero la persona todavía hacía la mayor parte del trabajo: abría sitios, comparaba alternativas, llenaba formularios, llamaba, reservaba o compraba.

La IA generativa cambió la primera parte del recorrido. En vez de mostrar una lista de páginas, un asistente puede evaluar la información disponible y sintetizar una respuesta. Al preguntar por los mejores hoteles familiares cerca de Montreal, por ejemplo, puede entregar una lista corta sin que la persona visite diez sitios. Ese es el mundo que GEO y AEO empiezan a atender.

La IA ya no solo influye en el descubrimiento. Participa en la transacción. Esa transición es fundamental.

El próximo problema del marketing puede ser la selección

Una de las observaciones más interesantes del análisis de Greg Eisenberg sobre DevDay es que una empresa podría llegar a ser, en sus palabras, “contratada antes de que el cliente conozca su nombre”. Una persona expresa una necesidad, la IA interpreta el trabajo y elige la herramienta, servicio o aplicación capaz de completarlo.

Hoy las empresas compiten por posiciones. También empiezan a competir por citas y recomendaciones dentro de respuestas generadas por IA. Mañana podrían competir por algo más decisivo: ser seleccionadas para ejecutar la tarea.

La visibilidad sigue importando porque un agente necesita información para evaluar una empresa. Pero puede dejar de ser suficiente. Una marca podría estar muy bien representada en respuestas de IA y aun así perder la transacción si otro proveedor es más fácil de entender, acceder y utilizar por un agente.

¿Cómo se ve una empresa preparada para agentes?

La mayoría de los sitios web se diseñó bajo una suposición sencilla: una persona está mirando la pantalla. La navegación, los llamados a la acción, las páginas de aterrizaje, los menús y los embudos de conversión nacen de esa idea. Los agentes de IA introducen una segunda audiencia.

Las máquinas no necesariamente necesitan la misma interfaz. Necesitan información clara, estructura confiable, capacidades definidas y formas de actuar. Un hotel necesita datos precisos sobre habitaciones, políticas, precios y disponibilidad en formatos comprensibles para la IA. Si un agente debe reservar, también necesita un mecanismo confiable para hacerlo.

Lo mismo aplica en otras industrias. Una aseguradora puede exponer cotizaciones; un restaurante, reservaciones y menús; una empresa automotriz, inventario y disponibilidad de servicio; y una firma profesional, flujos de agenda y calificación.

La nueva Agents API de OpenAI refuerza esta dirección. Los agentes pueden operar mediante herramientas y APIs, pero también usar navegadores alojados para interactuar con sitios y software existentes. Esto no significa que todas las empresas deban convertirse de inmediato en una API. Sí significa que deberían preguntarse si su infraestructura digital es suficientemente estructurada y accesible para personas y sistemas automatizados.

GEO no desaparece: se convierte en infraestructura

Antes de que un agente pueda elegir una empresa, necesita entenderla. ¿Qué hace? ¿Dónde opera? ¿Cuánto cuesta? ¿Para quién es? ¿Qué evidencia existe de que es confiable? ¿Qué la diferencia? ¿Qué políticas, límites y condiciones aplican?

Las respuestas salen de sitios web, datos estructurados, fuentes externas confiables, reseñas, documentación, catálogos, APIs y otros activos digitales. La capacidad de ser descubierto por la IA se convierte en la base para ser seleccionado por la IA.

El objetivo de optimización se amplía. Ya no basta con preguntar si ChatGPT menciona la marca.

La capa de analítica también cambiará

La web creó un ecosistema completo para medir tráfico y comportamiento. Google Analytics, Mixpanel, Amplitude y muchas otras plataformas ayudaron a entender de dónde venían las personas y qué hacían después. Las plataformas GEO empiezan a medir visibilidad dentro de respuestas de IA.

Si los agentes autónomos se vuelven intermediarios importantes entre empresas y clientes, hará falta otra categoría de medición: qué servicios seleccionan para cada intención, si la herramienta elegida completa la tarea y cuáles descripciones o configuraciones técnicas mejoran la selección.

El objetivo ya no será únicamente llevar una persona al sitio. A veces será permitir que la transacción ocurra sin que el cliente visite el sitio web.

La interfaz puede empezar a desaparecer

En las demostraciones de DevDay, OpenAI mostró repetidamente a la IA trabajando fuera de la interfaz tradicional de chat. Dots podía operar mediante aplicaciones conectadas, colaborar dentro de ChatGPT Space, recibir trabajo delegado desde Slack y comunicarse por mensajes y voz. En una demostración, un agente recibió un reporte de software, investigó el problema y abrió una propuesta de solución.

La IA puede integrarse cada vez más a los flujos de trabajo en vez de ser un destino que se visita. Los equipos de marketing podrían delegar el monitoreo de campañas; servicio al cliente, la clasificación inicial; ventas, la investigación y calificación de prospectos; operaciones, conciliaciones repetitivas; y la gerencia, el monitoreo continuo de excepciones.

La diferencia importante está entre automatización y delegación. La automatización tradicional dice: “cuando ocurra X, hacé Y”. Un sistema agéntico puede entender la situación, decidir qué debe pasar, usar las herramientas disponibles, actuar dentro de sus permisos y escalar cuando se requiere criterio humano.

Una factura llega. Baja el inventario. Un cliente envía una solicitud. Un prospecto completa un formulario. Una campaña empieza a rendir menos. El sistema interpreta la situación, toma una acción y recibe el resultado como retroalimentación.

La Decisions API de OpenAI, anunciada en vista previa limitada, apunta a una parte de esa arquitectura. Pero la oportunidad de negocio no está en la API: está en aprender a identificar esos ciclos dentro de una empresa. Hay cientos, y muchos hoy viven entre correos, hojas de cálculo, WhatsApp, actualizaciones de CRM y personas trasladando información manualmente.

El valor se mueve del modelo al flujo de trabajo

Durante los últimos años, buena parte de la diferenciación percibida entre productos de IA provenía del modelo. Esa ventaja es cada vez más difícil de sostener: los modelos de frontera mejoran, los costos bajan y la infraestructura se vuelve más accesible.

La diferenciación se mueve hacia lo que un competidor no puede obtener con solo llamar al mismo modelo: información propia, flujos especializados, acceso a sistemas externos, colaboración, trazabilidad, redes de personas o proveedores y resultados de negocio medibles. Eisenberg lo resume como vender flujos de trabajo, no tokens.

El modelo es solo un componente. El flujo de trabajo se convierte en el producto.

Software más pequeño y especializado se vuelve posible

OpenAI también presentó Sign in with ChatGPT. Las integraciones elegibles pueden solicitar permiso para que ciertos usuarios utilicen su plan existente en algunas solicitudes de IA. Esto puede reducir la fricción al probar aplicaciones, aunque todavía es una capacidad emergente con restricciones de elegibilidad y despliegue.

La dirección estratégica es interesante: una aplicación de IA no tiene que convertirse en una plataforma horizontal enorme. Puede resolver excepcionalmente bien un flujo estrecho pero valioso: limpiar un tipo de catálogo, analizar una clase de contrato, preparar un reporte específico, coordinar un proceso recurrente de marketing o validar una categoría de documento.

Para empresas en mercados como Costa Rica y Latinoamérica, esto puede ser especialmente relevante. La oportunidad no siempre consiste en crear la próxima plataforma global. Hay miles de problemas operativos demasiado específicos para que las grandes tecnológicas los resuelvan uno por uno, pero suficientemente valiosos para que una industria, empresa o mercado regional pague por resolverlos bien.

La distribución se vuelve parte de la plataforma de IA

OpenAI también anunció un marketplace empresarial que permite a clientes elegibles aplicar parte de sus compromisos existentes de OpenAI a productos de socios participantes. Importa porque las plataformas de IA se están convirtiendo en ecosistemas: identidad, agentes, aplicaciones, plugins, marketplaces y distribución empiezan a converger.

Ya vimos transiciones similares con las tiendas de aplicaciones, las redes sociales y los buscadores. Cada vez que una nueva plataforma se vuelve intermediaria entre empresas y clientes, las organizaciones terminan necesitando entender cómo participar. Las reglas todavía se están escribiendo. Precisamente por eso vale la pena prestar atención ahora.

El sitio web no murió. Su papel está cambiando.

La IA no eliminará los sitios web. Las personas seguirán visitándolos para explorar, comparar, entender, confiar y vivir una marca. En muchas compras, la experiencia emocional y visual seguirá siendo esencial.

Pero un sitio puede atender cada vez más a dos audiencias al mismo tiempo.

Estos objetivos no se contradicen. En muchos casos, mejorar uno mejora el otro. Un sitio confuso suele serlo porque la información subyacente del negocio también es confusa.

La transición más grande

El mensaje principal no es que toda empresa necesite de repente un agente de IA. Es que la relación entre personas, software y negocios está empezando a cambiar.

Para los equipos de marketing y digital, los próximos años implicarán mucho más que producir contenido con IA. Implicarán rediseñar cómo los clientes descubren empresas, cómo las experiencias digitales exponen información, cómo el software interactúa con las organizaciones y cómo se ejecuta el trabajo detrás de escena.

GEO forma parte de ese futuro, pero puede ser apenas el comienzo.