3 de noviembre de 2026 # Publicidad en asistentes de IA: qué cambia para tu marca cuando el consejo está patrocinado  En el [[29-marca-ia-03-compra|artículo anterior]] daba por hecho que el agente trabaja para el cliente: busca lo que necesita, compara condiciones y elige la mejor opción para él. En este último quiero quitar ese supuesto, porque ChatGPT, el asistente con el que muchos comparamos antes de comprar, ya lleva publicidad. En agosto me llegó el correo de OpenAI avisando de que empezaban los anuncios en ChatGPT en Europa, tenéis [[29-publicidad-en-chatgpt|aquí algo escrito sobre la entrada en la era de la intimidad]]. Lo que más me preocupaba lo escribí así: > El problema llegará el día en que la recomendación que te da el modelo dentro de la respuesta tenga un interés económico detrás y tú no puedas distinguirla de un consejo de alguien que te conoce bien. Según OpenAI, ese día no ha llegado a ChatGPT. Pero hay un experimento que prueba justo eso, y los números dan bastante que pensar. *Marca e IA · 4 de 4* ## Cuando a la IA se le pide persuadir  En un [experimento con libros electrónicos](https://arxiv.org/abs/2604.04263), unas 2.000 personas tenían que elegir un libro de un catálogo, unas con un buscador y otras hablando con un asistente. Uno de cada cinco libros era patrocinado, elegido por sorteo. Con el buscador, el 22,4% elegía un libro patrocinado, más o menos lo que saldría eligiendo a ciegas. Con el asistente describiendo los libros de forma neutral y con los patrocinados primero, el 26,8%, una diferencia que no es estadísticamente significativa. Cuando al asistente se le pedía que *convenciera* al usuario, la cifra subió al 61,2%. Hay dos datos más que me han llamado la atención. Con la etiqueta *"patrocinado"* y una advertencia al usuario se quedaba en el 55,5%, y esa bajada tampoco es significativa. Y cuando se le pedía que persuadiera sin que se notase, el 40,7% acababa eligiendo un patrocinado y solo el 14,6% de los participantes decía haber notado algún sesgo. Ojo con el alcance. El experimento es un preprint, va de libros electrónicos y no hay dinero de por medio (elegir un libro no es elegir una hipoteca). Tampoco es una auditoría de ninguna plataforma real, sino un asistente preparado para el experimento. Lo que sí muestra es que, con los mismos productos delante, cambiar el objetivo del asistente cambia la elección. ## Se puede influir sin inventar un dato  Para cambiar una elección no hace falta mentir. Una recomendación puede decir cosas ciertas y, aun así, favorecer al patrocinador: dedicar más explicación a sus ventajas, insistir en las pegas de las alternativas o dejar fuera a los vendedores que no pagan. Por eso comprobar los datos no basta. Una respuesta puede ser exacta y no estar pensada para quien pregunta. En el proceso de creación-eval del segundo artículo, alguien decide antes qué es un buen resultado. Con un asistente que lleva anuncios pasa lo mismo. La diferencia está en qué se evalúa: que la recomendación responda a lo que necesita el comprador, o que consiga la venta que le interesa al patrocinador. Las pruebas que proponía en el tercero, repetir búsquedas cambiando el precio o el plazo, servirían también aquí, cambiando qué producto paga. El problema es que eso solo lo puede controlar la plataforma, y preguntarle al asistente si es neutral no sirve de mucho. ## Usar la conversación para aconsejar o vender  Cuando pedimos ayuda, le contamos al asistente qué necesitamos, cuánto queremos gastar y qué nos hace dudar. Con eso adapta la explicación, contesta a cada objeción y sigue la conversación hasta que decidimos. Esa capacidad sirve para ayudarnos a elegir y también para vendernos algo. Es lo que en agosto llamé *la era de la intimidad*: a una IA le contamos cosas que no le contamos a casi nadie, y se las contamos para recibir consejo. Me preocupa bastante que sigamos leyendo la respuesta como ayuda si el asistente tiene otro objetivo. Los autores del experimento apuntan otra cosa. Los patrocinados se asignaban al azar, sin tener en cuenta los gustos de cada participante. Según ellos, un anunciante que juntara persuasión y personalización podría conseguir un efecto mayor. Hay que separar dos cosas. Una es quién ve los datos, y ahí OpenAI dice que el anunciante no recibe la conversación. Y te tienes que fiar. Otra es para qué usa el asistente lo que le contamos, y eso puede pasar dentro del servicio sin que el anunciante reciba nada. ## Qué está comprando el anunciante  La publicidad no tiene por qué ser mala. Financia los planes gratuitos, que es donde está casi todo el mundo, y puede ayudarnos a descubrir algo que nos encaja. Un patrocinado puede ser la mejor opción. El 21 de octubre OpenAI [amplió los anuncios de ChatGPT a 89 países](https://openai.com/index/chatgpt-ads-expands-26-new-countries/). Contaron además que más de 100.000 anunciantes han hecho campañas en los primeros ocho meses. En el mismo anuncio repite sus compromisos: los anuncios van etiquetados y separados de las respuestas, no influyen en lo que contesta ChatGPT y las conversaciones no se comparten con los anunciantes. Son compromisos del proveedor, y un experimento con otro diseño no demuestra que los incumpla. Me quedo con otra frase de ese anuncio: la siguiente fase traerá formatos, objetivos y formas de compra nuevos, sin fecha. Como marca, antes de pagar por esos formatos querría saber qué cambia exactamente el pago: solo la visibilidad del producto, o también qué opciones se comparan y qué argumentos se dan. ## Qué pedir como cliente y como marca  Como usuario, pediría saber qué vendedores se tienen en cuenta, qué cambia el patrocinio y qué uso comercial se hace de lo que cuento. También poder comparar sin patrocinados y decidir yo cuándo se autoriza una compra. Si vais a invertir como marca en estos servicios, pediría saber qué estáis comprando y cómo se mide. Que el asistente os recomiende más no demuestra que el cliente se lleve una opción mejor, ni que vaya a confiar más en vosotros después. Creo que aquí hay dos caminos. Uno es el del artículo anterior: que la información de vuestra oferta explique, a una persona o a su agente, por qué le conviene. El otro es pagar para que el asistente insista. El segundo es más rápido, pero me parece bastante más frágil. Si el cliente descubre que el consejo estaba pagado, deja de fiarse del asistente y probablemente también de la marca. Para mí, delegar una compra exige poder comprobar que el asistente trabaja para mí, también cuando lo mejor es no comprar. Con esto cierro la serie. Vistos juntos, los cuatro artículos plantean la misma pregunta en cuatro sitios distintos: qué consideramos un buen resultado y cómo lo comprobamos. - En [[26-marca-ia-01-identidad|el primero]], si lo que publicamos es bueno y, además, nuestro. - En [[27-marca-ia-02-automatizacion|el segundo]], si lo seguimos comprobando cuando producimos a escala. - En [[29-marca-ia-03-compra|el tercero]], si el agente del cliente encuentra por qué elegirnos. - En este, para quién trabaja el asistente que recomienda. Al principio de la serie lo resumía en dos palabras, contexto y evals, y cuatro artículos después me sigue pareciendo un buen resumen. Gracias a Laura de la Fuente por las conversaciones que han dado pie a esta serie. ## Bonus  > [!tip]+ Más en mi web > - [[29-publicidad-en-chatgpt|La publicidad en ChatGPT explicada]] - Lo que conté en agosto sobre los anuncios separados, la personalización y la era de la intimidad. > - [[5-el-algoritmo-eres-tu|Cuando la IA te conoce, el algoritmo eres tú]] - Donde planteé en abril de 2025 qué pasa cuando la memoria del asistente se junta con las recomendaciones comerciales. > [!tip]+ Si quieres ir más allá en Internet > - [On the conversational persuasiveness of GPT-4](https://www.nature.com/articles/s41562-025-02194-6) · Salvi, Horta Ribeiro, Gallotti y West, Nature Human Behaviour, 2025 - Comparte dos autores con el experimento de los libros, pero va de debates y no de compras: mide cuánto convence GPT-4 cuando sabe algo de la persona con la que habla. > - [La corrección del estudio de persuasión](https://www.nature.com/articles/s41562-026-02588-0) · Los autores, septiembre de 2026 - La diferencia entre GPT-4 con y sin datos personales no alcanza significación estadística, así que la ventaja no se puede atribuir solo a esos datos. Hay que leer el estudio con la corrección al lado. --- Publicado el 3 de noviembre de 2026, [LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/publicidad-en-asistentes-de-ia-qu%25C3%25A9-cambia-para-tu-el-hurtado-tor%25C3%25A1n-ikxle), [Substack](https://davidhurtado.substack.com/p/publicidad-en-asistentes-de-ia-que?r=4uyjfg&utm_campaign=post-expanded-share&utm_medium=web), [X](https://x.com/dhtoran/status/2117520467573797335?a=OpXwyOfRoP5-f9Ep-FY&s=20)