En tan solo cinco años, la IA en marketing ha pasado de ser una novedad a convertirse en una herramienta útil para las empresas. En uno de sus últimos relevamientos, la consultora McKinsey & Company anunció que 71% de sus encuestados utilizan regularmente IA genérica en al menos una función comercial. En 2024, el porcentaje había sido del 65%.
En los departamentos creativos, los diseñadores comenzaron a aplicar GenAI (inteligencia artificial generativa) para producir textos, imágenes, videos y hasta podcasts.
Esto no significa que la IA quite mérito a la creatividad; puede ser utilizada para mejorar los estudios de mercadotecnia o automatizar campañas con una precisión inalcanzable en el pasado para las personas.
Y si bien no hay vuelta atrás (ya se integran a estrategias creativas en todo el mundo), cada vez más voces llaman a analizar sus implicaciones sociales, éticas y culturales. Descubre cómo aplicar IA en marketing y qué implicancias negativas considerar para evitarlas en tu organización.
Índice de temas
¿Qué es la IA en marketing y cómo transforma la estrategia empresarial?
Para definir qué es la IA en marketing, hay que diferenciar entre el uso de IA e IA generativa. Esta última fue la que hizo la diferencia en los últimos años, principalmente con la aparición de plataformas como ChatGPT, DALL-E o Gemini, explica una publicación de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
- IA tradicional: se basa en análisis estadístico y aprendizaje supervisado. Ampliamente utilizada en TI, manufactura y cadenas de producción
- IA generativa: crea contenido nuevo (textos, imágenes, audio, video) a partir de prompts y entrenamiento en grandes volúmenes de datos. El caso más popular hoy en día es ChatGPT, desarrollado por OpenAI.
Bajo esta premisa, la IA en el marketing se presenta como una oportunidad que las organizaciones usan para aprovechar las soluciones de IA generativa, con el propósito de producir contenido personalizado para cada uno de sus clientes, aumentar la relación con cada uno de ellos y obtener datos para analizarlos y tomar decisiones que escalen el negocio.
Aplicaciones con IA en marketing
El marketing con inteligencia artificial permite a las marcas realizar las siguientes tareas:
Análisis predictivo
Del comportamiento del consumidor para anticipar tendencias y decisiones.
Automatización creativa
Optimización automática de piezas y decisiones en campañas publicitarias.
Segmentación inteligente
Identificación de audiencias clave con algoritmos de IA.
Contenido dinámico
Generación de piezas multicanal adaptadas al perfil del usuario.
Su impacto en el ROI y la retención de clientes es traccionado gracias al análisis de datos, que permite a las empresas ser más inteligentes en la toma de decisiones personalizada para cada uno de sus proyectos.
¿Cómo personalizar campañas de marketing con IA sin perder el toque humano?
Entre un 30% y 40% del trabajo en marketing puede automatizarse con IA, afirma la consultora Boston Consulting Group. Esto, pese a reducir costos y mejorar el retorno de inversión, puede hacer ver a las campañas como un proceso donde el toque humano se pierde entre datos, estadísticas y patrones de comportamiento.
Personalizar no significa deshumanizar. Una IA entrenada correctamente ayudará a entregar contenido más relevante y emocionalmente resonante si es utilizada con supervisión y criterios éticos claros y un equipo profesional que conozca sobre mercadotecnia. La clave está en reconocer cuándo automatizar y cuándo intervenir. Para lograrlo, es indispensable:
- Definir el tono de comunicación desde el inicio.
- Supervisar las piezas generadas por IA antes de ser publicadas.
- Usar IA para insights, no como reemplazo del criterio humano.
- Incorporar mecanismos de retroalimentación del usuario para ajustar las campañas en tiempo real.
Además, hay que tener en cuenta que la experiencia del cliente no se limita al contenido. Interacciones como atención al cliente, resolución de problemas o procesos de compra también deben conservar humanidad, empatía y adaptabilidad. Y la IA también tiene lugar allí, automatizando procesos como la respuesta inmediata en chatbots o la atención telefónica inteligente.
¿Cuánto tiempo de trabajo se ahorra con IA?
La consultora Boston Consulting Group desarrolló un modelo propio para estimar el tiempo que podría ser asistido o reemplazado por inteligencia artificial, según funciones corporativas específicas.
El análisis se basó en una muestra representativa de cargos y áreas recolectados desde LinkedIn y puedes descubrirlo a continuación:
¿Cómo usar IA para automatizar decisiones sin comprometer la ética?
Implementar IA en marketing no es solo una cuestión tecnológica: puede tener consecuencias directas en la reputación de marca, el cumplimiento regulatorio y la rentabilidad del negocio. Un uso inapropiado —como la hiperpersonalización sin consentimiento o el AI washing— podría desencadenar sanciones legales, pérdida de confianza del consumidor y daños económicos irreversibles. Por ello, toda adopción de IA debe evaluarse también desde su impacto en las finanzas, la ética y la sostenibilidad empresarial.
En nuestro país, la UNAM identificó un crecimiento en el uso de generadores de contenido visual y plataformas de análisis predictivo. Por su parte, el Gobierno de México promueve un uso responsable de la IA no solo en marketing sino en todas sus áreas de implementación; instando a las empresas mexicanas a no confiar plenamente en sus resultados y evitar reproducir sesgos sociales.
Storytelling con IA y su impacto social
Una serie de campañas recientemente publicadas utilizaron IA para generar narrativas capaces de generar un impacto comunitario. Un ejemplo de ellas fue Nike, que en 2023 incorporó IA generativa para contar la historia de Serena Williams utilizando datos de la tenista y una recreación audiovisual de alto impacto.
Sin embargo, el doctor Luis Josué Lugo Sánchez, académico de la UNAM, señala que estas prácticas no deben “romantizarse”; afirmando que la IA no es neutral y es capaz de incorporar sesgos, ideologías y visiones del mundo de quienes la diseñan:
“Estamos viendo un cambio profundo en cómo las nuevas generaciones consumen y construyen historias. Las narrativas son líquidas, experienciales, digitales. Y la IA acelera ese proceso”, advierte.
IA con enfoque humano: oportunidades en lo cotidiano
Frente a la rápida adopción de estas tecnologías, es necesario fomentar un enfoque crítico y ético. Lugo no propone rechazar la IA, sino utilizarla como una herramienta para fortalecer vínculos humanos:
Existen casos en México como el de las Madres Buscadoras, que reconstruyen los rostros de personas desaparecidas; migrantes que trazan rutas seguras a través de videollamadas o estudiantes que usan IA para aprender idiomas y poder comunicarse con extranjeros. La clave está en el contexto y en el propósito:
“No se trata de sustituir al periodista, sino de darle más herramientas para investigar. No es reemplazar al docente, sino potenciar su enseñanza. La diferencia está en cómo y para qué se usa la IA”, afirma el académico de la UNAM.
Ética, vigilancia y manipulación emocional
Como mencionamos, en México se utiliza IA en marketing para personalizar campañas basada en datos. Esto tiene beneficios pero también riesgos: recolección masiva de datos, en ocasiones sin conocimiento explícito del usuario o prácticas de vigilancia y monitoreo de la UX que afectan la privacidad del consumidor.
En ese sentido, Lugo plantea: “Hoy la IA sabe si estás triste y te muestra un anuncio que dice: ‘No te sientas mal, compra esto’. ¿Qué ocurre si ese producto no es lo que necesitas?”. El problema no es solo técnico, sino emocional y cultural.
La hiperpersonalización puede volverse una forma de manipulación que actúa sobre el deseo y la autoestima. “Estamos educando emocionalmente a través de los algoritmos. Y eso tiene un impacto psicosocial profundo”, concluye.
Qué es el AI washing y por qué no debes hacerlo
Desde que se popularizó el término “con inteligencia artificial” tras el boom de la IA generativa en el último lustro se generó un nuevo fenómeno que en inglés se lo conoce como AI washing. Según la Comisión de Bolsa de Valores de los Estados Unidos (SEC), esto es una “estrategia comercial engañosa donde las empresas exageran o falsifican el uso de IA para atraer consumidores o inversionistas”.
El fenómeno escaló tanto que, en 2024, la SEC sancionó a dos firmas de inversión (Delphia y Global Predictions) por alegar falsamente sobre sus capacidades en inteligencia artificial. Las empresas decían usar machine learning para mejorar decisiones financieras cuando en realidad no contaban con dicha tecnología. Ambas compañías pagaron un total de US$400,000 en multas.
En paralelo, la Comisión Federal de Comercio (FTC) lanzó la operación “AI Comply”, una ofensiva legal contra empresas que explotan el entusiasmo por la IA con fines fraudulentos. Si bien a la fecha no existe una “excepción de IA” a la ley, engañar a consumidores con promesas infundadas es ilegal y puede ser penalizado en Estados Unidos.
¿Cuáles son los beneficios de IA en marketing para el ROI y eficiencia?
Hoy, cerca de un 80% de las agencias de marketing utilizan inteligencia artificial para ahorrar tiempo en tareas repetitivas. Sin embargo, el Marketing AI Institute insiste en que solo un 19% de estas agencias cuentan con una hoja de ruta formal para establecer determinados criterios sobre su uso.
¿Qué genera esto? Que la personalización a escala sea malinterpretada como deshumanización. Incluso las agencias encuestadas por el instituto creen que la IA eliminará más empleos de los que creará de aquí a tres años. Además, un 78% opina que más de un cuarto de sus tareas en marketing se automatizarán en ese mismo período de tiempo.
Bajo ese escenario, se le suma una falta de formación, regulación e infraestructura gubernamental sobre el uso de IA (como consejos y hojas de ruta), dando como resultado un panorama “preocupante” en cuanto a la preparación de los trabajadores para la IA, dice el Instituto de marketing.
Caso de éxito con IA en marketing: Klarna España
La clave está en el equilibrio: Klarna, por ejemplo, una fintech sueca, logró ahorrar US$10 millones anuales al generar más de mil imágenes con IA sin perder coherencia en el estilo visual. Según una publicación de Reuters, la empresa logró acortar su ciclo de diseño de seis semanas a siete días.
Fue una de las primeras fintech en adoptar IA generativa para adaptar campañas de marketing y generar productos audiovisuales. Dice la publicación del diario que, a lo largo de un trimestre, su presupuesto en ventas y marketing se redujo en un 11% gracias a que la IA absorbió un 37% de los costes. Sus esfuerzos se trasladaron entonces en aumentar el número de campañas.
El uso de IA en marketing permitió a Klarna reducir la carga operativa del equipo creativo y eliminar tareas mecánicas. La integración de estos sistemas no solo impactó en la eficiencia, sino también en la escalabilidad de campañas personalizadas.
Según una publicación de su sitio web, habrían logrado una alianza con OpenAI en 2024 para producir un asistente de inteligencia artificial para su servicio de atención al cliente que, dicen, es capaz de realizar el trabajo equivalente a 700 personas a tiempo completo.
¿Cómo iniciar una implementación segura de IA en marketing en mi empresa?
Adoptar inteligencia artificial en marketing no implica simplemente incorporar nuevas herramientas, sino repensar estrategias, capacitar equipos y asumir una ética de datos clara.
Dice la división de educación continua de Harvard que muchas organizaciones están interesadas en explotar el potencial de la IA, pero carecen de una estructura organizacional.
Para iniciar este camino, las empresas deben construir una hoja de ruta que contemple los siguientes pasos:
- Formación interna: Capacitar al personal de marketing en fundamentos de IA, prompt engineering, ética de datos y análisis predictivo
- Auditoría de capacidades actuales: Evaluar qué herramientas ya están disponibles, qué procesos se pueden automatizar y dónde hay brechas de conocimiento o infraestructura
- Proyectos piloto: Iniciar con campañas pequeñas y medibles que permitan evaluar el impacto de la IA sin comprometer toda la operación
Cuadro comparativo: Madurez en la implementación de IA
| Nivel de adopción | Características clave | Recomendaciones iniciales |
| Bajo | Uso aislado de herramientas sin integración estratégica | Capacitación básica, pilotos controlados |
| Medio | Automatización parcial en marketing digital | Evaluación de KPIs, integración con CRM |
| Alto | IA integrada a todas las fases del embudo de conversión | Gobernanza de datos, auditorías éticas permanentes |
Harvard recomienda fomentar una cultura de experimentación que permita el “fallo rápido y seguro”, sin temer probar nuevas soluciones. Herramientas como HubSpot, Copilot, Jasper o Google Gemini son plataformas donde los equipos pueden practicar y perfeccionar sus habilidades.
Finalmente, implementar IA de forma segura también requiere transparencia con los clientes. Ellos deben saber cuándo se utiliza IA y ofrecer canales de retroalimentación para mejorar la experiencia; tal como señala la profesora Christina Inge, “tu trabajo no será reemplazado por la IA, sino por alguien que sepa usarla con responsabilidad”.
FAQs sobre IA en Marketing
¿Qué perfil profesional se necesita para liderar una estrategia de IA en marketing digital?
Se requiere un perfil híbrido con conocimientos en data science, automatización de campañas y ética de IA. El rol ideal combina habilidades analíticas, comprensión de CRM y experiencia en gestión de proyectos de transformación digital.
¿Cuáles son los principales KPIs para medir el impacto de la IA en campañas de marketing?
Los KPIs clave incluyen el incremento del ROI, coste por adquisición (CPA) optimizado, engagement personalizado y reducción en el tiempo de producción de campañas. También se recomienda medir el nivel de automatización efectiva y la satisfacción del cliente.
¿Qué riesgos legales enfrenta una empresa al aplicar IA en marketing sin regulación interna?
Riesgos clave incluyen la violación de privacidad de datos, posibles demandas por manipulación emocional y sanciones por AI washing. Es fundamental establecer una política interna de gobernanza algorítmica y validar la transparencia del uso de IA ante auditores externos.
¿Cómo evaluar la madurez digital de una empresa antes de implementar IA en marketing?
Se debe realizar una auditoría de capacidades tecnológicas, evaluar la integración de sistemas (CRM, CDP) y analizar el nivel de adopción cultural del cambio digital. Herramientas como el AI Readiness Framework ayudan a diagnosticar brechas en infraestructura y talento.
