La inteligencia artificial (IA) es el tema de moda en marketing digital. Se habla de sus posibilidades, de cómo puede revolucionar la creatividad, la segmentación y la optimización de campañas. Sin embargo, la realidad del sector revela una brecha clara entre la expectación y la acción: más del 40% de los marketers aún están en modo “wait-and-see”, dudando si dar el salto o esperando a ver resultados más claros antes de invertir tiempo y recursos
Una adopción lenta pero prometedora
Según el informe The Language of Effectiveness 2024, menos del 50% de los equipos de marketing utiliza IA de forma activa en sus procesos. Sin embargo, en todas las áreas consultadas —desde la planificación de medios hasta la optimización creativa— más del 40% está considerando su implementación. Esto sugiere que la adopción masiva podría estar a la vuelta de la esquina, aunque todavía haya barreras por superar.
La paradoja es clara: la industria sabe que la IA puede mejorar la efectividad, pero aún no se siente lo suficientemente segura para usarla con convicción.
El entusiasmo por la IA contrasta con la prudencia de muchas empresas. Entre las principales razones para este “wait-and-see” destacan:
- Falta de conocimiento especializado: Muchos equipos aún no cuentan con el talento o la formación necesaria para implementar IA de manera estratégica.
- Preocupación por los datos: La calidad y centralización de los datos es clave para que la IA funcione bien, y no todas las empresas tienen su data “en forma”.
- Presupuesto y recursos limitados: La inversión inicial puede parecer elevada, especialmente en pymes o negocios B2B.
- Cultura interna: En algunos casos, la organización no está lista para cambios disruptivos o aún no confía plenamente en las recomendaciones automáticas de la IA.
A pesar de estas barreras, el informe muestra que las marcas que ya adoptan IA superan a la competencia en casi todos los indicadores de efectividad: optimizan mejor su inversión publicitaria, personalizan la comunicación y agilizan procesos como la creación de contenidos y la investigación de mercados.
Las marcas que ya la usan, ganan
Los datos son contundentes: las empresas que están superando a su competencia son también las que ya están usando IA en todas las etapas del marketing. Por ejemplo, el 48,3% de los “overperformers” la utilizan para modelado de mezcla de medios (marketing mix modelling), frente al 36,1% de las empresas promedio.
Además, marcas como The Very Group y Checkout.com han integrado la IA en la producción de creatividades, automatización de campañas, optimización de medios y personalización de mensajes. Y el resultado no solo es eficiencia: también logran una conexión más efectiva con los clientes y una mayor rentabilidad.
¿En qué áreas se aplica hoy la IA?
Estas son las principales aplicaciones de IA en marketing identificadas por el estudio:
- Investigación de mercado: 46.2% de los marketers ya utilizan IA para analizar tendencias, detectar insights y comprender mejor a sus consumidores.
- Producción de variantes creativas: 44.2% la usan para generar diferentes versiones de anuncios y creatividades de manera automática.
- Optimización creativa en tiempo real: 43.7% ya optimizan creatividades y campañas en marcha gracias al aprendizaje automático.
- Segmentación y targeting de audiencias: La IA permite crear audiencias más precisas y mejorar la efectividad de la inversión, aunque aquí el uso todavía es mayor en B2C que en B2B
Las empresas que sobresalen en sus mercados (los llamados “outperformers”) son significativamente más propensas a integrar IA en su estrategia de marketing, sobre todo en áreas como modelado de mix de medios, planificación previa a campañas y optimización en tiempo real.
¿Esperar o avanzar? El riesgo de quedarse atrás
La IA en marketing no es una moda pasajera. Como señala Jessica Myers, CMO de The Very Group, “si no innovas y no te capacitas, te vas a quedar desactualizado muy rápido”. Adoptar IA no implica reemplazar el criterio humano, sino potenciarlo: automatizar tareas repetitivas, mejorar la personalización y obtener insights que serían imposibles de analizar manualmente
Para muchas marcas, eso implica empezar por tareas simples pero efectivas: probar creatividades en plataformas como Meta, automatizar copys de email, o usar herramientas de predicción de comportamiento.
Además, es fundamental contar con datos bien organizados. Sin una base de datos sólida, ningún algoritmo puede ofrecer resultados útiles. Y por supuesto, es vital capacitar al equipo: el estudio muestra que las marcas líderes están invirtiendo activamente en formación en herramientas como ChatGPT y Midjourney.
Quienes aún dudan o no saben por dónde empezar deben considerar el costo de oportunidad. En un entorno cada vez más competitivo, las marcas que experimentan con IA están logrando mejores resultados, reduciendo tiempos y maximizando su ROI.
¿Qué pasa si seguimos esperando?
El riesgo de no actuar es claro: quedarse atrás. Las marcas que siguen posponiendo el uso de IA podrían perder relevancia frente a competidores más ágiles y mejor preparados para responder al comportamiento del consumidor en tiempo real.
La IA no es solo una herramienta de eficiencia; también es una palanca de creatividad, personalización y conexión emocional. Si se usa con criterio, permite mejorar la efectividad en cada etapa del funnel, desde el descubrimiento hasta la conversión.