Casos de estudio: empresas chilenas que ya optimizan para IA generativa

La inteligencia artificial generativa ya forma parte de procesos empresariales concretos en Chile. Falabella, Banco de Chile, Transbank, Arauco, Cencosud, Copec, Caja Los Andes y Consorcio cuentan con iniciativas públicamente documentadas relacionadas con agentes de IA, asistentes, productividad, atención, análisis de información, automatización y aseguramiento de calidad.

Pero existe una diferencia que las empresas deben entender: utilizar inteligencia artificial dentro de una organización no es lo mismo que optimizar una empresa para que sea visible en las respuestas generadas por ChatGPT, Perplexity, Gemini u otros sistemas.

La primera estrategia busca mejorar procesos internos, productos o servicios. La segunda busca que los sistemas de IA puedan encontrar, comprender, contextualizar, citar y eventualmente recomendar información sobre una empresa.

Esta diferencia abre una nueva oportunidad para las compañías B2B chilenas: convertir la experiencia que ya están desarrollando con inteligencia artificial en contenido, autoridad, casos de estudio y conocimiento público que también pueda ser interpretado por los motores generativos.

Respuesta rápida

Las empresas chilenas ya están utilizando IA generativa para resolver problemas concretos de negocio. Falabella implementó un agente para gestión de incidentes; Banco de Chile avanzó en IA generativa y Microsoft 365 Copilot; Transbank desarrolló un asistente conversacional; Arauco utiliza agentes para procesos legales; Cencosud incorporó IA a la experiencia de compra; Copec trabaja con IA en productividad, atención y estructuración de información corporativa; Caja Los Andes impulsa Gemini entre sus colaboradores; y Consorcio utiliza IA generativa en aseguramiento de calidad. Estos casos muestran que la adopción de IA en Chile está pasando de la experimentación a procesos concretos y medibles.

Resumen ejecutivo

La conversación sobre inteligencia artificial en Chile ya no se limita a pilotos, pruebas de concepto o experimentos realizados por equipos de innovación. Existen organizaciones que están integrando modelos generativos, agentes y asistentes en procesos donde pueden medir productividad, tiempos de respuesta, calidad, automatización o experiencia de cliente.

Uno de los casos más claros es Grupo Falabella. Google Cloud documenta la implementación de TARS, un agente conversacional utilizado para gestionar incidentes. Según el caso publicado por Google Cloud, TARS ha creado más de 22.000 tickets, redujo en un 33% la creación de tickets por agentes humanos durante la primera fase de implementación y disminuyó el tiempo promedio de creación de 16 a 4 minutos. El tiempo promedio de resolución pasó de dos horas a 30 minutos.

Banco de Chile anunció en octubre de 2025 una alianza estratégica con Microsoft que contempla inteligencia artificial generativa, automatización de procesos y herramientas Low Code. La institución informó además que cerca de 12.000 personas tuvieron acceso a Copilot Chat y que un grupo de 150 colaboradores desarrolló soluciones Low Code aplicadas a tareas reales.

Copec representa un caso especialmente relevante para marketing, comunicación y GEO. La compañía no solamente está utilizando IA en productividad. También publicó una página de información corporativa expresamente estructurada para que plataformas generativas y motores de respuesta puedan interpretar información sobre la empresa. La propia página menciona a ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y las experiencias de IA de Google.

La conclusión es relevante para cualquier empresa B2B: la ventaja no está solamente en utilizar una determinada herramienta de IA. Está en conectar tecnología, información, procesos, experiencia y autoridad.

Qué significa realmente optimizar una empresa para IA generativa

El concepto "optimización para IA generativa" puede utilizarse para describir dos estrategias diferentes.

La primera es la adopción de inteligencia artificial dentro de la empresa. Incluye asistentes, copilotos, agentes, automatizaciones, análisis de información y herramientas generativas.

La segunda está relacionada con la visibilidad externa. Consiste en estructurar la información de una empresa para que los motores generativos puedan identificar qué hace, en qué categoría compite, qué experiencia tiene, quiénes son sus expertos, dónde opera y qué fuentes externas respaldan esas afirmaciones.

Una empresa puede ser excelente en la primera dimensión y no trabajar prácticamente nada en la segunda.

Por ejemplo, una compañía puede utilizar ChatGPT internamente para redactar propuestas comerciales y, al mismo tiempo, no aparecer cuando un potencial cliente pregunta a Perplexity cuáles son las mejores empresas de su categoría en Chile.

Adopción de IA y GEO son estrategias diferentes

Supongamos una empresa chilena de software.

Puede implementar un asistente para responder preguntas de clientes. Eso es adopción de IA.

Puede utilizar un copiloto para ayudar a sus desarrolladores. También es adopción de IA.

Puede crear un agente para analizar documentación técnica. Sigue siendo adopción de IA.

Pero si además estructura su sitio web, desarrolla contenidos especializados, publica estudios, crea perfiles de expertos, documenta casos y consigue menciones en medios relevantes, está construyendo autoridad y visibilidad que pueden ser utilizadas por motores de búsqueda y sistemas generativos.

La primera estrategia responde:

"¿Cómo podemos trabajar mejor con inteligencia artificial?"

La segunda responde:

"¿Cómo conseguimos que una IA entienda quiénes somos y nos considere cuando alguien pregunta por nuestra categoría?"

Para las empresas B2B, ambas preguntas empiezan a ser relevantes.

Caso Falabella: agentes de IA para gestión de incidentes

Grupo Falabella representa uno de los casos empresariales más completos documentados públicamente en Chile.

Google Cloud explica que la compañía desarrolló TARS, un agente conversacional basado en una estrategia multiagente para gestionar incidentes. El sistema procesa requerimientos, captura información, crea tickets, los categoriza y los asigna al equipo correspondiente.

La implementación combina diferentes tecnologías de Google Cloud y conecta el agente con documentación interna mediante Vertex AI Search y un sistema RAG. También incorpora modelos de Gemini para habilitar interacciones naturales.

Los resultados publicados por Google Cloud son relevantes.

El caso también contempla una estrategia multicanal que incluye voz, web, Microsoft Teams y WhatsApp.

Lo interesante no es solamente la tecnología.

Es el problema que la tecnología resuelve.

Falabella identificó un proceso que generaba fricción, lo estructuró y posteriormente utilizó IA para reducir tiempos, mejorar la calidad de la información y automatizar parte del flujo.

Ese enfoque es trasladable a empresas de cualquier tamaño.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Falabella

Una empresa B2B no necesita desarrollar un sistema equivalente a TARS para extraer una lección útil.

Puede comenzar identificando procesos repetitivos.

Puede tratarse de consultas comerciales, clasificación de leads, soporte interno, documentación técnica, generación de reportes, búsqueda de información o atención de solicitudes.

El proceso recomendado es sencillo:

1. Identificar una tarea repetitiva.

2. Medir cuánto tiempo consume.

3. Identificar qué información necesita.

4. Determinar qué parte puede automatizarse.

5. Definir qué debe revisar una persona.

6. Ejecutar un piloto.

7. Medir resultados.

8. Documentar el aprendizaje.

9. Escalar solamente si existe valor.

La IA debería comenzar por un problema empresarial, no por una herramienta.

Caso Banco de Chile: IA generativa como estrategia corporativa

Banco de Chile anunció el 16 de octubre de 2025 una alianza estratégica con Microsoft para acelerar su innovación tecnológica.

El acuerdo contempla tres áreas: inteligencia artificial generativa, automatización de procesos y plataformas de desarrollo Low Code.

En materia de IA generativa, el banco comunicó la adopción de Microsoft 365 Copilot y objetivos relacionados con productividad, experiencia de los colaboradores, atención al cliente, análisis predictivo, simulaciones y minería de conocimiento.

La institución informó que cerca de 12.000 personas tuvieron acceso a Copilot Chat.

Además, 150 colaboradores de distintas áreas desarrollaron soluciones Low Code que posteriormente fueron implementadas en sus actividades diarias.

Entre los ejemplos comunicados aparecen aplicaciones para activar alertas y correos automáticos, registros de ingresos y salidas, análisis de riesgo para clientes de los sectores frutícola y ganadero y optimización de procesos de Personas y Organización.

El caso muestra una evolución importante: la IA deja de ser una herramienta aislada de un equipo de innovación y comienza a convertirse en una capacidad transversal de la organización.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Banco de Chile

La adopción de IA no es solamente una decisión tecnológica.

También involucra gobierno, capacitación, seguridad, cultura y gestión del cambio.

Una empresa B2B debería definir:

• Quién puede utilizar IA.

• Qué información puede introducirse.

• Qué información es confidencial.

• Qué procesos pueden automatizarse.

• Qué resultados deben ser revisados.

• Qué herramientas están autorizadas.

• Cómo se medirán los resultados.

Una empresa mediana no necesita replicar la infraestructura de un banco.

Puede adoptar la misma lógica a una escala proporcional.

Caso Transbank: asistentes conversacionales

Transbank también ha desarrollado iniciativas relacionadas con inteligencia artificial generativa.

La compañía comunicó una implementación de un asistente conversacional orientado a sus colaboradores, desarrollado junto con AWS, coreDevX y Deloitte.

El objetivo era mejorar la productividad y aumentar la velocidad de respuesta frente a consultas de clientes y colaboradores.

El caso resulta especialmente interesante para empresas B2B porque muestra cómo una organización puede transformar su conocimiento interno en una interfaz conversacional.

Muchas compañías tienen grandes cantidades de información.

El problema es que esa información está dispersa.

• Manuales.

• Procedimientos.

• Políticas.

• Documentación técnica.

• Preguntas frecuentes.

• Bases de conocimiento.

• Presentaciones.

• Información comercial.

La inteligencia artificial puede convertirse en una nueva interfaz para acceder a ese conocimiento.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Transbank

Antes de pensar en producir más contenido, una empresa debería preguntarse cuánto conocimiento ya posee.

Después debería determinar si ese conocimiento está organizado y puede ser utilizado fácilmente.

Un proceso razonable es:

1. Identificar documentación relevante.

2. Eliminar información obsoleta.

3. Ordenar las fuentes.

4. Definir responsables.

5. Crear una base de conocimiento.

6. Identificar preguntas recurrentes.

7. Evaluar qué consultas puede resolver IA.

8. Mantener supervisión humana para los casos sensibles.

La oportunidad no está solamente en generar información nueva.

También está en hacer utilizable el conocimiento existente.

Caso Arauco: agentes especializados para procesos legales

Arauco aparece entre las organizaciones chilenas que están avanzando en el uso de agentes de inteligencia artificial.

Forbes Chile informó que la compañía está utilizando Agentspace para desarrollar agentes destinados a procesos y análisis complejos del equipo legal.

Según la publicación, los abogados cuentan con hasta ocho agentes creados de acuerdo con sus necesidades específicas.

El caso es relevante porque demuestra que la IA generativa no tiene que limitarse a experiencias dirigidas al consumidor.

También puede convertirse en una herramienta especializada para profesionales.

Puede utilizarse para:

• Análisis documental.

• Investigación.

• Revisión de información.

• Compliance.

• Contratos.

• Soporte técnico.

• Análisis de datos.

• Preparación de documentos.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Arauco

La especialización puede ser más útil que intentar crear un único sistema que responda absolutamente todo.

Un agente diseñado para un problema concreto puede trabajar con información, reglas y objetivos más definidos.

Una empresa B2B podría desarrollar agentes especializados para:

• Ventas.

• Soporte.

• Investigación.

• Documentación.

• Recursos humanos.

• Análisis contractual.

• Atención.

• Operaciones.

La pregunta debería ser:

"¿Qué proceso profesional específico puede mejorar con IA?"

No:

"¿Cómo podemos poner IA en toda la empresa?"

Caso Cencosud: IA aplicada a la experiencia de compra

Cencosud también aparece entre las empresas chilenas que están utilizando inteligencia artificial en experiencias relacionadas con clientes.

Forbes Chile informó que la compañía está utilizando IA para disponer de un asistente de ventas dentro de su aplicación.

El sistema está conectado con su catálogo de productos y ayuda a los clientes a encontrar rápidamente lo que buscan, además de ofrecer recomendaciones personalizadas.

Aquí la IA cumple una función diferente.

No se limita a mejorar la productividad interna.

Se convierte en una interfaz de descubrimiento.

El cliente puede expresar una necesidad y el sistema puede ayudar a encontrar una solución.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Cencosud

Las empresas B2B también pueden aplicar esta lógica.

Un comprador puede preguntar:

• ¿Qué servicio necesito?

• ¿Qué solución es adecuada para mi empresa?

• ¿Qué diferencia existe entre estas alternativas?

• ¿Qué producto corresponde a una empresa de determinado tamaño?

• ¿Qué opción cumple determinados requisitos?

Para responder correctamente, una empresa necesita tener información completa y estructurada sobre sus productos, servicios, industrias, características y casos de uso.

Aquí existe una conexión directa entre contenido, catálogo, experiencia digital y búsqueda generativa.

Caso Copec: cuando la empresa también piensa en cómo la interpreta la IA

Copec es probablemente uno de los casos más interesantes para analizar desde la perspectiva de GEO.

La compañía está utilizando inteligencia artificial en sus procesos internos. Forbes Chile informó que más de la mitad de los 1.600 colaboradores considerados en el caso estaban incorporando IA en sus rutinas diarias, con especial foco en Gemini, que registraba más de 20.000 interacciones mensuales.

Pero existe otra iniciativa todavía más relevante para SEO, AEO y GEO.

Copec publicó una página denominada "Información Oficial de Copec".

La propia empresa explica que esta página contiene información verificada y estructurada para ser interpretada correctamente por plataformas generativas, motores de respuesta y agentes de IA como ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, AI Overviews y AI Mode de Google.

La página organiza información corporativa de forma explícita.

Incluye:

• Nombre.

• Categoría.

• Ubicación.

• Historia.

• Propiedad.

• Presidente del directorio.

• Gerente general.

• Líneas de negocio.

• Presencia geográfica.

• Filiales.

• Reconocimientos.

• Señales de confianza.

Este caso marca una diferencia importante.

Copec no solamente está utilizando inteligencia artificial.

También está pensando en cómo los sistemas generativos pueden interpretar su identidad corporativa.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Copec

Una empresa debería preguntarse si su sitio web permite responder preguntas básicas sobre ella sin obligar al usuario o a un sistema de IA a reconstruir información desde distintas páginas.

Por ejemplo:

• ¿Qué hace la empresa?

• ¿Dónde opera?

• ¿Qué servicios ofrece?

• ¿En qué industrias trabaja?

• ¿Quiénes son sus principales ejecutivos?

• ¿Quiénes son sus expertos?

• ¿Qué experiencia tiene?

• ¿Qué casos puede demostrar?

• ¿Qué información es oficial?

• ¿Qué fuentes externas respaldan sus afirmaciones?

Una página corporativa estructurada puede ser uno de los activos más sencillos para fortalecer la comprensión de una empresa.

Caso Caja Los Andes: adopción de Gemini

Caja Los Andes también forma parte de los casos chilenos relacionados con adopción empresarial de IA.

Forbes Chile informó que la organización integró inteligencia artificial mediante Google Workspace con Gemini para impulsar la productividad de más de 2.000 colaboradores.

La compañía también estaba explorando Vertex AI como plataforma para desarrollar soluciones y agentes de inteligencia artificial.

El caso muestra una dimensión que muchas empresas subestiman.

La adopción de IA necesita convertirse en una capacidad interna.

No basta con contratar una herramienta.

Los equipos necesitan aprender a utilizarla correctamente, entender sus limitaciones y saber qué tareas pueden delegarse y cuáles requieren criterio profesional.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Caja Los Andes

Una estrategia de adopción puede comenzar con capacitación y experimentación controlada.

Las empresas pueden:

• Identificar casos de uso.

• Capacitar equipos.

• Crear buenas prácticas.

• Establecer reglas.

• Medir adopción.

• Compartir aprendizajes.

• Identificar procesos de alto impacto.

• Escalar las iniciativas que demuestren resultados.

La ventaja competitiva no está necesariamente en tener acceso a una herramienta.

Está en conseguir que los equipos sepan utilizarla mejor.

Caso Consorcio: IA generativa aplicada al aseguramiento de calidad

Consorcio desarrolló junto a TINET una solución de inteligencia artificial generativa para automatizar pruebas de calidad de productos digitales.

El proyecto fue presentado públicamente como una experiencia de aplicación de IA generativa en Chile.

La solución puede interpretar los puntos de calidad que deben comprobarse, ejecutar pruebas en paralelo en diferentes navegadores y resoluciones y generar informes con evidencia.

En el caso comunicado por Diario Financiero, Consorcio reportó que la IA fue 17 veces más rápida que sus ingenieros de QA y alcanzó una efectividad del 100% en las pruebas realizadas.

Estas cifras deben interpretarse dentro del contexto específico del proyecto y su metodología. No significan que cualquier sistema de IA sea automáticamente 17 veces más rápido que un profesional de QA.

Este detalle es importante para la comunicación corporativa de proyectos de inteligencia artificial.

Un buen caso no debería limitarse a publicar una cifra llamativa.

Debe explicar qué se midió, cómo se midió y bajo qué condiciones.

Qué puede aprender una empresa B2B del caso Consorcio

La inteligencia artificial puede aumentar la capacidad de equipos especializados sin eliminar necesariamente el conocimiento humano.

Puede utilizarse para:

• Automatizar pruebas.

• Ejecutar procesos en paralelo.

• Generar evidencia.

• Identificar errores.

• Acelerar análisis.

• Liberar tiempo de profesionales.

Esta lógica puede trasladarse a numerosas industrias B2B.

El objetivo no debería ser reemplazar indiscriminadamente tareas humanas.

Debería ser identificar qué partes de un proceso pueden automatizarse sin deteriorar calidad, seguridad o criterio profesional.

Caso Coca-Cola Andina: tecnología, datos e infraestructura

Coca-Cola Andina también aparece entre los casos empresariales chilenos relacionados con transformación tecnológica e inteligencia artificial.

Forbes Chile informó que la compañía migró su infraestructura tecnológica a Google Cloud en colaboración con TIVIT y consolidó nueve centros de datos en una arquitectura de nube.

Este caso permite entender una dimensión que a menudo queda fuera de la conversación sobre IA generativa.

La inteligencia artificial necesita infraestructura.

También necesita datos.

También necesita arquitectura tecnológica.

También necesita procesos capaces de entregar información de calidad.

Por eso, una estrategia de IA no debería comenzar necesariamente con la elección de un modelo.

Debería comenzar con la pregunta:

"¿Tenemos los datos, procesos y sistemas necesarios para que esta tecnología genere valor?"

Qué tienen en común estos casos

Aunque las empresas pertenecen a sectores diferentes, existen patrones claros.

La tecnología es solamente una parte de la ecuación.

El valor aparece cuando se conecta con un proceso empresarial.

Qué pueden aprender las empresas B2B chilenas

Una empresa mediana no necesita replicar la infraestructura de Falabella, Banco de Chile o Cencosud.

Puede aplicar la misma lógica a una escala mucho menor.

La mejor estrategia suele comenzar con un problema específico.

Una empresa puede elegir un proceso que consuma muchas horas, tenga información estructurada y permita medir resultados.

Después puede construir un piloto.

Por ejemplo:

1. Identificar el proceso.

2. Definir el problema.

3. Medir el punto de partida.

4. Identificar la información necesaria.

5. Elegir la tecnología.

6. Definir controles humanos.

7. Ejecutar el piloto.

8. Medir resultados.

9. Documentar el caso.

10. Decidir si conviene escalar.

Este último punto tiene una importancia especial para comunicación y marketing.

Cada proyecto de IA que produce un aprendizaje real puede convertirse en un activo de autoridad.

De utilizar IA a ser visible para la IA

Una empresa puede utilizar inteligencia artificial de manera avanzada internamente y, al mismo tiempo, ser prácticamente invisible cuando un potencial cliente pregunta a ChatGPT o Perplexity por empresas de su categoría.

Son problemas diferentes.

Para una empresa B2B, estas capas deberían comenzar a trabajar juntas.

Cómo optimizar una empresa B2B para ChatGPT y Perplexity

No existe una fórmula que garantice una mención en ChatGPT o Perplexity.

Tampoco existe un "truco GEO" que permita saltarse los fundamentos de SEO y autoridad.

La estrategia consiste en construir una presencia digital clara y verificable.

Una empresa debería tener:

• Identidad corporativa clara.

• Categoría definida.

• Servicios bien explicados.

• Expertos identificables.

• Contenido especializado.

• Casos reales.

• Datos propios.

• Menciones externas.

• Información actualizada.

• Arquitectura web correcta.

• Enlaces internos.

• Datos estructurados pertinentes.

OpenAI señala que los sitios públicos pueden aparecer en ChatGPT Search y recomienda permitir el rastreo de OAI-SearchBot.

Perplexity también documenta sus crawlers y las condiciones relacionadas con el acceso de sus sistemas a los sitios web.

El acceso técnico no garantiza una aparición.

Es simplemente una condición necesaria para que el contenido pueda ser descubierto.

El papel del contenido en GEO

Una empresa B2B que quiera ser visible en motores generativos debería dejar de pensar exclusivamente en keywords y comenzar a pensar en preguntas.

Por ejemplo, una empresa chilena de ciberseguridad podría construir contenido alrededor de:

• Qué es la ciberseguridad industrial.

• Cómo evaluar el riesgo.

• Cuánto cuesta un programa de ciberseguridad.

• Cómo seleccionar un proveedor.

• Qué errores son frecuentes.

• Qué soluciones existen.

• Cómo preparar una auditoría.

• Qué regulaciones deben considerarse.

• Qué resultados puede esperar una empresa.

• Qué experiencia tiene el proveedor.

Una estrategia así tiene una doble función.

Ayuda al comprador.

Y crea un cuerpo de información que permite comprender mejor la experiencia y especialización de la empresa.

El valor de los datos propios

Los datos originales son uno de los activos editoriales más difíciles de sustituir.

Una empresa puede publicar otro artículo genérico sobre inteligencia artificial.

O puede publicar un estudio propio sobre cómo empresas chilenas están utilizando IA generativa.

El segundo contenido tiene una capacidad muy superior para convertirse en referencia.

Una empresa B2B puede crear:

• Benchmark sectorial.

• Encuesta anual.

• Índice de madurez.

• Estudio de mercado.

• Informe de tendencias.

• Análisis de datos propios.

• Casos agregados.

• Observatorio sectorial.

La clave es que los datos sean reales y que la metodología esté documentada.

El papel de los expertos y referentes

La autoridad B2B también se construye alrededor de personas.

Un CEO, CTO, gerente de marketing, abogado, ingeniero o consultor puede convertirse en un referente asociado a determinados temas.

Para construir esa asociación conviene trabajar:

• Perfil profesional.

• Biografía.

• Especialidades.

• Artículos firmados.

• Entrevistas.

• Opiniones.

• Conferencias.

• Podcasts.

• Casos.

• Publicaciones.

El objetivo no es convertir a todos los ejecutivos en influencers.

Es conseguir que el mercado pueda identificar quién sabe sobre qué.

Para los motores generativos, esta claridad también ayuda a construir contexto alrededor de una entidad.

El papel de las relaciones públicas

Una empresa no construye toda su autoridad hablando exclusivamente de sí misma.

Los medios, asociaciones, universidades, eventos, publicaciones sectoriales y entrevistas proporcionan contexto externo.

Una estrategia de PR orientada a autoridad puede trabajar:

• Entrevistas.

• Artículos de opinión.

• Estudios.

• Vocerías.

• Análisis de tendencias.

• Comentarios de expertos.

• Casos empresariales.

• Participación en eventos.

• Podcasts.

• Publicaciones sectoriales.

La prioridad no debería ser conseguir menciones por volumen.

Debería ser conseguir presencia en fuentes relevantes para la categoría.

Una entrevista de un ejecutivo en un medio económico puede aportar reputación, reconocimiento, autoridad temática, visibilidad y una fuente externa que ayude a contextualizar a la empresa.

Cómo medir la visibilidad generativa

Una estrategia GEO necesita medición.

El primer paso consiste en crear un conjunto de preguntas relevantes para el negocio.

Por ejemplo:

• ¿Cuáles son las mejores empresas de comunicación B2B en Chile?

• ¿Qué agencias de PR existen en Chile?

• ¿Qué empresas ofrecen servicios de SEO B2B en Chile?

• ¿Qué consultoras tienen experiencia en inteligencia artificial?

• ¿Qué empresas ayudan a posicionar ejecutivos en Chile?

• ¿Qué proveedores existen para determinada solución?

Después se registran los resultados.

Estas consultas deberían repetirse periódicamente.

El objetivo no es obsesionarse con una posición concreta.

Es identificar tendencias.

Errores frecuentes de las empresas chilenas frente a la IA generativa

El primer error es confundir utilización de IA con visibilidad en IA.

Una empresa puede utilizar Gemini, Copilot o ChatGPT todos los días y seguir sin aparecer en respuestas generativas sobre su industria.

El segundo error es producir contenido genérico en grandes cantidades.

La cantidad no sustituye experiencia, autoridad ni información original.

Google recomienda crear contenido útil, fiable y orientado a las personas, y sus directrices sobre experiencias de IA mantienen la importancia de las buenas prácticas de contenido y SEO.

El tercer error es no trabajar la autoridad externa.

Un sitio corporativo puede estar muy bien construido y tener poca presencia fuera de su propio dominio.

El cuarto error es no identificar a los expertos.

En B2B, la experiencia suele estar asociada a personas concretas.

El quinto error es no documentar los casos.

Una empresa que utiliza IA pero no explica qué problema resolvió, cómo lo implementó y qué aprendió pierde una oportunidad para demostrar experiencia.

El sexto error es publicar resultados sin contexto.

Una afirmación como "la IA es 17 veces más rápida" solamente tiene sentido si se explica qué proceso fue medido, bajo qué condiciones y con qué metodología.

Proceso recomendado para una empresa B2B chilena

1. Auditar cómo aparece actualmente la empresa en Google, ChatGPT, Perplexity y Gemini.

2. Identificar las categorías comerciales prioritarias.

3. Crear una lista de preguntas que realizan los potenciales clientes.

4. Analizar qué empresas aparecen actualmente en esas respuestas.

5. Identificar las fuentes utilizadas por los motores generativos.

6. Auditar el sitio web.

7. Revisar rastreo e indexabilidad.

8. Crear páginas especializadas.

9. Desarrollar contenido que responda preguntas reales.

10. Documentar casos de éxito.

11. Crear perfiles de expertos.

12. Publicar estudios y datos propios.

13. Desarrollar una estrategia de PR.

14. Conseguir menciones externas relevantes.

15. Medir nuevamente la visibilidad.

16. Corregir las áreas donde la empresa continúa ausente.

Checklist para empresas B2B

Estrategia de IA

• Existe un caso de uso prioritario.

• El problema empresarial está definido.

• Existen métricas.

• Hay responsables internos.

• Existe supervisión humana.

• Se han definido reglas de seguridad.

• El proyecto puede escalar.

Visibilidad en IA

• La empresa tiene una identidad digital clara.

• La categoría está definida.

• Los servicios están explicados.

• Los expertos están identificados.

• Existen contenidos especializados.

• Existen casos.

• Existen datos propios.

• La empresa aparece en fuentes externas relevantes.

• Se monitoriza ChatGPT.

• Se monitoriza Perplexity.

• Se monitoriza Gemini.

SEO técnico

• Googlebot puede rastrear el sitio.

• OAI-SearchBot no está bloqueado.

• PerplexityBot no está bloqueado.

• Existe sitemap XML.

• Las páginas importantes son indexables.

• Existe una arquitectura clara.

• Hay enlaces internos.

• Los datos estructurados representan información real.

Preguntas frecuentes

¿Qué empresas chilenas ya utilizan inteligencia artificial generativa?

Existen múltiples casos documentados públicamente. Entre ellos aparecen Falabella, Banco de Chile, Transbank, Arauco, Cencosud, Copec, Caja Los Andes y Consorcio. Las aplicaciones abarcan agentes, asistentes, productividad, atención, análisis, aseguramiento de calidad y procesos especializados.

¿Falabella utiliza IA generativa?

Sí. Google Cloud documenta el caso de TARS, un agente de IA utilizado para gestionar incidentes. El caso reporta más de 22.000 tickets creados a través del agente, una reducción del 33% en la creación de tickets por agentes humanos y una reducción del tiempo promedio de creación de 16 a 4 minutos.

¿Banco de Chile está utilizando IA generativa?

Sí. Banco de Chile anunció en 2025 una alianza estratégica con Microsoft que contempla inteligencia artificial generativa, automatización y Low Code. El acuerdo incluye la adopción de Microsoft 365 Copilot y el banco informó que cerca de 12.000 personas tuvieron acceso a Copilot Chat.

¿Qué hizo Transbank con IA generativa?

Transbank implementó un asistente conversacional con IA generativa para sus colaboradores. El proyecto fue desarrollado junto con AWS, coreDevX y Deloitte y buscaba aumentar la productividad y mejorar la velocidad de respuesta.

¿Cómo utiliza IA Arauco?

Forbes Chile informó que Arauco está utilizando Agentspace para desarrollar agentes orientados a procesos y análisis complejos del área legal. El caso contempla agentes creados de acuerdo con las necesidades específicas de los abogados.

¿Cencosud utiliza IA para sus clientes?

Sí. Forbes Chile informó que Cencosud utiliza IA para disponer de un asistente de ventas dentro de su aplicación, conectado con su catálogo de productos para ayudar a los clientes a encontrar productos y recibir recomendaciones personalizadas.

¿Cómo utiliza IA Copec?

Copec utiliza IA en productividad y también ha desarrollado una estrategia explícita de estructuración de información corporativa para plataformas generativas. Forbes Chile informó sobre el uso de Gemini entre sus colaboradores, mientras que Copec mantiene una página de información oficial diseñada para que sistemas como ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude puedan interpretar información corporativa estructurada.

¿Caja Los Andes utiliza Gemini?

Sí. Forbes Chile informó que Caja Los Andes integró Gemini mediante Google Workspace para impulsar la productividad de más de 2.000 colaboradores y que exploraba Vertex AI para desarrollar soluciones y agentes.

¿Consorcio utiliza IA generativa?

Sí. Consorcio desarrolló junto a TINET una solución de IA generativa para aseguramiento de calidad de productos digitales. La compañía comunicó resultados de velocidad y efectividad correspondientes al caso específico desarrollado.

¿Coca-Cola Andina utiliza inteligencia artificial?

Coca-Cola Andina aparece entre las empresas chilenas presentadas públicamente en casos de transformación tecnológica e inteligencia artificial. Forbes Chile informó además sobre su migración de infraestructura tecnológica a Google Cloud junto con TIVIT y la consolidación de nueve centros de datos en una arquitectura de nube.

¿Qué diferencia existe entre utilizar IA y optimizar para IA?

Utilizar IA significa incorporar inteligencia artificial a productos, procesos o equipos. Optimizar para IA significa estructurar la información y la presencia digital de una empresa para facilitar que sistemas generativos puedan encontrarla, comprenderla, citarla o recomendarla.

¿Qué es GEO?

GEO, o Generative Engine Optimization, describe un conjunto de prácticas destinadas a mejorar la presencia de una marca, contenido o entidad en experiencias de búsqueda generativa. Incluye contenido, autoridad, estructura, accesibilidad técnica y presencia externa.

¿Las empresas chilenas ya están optimizando sus sitios para ChatGPT?

Existen señales concretas de esta evolución. El ejemplo público más explícito es Copec, cuya página de información oficial declara que está estructurada para ser interpretada por plataformas generativas, motores de respuesta y agentes de IA. Esto no significa que todas las empresas chilenas que utilizan IA estén desarrollando una estrategia GEO sistemática.

¿Por qué estos casos son importantes para el marketing B2B?

Porque demuestran que la IA ya está conectándose con procesos reales de negocio en Chile. Para marketing B2B, esto abre una segunda oportunidad: convertir esos proyectos en casos, contenidos, estudios y conocimiento especializado que pueda reforzar la autoridad de la empresa ante clientes, buscadores y motores generativos.

¿Cómo puede una empresa pequeña competir con grandes compañías en IA?

No necesita replicar la infraestructura de un banco o retailer. Puede comenzar con un problema específico, un proceso repetitivo y una métrica clara. En paralelo, puede construir visibilidad mediante contenido especializado, casos, expertos, SEO, relaciones públicas y autoridad digital.

¿Qué debería hacer una empresa chilena antes de invertir en GEO?

Primero debería resolver los fundamentos: identidad corporativa clara, arquitectura web, indexabilidad, contenido especializado, perfiles de expertos y autoridad externa. Después puede crear un conjunto de preguntas estratégicas y medir cómo aparece frente a sus competidores en ChatGPT, Perplexity y otros motores generativos.

Conclusión

Los casos documentados en Chile muestran que la inteligencia artificial generativa ya está pasando de la experimentación a procesos concretos de negocio.

Falabella la utiliza para gestionar incidentes. Banco de Chile está incorporando IA generativa y Copilot dentro de una estrategia tecnológica más amplia. Transbank desarrolló un asistente conversacional. Arauco utiliza agentes especializados para procesos legales. Cencosud incorpora IA a la experiencia de compra. Copec avanza en productividad, atención y estructuración de información corporativa para sistemas generativos. Caja Los Andes impulsa la adopción de Gemini y Consorcio utiliza IA en aseguramiento de calidad.

Pero existe una segunda lectura que las empresas B2B deberían considerar.

Utilizar IA no es lo mismo que ser visible para la IA.

Una empresa puede tener agentes, copilotos, automatizaciones y asistentes internos y seguir sin aparecer cuando un potencial cliente pregunta a ChatGPT, Perplexity o Gemini quiénes son los mejores proveedores de una determinada categoría en Chile.

Ahí comienza el siguiente desafío.

La empresa necesita convertir su experiencia en conocimiento público, estructurado y verificable.

Eso significa crear contenido especializado, documentar casos, publicar datos propios, posicionar expertos, construir autoridad mediante medios y relaciones públicas, mantener una arquitectura web sólida y facilitar que los motores de búsqueda y los sistemas generativos puedan comprender la información.

La oportunidad para las empresas B2B chilenas no consiste en copiar las herramientas utilizadas por las grandes corporaciones.

Consiste en aprender de su lógica.

Identificar problemas concretos. Aplicar tecnología donde exista valor. Medir resultados. Documentar la experiencia. Convertir esa experiencia en conocimiento. Y hacer que ese conocimiento sea visible.

La inteligencia artificial ya está transformando la forma en que las empresas chilenas trabajan, venden, gestionan información y construyen nuevas experiencias. El siguiente desafío es conseguir que sus marcas, expertos y conocimientos también sean visibles cuando sus clientes utilizan inteligencia artificial para investigar.

En Agencia Presse trabajamos comunicación corporativa, gestión de prensa, contenidos B2B, posicionamiento de referentes y autoridad digital para ayudar a las empresas a construir una presencia que tenga valor para periodistas, clientes, buscadores y motores de respuesta.

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Fuentes externas

Google Cloud — Caso de éxito Grupo Falabella: Google Cloud: Grupo Falabella y TARS

Banco de Chile — Alianza estratégica con Microsoft en inteligencia artificial: Banco de Chile: alianza con Microsoft

Forbes Chile — Casos de empresas chilenas utilizando inteligencia artificial: Forbes Chile: empresas chilenas e inteligencia artificial

Copec — Información oficial estructurada para plataformas generativas: Copec: Información Oficial