¿Qué marcas recomienda la inteligencia artificial en Uruguay?
En 24 de los 35 rubros analizados (69%), la marca más recomendada por la IA es uruguaya: Antel en telecomunicaciones, PedidosYa en delivery, Farmashop en farmacias. En los 11 restantes lidera una extranjera, y un 21.2% de las respuestas no cita ninguna marca uruguaya verificada.
11.277 respuestas de ChatGPT, Gemini y Google AI Mode. 692 preguntas de compra reales. 35 rubros. Dos mediciones (24 de agosto y 1 de setiembre de 2026).
Romina Zelayes, AuraMetrics · Setiembre de 2026
Resumen ejecutivo
Cuando alguien le pregunta a la IA qué banco, mutualista o supermercado elegir, la IA no devuelve diez resultados como un buscador: recomienda dos o tres nombres. Este estudio midió cuáles son esos nombres en Uruguay, con 692 preguntas de compra reales repetidas contra los tres sistemas más usados del país. Uruguay es el país de Sudamérica con mayor difusión de IA generativa según el Microsoft AI Economy Institute, y 1 de cada 4 uruguayos ya usa herramientas de IA a diario o con bastante frecuencia según Equipos Consultores (julio 2026).
- 1. El liderazgo local, rubro por rubro — en 24 de 35 rubros (69%) la marca más recomendada es uruguaya.
- 2. El vacío de recomendación — un 21.2% de las respuestas no cita ninguna marca uruguaya verificada; en turismo y hotelería, el 34.5% no nombra ninguna empresa.
- 3. Huella digital, no participación de mercado — la IA refleja presencia en la web, no el tamaño real de las empresas: la UCU encabeza universidades por encima de la Udelar.
- 4. Tres sistemas, tres criterios — los tres modelos coinciden en su primera recomendación solo en 10 de 35 rubros (29%).
- 5. Recomendaciones fantasma — la IA sigue recomendando 4 empresas que no operan en Uruguay, Uber Eats entre ellas.
El estudio se actualiza mensualmente. Entre las dos primeras mediciones ya hubo variaciones importantes en varios rubros; con dos puntos en el tiempo se reportan como observación, no como tendencia. La serie mensual dirá cuáles se consolidan.
Hallazgo 1: el liderazgo local, rubro por rubro
En 24 de 35 rubros la primera marca es uruguaya. Los liderazgos locales más contundentes:
| Rubro | Líder | Share | Coinciden los 3 modelos |
|---|---|---|---|
| Telecomunicaciones | Antel | 42.4% | Sí |
| Delivery | PedidosYa | 35% | No |
| AFAP | República AFAP | 32.1% | Sí |
| Farmacias | Farmashop | 31.2% | No |
| Emergencias móviles | SEMM | 30% | No |
| Supermercados | Tienda Inglesa | 26.8% | No |
| Universidades | Udelar | 24.1% | No |
| Salud y mutualistas | CASMU | 18.8% | No |
| Coworking y oficinas | Sinergia | 15.5% | Sí |
| Consumo masivo | Canarias | 15.5% | Sí |
Los 11 rubros con líder extranjero: Bancos (Santander, ES), Automotriz (BYD, CN), Flotas y vehículos eléctricos (BYD, CN), E-commerce y marketplaces (Mercado Libre, AR), Seguros (Mapfre, ES), Gestión patrimonial (Santander, ES), Hogar y construcción (Sodimac, CL), Inmobiliario (Mercado Libre, AR), Agro y agrotech (Albor, AR), Turismo y hotelería (Hyatt Centric Montevideo, US), Tecnología y electrónica (Mercado Libre, AR).
La lectura: donde existe una marca uruguaya fuerte en la web, la IA la encuentra y la recomienda primero. Donde el rubro es de plataformas regionales o de importadores, la conversación la ganan los de afuera.
Hallazgo 2: el vacío de recomendación
No todas las preguntas reciben una marca como respuesta. El estudio clasifica cada respuesta en tres estados: cita al menos una marca uruguaya verificada, cita marcas pero ninguna uruguaya, o no cita ninguna marca verificable. Los rubros con más respuestas sin ninguna marca:
| Rubro | Sin ninguna marca | Con marca, ninguna UY |
|---|---|---|
| Turismo y hotelería | 34.5% | 4.1% |
| Inversiones inmobiliarias | 20.5% | 10.5% |
| Gestión patrimonial | 19.8% | 24.1% |
| Salud y mutualistas | 19.8% | 0% |
| Tecnología y electrónica | 19.1% | 21% |
| Colegios privados | 17.5% | 1.2% |
| Institutos de idiomas | 15.4% | 3.7% |
Y los rubros donde la IA casi siempre nombra a alguien: RRHH y headhunters (0.6% sin marca), E-commerce y marketplaces (1.2% sin marca), Couriers (3.1% sin marca), Software B2B y ciberseguridad (3.1% sin marca), Automotriz (3.7% sin marca), Telecomunicaciones (3.7% sin marca).
El patrón: el vacío es máximo en los rubros de empresas chicas y fragmentadas, donde la IA aconseja en abstracto (“compará cobertura, mirá los costos”) porque no encuentra a quién nombrar. Es exactamente el espacio que una marca puede ocupar.
La capa de origen agrega el matiz de soberanía comercial: en automotriz el 69.1% de las respuestas cita solo marcas extranjeras, en seguros el 48.8%, en flotas el 32.1%. No es un problema para el consumidor (esas marcas operan acá), pero sí es el mapa de qué conversaciones no tienen voz local.
Hallazgo 3: huella digital, no participación de mercado
Los rankings de la IA no calcan el tamaño real de las empresas. Los casos más claros:
- Universidades: Udelar 24.1%, UCU 23.5%, Universidad ORT Uruguay 16.1%, Universidad de Montevideo 15.8%, UDE 5.6%. La Udelar concentra la enorme mayoría de la matrícula del país y aparece segunda, en carrera cerrada con una universidad privada mucho menor en volumen.
- Seguros de salud privados: MP Medicina Personalizada 24.9%, por encima de aseguradoras y planes con más afiliados.
- Indumentaria: Manos del Uruguay 11.7%, por encima de Renner (10.6%) y Rotunda (6.3%). Una cooperativa artesanal con décadas de presencia web internacional le gana a las multinacionales deportivas en la conversación sobre Uruguay.
- Banca: el empate Santander, Itaú, Brou (22.5 / 20.6 / 19.1) no replica ningún ranking de activos ni de clientes; replica la intensidad de presencia digital de los tres.
La explicación es estructural: los modelos de IA responden con lo que encuentran al buscar. Contenido propio, cobertura de prensa, fichas de Google Business, reseñas y presencia en portales pesan más que la participación de mercado. Para una marca chica con buena huella digital es una oportunidad; para una institución grande con poca presencia web, un riesgo silencioso.
Hallazgo 4: tres sistemas, tres criterios
Solo en 10 de 35 rubros los tres modelos coinciden en la primera recomendación. El desacuerdo no es ruido: cada sistema tiene un sesgo propio.
El caso banca: ChatGPT corona a Santander (108 menciones contra 69 del BROU); Gemini a Itaú (67 contra 53 del BROU); Google AI Mode a Itaú por un voto (68 contra 62 del BROU). El agregado da empate técnico, pero un usuario de un solo sistema ve un líder claro, y distinto según cuál use.
Los estilos:
- ChatGPT busca activamente y tiende a citar empresas concretas, incluso chicas, con fuentes enlazadas.
- Gemini se inclina por las marcas establecidas y las categorías generales.
- Google AI Mode responde consultas locales con listados tipo Maps (nombre, dirección, reseñas), lo que le abre la puerta a pymes que los otros dos no nombran: consultoras de RRHH, automotoras de barrio, corredores de bolsa.
La consecuencia práctica: estar bien parado en un sistema no dice nada de los otros dos. Una estrategia de visibilidad en IA se mide por sistema, no en general.
Hallazgo 5: recomendaciones fantasma
La IA sigue recomendando empresas que no operan en Uruguay. Quien sigue esos consejos llega a puertas cerradas. Se señalan acá; si tienen menciones verificadas, pueden seguir apareciendo en el ranking de su rubro.
| Marca | Motivo | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Total |
|---|---|---|---|---|---|
| Uber Eats | dejó de operar en Uruguay en 2020 | 11 | 2 | 1 | 14 |
| WeWork | no tiene sedes en Uruguay | 0 | 2 | 0 | 2 |
| Casa de Galicia | cerró en Uruguay en 2022 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| Glovo | no opera en Uruguay | 0 | 0 | 0 | 0 |
El dato fino: casi todas las menciones fantasma vienen de ChatGPT, el sistema que más se apoya en conocimiento general cuando la búsqueda no le devuelve señal local fresca. Google AI Mode, pegado al índice local de Google, prácticamente no comete este error.
Los 35 rubros
Líder y share de cada rubro, corte del 1 de setiembre de 2026. El ranking completo (top 5, vacío, podio por modelo y comparación contra el corte anterior) vive en la página de cada rubro.
Metodología
El banco de preguntas. 692 prompts en 35 rubros (unos 20 por rubro), escritos como los formularía un consumidor real: “¿Cuál es la mejor mutualista de Montevideo?”, “¿Qué courier me conviene para traer compras de Estados Unidos?”, “¿Dónde estudiar ingeniería en Uruguay?”. Cada rubro combina seis intenciones: recomendación abierta, atributo, caso de uso, decisión, geográfica e informacional. El 90% de los prompts está en español rioplatense y el 10% en inglés, para medir la diferencia de idioma.
La regla que evita el sesgo de mención. 631 prompts no nombran ninguna marca, y solo sobre esos se calcula el share of voice. Los 61 restantes son comparaciones directas (“¿ORT o Universidad de Montevideo?”) que se analizan por separado y nunca suman menciones a los rankings: ninguna marca gana share por haber sido nombrada en la pregunta.
La medición. Cada prompt se corre 3 veces por modelo y por corte contra ChatGPT, Gemini y Google AI Mode, consultados vía API contra el producto real, con búsqueda activa cuando el modelo la usa, sin sesión ni historial: la respuesta por defecto que recibiría cualquier persona. El estudio mide la representación actual de las marcas en la capa de IA en la fecha del corte, no el corpus de entrenamiento ni la preferencia de los consumidores.
La verificación de marcas. Cada mención se valida contra un registro de más de mil marcas revisado a mano, con coincidencia de palabra completa y alias por marca (por ejemplo, “Banco República”, “BROU” y “brou.com.uy” cuentan como la misma entidad). Nada clasificado automáticamente sin revisión humana puede aparecer en un ranking publicado. Los rubros con menos de 100 menciones verificadas no se publican como ranking.
El vacío y el residuo, dos números distintos. El vacío es una clasificación directa por respuesta: ¿el texto cita alguna marca verificada, uruguaya o no? El residuo de extracción es otra cosa: cuánto texto sí nombra una marca del registro pero el extractor no llegó a capturarla. Ese residuo se audita cada corte con muestreo manual y se declara por rubro; el promedio general del corte 3 es 12.6 puntos, con un mínimo de 0.6 en RRHH y headhunters y un máximo de 34.5 en Turismo y hotelería. Por eso todo vacío publicado debe leerse como cota superior. El detalle por rubro:
| Rubro | Cobertura atribuida | Residuo |
|---|---|---|
| Turismo y hotelería | 65.5% | 34.5pp |
| Inversiones inmobiliarias | 73.1% | 26.9pp |
| Agro y agrotech | 76.5% | 22.9pp |
| Jurídico y contable | 77.8% | 22.2pp |
| Indumentaria | 77.8% | 21pp |
| Energías renovables | 78.4% | 20.4pp |
| Colegios privados | 80.7% | 19.3pp |
| Inmobiliario | 80.7% | 19.3pp |
| Supermercados | 80.2% | 19.2pp |
| Gestión patrimonial | 80.9% | 19.1pp |
| Tecnología y electrónica | 82.1% | 17.9pp |
| Institutos de idiomas | 83.3% | 16.7pp |
| Salud y mutualistas | 81% | 15.8pp |
| Coworking y oficinas | 84.8% | 15.2pp |
| Hogar y construcción | 84.8% | 14.6pp |
| Gastronomía | 86.5% | 12.3pp |
| Zonas francas y logística | 88.9% | 11.1pp |
| Seguros de salud privados | 89.8% | 10.2pp |
| Delivery | 90.6% | 8.8pp |
| E-commerce y marketplaces | 91.2% | 8.8pp |
| Emergencias móviles | 90.7% | 8.7pp |
| Farmacias | 91.8% | 8.2pp |
| Software B2B y ciberseguridad | 92% | 8pp |
| Consumo masivo | 92.6% | 7.4pp |
| Fintech y pagos | 93.2% | 6.8pp |
| AFAP | 93.2% | 6.8pp |
| Agencias de viajes | 93.2% | 6.8pp |
| Seguros | 93.8% | 5.6pp |
| Telecomunicaciones | 95.1% | 4.9pp |
| Couriers | 95.7% | 4.3pp |
| Bancos | 95.7% | 4.3pp |
| Universidades | 95.7% | 4.3pp |
| Flotas y vehículos eléctricos | 97.5% | 2.5pp |
| Automotriz | 98.1% | 1.9pp |
| RRHH y headhunters | 99.4% | 0.6pp |
Limitaciones declaradas. El estudio tiene por ahora dos puntos en el tiempo, con una semana de distancia: las variaciones entre cortes se reportan como observación, no como tendencia. El segmento en inglés es chico (2 a 3 prompts por rubro) y se presenta solo como comparación de presencia, nunca como ranking. En los rubros más fragmentados (gastronomía, turismo), el número 1 tiene shares menores al 6%: el hallazgo ahí es la fragmentación, no el líder. La cadencia es mensual; la serie dirá qué movimientos se consolidan.
Replicabilidad. La metodología completa, con ejemplos de prompts por rubro, está publicada en aurametrics.io/insights. El banco completo de preguntas está disponible para investigadores académicos bajo pedido, con compromiso de cita.
Marcas que no operan
Las marcas mencionadas por la IA que no operan en Uruguay se señalan acá (ver Hallazgo 5), no se ocultan. Si tienen menciones verificadas, pueden seguir apareciendo en el ranking de su rubro.
Sobre este estudio
El estudio fue diseñado, ejecutado y verificado por Romina Zelayes, analista web con más de diez años de experiencia en analítica para e-commerce, docente de Analítica Web, SEO y Posicionamiento de Marca en IA en UDE y ADM, y fundadora de AuraMetrics, plataforma uruguaya de medición de visibilidad de marcas en inteligencia artificial. Se actualiza mensualmente, con corte el día 1 de cada mes.
Contacto: hello@aurametrics.io
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