El gasto en IA se dispara, pero la mayoría de los equipos de marketing no logran implementarla. La solución no es otra herramienta, sino la secuenciación.
por Brian Riback
La esencia
- La adopción de la IA es generalizada, pero superficial. Tres de cada cuatro organizaciones de marketing ya utilizan o prueban la IA, pero menos del 1 % afirma tener una verdadera madurez.
- Los presupuestos superan la preparación. Casi uno de cada cinco profesionales del marketing dedica más del 40 % de su gasto a la IA, pero la mayoría carece de las habilidades y la estructura necesarias para implementarla.
- La sobrecarga de opciones está frenando el progreso. Los profesionales del marketing se enfrentan a decenas de casos de uso de IA (contenido, personalización, análisis, automatización) sin una secuencia clara de adopción.
- Los proyectos piloto fracasan sin secuenciación. Los equipos se lanzan a casos de uso llamativos antes de corregir los datos, los flujos de trabajo o la gobernanza, lo que genera un desperdicio de esfuerzos y un estancamiento del impulso.
- La claridad es la nueva ventaja. El éxito depende de una secuenciación disciplinada: definir el primer paso, sentar las bases y escalar en orden.
El otro día, estaba investigando algo llamado Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Se trata de un marco que ayuda a las herramientas de IA a conectarse a diferentes sistemas mediante un método compartido. Mientras leía sobre ello, empecé a pensar en la IA de forma más amplia. No en la tecnología en sí, sino en la experiencia que enfrentan los profesionales del marketing al intentar descubrir cómo usarla.
Ese es el verdadero desafío actual. Existen docenas de posibles puntos de entrada para la IA: generación de contenido, personalización, análisis, automatización, diseño de recorridos de compra, informes. Cada uno parece valioso. Pero con tantas opciones, ¿cómo saben los profesionales del marketing por dónde empezar? ¿Qué debe ir primero? ¿Qué puede esperar? ¿Y cómo sabemos que el camino que elegimos es el correcto, no solo el más fácil o el más novedoso?
Esa línea de pensamiento me quedó grabada porque llega al meollo del por qué la adopción de la IA resulta abrumadora. El problema no es si la IA funciona. El problema es saber cómo abordarla: qué hacer primero, adónde nos llevará y cómo evitar perseguir las prioridades equivocadas.
La IA en el marketing: demasiadas opciones
La IA ya está integrada en el marketing más que en cualquier otra función empresarial. El 60 % de los profesionales del marketing la utilizan a diario. Los presupuestos reflejan esta adopción: casi uno de cada cinco departamentos de marketing dedica más del 40 % de su gasto a la IA , y más de la mitad planea aumentar esa asignación este año.
Panorama de la adopción de IA
Estadísticas clave que ilustran la escala de la integración de IA y el gasto en los departamentos de marketing.
| Métrico | Estadística |
|---|---|
| Los profesionales del marketing utilizan la IA a diario | 60% |
| Departamentos que destinan más del 40% del presupuesto a IA | Casi 1 de cada 5 |
| Organizaciones que alcanzan la madurez de la IA | Menos del 1% |
| Los especialistas en marketing planean aumentar el gasto en IA | Más del 50% |
En teoría, esto parece un avance. Los profesionales del marketing están adquiriendo herramientas, lanzando pilotos e integrando IA en sus flujos de trabajo. Pero la enorme cantidad de opciones es abrumadora. Las herramientas de generación de contenido prometen velocidad. Los motores de personalización prometen relevancia. Las plataformas de análisis prometen previsión. La automatización promete escala. Todas se presentan como urgentes.
El resultado es una sobrecarga de opciones. Ante docenas de posibles puntos de entrada, los profesionales del marketing tienen dificultades para identificar cuál es el más importante. Sin rumbo, o bien prueban todo o dudan en comprometerse con algo. Ambos enfoques conducen a un estancamiento del progreso.
A pesar de los miles de millones invertidos, menos del 1% de las organizaciones afirman haber alcanzado la madurez en IA. Las barreras no son fallas técnicas en las herramientas, sino problemas de secuenciación.
- Preparación operativa . Sí. Vuelvo a mencionar esto, como hago en casi todos mis artículos, porque es fundamental. El 67 % de los profesionales del marketing citan la falta de formación y capacitación como la principal barrera para la adopción de la IA. Sin embargo, no creo que la capacitación sea la solución. Las empresas suelen recurrir a la capacitación como solución, pero eso no resuelve el problema. La verdadera prueba es si el personal existente puede poner en funcionamiento las herramientas. De lo contrario, la secuencia ya está rota: no se puede empezar con proyectos piloto que requieran experiencia que no se posee. Las deficiencias deben subsanarse selectivamente, pero el éxito depende de alinear la IA con el trabajo actual de los equipos.
- Calidad de los datos. Casi la mitad de los datos de marketing son incompletos o inexactos. Los directores de marketing admiten que menos de la mitad de sus datos son fiables. La información incorrecta impide que la IA ofrezca resultados fiables. La personalización o el análisis predictivo no pueden ser el primer paso si la base de datos es débil. Los datos deben abordarse en las primeras etapas de la secuencia.
- Integración. El 95 % de los pilotos de IA no logran mostrar un impacto comercial medible. La razón no es el rendimiento de la herramienta, sino la falta de integración. Casi la mitad de los profesionales del marketing aún no pueden activar datos en tiempo real en las campañas. La automatización o el diseño avanzado del recorrido del cliente no pueden priorizarse si los sistemas no se conectan.
- Confianza. Los consumidores se muestran cautelosos. Menos de la mitad cree que las empresas utilizarán la IA de forma responsable, y los niveles de confianza están disminuyendo. Los ejecutivos comparten estas preocupaciones, citando la fuga de datos y los resultados defectuosos. Si no hay gobernanza, escalar la IA se convierte en un riesgo para la reputación.
Barreras para la madurez de la IA
Problemas centrales que impiden que los equipos de marketing aprovechen todo el potencial de la IA.
| Barrera | Descripción |
|---|---|
| preparación operativa | El 67% de los profesionales de marketing citan la falta de formación y de capacidad para poner en funcionamiento las herramientas con el personal existente. |
| Calidad de los datos | Casi el 50% de los datos de marketing son inexactos o incompletos, lo que perjudica la personalización y el análisis. |
| Integración | El 95% de los proyectos piloto de IA no logran mostrar un impacto medible debido a sistemas desconectados y silos de datos. |
| Confianza | Menos de la mitad de los consumidores creen que las marcas utilizarán la IA de forma responsable, lo que ralentizará su adopción y escala. |
Cada barrera refleja la misma verdad: no basta con adoptar la IA; hay que adoptarla en el orden adecuado.
La psicología detrás de la parálisis de decisiones en la IA en marketing
Los profesionales del marketing no solo luchan contra las deficiencias operativas, sino también contra la psicología de la toma de decisiones bajo presión.
- La sobrecarga de opciones dificulta las decisiones, no las facilita, cuando las opciones se multiplican. La IA presenta demasiadas.
- La parálisis del análisis encierra a los equipos en una evaluación interminable, en busca de un punto de partida “perfecto”.
- El efecto de ambigüedad provoca que se eviten caminos con resultados inciertos. Muchos casos de uso de IA resultan ambiguos.
- La aversión a la pérdida amplifica el temor a desperdiciar el presupuesto o dañar la confianza, lo que hace que la inacción sea más segura que las medidas audaces.
Estas fuerzas explican por qué tantos equipos cambian de piloto sin progresar. El síndrome del objeto brillante no es solo falta de disciplina; es el resultado predecible de la presión psicológica y la falta de una hoja de ruta clara.
Elementos fundamentales de la IA en marketing: ¿Qué debe venir primero?
La única manera de superar esta parálisis es definir los pilares fundamentales que deben surgir primero. Sin ellos, cualquier otro riesgo de inversión se derrumba.
- Datos fiables. Dado que casi la mitad de los datos son incompletos o inexactos , el primer paso debe ser corregir las entradas. La IA no puede compensar la mala higiene de los datos.
- Alineación del flujo de trabajo. La IA debe residir donde ya se trabaja: dentro de los CRM, los ESP y los sistemas de análisis, no integrada en los extremos. Si los equipos no pueden usarla en su flujo diario, la adopción fracasa.
- Gobernanza. Es necesario establecer normas de privacidad, transparencia y rendición de cuentas antes de la implementación. Sin medidas de seguridad, la expansión de la IA erosiona la confianza.
Solo cuando estos componentes básicos están en su lugar tiene sentido agregar casos de uso más avanzados, como personalización, modelado predictivo u orquestación de recorridos .
Por dónde empezar con la adopción de IA
Una vez sentadas las bases, la siguiente pregunta es por dónde empezar. Los profesionales del marketing se enfrentan a docenas de posibles puntos de entrada, pero no todos son viables como punto de partida. Algunos requieren datos consolidados, integraciones complejas o una gobernanza avanzada. Otros ofrecen resultados rápidos con menos dependencias.
Los mejores puntos de partida comparten tres características:
- Baja dependencia de la madurez de los datos. Herramientas como la aceleración de contenido, el soporte creativo o la automatización de campañas suelen funcionar con conjuntos de datos limitados. La personalización avanzada o el análisis predictivo, en cambio, exigen datos limpios y estructurados.
- Impacto directo en la productividad. Los proyectos de IA iniciales deberían ahorrar tiempo y esfuerzo, reduciendo las horas de creación de campañas, automatizando los informes o agilizando el trabajo creativo. Los logros rápidos y visibles generan impulso.
- Alineación con los flujos de trabajo existentes. La adopción es exitosa cuando la IA se integra donde ya se trabaja. Las herramientas integradas en los límites de los sistemas rara vez se consolidan.
Por eso, muchas organizaciones empiezan con la aceleración de contenido, la automatización del flujo de trabajo o la optimización de campañas. Estos casos de uso aportan valor sin necesidad de una transformación completa.
Cómo reconocer el camino correcto hacia la IA en marketing
Tras identificar los posibles puntos de entrada, los profesionales del marketing necesitan señales que confirmen si van en la dirección correcta. Cuatro pruebas son las más importantes:
¿Estás considerando características o beneficios?
La decisión debe basarse en el beneficio comercial que ofrece, no en la cantidad de funciones que una herramienta puede ofrecer. Las funciones generan entusiasmo, pero solo los beneficios generan impacto.
¿Puede el equipo actual ponerlo en práctica?
Si la adopción depende de habilidades o estructuras que el equipo no posee, no es el primer paso adecuado. O, si carece de los recursos para implementarla, deberá ajustar el alcance o cubrir las necesidades con personal adicional.
¿Se construye a escala?
El primer paso debe desbloquear pasos futuros, no crear callejones sin salida. Las herramientas que retienen datos o se resisten a la integración pueden resolver el problema de hoy, pero bloquear el progreso de mañana.
¿Está claramente definido el problema?
La adopción debe comenzar con un problema comercial específico, como reducir el tiempo de desarrollo, mejorar la retención o aumentar la precisión de la segmentación, no con una herramienta que busca un uso.
Un manual disciplinado para la secuenciación de IA
Así es como se ve un manual de estrategias estructurado y secuenciado:
- Empiece por el problema. Defina primero el reto empresarial prioritario.
- Reparar la infraestructura de datos. Eliminar duplicados, verificar la precisión y cerrar brechas.
- Alinearse con los flujos de trabajo. Integrar la IA en los sistemas que los equipos ya utilizan.
- Establecer la gobernanza. Decida quién supervisa y cómo se aplicarán las normas de privacidad.
- Implementar pilotos específicos. Centrarse en áreas con KPI claros y resultados medibles.
- Escala por secuencia. Pasa de los logros fundamentales a casos de uso más avanzados.
- Cubrir las carencias de experiencia de forma selectiva. Contratar apoyo externo solo cuando la puesta en marcha no sea posible con el personal actual.
Manual de estrategias de IA secuenciada
Una hoja de ruta paso a paso para la adopción disciplinada y escalable de IA en las organizaciones de marketing.
| Paso | Objetivo |
|---|---|
| 1. Empecemos por el problema | Defina el desafío del negocio antes de seleccionar una herramienta. |
| 2. Reparar la base de datos | Asegúrese de que las entradas de datos sean limpias, completas y verificadas. |
| 3. Alinearse con los flujos de trabajo | Integre la IA en los CRM, ESP y herramientas de análisis existentes. |
| 4. Establecer la gobernanza | Establezca reglas de privacidad, transparencia y supervisión antes de escalar. |
| 5. Ejecutar pilotos específicos | Pruebe en áreas con KPI claros y resultados mensurables. |
| 6. Escala por secuencia | Expandir desde logros fundamentales a casos de uso avanzados. |
| 7. Cubrir las lagunas de experiencia de forma selectiva | Solicite apoyo externo sólo cuando existan brechas operativas. |
Esta no es una lista de buenas prácticas genéricas. Es una secuencia. Cada paso posibilita el siguiente. Si se omiten pasos, el progreso se desploma.
Por qué está aumentando la urgencia
La urgencia es real. Los presupuestos para IA aumentan rápidamente, y los equipos de alto rendimiento la están integrando a fondo. Los equipos con bajo rendimiento se encuentran estancados en los pilotos, rezagándose cada vez más.
La brecha se está ampliando: los líderes están reduciendo la duración de las campañas de 10 horas a dos, aumentando las tasas de conversión en más de un 30 % e integrando la IA en las estrategias de retención de clientes . Los seguidores aún se preguntan por dónde empezar.
El costo de retrasar un proyecto es elevado. Los proyectos piloto sin secuenciación desperdician presupuesto. La adopción sin fundamentos daña la confianza. Esperar la certeza garantiza la irrelevancia.
La recompensa por actuar con claridad es igual de evidente. Los equipos que operan en el orden correcto ganan velocidad, capacidad y ROI, sin aumentar la plantilla. La diferencia no radica en quién tiene acceso a la IA, sino en quién sabe cómo abordarla.
Conclusión: De los pilotos al progreso
El verdadero desafío en la adopción de la IA no son las herramientas, sino la falta de dirección. Los profesionales del marketing se enfrentan a demasiadas opciones, demasiada presión y ninguna guía clara. Las preguntas son simples pero urgentes: ¿Qué debemos hacer primero? ¿Adónde nos llevará? ¿Cómo sabemos que es lo correcto?
La respuesta no es otra demostración. La respuesta es la secuenciación. Una hoja de ruta estructurada que primero establece las bases, alinea las herramientas con los flujos de trabajo y avanza en orden desde el problema hasta la escala.
Los profesionales del marketing que diseñen esa hoja de ruta ahora pasarán de los pilotos al progreso. Quienes no lo hagan se quedarán atrapados en una sobrecarga de opciones, persiguiendo objetos brillantes mientras otros los pasan por alto.
La decisión ya no es si adoptar o no la IA. La decisión es cómo adoptarla con disciplina.
Acerca del autor
Brian Riback es un escritor dedicado que ve cada desafío como un rompecabezas por resolver, combinando claridad analítica con una defensa sincera para iluminar estrategias complejas.
Fuente: https://www.cmswire.com/digital-marketing/the-maze-of-ai-in-marketing-what-should-we-do-first/