Renfe mantiene una tendencia negativa de reputación algorítmica en varios de los principales modelos de inteligencia artificial, con un deterioro especialmente grave en DeepSeek, según el seguimiento de RepIndex.AI.
El caso no responde, por tanto, a una anomalía aislada de un único modelo. Aunque la intensidad varía entre ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Qwen y DeepSeek, la lectura de RepIndex apunta a una persistencia de señales reputacionales adversas en el conjunto del ecosistema de IA, con DeepSeek como el punto de mayor tensión.
La compañía está presidida por Álvaro Fernández Heredia y está adscrita al Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible, dirigido por Óscar Puente. Esa doble dimensión, empresarial e institucional, incrementa la sensibilidad de cualquier deterioro reputacional sostenido en sistemas que cada vez intervienen más en los procesos de búsqueda e información.
Renfe mantiene una percepción deteriorada en varios modelos, mientras DeepSeek concentra el episodio más severo.
RepIndex.AI mide semanalmente la percepción algorítmica de más de 187 compañías españolas en seis modelos —ChatGPT, Perplexity, Gemini, DeepSeek, Grok y Qwen— y analiza ocho dimensiones que conforman su índice RIX.
En el caso de Renfe, DeepSeek representa la señal más severa, pero el elemento de fondo es que la percepción negativa no desaparece al comparar el resto de modelos. La persistencia intermodelo sugiere que determinadas narrativas adversas, controversias o déficits de fuentes de autoridad están consiguiendo mantenerse dentro de la representación algorítmica de la compañía.
Según Carlota Turci, COO de RepIndex.AI, “lo verdaderamente relevante en Renfe no es solo el desplome que observamos en DeepSeek, que es especialmente grave, sino que la tendencia negativa presenta continuidad en varios de los grandes modelos. Cuando diferentes inteligencias artificiales empiezan a converger, aunque sea con distinta intensidad, sobre una percepción deteriorada, dejamos de estar ante una anomalía puntual y empezamos a hablar de un problema reputacional algorítmico más estructural”.
Turci añade que “DeepSeek funciona aquí como la señal extrema de una tendencia más amplia. La ventaja de medir semanalmente los seis modelos es precisamente detectar cuándo una narrativa negativa aparece primero en uno de ellos, cuándo empieza a extenderse y cuándo comienza a consolidarse. Ese seguimiento permite actuar antes de que la interpretación negativa se convierta en dominante”.
RepIndex.AI considera que este tipo de casos evidencia la necesidad de gestionar la reputación no solo desde la cobertura mediática tradicional, sino también desde la narrativa, las evidencias y las fuentes que utilizan los modelos para construir sus respuestas. La plataforma actualiza sus análisis semanalmente y compara de forma sistemática los seis grandes sistemas de IA con búsqueda web real.
