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El siguiente es un artículo invitado escrito por Shannon Reedy, directora de marca de Terakeet. Las opiniones son propias del autor.
Una crisis de marca solía desarrollarse en etapas predecibles: una chispa, un ciclo mediático, una respuesta, y luego se apaga. En la era de la inteligencia artificial, ese manual ha quedado obsoleto, como lo demuestra la reciente controversia sobre la sopa Campbell.
Después de que una supuesta conversación ejecutiva se volviera viral, las consecuencias fueron rápidas y mensurables. Más allá de la cobertura de los medios tradicionales, la narrativa se reforzó rápidamente en las plataformas de inteligencia artificial y los motores de búsqueda, ampliando su alcance e impacto.
El incidente revela una nueva realidad en la gestión de crisis. Cuando la IA se convierte en la primera parada para obtener información, una historia de marca negativa se difunde más rápido y persiste por más tiempo, y puede representar peligrosamente la “verdad” para audiencias críticas como sus empleados, accionistas y clientes.
Plantea una pregunta crítica para las marcas: ¿Cómo se responde cuando los algoritmos están dando forma a la historia más rápido que usted?
Estragos en la marca
En noviembre, surgió noticia sobre una demanda que alegaba que un ejecutivo de Campbell’s hizo comentarios despectivos sobre los productos de la compañía, refiriéndose a ellos como “alimentos altamente (procesados)” para “gente pobre”. El ejecutivo también supuestamente afirmó que la marca utiliza “carne obtenida mediante bioingeniería” e hizo comentarios despectivos sobre los empleados.
Posteriormente, el análisis de Terakeet encontró que Campbell’s experimentó un aumento del 70% en el sentimiento de noticias negativas y la búsqueda de bienes raíces en la primera página se inundó de narrativas dañinas.
Cualquiera que buscara la marca Campbell’s o sus productos ahora encontraría la historia en funciones destacadas de Google, como el servicio de noticias, la sección La gente también pregunta y las descripciones generales de IA. Años de marketing y marca desaparecieron en un instante.
Uno de los mayores riesgos que introduce la IA es su sesgo inherente hacia la información negativa. En el ecosistema digital, las historias sensacionalistas o controvertidas atraen una atención enorme y, una vez que cobran impulso, rápidamente se refuerzan y amplifican en todas las plataformas.
Eso es exactamente lo que pasó con Campbell. La cobertura se extendió rápidamente a través de las redes sociales y los medios de comunicación tradicionales, creando una avalancha de contenido nuevo que los sistemas de inteligencia artificial comenzaron a ingerir y reforzar.
La historia generó un aumento en las búsquedas sobre “carne impresa en 3D” y preguntas sobre si Campbell’s usa carne real, y la IA generativa no intervino para corregir la narrativa. En cambio, sacó a la luz un contexto fragmentado, extrayendo lenguaje del propio sitio web de Campbell que hacía referencia al “pollo separado mecánicamente”, lo que enturbió aún más la percepción en lugar de aclararla.
Las consecuencias de un suceso reputacional como este se extienden mucho más allá de los titulares. Además de la erosión inmediata de la confianza del consumidor impulsada por preguntas sobre la integridad del producto, Campbell’s experimentó una caída del 7,3% en el precio de sus acciones, según el análisis de Terakeet. Eso se traduce en una caída de 684 millones de dólares en capitalización de mercado.
La respuesta de los consumidores no tardó en llegar. Los llamados a boicotear surgieron como reacción a los comentarios frívolos del ejecutivo, subrayando cómo el comportamiento de liderazgo y la visibilidad ejecutiva pueden influir directamente en las decisiones de compra y la lealtad a la marca.
Es probable que los efectos en cadena se extiendan también al talento y a la marca del empleador. Las acusaciones en torno al empleado que registró los comentarios (y su posterior despido y demanda) introducen otra capa de riesgo para la reputación. Para los posibles empleados, estas narrativas dan forma a las percepciones de la cultura empresarial, la responsabilidad del liderazgo y la seguridad psicológica, todo lo cual puede afectar el reclutamiento y la retención.
Sea proactivo, no reactivo
The Campbell’s Company emitió declaraciones formales y publicó un comunicado de prensa en su sitio web reafirmando que los ingredientes utilizados en sus productos son reales. Esta respuesta tradicional de relaciones públicas ayudó a reintroducir información fáctica en la conversación, y las primeras señales sugieren que los sistemas de inteligencia artificial ya están comenzando a hacer referencia a la aclaración de la empresa.
Sin embargo, esto por sí solo no es suficiente para restablecer la narrativa que ahora circula en línea. Una vez que la controversia se distribuye ampliamente en las noticias, las redes sociales y las búsquedas, se convierte en parte de la capa de datos en la que se basa la IA. Esto hace que la percepción en línea sea más difícil de corregir después del hecho.
Idealmente, Campbell’s habría adoptado un enfoque más proactivo, fortaleciendo su presencia de búsqueda y su panorama narrativo antes de que surgiera una crisis. Al publicar de antemano activos autorizados y clarificadores, la marca podría haber establecido una base más sólida. Las marcas que cuentan con activos digitales sólidos crean efectivamente un firewall que ayuda a proteger contra interpretaciones erróneas cuando inevitablemente llega el escrutinio.
Cuando los resultados de búsqueda de la primera página se fortalecen con contenido creíble y controlado por la marca, es mucho menos probable que los momentos negativos dominen la visibilidad o persistan después de que el ciclo de noticias se desvanezca. Unas bases de búsqueda sólidas no eliminan el riesgo, pero reducen significativamente la duración y el volumen de la controversia en línea.
Igualmente importante es el seguimiento continuo de cómo aparece su marca en plataformas de IA generativa como ChatGPT, Gemini y Perplexity. A medida que más consumidores recurren a estas herramientas en busca de noticias y contexto, los resúmenes generados por IA se están convirtiendo en un punto de contacto principal para la percepción de la marca. Garantizar la precisión en estos resultados es una parte fundamental de la gestión de la reputación moderna.
La experiencia de Campbell subraya un cambio más amplio en cómo se forma y sostiene la reputación de la marca. En un entorno donde los motores de búsqueda, las plataformas sociales y los sistemas generativos de inteligencia artificial dan forma colectivamente a la percepción pública, la reputación ya no es algo que las marcas puedan corregir a posteriori.
Las marcas que emergerán con más fuerza son aquellas que tratan la visibilidad de la marca y su reputación como un activo estratégico, invirtiendo desde el principio en su claridad narrativa en línea, bienes raíces de búsqueda y sentimiento de IA. Porque una vez que una historia se afianza, la pregunta no es si influirá en la IA, sino cómo su marca está dando forma consistentemente a los resultados de la IA.
