La marca no aparece, solo deja comentarios... La empresa Lis Pendoloji lanza la plataforma de respuesta social con IA "Lis Pendord"

Las empresas de gestión de comentarios en redes sociales Respondology han lanzado la plataforma basada en inteligencia artificial “Respond”, que puede responder en nombre de las marcas a los comentarios. Su núcleo consiste en ir más allá de respuestas automáticas simples, aprendiendo el estilo de lenguaje de cada marca, para que la IA pueda clasificar la intención de los comentarios y responder de manera natural.

Respondology afirma que su alcance comercial abarca X, TikTok, Instagram e incluso espacios de comentarios de productos, áreas que las empresas suelen pasar por alto. Según la compañía, más del 97% de los comentarios de los usuarios no reciben respuesta. Se explica que esto no se debe a la falta de atención por parte de las marcas, sino a que responder a los comentarios todavía depende de operaciones manuales, lo que impide seguir el ritmo.

“Comentarios sin respuesta” = riesgo para la marca

Los datos internos de Respondology muestran en cifras la importancia de gestionar los comentarios. Los datos indican que aproximadamente el 68% de los compradores lee comentarios antes de realizar una compra. Además, entre los usuarios que ven comentarios sin respuesta o “dañinos” ignorados, aproximadamente el 47% los interpreta como indiferencia por parte de la marca. Esto significa que una gestión de comentarios más relajada puede llevar a un daño en la reputación.

De hecho, muchas marcas que aumentan su presencia en las redes sociales obtienen atención a través de la interacción en los comentarios. Casos típicos son Wendy’s y Taco Bell, que generan temas mediante respuestas ingeniosas. Pero la compañía enfatiza que no todas las marcas necesitan usar un lenguaje “de moda”; lo importante es participar oportunamente en la interacción con los clientes.

Agentes de IA que aprenden el estilo de la marca

Respond utiliza agentes de IA que han aprendido el tono y las expresiones de la marca para clasificar y gestionar comentarios en múltiples plataformas de manera unificada. Su mecanismo consiste en distinguir primero la naturaleza del comentario —como consultas de compra, reacciones de seguidores, retroalimentación, solicitudes de soporte al cliente— y luego proporcionar o redactar respuestas correspondientes. La compañía lo describe como una IA que funciona “como un pasante”.

Respondology destaca especialmente que su enfoque está en evitar respuestas mecánicas tipo “chatbot”. La empresa considera que muchos sistemas automatizados generan frases rígidas y artificiales propias de la IA generativa, que son fácilmente detectadas y generan rechazo por parte de los usuarios. La desconfianza hacia respuestas automáticas en cuentas de marcas en redes sociales ha aumentado, y la desconfianza en que la IA o los robots reemplacen a los humanos se está extendiendo en el espacio digital.

Expansión de “monitoreo” a “respuesta” tras inversión de 5 millones de dólares

Respondology recibió una inversión de 5 millones de dólares (aproximadamente 736.75 millones de won coreanos) para apoyar la gestión de filtrado de comentarios y la construcción de la imagen en redes sociales a mediados de 2025. El lanzamiento de Respond puede interpretarse como una extensión de su negocio, que anteriormente se centraba en la revisión de comentarios y servicios inteligentes, con el objetivo de ayudar a las marcas a tener un control real de la información.

La compañía explica que el objetivo de Respond no es simplemente automatizar, sino permitir que las marcas puedan interpretar las emociones de los usuarios y responder proactivamente a la basura digital incluso en entornos de comentarios masivos, evitando parecer otro “producto de salida de algoritmos”. En un contexto donde los puntos de contacto con los consumidores en redes sociales se están desplazando cada vez más hacia los comentarios y evaluaciones, el mercado de respuestas automáticas basadas en IA probablemente se expandirá en paralelo.

Notas de TP AI: Se ha realizado un resumen del artículo usando el modelo de lenguaje basado en TokenPost.ai. El contenido principal puede haber sido omitido o puede no reflejar completamente los hechos.