Cuando Fernando Mancha, CEO de STIDi, habla de ecosistemas locales, utiliza el concepto para describir la necesidad de que las marcas retail construyan una presencia estructurada, coherente y confiable para los modelos de inteligencia artificial que hoy ya están mediando entre las búsquedas de los consumidores y las decisiones de compra.
Mancha, al frente de la consultora fundada en 2025 con presencia en España y México, explica cómo su organización se ha enfocado en ayudar a las marcas a pasar de la relevancia a la prominencia en la era de la IA, acompañándoles hacia ‘un crecimiento ordenado’ con un objetivo claro: ser prominentes en el nuevo ecosistema conversacional.
El modelo de servicio de STIDi pivota sobre tres pilares. El primero es estructurar: dotar a la marca de una arquitectura de datos que los LLM puedan leer, interpretar y, sobre todo, confiar.
El segundo es generar: crear estructuras de dato o contenido en función de las necesidades específicas de cada cliente.
El tercero, y quizás el más diferencial, es detectar: identificar los territorios que una marca debe proteger y aquellos que debe atacar estratégicamente.
El CEO de STIDi menciona entonces casos concretos en su haber, cuyos nombres no necesitan presentación en el panorama retail español: Lidl, Scalpers, Multiópticas, Movistar. «Somos una consultora y, como tal, nuestro foco son planes estratégicos que afectan directamente al balance», apunta.
«No nos movemos por el click, también porque el entorno ya nos dice que el 60% de las búsquedas acaban sin click. Perseguir ese objetivo sería un poco extraño por nuestra parte».
Pero, lo que sí persigue STIDi con determinación es el posicionamiento de marca medido en términos de prominencia. Los KPIs y OKRs de seguimiento se definen junto al cliente, con el norte apuntando al mismo lugar: visibilidad sostenida, no táctica de tres meses.
El 70% de las marcas españolas, invisibles para la IA
Recientes estudios de STIDi arrojan una cifra que puede resultar incómoda para cualquier director de marketing. El 70% de las marcas españolas son actualmente invisibles para los grandes modelos de lenguaje. No aparecen en las respuestas de ChatGPT, Gemini o Claude cuando un usuario hace una consulta relacionada con su categoría. Y en 2026, eso empieza a tener consecuencias directas en ventas.
«Llevamos trabajando en modelos agénticos desde hace unos diez o doce meses», sostiene Mancha para abordar con soluciones dicha alerta. «Monitorizamos una serie de prompts vinculados con la marca y con su industria, lo que nos permite ver cuál es su grado de madurez y de orientación de sus activos hacia el nuevo modelo conversacional».
El resultado de ese diagnóstico es lo que STIDi llama un índice de visibilidad, sentimiento y madurez de la marca ante los LLM.
La clave conceptual que introduce el CEO de la consultora es la de la doble confianza. Por un lado, la confianza que el usuario deposita en el modelo de IA —ese ‘oráculo de bolsillo’ al que le preguntamos qué coche comprar, qué hotel reservar o qué seguro contratar—. Por el otro, la confianza que ese mismo LLM debe depositar en la marca. Y para construir la segunda, el dato tiene que estar estructurado de forma que el modelo pueda procesarlo en milisegundos.
El agente del usuario y el agente de la marca serán los que nos ayuden a la toma de decisión
La transición que ya no puede esperar
Otros de los pasajes abordados por Mancha es el salto del SEO —optimización para buscadores— al AEO, o Answer Engine Optimization, la disciplina emergente que apunta directamente a los modelos generativos. Su diagnóstico es matizado: el SEO no muere, pero necesita evolucionar.
«Hemos estructurado todo en base a keywords. Ahora tenemos que orientarlas hacia modelos experienciales y conversacionales», agrega. La razón técnica es reveladora: los LLM funcionan internamente con tecnología word2vec, es decir, buscan la interrelación semántica entre palabras, no la coincidencia exacta de términos. Eso significa que las keywords que antes generaban tráfico hay que llevarlas a entornos donde se relacionen entre sí, formando constelaciones de significado positivo para la marca.
El acuerdo en exclusiva que STIDi alcanzó en 2025 con la herramienta Semrush AIO fue, según Mancha, un hito definitorio para la compañía. Durante todo ese año fueron ‘los primeros y los únicos’ integrando esa solución en los ecosistemas de sus clientes en los mercados español y mexicano.
Cuatro retos que los retailers deben afrontar
Mancha enumera los grandes retos que ve en el horizonte inmediato del retail. El primero es entender el nuevo comportamiento del usuario y determinar dónde quieren tener contacto con él. «El purchase funnel está cambiando radicalmente», advierte. «Ya no sólo se da la conversión en nuevos entornos, sino también gran parte de la fase de awareness?». ChatGPT, recuerda, ya lanzó publicidad contextual en enero de 2026 y avanza hacia modelos de checkout integrado en la propia respuesta.
El segundo reto es construir la dimensión local de la marca. Incluso retailers con grandes infraestructuras de e-commerce deben añadir capas de presencia local estructurada.
El tercero, el más visionario, es prepararse para el entorno agéntico: un ecosistema donde los agentes de IA actúan de forma autónoma en nombre del usuario, comparando, eligiendo y comprando sin intervención humana directa.
El cuarto reto es el de las personas: los directivos de marketing no pueden abandonar lo que ya saben hacer, pero tampoco pueden ignorar la velocidad del cambio. «Entramos en el año 2000 con la web, en 2010 con las redes sociales, y desde 2021-2022 con la IA generativa. Cada transición se ha acelerado sobre la anterior», apunta.
¿Menos trabajo humano? Todo lo contrario
La pregunta inevitable sobre si la IA destruye empleo recibe en Fernando Mancha una respuesta sin titubeos: «No, para nada. Es más potencial humano, un cambio de trabajo». Señala que profesionales preparados para tareas como la creación y entrenamiento de agentes de IA no existen formalmente todavía, pero que esos trabajos requerirán de personas que entiendan a otras personas para entrenar los modelos correctamente.
La comparación histórica que usa es la de Gutenberg, la radio o la televisión: tecnologías que generaron miedo en su momento y que acabaron multiplicando las posibilidades humanas. «Este cambio es más disruptivo, sí, pero a él también acabaremos acostumbrándonos», concluye, antes de añadir un matiz importante: «siempre y cuando seamos conscientes de la necesidad de proteger el desarrollo del ser humano. Ahí entra la gobernanza ética de las herramientas«.
impulsada por las operadoras de telefonía?