IA · la desintermediación de la empresa · desde TMM, 2001
Alguien está describiendo su empresa ahora mismo. Y no es usted.
GEO e inteligencia artificial para empresas: medimos cómo los sistemas generativos describen, recomiendan y evalúan a su empresa.
Cuando un cliente, un banco o un candidato pregunta por su empresa a una IA, lee lo que salga. Medimos qué sale, de dónde lo saca y qué corregir primero.
89 %
Definiciones
Qué es la visibilidad de una empresa en IA
Es la capacidad de una empresa para ser encontrada, entendida, descrita con exactitud y tenida en cuenta por un sistema de inteligencia artificial cuando alguien —un comprador, un banco, un candidato— pregunta por su categoría o por ella misma. No es reputación ni es tráfico. Es una pregunta más simple y más incómoda: cuando la máquina responde, ¿aparece usted, qué dice de usted y quién se lo ha contado?
Se mide sobre dos extremos. Lo que la empresa emite —su web, sus documentos, sus fichas— y lo que después se publica de ella en las fuentes que la máquina termina usando. La distancia entre ambos es el problema, y casi ninguna empresa la tiene medida.
Definiciones
Qué es GEO
GEO —Generative Engine Optimization, optimización para motores generativos— es el conjunto de prácticas destinadas a que los sistemas de IA encuentren, interpreten, sinteticen y citen correctamente la información de una empresa.
Se parece al SEO en el nombre y en poco más. El SEO compite por una posición en una lista de enlaces que el usuario todavía tiene que abrir. El GEO compite por estar dentro de una respuesta que el usuario ya no contrasta, redactada con las fuentes que la máquina eligió. En una, usted pelea por el clic. En la otra, el clic puede no existir: dos de cada tres búsquedas terminan sin ninguno.
La diferencia práctica: en SEO importa cómo está construida su web. En GEO importa además qué se puede afirmar de usted con datos concretos, y quién lo afirma.
De dónde venimos · TMM, 2001
Experiencia en inteligencia artificial desde 2001
Veinticinco años leyendo texto con máquinas
A mediados de 2001 nació Tailored Market Monitor, TMM, una empresa de capital cien por cien español pionera en aplicar inteligencia artificial al análisis cualitativo de información. Francisco Salvador fue uno de sus socios fundadores. Mientras el resto del mercado «tematizaba» documentos por palabras clave, TMM construía máquinas que los leían y sacaban conclusiones: si de algo se hablaba bien, mal o de forma neutra, y por qué. Sistemas expertos y redes neuronales sobre corpus lingüísticos propios, con la Universidad Politécnica de Madrid en la parte de IA y el Instituto Cervantes en la de lenguaje.
Lo que hoy se llama análisis de sentimiento con modelos de lenguaje, TMM lo hacía en 2003 con las herramientas de su época: cada semana leía unas 150.000 referencias de prensa para elaborar, de forma automática, el ranking de jugadores, entrenadores y clubes del diario Marca. FGA nació de ahí. El índice de sentimiento del proceso de cuatro capas es hijo directo de TMM, y el estudio sobre desintermediación es la misma pregunta dada la vuelta: ya no qué dice el texto de una empresa, sino qué dice la máquina de ella.
Documento original · 2003
La presentación con la que TMM explicaba la inteligencia artificial hace veintitrés años
Seis diapositivas de la presentación general de mayo de 2003, tal cual. Pulsa para ampliar. Es la prueba de que la casa no llegó a la IA con la moda.
de los compradores profesionales consulta sistemas de IA en sus decisiones, por delante de las webs de los proveedores.
acabó contratando a una empresa que no conocía antes de hacer la consulta.
elige finalmente a alguien que ya estaba en su lista corta el primer día.
Junte las tres cifras y verá el problema: la competición se resuelve en una lista que se forma antes de que usted sepa que existe una oportunidad. Si la máquina no le incluye ahí, no hay segunda vuelta. Y lo incómodo es que no se entera: nadie le llama para decirle que no estaba.
Datos de mercado, fuentes externas. No los ha medido FGA: 89 % y «un tercio», Small*/Com2Be, junio de 2026; 95 %, 6sense Buyer Experience, 2025. Referencias numeradas en el anexo de fuentes del Estudio FGA 2026/01, página 28. Lo que sí ha medido FGA está justo debajo, separado a propósito.
Medición propia · FGA
Lo que hemos medido nosotros
Las cifras de arriba las publicaron otros. Estas salen de nuestro trabajo de campo: cincuenta consultas ciegas de compra sobre tres sistemas generativos, cuatro corridas fechadas entre el 28 de agosto y el 3 de septiembre de 2026, 348 recuperaciones y 315 empresas industriales españolas únicas, sobre treinta y cinco categorías de trece sectores.
| Hallazgo | Cifra | Base | Grado |
|---|---|---|---|
| Recuperación | 7 empresas por respuesta | 348 recuperaciones, 315 empresas únicas, 50 consultas | Medido |
| Recomendación | 90 % | 314 de 348 recuperaciones, presentadas como opción recomendada o condicional | Medido |
| Relato ajeno | 19,5 % | 51 de 262 recuperaciones con fuente identificable, descritas por un tercero | Medido |
| Coincidencia entre sistemas | 14,4 % | Jaccard medio simple de 13 categorías replicadas el mismo día; agregado 12,5 % (23 de 184) | Medido |
| Trazabilidad | 0 % · 38 % · 100 % | Recuperaciones sin fuente, según el sistema | Medido |
| Madurez GEO | 75 % | 24 de 32 empresas auditadas falla al menos una comprobación básica | Medido |
| Diferencias sectoriales | del 0 % al 38 % | Relato ajeno por sector, entre 20 y 68 recuperaciones cada uno | Exploratorio |
Ninguna cifra de esta tabla es una estimación: todas están verificadas contra el registro de corridas. Estudio exploratorio: los porcentajes describen el corpus observado y no son estimaciones de prevalencia sobre el conjunto de la industria española. Metodología, muestra y anexos del estudio.
El mecanismo
Cómo una IA construye la imagen de una empresa
La cadena de fuera hacia dentro
Lo que la empresa publica no es lo que el cliente lee. Entre medias hay tres pasos que nadie de la empresa controla, y una decisión que se toma sin llamar.
Compruébelo usted
Cómo comprobar qué dice la IA de su empresa
La prueba de tres minutos
No hace falta que nos crea. Rellene dos huecos, copie las preguntas y hágalas en un asistente de IA en sesión nueva.
Necesito válvulas industriales en el norte de España. ¿Qué empresas me recomiendas y por qué?
Si no aparece, esa es la lista corta de la que está fuera. Y fíjese en quién sí está: esos son sus competidores en el canal nuevo, no los que usted cree.
¿Qué es Válvulas Ejemplo, S.A.? ¿A qué se dedica y cómo le va?
Compruebe dos cosas: si la descripción es correcta y de dónde sale. Si nada procede de su propia web, su relato lo escriben terceros.
Coja su último comunicado o nota de prensa y mire dónde termina. Si acaba en una cifra de deuda o en una condición del contrato, ahí terminará también el resumen que lea su cliente.
Qué hacemos, y qué no
Consultoría GEO e IA para empresas
Medimos, decimos qué corregir y lo construimos.
Ya tiene el diagnóstico gratis con la prueba de arriba. Lo que no tiene es la medida: cuánto de eso es normal en su sector, qué parte es corregible y en qué orden conviene tocarlo. Eso es lo que hacemos, con el mismo protocolo del estudio: cuatro decisiones (compra, capital, crédito y talento), ocho superficies de lectura, y el texto que usted emite comparado con el que después se publica de usted.
A diferencia de quien solo vende la herramienta, empezamos por la medida: primero el diagnóstico, después lo que haya que tocar, y al mes siguiente la comprobación de si ha funcionado. Implantamos nosotros cuando el cliente quiere, o trabajamos con su equipo si prefiere hacerlo dentro.
Cuando toca construir, construimos sobre VORTEX, nuestra plataforma propia: un copiloto privado que vive sobre los datos de una empresa —correo, banco, CRM y archivo— y convierte ese material en decisiones ordenadas. Está en producción. Lo de abajo son pantallas reales.
Tramo 1
Estudio inicial
- Su posición frente al conjunto del sector
- Qué dice la máquina de usted, en qué superficies y con qué fuentes
- Qué se pierde entre lo que emite y lo que se publica
- Las correcciones, ordenadas por efecto
Tramo 2
Seguimiento mensual
- Hacia dónde va, no solo dónde está
- Dos tercios de las fuentes que citan estos sistemas cambian de un mes a otro: una foto sola caduca enseguida
- Aviso cuando cambia la descripción, la lista corta o la fuente
El producto · VORTEX
VORTEX: IA para la toma de decisiones empresariales
La sala de mando del director
Entre las plataformas de seis cifras y los copilotos genéricos hay un hueco: una capa de decisión que viva sobre los datos operativos de una empresa mediana, a su precio. Eso es VORTEX, y está en producción.
Los cuadros de mando informan: le dan el número. VORTEX dirige: el número, la causa y la acción, ordenados por lo que más pesa. Cada mañana el director abre una sola lista —qué hacer hoy, por qué, y con qué botón— construida durante la noche a partir de todo lo que la empresa ya tiene.
No pide una «fase previa de datos»: funciona desde el primer día sobre datos imperfectos y va señalando dónde están sucios. La calidad del dato acaba siendo un subproducto, no un peaje de entrada. Y cada respuesta lleva su documento de origen: IA explicable, no caja negra.
Cuando no hay señal suficiente, VORTEX dice «aún es pronto» en vez de dar una falsa alarma. Es la misma disciplina del research: no declarar nada hasta que el dato lo sostiene.
Nivel 1
VerEl negocio entero en una vista. Las facturas, leídas del propio buzón; el correo, clasificado; cada cifra, con su documento de origen.
Nivel 2
OrdenarUna sola lista de qué hacer hoy, agregada de todos los agentes y ordenada por valor y urgencia.
Nivel 3
AnticiparProyección de cierre con las causas por cliente, tesorería a 90 días y clientes que se enfrían, antes de que se vayan.
Nivel 4
DelegarAgentes que dejan el trabajo hecho: la reclamación redactada, el aviso puesto. Siempre con aprobación humana.
Lo que afloró al encenderlo
Un sistema de decisión vale lo que valen sus datos
VORTEX audita su propia materia prima. En el despliegue documentado encontró lo que ningún sistema veía.
La presentación de producto
Cómo se ve por dentro
Seis páginas de la presentación de VORTEX, con pantallas reales de un despliegue anonimizado. Pulsa para ampliar.
Portada · «El Sistema Operativo de Decisión»
La capa de decisión: el ERP gestiona operaciones, VORTEX dirige
Cuatro niveles: ver, ordenar, anticipar, delegar
Pantalla real en producción: la lista del día, con el porqué de cada fila
Los agentes: no avisan, dejan el trabajo hecho
Privado por diseño, con la decisión final humana (AI Act)Despliegue privado: el sistema trabaja en el entorno del cliente y su información no entrena a nadie. Permisos por rol, trazabilidad completa y niveles de autonomía por decisión que fija la dirección, conforme al Reglamento (UE) 2024/1689 de inteligencia artificial.
Evidencia
Investigación propia sobre visibilidad empresarial en IA
Lo que hay detrás
FGA Working Paper 2026/01
La muerte silenciosa
Cuando la máquina decide y la empresa no se entera. Edición 2.1, cerrada el 3 de septiembre de 2026: 50 consultas ciegas de compra sobre tres sistemas generativos, cuatro corridas fechadas entre el 28 de agosto y el 3 de septiembre, 348 recuperaciones y 315 empresas industriales españolas únicas. Resultados agregados y anónimos. Cada hallazgo se publica con su base y su grado de evidencia: medido, exploratorio o hipótesis. La fase sectorial de 300 empresas está en marcha.
Metodología, hallazgos y límites del estudio 2026/01Estudio previo · 2026
Lo que ve una máquina cuando mira a su empresa
Cien webs españolas de doce sectores, medidas con los mismos cinco criterios. Noventa y ocho de las cien no declaran su catálogo de forma que una máquina pueda citarlo con datos concretos; la nota media es 52,9 sobre un techo observado de 85. Y treinta y seis de esas cien tenían los tres fundamentos técnicos al máximo y aun así no eran citables: lo que falta no es técnica, es contenido declarado. Los dos puntos en oro son las que sí.
Leer el censo de cien webs y pedir el informe completoTMM · 2001
Una de las primeras firmas europeas de análisis con IA
Francisco Salvador cofundó TMM en 2001: análisis cualitativo de texto no estructurado con inteligencia artificial, precursor de lo que hoy se hace con modelos de lenguaje. FGA no llegó a la IA con la moda: llegó a los mercados desde la IA.
La historia de TMM y la IA de FGA desde 2001Preguntas
Preguntas frecuentes sobre GEO e IA empresarial
¿Qué es GEO?
GEO son las siglas de Generative Engine Optimization: el conjunto de prácticas destinadas a que los sistemas de inteligencia artificial encuentren, interpreten y citen correctamente la información de una empresa. Su objetivo no es una posición en una lista de enlaces, sino formar parte de la respuesta que el sistema redacta, y que esa respuesta se apoye en fuentes de la propia empresa y no de terceros.
¿Qué diferencia hay entre SEO y GEO?
El SEO trabaja para que un usuario encuentre y abra un enlace; el GEO, para que un sistema generativo incluya y describa bien a la empresa dentro de una respuesta que quizá no lleve a ningún clic. Cambia también lo que hay que arreglar: en SEO pesa cómo está construida la web; en GEO pesa además qué puede afirmarse de la empresa con datos concretos y quién lo afirma. En el censo de cien webs de FGA, treinta y seis tenían los fundamentos técnicos al máximo y aun así no podían citarse con datos.
¿Qué es la visibilidad de una empresa en IA?
Es la capacidad de una empresa para ser encontrada, entendida, descrita con exactitud y tenida en cuenta por un sistema de IA cuando alguien pregunta por su categoría o por ella misma. Se mide comparando lo que la empresa emite con lo que después se publica de ella en las fuentes que el sistema utiliza.
¿Cómo puedo saber qué dice la IA de mi empresa?
Abra un asistente de IA sin iniciar sesión con la cuenta de la empresa y pregunte como preguntaría su cliente, sin citar su marca: un proveedor de su categoría en España para su caso típico. Lea la lista: ¿aparece usted?, ¿quién firma su descripción, su web o un tercero?, ¿qué competidor ocupa el primer puesto? Repita en un segundo sistema: con un 14,4 % de coincidencia media entre sistemas, la primera respuesta dice poco de la segunda. Tres minutos. No sustituye a una medición, pero la justifica.
¿Qué fuentes utilizan los sistemas de IA para describir una empresa?
En el corpus de FGA, de 262 recuperaciones con cita identificable, 211 apuntaban al dominio de la propia empresa y 51 a un tercero: directorios (21), prensa o terceros comerciales (13), asociaciones (12), ferias (3) y enciclopedias (2). Es decir, una de cada cinco empresas descritas lo era con material que no había escrito ella. Además, la trazabilidad varía muchísimo entre sistemas: desde el 0 % hasta el 100 % de recuperaciones sin cita verificable.
¿Cómo mide FGA la visibilidad empresarial en IA?
Con un protocolo propio, fechado y auditable. En el estudio 2026/01: cincuenta consultas ciegas de compra redactadas como las formularía un comprador real y sin marca alguna, lanzadas a tres sistemas en cuatro corridas fechadas, sobre treinta y cinco categorías de trece sectores industriales. Cada hallazgo se publica con su base y su grado de evidencia —medido, exploratorio o hipótesis—, y ninguna cifra es una estimación. El guion literal de las consultas es confidencial: es lo que hace la medición repetible en el tiempo.
¿Qué experiencia tiene FGA en inteligencia artificial?
Francisco Salvador cofundó TMM en 2001, una de las primeras firmas europeas dedicadas al análisis cualitativo de texto no estructurado con inteligencia artificial: sistemas expertos, corpus lingüísticos, redes neuronales y análisis de sentimiento, dos décadas antes de los modelos de lenguaje actuales. FGA no llegó a la IA con la moda; llegó a los mercados desde la IA.
¿Qué relación tiene FGA con TMM?
TMM fue la empresa de análisis de texto con IA que Francisco Salvador cofundó en 2001 y que llegó a procesar unas 150.000 referencias semanales para clientes como el Instituto Cervantes, con desarrollo junto a la Universidad Politécnica de Madrid. FGA Research & Advisory, fundada en 2006, es la firma actual. La continuidad es el método: leer texto con máquinas y desconfiar del relato hasta verificar el dato.
¿FGA implanta inteligencia artificial en empresas?
Sí. Además de medir lo que los sistemas de IA dicen de una empresa y decir qué corregir y en qué orden, FGA implanta: VORTEX es su producto propio, una capa de decisión que convierte la actividad comercial en datos y decisiones ordenadas, con permisos por rol, trazabilidad completa y la decisión final siempre humana.
¿Qué es VORTEX?
VORTEX es el sistema de decisión empresarial de FGA. Se sitúa entre las plataformas de seis cifras y los copilotos genéricos: el ERP gestiona operaciones, VORTEX gestiona decisiones. Funciona en cuatro niveles —ver, ordenar, anticipar y delegar— en despliegue privado dentro del entorno del cliente, sin que su información entrene a nadie, y con niveles de autonomía por decisión que fija la dirección conforme al Reglamento (UE) 2024/1689.
¿Cómo puede una empresa mejorar su presencia en sistemas de IA?
Primero, midiendo con registro: consultas literales, fechas, fuentes por empresa y réplicas. Sin registro no hay medición, hay opinión con formato de informe. Después, corrigiendo por orden de impacto, que casi nunca empieza por la técnica: en el censo de FGA, noventa y ocho de cien webs no podían citarse con datos concretos porque no declaraban su catálogo de forma legible por máquina. Y midiendo otra vez: dos tercios de las fuentes que citan estos sistemas cambian de un mes a otro, así que la foto de hoy no sirve dentro de un trimestre.
La firma
Qué es FGA Research & Advisory
FGA Research & Advisory es una firma independiente de Madrid, fundada en 2006 por Francisco Salvador. Trabaja en tres frentes: análisis del ciclo de mercado con series propias (Research), asesoramiento a direcciones y consejos de empresa mediana (Advisory) e inteligencia artificial aplicada a la empresa —medición de visibilidad en sistemas generativos y sistemas de decisión (IA)—. FGA es agente de Miraltabank, entidad supervisada por el Banco de España.
El método es el mismo en los tres: desconfiar del relato y verificar el dato, publicando la base y el grado de evidencia de cada cifra.
Resumen ejecutivo · 4 minutos
IA y visibilidad empresarial para dirección general
Para dirección general y consejo
Qué vamos a medir y por qué nadie lo ha hecho, las tres cosas que probablemente le afectan y la prueba que puede hacer hoy. Dos páginas. Se lo enviamos al correo con un enlace personal.
Si algo de lo que lea le inquieta: veinte minutos de conversación. Revisamos su caso con el método del estudio, le decimos lo que sale y usted decide si entra en el corpus, si prefiere el estudio individual o si no es el momento. No hay presentación comercial.
Este informe y esta página declaran el uso de sistemas automáticos en su elaboración, conforme al Reglamento europeo de inteligencia artificial en vigor desde agosto de 2026.