“La inteligencia artificial está marcando una nueva etapa en la historia de la mercadotecnia y publicidad moderna, en la que existe un nuevo jugador, la IA, que comienza a definir tu imagen y condiciona la percepción de tu marca frente a los consumidores. Existe una nueva estrategia de marketing para las máquinas que debemos implementar rápidamente, para no perder la carrera de la preferencia dentro de nuestro target.
Hoy: Ganarse a la IA, es ganarse al consumidor”
FEDERICO ISUANI
PARTNER AND MARKETING SOLUTIONS AMERICAS LEAD
THE NEXT MINDSET: MACHINE MARKETING
¿Estás preparado para que la IA tenga más poder que tu propio plan de marketing?
La inteligencia artificial generativa no es una herramienta más: es el principal agente de un profundo reordenamiento en la comunicación y en la confianza que los consumidores depositan en las marcas.
The Next Mindset nos invita a cambiar de mirada para cambiar la mentalidad. A cuestionarnos cómo actuamos en tres áreas críticas para cualquier compañía: influence, decision making y engagement. Cuando aplicamos esta perspectiva al marketing, surge una conclusión inevitable: la IA ya no es un mero recurso tecnológico, es un stakeholder más que influye en la visibilidad, la reputación y la credibilidad de las marcas.
Esto plantea preguntas incómodas pero urgentes:
- ¿Está tu estrategia de negocio, comunicación y marketing preparada para interactuar con la IA como un actor decisivo?
- ¿Eres consciente del riesgo real de caer en la invisibilidad si los algoritmos no te citan ni recomiendan?
Los algoritmos están transformando en tiempo real cómo descubrimos, elegimos y confiamos en las marcas. Ya no basta con emocionar al consumidor humano: es imprescindible convencer también al sistema que filtra y decide qué mostrar. Chatbots como ChatGPT, los AI Overviews de Google o asistentes de voz como Alexa están reescribiendo el terreno de juego.
Ante este escenario, damos un paso pionero con The Next Marketing: Machine Marketing, el primer ecosistema estratégico diseñado para competir en este nuevo territorio. Una propuesta que combina creatividad, datos y tecnología para un objetivo claro: ayudar a las marcas a sobrevivir y liderar en la era algorítmica.
Ya no basta con emocionar al consumidor humano: es imprescindible convencer también al sistema que filtra y decide qué mostrar.
Este informe ofrece una hoja de ruta práctica y disruptiva: evidencia la magnitud del cambio, explica el modelo de marketing dual (personas + algoritmos) y presenta soluciones concretas que ya están generando impacto real.
Porque el reto no es futuro: es inmediato. Si los algoritmos deciden qué información se muestra y qué marcas merecen credibilidad, la pregunta es clara:
¿Qué palancas estás activando hoy para que tu compañía siga siendo relevante en la conversación del mañana?
Las máquinas toman protagonismo en el marketing
Cómo la inteligencia artificial cambia las reglas del marketing.
Del clic al cero clic: la era de las respuestas inmediatas
El “internet del clic” se está agotando. Durante años, los consumidores navegaban entre enlaces, comparaban fuentes y decidían por sí mismos. Hoy, más del 35% de las búsquedas globales son respondidas directamente por una IA, sin necesidad de salir de la interfaz conversacional.
Google ya lo refleja: sus AI Overviews generan respuestas completas dentro de la propia página de resultados. En solo dos meses, el porcentaje de consultas con este formato se duplicó (del 6,49% en enero de 2025 al 13,14% en marzo ). Y la tendencia es imparable: cada vez más usuarios reciben una única respuesta algorítmica, en lugar de una lista de enlaces.
La consecuencia es radical: la visibilidad de una marca ya no depende de aparecer en un ranking, sino de estar incluida en la primera y única respuesta generada por la máquina.
De la confianza humana a la confianza algorítmica
Durante décadas, la confianza se construía en la recomendación de otras personas: familiares, expertos, medios y, más tarde, influencers. Esta lógica está cambiando. Hoy, más de la mitad de los consumidores confía tanto o más en lo que recomienda una IA que en lo que sugieren los influencers. Y un 45% equipara la credibilidad de la IA a la de los medios tradicionales.
Las razones son claras: rapidez y aparente neutralidad. La IA ofrece respuestas inmediatas, comparativas y libres de los sesgos que los usuarios perciben en vendedores, creadores de contenido o buscadores tradicionales. Cuando una máquina recomienda una marca, se interpreta como un consejo objetivo respaldado por miles de datos.
Estamos ante un cambio cultural profundo. El “Momento Cero de la Verdad” (ZMOT), que antes ocurría en Google o Amazon, se está transformando en el AIMOT (AI Moment of Truth): el instante en que la primera interacción con una marca sucede en un chat conversacional o en un asistente de voz. El nuevo prescriptor invisible es la máquina.
Los datos lo confirman: en 2024 ya había 8.400 millones de dispositivos con asistentes de voz en el mundo, más que seres humanos en el planeta. Para finales de 2025, se estima que el 85% de las interacciones de servicio al cliente estarán gestionadas sin agentes humanos. En paralelo, el 89% de los consumidores ya prefiere marcas que ofrecen asistencia inmediata vía IA.
En definitiva, la confianza deja de ser exclusivamente humana. El interlocutor que hoy define qué marcas merecen credibilidad ya no tiene rostro: es un algoritmo.
Los retos de la invisibilidad
Qué esfuerzos de marketing no están viendo las máquinas
La gran brecha: el 70% del esfuerzo digital que las IA no ven
Durante la última década, las marcas han invertido en un arsenal de tácticas digitales: SEO, campañas en redes sociales, colaboraciones con influencers, publicidad programática, mejoras en webs y apps. Todas con un mismo objetivo: ganar visibilidad.
Esa lógica ya no funciona como antes. La interacción entre consumidores y marcas no ocurre sólo en buscadores o redes: está mediada por modelos de lenguaje e inteligencias artificiales generativas. En este nuevo entorno, gran parte de los contenidos diseñados para humanos no es procesada ni valorada por los algoritmos.
Gran parte de los contenidos diseñados para humanos no es procesada ni valorada por los algoritmos.
Los datos son contundentes: más del 70% de la inversión en visibilidad digital actual no influye en cómo las IA entienden o recomiendan una marca. Un SEO impecable en Google no asegura presencia en un resumen algorítmico. Una campaña viral en Instagram puede ser invisible para un modelo entrenado en otras fuentes. Incluso una cobertura en prensa puede perderse si no está en un formato que la máquina considere relevante.
La consecuencia es crítica: la brecha entre lo que una marca cree que comunica y lo que realmente “aprenden” las inteligencias artificiales. El riesgo se traduce en invisibilidad algorítmica: si una IA no reconoce a tu marca, para el usuario no existe.
La disrupción del tráfico digital: cuando la IA se convierte en destino final
Durante más de veinte años, el marketing digital se sostuvo sobre una premisa básica: el tráfico lo era todo. Más visibilidad equivalía a más clics, visitas y conversiones. El clic era la unidad mínima de éxito.
Ese paradigma se está derrumbando. Con la IA generativa, los usuarios no necesitan salir a buscar más información: la conversación con la máquina basta. Los modelos conversacionales integrados en Google y otros motores concentran y entregan respuestas inmediatas y personalizadas. El tráfico ya no fluye: se queda en el propio algoritmo.
Las cifras lo confirman: los clics hacia medios y portales han caído hasta un 35%. El tráfico orgánico, columna vertebral del marketing digital, se erosiona mes a mes. Y lo inquietante es que no se trata de un bache coyuntural, sino de un cambio estructural. Los LLM no redirigen, retienen.
El clic, esa métrica que definió el éxito digital, se está volviendo residual. Y con él, la visita al sitio web deja de ser un comportamiento natural.
Paradójicamente, producimos más contenido que nunca, pero cada vez menos personas lo visitan en nuestras plataformas.
Con la IA generativa, los usuarios no necesitan salir a buscar más información: la conversación con la máquina basta.
Las claves del Machine Marketing y del AI Visibility
Las palancas estratégicas para conquistar a humanos y algoritmos
La irrupción de la IA generativa no se resuelve con retoques. No basta con afinar el SEO, rediseñar una web o invertir más en campañas. Estamos frente a un cambio estructural que exige una reinvención completa del marketing. En este nuevo escenario, las marcas se enfrentan a una doble audiencia:
La humana, que sigue buscando historias que emocionen, inspiren y generen confianza.
La algorítmica, que procesa, filtra y decide qué marcas aparecen en la conversación y con qué credibilidad. La clave está en asumir que el marketing es ya dual por definición. No se trata de elegir entre humanos o algoritmos, sino de diseñar estrategias que funcionen para ambos al mismo tiempo.
Ese es el objetivo del ecosistema de Machine Marketing de LLYC: la primera oferta estratégica integrada que combina creatividad, datos y tecnología para asegurar que las marcas sean visibles, citables y confiables en este nuevo territorio.
A continuación, presentamos cuatro palancas que marcan la diferencia y que ya estamos aplicando en proyectos reales
AI Visibility Activation: descubrir tu huella algorítmica
El primer paso para competir en la era de la IA es entender qué saben las máquinas de tu marca. AI Audit & Activation es la auditoría estratégica del futuro, analiza qué saben las IA sobre tu marca, cómo la representan en sus respuestas y cuánto espacio ocupas frente a tus competidores.
Pero no se queda en el diagnóstico. La fase de activación traduce los hallazgos en acciones: optimizar la narrativa de marca para que sea relevante y confiable, corregir información errónea, reforzar la presencia en fuentes que los algoritmos consideran autorizadas y diseñar un plan para elevar tu Algoritmic Share of Voice & Quality.
En otras palabras, pasamos de la observación a la acción: entrenar a la IA para que diga lo que tu marca necesita que diga..
Website Visibility: hablar en el idioma de las máquinas
Los modelos de IA no leen como los humanos. Mientras las personas reaccionan mejor a mensajes breves, emocionales y visuales, los algoritmos valoran lo opuesto, textos largos, detallados y con contexto.
Website Visibility consiste en dos servicios que van desde la auditoría de cuán listo está un sitio web para ser comprendido y optimizado para la IA, hasta el crear un ecosistema web paralelo diseñado específicamente para ser comprendido, indexado y citado por las herramientas de IA.
Esto incluye desde la arquitectura de contenidos en formato textual hasta señales técnicas (sitemaps, hosting, robots.txt) que facilitan la lectura algorítmica. El resultado: un puente entre la narrativa corporativa y el lenguaje de las máquinas.
El objetivo es estar en internet y asegurar que la IA te vea, te entienda y te recomiende. Un Story Model traducido al idioma algorítmico.
Answer Engine Optimization (AEO): conquistar la respuesta
El SEO marcó la primera era del marketing digital. El AEO marca la nueva. Aquí la meta no es aparecer en una lista de enlaces, sino convertirse en la respuesta que la IA entrega al usuario.
Para lograrlo, combinamos lo técnico (estructura, schema, fuentes confiables) con lo estratégico (narrativa, reputación, tono) para maximizar la probabilidad de ser citados. El impacto es claro: los clics que provienen de búsquedas mediadas por IA convierten hasta 23 veces más que los del SEO tradicional.
En la práctica, el AEO convierte a la IA en el nuevo prescriptor de confianza y a tu marca en la opción más considerada.
Content MAGIA: creatividad generativa con alma humana
La creatividad sigue siendo el motor del marketing, pero ahora convive con la escala de la IA. Con MAGIA (Machine Augmented Generative Intelligence for Advertising), producimos contenidos apoyados en IA generativa, siempre supervisados por expertos humanos.
El resultado es una fórmula híbrida, escalabilidad y personalización sin perder coherencia de marca. Desde posts, vídeos, FAQs y hasta infografías, MAGIA permite generar cientos de piezas en distintos formatos e idiomas, revisadas y afinadas por nuestros expertos. Esto democratiza la creatividad y acelera la capacidad de experimentar.
En un entorno donde el 90% de los anunciantes integrarán IA generativa en sus creatividades para 2026, MAGIA coloca a las marcas en la vanguardia de un mercado en el que la diferenciación ya no dependerá de la velocidad y la inteligencia con que se produzca.
Hacia el marketing dual
El futuro ya presente: estrategias que hablan a la vez con personas y con algoritmos
Las soluciones que hemos presentado no son un ejercicio teórico ni un anticipo lejano: son el punto de partida de un cambio estructural que ya está ocurriendo. El marketing está dejando de ser unidimensional para convertirse en dual. En este nuevo paradigma, las marcas deben construir confianza en dos planos a la vez:
- El humano, donde sigue siendo clave emocionar, inspirar y conectar con las personas.
- El algorítmico, donde cada interacción digital alimenta a las inteligencias artificiales que deciden qué marcas aparecen y con qué credibilidad.
Nuestro caso reciente de AIgent para ALDI lo anticipa: un agente conversacional capaz de generar más de 11.000 recetas personalizadas en dos semanas, con información fiable y con un propósito social bien definido: reducir el desperdicio alimentario. Este tipo de proyectos muestran cómo las marcas del futuro hablarán mediante campañas, pero también a través de modelos de inteligencia artificial entrenada para amplificar su narrativa. La conversación ya no es opcional: las máquinas escuchan, aprenden y deciden. La cuestión es si tu marca está lista para formar parte de su voz.
El verdadero reto estratégico no es elegir entre uno u otro, sino aprender a convivir en ambos universos simultáneamente. Entrenar a la IA de forma efectiva y ética, mientras seguimos diseñando experiencias memorables para las personas, será la condición mínima para competir.
Quien lo entienda y actúe antes, liderará. Porque el clic ya está dejando de ser el centro de la experiencia digital y la conversación con la máquina se está convirtiendo en el nuevo espacio de reputación, influencia y negocio.
El Machine Marketing de LLYC es la palanca que acelera esa transición: ayuda a las compañías a conquistar la conversación algorítmica sin perder su esencia humana. Y marca el camino de un marketing preparado para lo que ya está llegando.
El Machine Marketing de LLYC es la palanca que acelera esa transición: ayuda a las compañías a conquistar la conversación algorítmica sin perder su esencia humana.
Nuestro caso reciente de AIgent para ALDI lo anticipa: un agente conversacional capaz de generar más de 11.000 recetas personalizadas en dos semanas, con información fiable y con un propósito social bien definido: reducir el desperdicio alimentario. Este tipo de proyectos muestran cómo las marcas del futuro hablarán mediante campañas, pero también a través de modelos de inteligencia artificial entrenada para amplificar su narrativa.
La conversación ya no es opcional: las máquinas escuchan, aprenden y deciden. La cuestión es si tu marca está lista para formar parte de su voz.
Voces que anticipan el futuro.
Machine Marketing: cuando las marcas hablan con humanos y con algoritmos
Luis Manuel Nuñez Maestre
El Machine Marketing surge como un enfoque estratégico que integra la comunicación con audiencias humanas y con sistemas algorítmicos capaces de procesar y amplificar información a escala global. Su esencia está en la bidireccionalidad: diseñar mensajes que conecten emocionalmente con las personas y, al mismo tiempo, sean comprendidos y priorizados por los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Para ello, las marcas necesitan dominar cuatro principios. Primero, comprender las fuentes y criterios de ponderación de estos modelos, alineando su contenido con información de alta calidad y autoridad.
Segundo, aplicar una optimización semántica avanzada, con narrativas claras, estructuradas y fácilmente interpretables. Tercero, ejercer una gobernanza ética del contenido que evite sesgos y refuerce la confianza. Y cuarto, garantizar la interoperabilidad tecnológica, asegurando que los mensajes se adapten a múltiples plataformas y entornos.
En este nuevo ecosistema, la competitividad de las marcas dependerá de su capacidad de hablar en un lenguaje dual: humano y algorítmico. El reto es doble: primero estar presentes, y segundo, ser relevantes tanto en la memoria de las personas como en la de las máquinas.
Dirigir en la era de la IA: nuevas reglas para Project Managers
Irati Isturitz
La inteligencia artificial ha cambiado el rol del Project Manager (PM) de forma radical. Si antes su misión era coordinar tareas y asegurar que “las cosas sucedan”, hoy su trabajo se parece más al de un estratega con brújula que guía los proyectos hacia el impacto.
La automatización de procesos rutinarios mediante plataformas como COR, ClickUp, Monday o Asana libera tiempo para lo que realmente importa: la visión estratégica, la creatividad y la toma de decisiones. La IA también ha introducido nuevas capacidades predictivas: permite anticipar riesgos, simular escenarios y poner a prueba hipótesis antes de lanzar un proyecto. Incluso el clásico A/B testing ha dejado de ser exclusivo del paid media: ahora puede aplicarse de forma preliminar en narrativas, conceptos o campañas, reduciendo errores antes de llegar al mercado.
El valor del PM reside en su capacidad de integrar estas herramientas sin perder el control humano. La IA no piensa por nosotros, pero sí amplifica nuestra capacidad de pensar mejor. Los clientes lo saben y esperan proyectos más rápidos, personalizados y transparentes. Eso exige a los gestores establecer protocolos de validación y entrenamiento continuo, evitando la dependencia pasiva de la tecnología. En definitiva, la IA no elimina la función del Project Manager, la eleva. Le devuelve tiempo, le amplía la mirada y le obliga a liderar con un equilibrio delicado: aprovechar la eficiencia de la máquina sin perder la calidad y el criterio humanos.
IA estratégica: gobernanza de datos, innovación y ventaja competitiva
Patricia Charro
Hablar de inteligencia artificial en general es quedarse en la superficie. El verdadero reto para las marcas está en comprender la especificidad de cada modelo, sus capacidades y su rol en la construcción de ventaja competitiva. Machine Marketing no consiste únicamente en optimizar el posicionamiento en buscadores de IA, sino en desarrollar soluciones que integren datos corporativos, inteligencia de negocio y creatividad estratégica.
Hoy, cualquier canal digital puede ser indexado por los modelos. YouTube o Instagram ya alimentan a sistemas como Gemini o Google, lo que obliga a las organizaciones a optimizar proactivamente todos sus activos. Al mismo tiempo, apostar por desarrollos propios (IA entrenada con datos seguros y corporativos) abre un horizonte de eficiencia y diferenciación imposible de lograr solo con modelos abiertos.
Pero este avance exige nuevas reglas. La gobernanza del dato debe ser tratada como un asunto estratégico, liderado desde la alta dirección. Solo con datos estructurados y metodologías bien estructuradas se puede transformar la información en inteligencia competitiva. También es imprescindible reforzar la ciberseguridad: si las compras y reservas se gestionan ya desde interfaces de IA, las webs corporativas deben evolucionar hacia arquitecturas seguras y conversacionales.
El futuro del marketing será híbrido: ideas nuevas y creativas potenciadas por la escala de la IA. La verdadera ventaja estará en conjugar el criterio de expertos y la experiencia humana con la potencia tecnológica de los modelos. Porque si la IA amplifica lo que le damos, solo una estrategia sólida, ética y diferenciada podrá garantizar que devuelva reputación, confianza e innovación.
Entrenar a las máquinas sin dejar de emocionar
Roberto Carreras
El marketing vive un giro radical: ya no diseñamos contenidos solo para humanos, también lo hacemos para máquinas que sintetizan, recomiendan y deciden. En este escenario, el Machine Marketing aparece como la disciplina que ayuda a las marcas a resonar tanto en los algoritmos como en las personas.
La clave está en dos nuevas áreas de trabajo. Por un lado, el Answer Engine Optimization (AEO), que convierte a una marca en fuente prioritaria de las respuestas generadas por IA. Por otro, el Large Language Model Optimization (LLMO), que entrena a los modelos con datos y narrativas propias, asegurando que lo que la IA dice de una compañía sea fiel a su identidad.
Este cambio transforma también la función de las webs: de portales visuales pasan a ser auténticas infraestructuras de entrenamiento algorítmico. Y obliga a definir una “Identidad Conversacional” que asegure consistencia en todos los entornos automatizados. Sin esa capa estratégica, la voz de una marca corre el riesgo de diluirse.
A todo ello se suma la amplificación algorítmica: distribuir contenidos de forma inteligente para aumentar su peso en la memoria de los modelos. Cuanto más se cita una marca, más la recuerdan las máquinas. Y, en paralelo, la IA abre nuevos territorios creativos como el renacimiento del audio, los videopodcasts transmedia o las narrativas inmersivas.
El reto, en definitiva, es equilibrar eficiencia y emoción. Entrenar a la máquina para que hable con precisión, sin olvidar que el verdadero impacto nace de conmover a las personas.
La memoria de las máquinas: el nuevo territorio del marketing
Ibo Sanz
El marketing no ha perdido sus principios: seguimos buscando dejar huella en la memoria de las personas. Lo que cambia es que ahora existe otra memoria emergente a la que también acudimos: la de la inteligencia artificial generativa. Esa memoria es cada vez más influyente, y obliga a CMOs y directores de comunicación a abrazar el Machine Marketing.
Comprender cómo funcionan los modelos y las herramientas es fundamental. Mientras los modelos permanecen estáticos hasta su próxima actualización, plataformas como ChatGPT añaden la capacidad de buscar en internet y actualizar sus respuestas en tiempo real. Esto cambia la lógica del posicionamiento: ya no importa tanto aparecer primero, sino la consistencia y frecuencia con que la máquina nos encuentra. De ahí que la visibilidad dependa de auditorías estratégicas que evalúen reputación, posicionamiento y rendimiento en entornos de IA. Estos proyectos deben comenzar con foco, evitando abarcar demasiado y apoyarse en herramientas que ofrezcan muestras representativas y datos accionables. También requieren coordinación entre áreas, rompiendo los silos internos para repetir mensajes de forma coherente en múltiples canales.
El éxito se medirá de forma distinta: menos tráfico web y más influencia algorítmica; menos métricas de vanidad y más conversiones cualitativas. Y, a medida que la experiencia de usuario migre a interfaces conversacionales, las organizaciones deberán actualizar sus activos digitales para que la interacción con la IA sea natural, coherente y segura.
En este nuevo escenario, el marketing deja de ser solo persuasión humana y se convierte en entrenamiento estratégico de spokespersons algorítmicos. Porque la IA también recuerda, y las marcas que sepan hablarle de forma consistente serán las que lideren la conversación del futuro.
Deep learning: del dato al entendimiento algorítmico
Gonzalo Candaosa
El marketing siempre buscó persuadir a las personas, pero en la era de la inteligencia artificial también debe persuadir a los algoritmos. Si antes la investigación de mercado nos ofrecía fotografías estáticas de los consumidores, hoy el deep learning nos permite ver películas. Y con la IA de la mano, incluso anticipar trailers del futuro al identificar patrones que todavía no han ocurrido. No es cuestión de describir lo que pasó, sino de entender cómo se forman y se anticipan las percepciones en humanos y en máquinas.
La automatización ha transformado nuestra práctica profesional. Tareas que antes requerían horas, como clasificar comentarios o generar reportes, hoy se resuelven en segundos. Esto ha desplazado el foco del análisis histórico hacia la identificación de señales que moldean a los algoritmos en tiempo real y que se convierten en reputación de marca. El verdadero reto es darles la forma adecuada para que los sistemas los interpreten de manera correcta y consistente.
El sector financiero es un buen ejemplo. Cuando alguien pregunta a la IA: “¿qué banco es más confiable para abrir una cuenta?”, la respuesta no surge de un slogan inspirador, sino de señales verificables como reseñas de clientes, reportes regulatorios o menciones en medios. En el marketing para máquinas, lo que el consumidor percibe como narrativa, el algoritmo lo traduce en datos de confianza. Si esas señales no están disponibles, claras y consistentes, la recomendación favorecerá a la competencia.
Hablarle al algoritmo significa aceptar que cada interacción digital se convierte en insumo para su aprendizaje. Los modelos no interpretan emociones ni slogans, más bien, identifica patrones de lenguaje, coherencia entre fuentes y señales de autoridad. Desde el deep learning, nuestra función es mapear esos patrones, explicar cómo influyen en el Machine Marketing y orientar la manera en que entendemos la reputación en manos de las máquinas.
Un punto crítico es el tiempo: la reputación algorítmica no se actualiza de la misma forma que la percepción humana. En sistemas que leen la web en tiempo real, los cambios pueden reflejarse en días o semanas. En modelos entrenados por cortes de datos, el ajuste puede tardar meses o incluso años. Para las marcas, esto significa diseñar estrategias con dos horizontes: uno inmediato y otro estructural.
El Machine Marketing nos invita a hablar en dos idiomas: el de los consumidores y el de los algoritmos. En esa dualidad surge la oportunidad de diseñar un futuro donde la creatividad humana y la inteligencia algorítmica no compiten. Se potencian. De esta forma, producir mensajes inspiradores ya no es suficiente: es necesario transformarlos en evidencias que los modelos reconozcan como confiables. Solo así el Machine Marketing tendrá impacto real y sostenible.
En definitiva, la creatividad seguirá emocionando a las personas, pero también, dejará huella en la memoria de las máquinas. En este escenario, el deep learning se convierte en la arquitectura de esa memoria algorítmica, redefiniendo nuestro rol profesional: ahora somos arquitectos de la confianza que determinarán qué marcas serán relevantes en el futuro.