Una crisis de marca tradicionalmente seguía un camino predecible: una chispa inicial, cobertura mediática, una respuesta y su eventual desaparición. Sin embargo, en la era de la IA, este enfoque está obsoleto, como lo demuestra la reciente controversia con Campbell’s Soup. Después de que una supuesta declaración de un ejecutivo se viralizara, la reacción fue rápida y medible. Más allá de los medios tradicionales, plataformas de IA y motores de búsqueda amplificaron rápidamente la narrativa, ampliando su alcance e impacto. Este incidente resalta una nueva realidad en la gestión de crisis: la IA suele ser la fuente principal de información, lo que provoca que las historias negativas se difundan más rápido, persistan más tiempo y, en ocasiones, se acepten como la "verdad" por audiencias clave como empleados, accionistas y clientes. Plantea una pregunta vital para las marcas: ¿cómo responder cuando los algoritmos moldean las narrativas más rápido de lo que tú puedes? En noviembre, una demanda alegó que un ejecutivo de Campbell’s desacreditó los productos de la compañía, calificándolos como "alimentos altamente [procesados]" para "personas pobres, " afirmó que la marca utilizaba "carne bioingenierizada" y realizó comentarios despectivos sobre empleados. Tras esto, el análisis de Terakeet indicó un aumento hasta un 70% en el sentimiento negativo en las noticias, con narrativas dañinas dominando los resultados de búsqueda en la primera página. Cualquier persona que buscara sobre la marca o productos de Campbell’s encontró esta historia destacada en funciones de Google como el feed de noticias, "People Also Ask" y Resúmenes de IA, borrando de un plumazo años de esfuerzos de marketing. El mayor riesgo de la IA radica en su tendencia a favorecer contenido negativo; las historias sensacionalistas obtienen una atención desproporcionada y se refuerzan rápidamente en las plataformas. Esto fue evidente a medida que la cobertura se difundía en medios sociales y tradicionales, inundando nuevos contenidos que los sistemas de IA ingerían y amplificaban. La historia también incrementó las búsquedas relacionadas con "carne impresa en 3D" y cuestionamientos sobre el uso de carne real por parte de Campbell’s. La IA generativa no corrigió los malentendidos; en cambio, destacó fragmentos de contexto del sitio web de Campbell's que mencionaban "pollo mecanicamente separado, " confundiendo aún más al público. Este daño reputacional va más allá de los titulares. La confianza del consumidor disminuyó ante preocupaciones sobre la integridad de los productos, y las acciones de Campbell’s cayeron un 7, 3%, lo que representa una pérdida de 684 millones de dólares en capitalización de mercado, según Terakeet. Además, surgieron llamados a boicotear la marca en respuesta a las declaraciones del ejecutivo, evidenciando cómo el comportamiento de la dirección impacta directamente en la lealtad del consumidor. Adicionalmente, el efecto dominó amenaza la atracción de talento y la marca empleadora. El despido del empleado que grabó las declaraciones y la demanda posterior añaden riesgo reputacional, influyendo en la percepción de la cultura empresarial, la responsabilidad de liderazgo y la seguridad psicológica, afectando reclutamiento y retención. En respuesta, Campbell’s emitió declaraciones formales y un comunicado de prensa que reafirmaban la autenticidad de sus productos.

Esto ayudó a reintroducir los hechos, con signos emergentes de que los sistemas de IA estaban haciendo referencia a las aclaraciones. Sin embargo, esto por sí solo no puede restablecer completamente la narrativa online dominante. Una vez que la controversia impregna las noticias, las redes sociales y los motores de búsqueda, se vuelve parte del volumen de datos en los que se basa la IA, dificultando la corrección de la percepción después del evento. Lo ideal sería que Campbell’s hubiera fortalecido proactivamente su presencia y narrativa en los buscadores antes de la crisis, mediante la publicación de contenidos autorizados y aclaratorios que construyeran una base sólida. Las marcas con activos digitales propios fuertes crean una especie de firewall protector contra malas interpretaciones cuando surge un escrutinio. Resultados de búsqueda en la primera página reforzados con contenido creíble y controlado por la marca hacen que las historias negativas sean menos visibles y menos persistentes tras la caída de la atención mediática. Aunque no eliminan el riesgo por completo, estas estrategias reducen la duración y volumen de la controversia online. El monitoreo continuo de la representación de la marca en plataformas de IA generativa como ChatGPT, Gemini y Perplexity es igualmente crucial. A medida que los consumidores usan cada vez más estas herramientas para informarse y contextualizar, garantizar que los resúmenes generados por IA sean precisos se vuelve esencial para la gestión de la reputación. La experiencia de Campbell’s ejemplifica un cambio más amplio en la conformación de la reputación de marca. En un panorama donde los motores de búsqueda, las redes sociales y la IA colectivamente moldean la percepción pública, las marcas ya no pueden confiar en corregir narrativas solo después de que se han formado. El éxito futuro pertenece a las marcas que consideran la visibilidad y la reputación como activos estratégicos, invirtiendo desde temprano en claridad narrativa online, dominio en búsquedas y un sentimiento positivo en IA. Una vez que una historia se arraiga, la pregunta clave no es si influirá en la IA, sino cuán efectivamente la marca puede moldear de manera constante el contenido generado por IA.