Maratón de las RRPP 2026 · Reputación algorítmica

Reputación algorítmica: qué es y por qué importa para las RR.PP.

Definición

Reputación algorítmica: lo que los modelos de inteligencia artificial dicen de una persona, marca u organización cuando alguien les pregunta, y los datos que esos modelos priorizan para construir esa respuesta. Es una dimensión emergente de la reputación pública, distinta y complementaria a la reputación en medios, buscadores o redes sociales.

El término lo trabaja en Iberoamérica la investigadora ecuatoriana Sonia Yánez Blum, especialista en relaciones públicas, gobernanza de IA y reputación algorítmica, directora académica de la Maratón de las RRPP y creadora del Marco ACA™ y el ACA-Score™.

Por qué importa ahora

Cuando una persona pregunta a una inteligencia artificial qué empresa es confiable, qué médico consultar o cómo respondió una organización ante una crisis, recibe una respuesta que puede influir en su decisión antes de visitar una web, leer una noticia o hablar con esa entidad. Esa respuesta no siempre refleja toda la información disponible: puede omitir contexto, repetir datos desactualizados, confundir organizaciones con nombres similares o dejar fuera fuentes relevantes.

+70%

de los consumidores latinoamericanos ya incorpora herramientas de IA en su proceso de compra. Visa, enero de 2026

38%

de las páginas citadas en los resúmenes de IA de Google coincide con el top 10 orgánico, sobre 863.000 keywords y 4 millones de URL analizadas. Ahrefs, vía Search Engine Journal

40,68

puntos sitúan a Ecuador como «adoptante», bajo el promedio regional de 43,02. Chile (70,5), Brasil (67,3) y Uruguay (62,3) lideran como «pioneros». ILIA 2025 · CENIA y CEPAL

23%

de las organizaciones latinoamericanas genera algún valor económico con IA; solo el 6% reporta valor significativo. WEF y McKinsey, enero de 2026

El Marco ACA™: Autoridad y Credibilidad Algorítmica

El Marco ACA™ (Autoridad y Credibilidad Algorítmica) es la metodología desarrollada por Sonia Yánez Blum para medir cómo los sistemas de inteligencia artificial generativa perciben, describen y citan a una persona, marca u organización. Se expresa en un ACA-Score™ de 0 a 100, resultado de una metodología multidimensional validada académicamente, que observa aspectos como la autoridad reconocida de la persona o marca, la solidez de las fuentes que la respaldan, la consistencia de sus datos entre plataformas y su correcta asociación temática.

La metodología completa se documenta en el paper académico de Sonia Yánez Blum sobre reputación algorítmica, en proceso de publicación indexada (Zenodo). Esta página no desagrega la metodología para mantenerla alineada con la versión académica de referencia mientras se completa su publicación.

Escala del ACA-Score™

85–100

Autoridad algorítmica consolidada

La IA cita, recomienda y nombra a la persona o marca sin que la busquen directamente.

70–84

Presencia algorítmica establecida

Umbral del ACA Seal™: visibilidad y consistencia establecidas.

50–69

Presencia parcial

Aparece en algunos sistemas de IA, de forma inconsistente entre plataformas.

30–49

Visibilidad mínima

Solo aparece si se busca directamente y con el nombre exacto.

0–29

Invisible algorítmicamente

La IA no reconoce a la persona o marca, o produce información incorrecta.

El Marco ACA™ y el ACA-Score™ se consultan sobre cuatro sistemas de IA generativa —ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini— mediante un protocolo estándar de auditoría (baseline) que se repite cada 90 días para medir evolución.

Reputación algorítmica y gobernanza algorítmica

La gobernanza algorítmica es el conjunto de protocolos con los que una organización decide, audita y corrige cómo la inteligencia artificial la representa. En la Maratón de las RRPP 2026, este enfoque se desarrolla bajo el protocolo GEAC (Gobernanza Ética de la Autoridad y Credibilidad), presentado en la Etapa 1 de la jornada, dedicada a ética, gobernanza y reputación algorítmica.

Reputación algorítmica y GEO

GEO (Generative Engine Optimization, Optimización de Motor Generativo) es el conjunto de prácticas que ayudan a que contenidos útiles, accesibles y verificables sean encontrados y citados por motores generativos de IA. El término tiene origen académico en el trabajo de Aggarwal et al. (Princeton/IIT Delhi, KDD 2024). La reputación algorítmica es el resultado que se observa y mide; el GEO es la disciplina que trabaja para mejorarlo. Ambos son uno de los cuatro pilares temáticos de la Maratón de las RRPP 2026.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la reputación algorítmica?
Es lo que los modelos de inteligencia artificial dicen de una persona, marca u organización cuando alguien les pregunta, y los datos que esos modelos priorizan para construir esa respuesta.
¿Qué es el Marco ACA™?
Es la metodología creada por Sonia Yánez Blum para medir la reputación algorítmica de una persona, marca u organización mediante una metodología multidimensional validada académicamente, hasta un ACA-Score™ total de 0 a 100. Su desarrollo completo se documenta en el paper académico de la autora, en proceso de publicación indexada.
¿Qué es el ACA-Score™?
Es el puntaje de 0 a 100 que resulta de aplicar el Marco ACA™. Se agrupa en cinco niveles, de «invisible algorítmicamente» (0–29) a «autoridad algorítmica consolidada» (85–100).
¿En qué se diferencia la reputación algorítmica del SEO tradicional?
El SEO tradicional busca posicionar una página entre los primeros resultados de un buscador. La reputación algorítmica observa qué dice sobre una persona o marca la respuesta ya generada por un sistema de IA, que no siempre prioriza las mismas fuentes que un buscador: según Ahrefs, solo el 38% de las URL citadas en los resúmenes de IA de Google coinciden con el top 10 orgánico de la búsqueda equivalente.
¿Cómo se relaciona la reputación algorítmica con la gestión de crisis?
Durante una crisis, una respuesta de IA puede convertirse en una puerta inicial de información. Si recupera versiones parciales, datos sin actualizar o fuentes poco confiables, la organización enfrenta una capa adicional de riesgo: no solo lo que se publica sobre ella, sino lo que una IA sintetiza sobre ese contenido.
¿Dónde se presenta el Marco ACA™ en la Maratón de las RRPP 2026?
En la conferencia «Marco ACA™: cómo medir Autoridad y Credibilidad Algorítmica», a cargo de Sonia Yánez Blum, dentro del Eje 1 · Etapa 1 (Ética, gobernanza y reputación algorítmica) del programa del 26 de septiembre de 2026. Es el eje que responde a la pregunta rectora de esta edición: qué dice la inteligencia artificial sobre tu marca cuando tú no estás delante.

Sobre la autora del Marco ACA™

Sonia Yánez Blum es investigadora en reputación algorítmica y relaciones públicas, con 28+ años de trayectoria en LATAM, US Hispano y Europa. Columnista colaboradora de El Universo (Ecuador) desde 2017. Fundadora de Blum Digital PR y de la Academia de Relaciones Públicas. ORCID 0000-0002-6695-8129, con 5 depósitos académicos con DOI en Zenodo. Ha presentado su investigación en CINCOMA (Alicante, 2025), Congreso H (Lanzarote, 2026) y MEDIAETHICS (Universidad de Valladolid, 2026).

Fuentes citadas

  1. Aggarwal et al. «GEO: Generative Engine Optimization», Princeton/IIT Delhi, KDD 2024. arxiv.org/abs/2311.09735
  2. Visa. Datos de adopción de IA en el proceso de compra en América Latina, enero de 2026. Cobertura de prensa
  3. Ahrefs, citado por Search Engine Journal. Análisis de citación en AI Overviews de Google. Estudio original · Nota de prensa
  4. CENIA (Chile) y CEPAL. Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025). Ver informe
  5. Foro Económico Mundial y McKinsey. «Latin America in the Intelligent Age», enero de 2026. Ver publicación

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