El futuro de la inteligencia artificial y el marketing

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2 de febrero | Por Juan Merodio

Durante los últimos meses hemos visto cómo miles de profesionales del marketing, ventas y negocio empezaban a experimentar con herramientas de IA generativa como ChatGPT, Claude o Gemini. Muchos todavía están en fase de “prueba y error”, aprendiendo a escribir prompts o a generar textos más rápido.

Pero mientras gran parte del mercado sigue aprendiendo a usar la IA, la tecnología ya ha dado un salto cualitativo: hemos entrado en la era de la IA agéntica .

Y este cambio no es menor. Supone pasar de herramientas que responden… a sistemas que actúan.

 

De la IA que responde a la IA que ejecuta

Hasta ahora, la mayoría de modelos de lenguaje (LLMs) estaban diseñados para interactuar con humanos: responder preguntas, generar textos, resumir documentos o ayudarte a pensar mejor.

La IA agéntica cambia por completo el paradigma.

Un agente de IA no está pensado solo para conversar contigo, sino para alcanzar un objetivo concreto de forma autónoma, tomando decisiones y ejecutándolas sin que tengas que supervisar cada paso.

Jeremiah Owyang define un agente de IA real como un sistema que integra cuatro capacidades clave:

1. Percibir (Sense)
   Detecta lo que ocurre en su entorno: datos de una app, un CRM, un calendario, correos electrónicos o incluso sensores físicos.
2. Decidir (Decide)
   Analiza la información y elige la mejor acción posible según el objetivo definido.
3. Actuar (Act)
   Ejecuta tareas reales: enviar emails, reservar reuniones, actualizar bases de datos, lanzar campañas o realizar compras.
4. Aprender (Learn)
   Mejora con el tiempo, optimizando sus decisiones en función de resultados anteriores.

En la práctica, hablamos de trabajadores digitales que no se cansan, no paran y operan 24/7.

 

Qué significa esto para una pyme o empresa tradicional

Aquí viene lo importante: esto no es solo una conversación tecnológica. Es una decisión estratégica de negocio.

Para una pequeña o mediana empresa, la IA agéntica abre la puerta a algo hasta ahora impensable:
Escalar operaciones sin escalar estructura.

Ejemplos muy concretos:

• Un agente de viajes que investiga vuelos, compara precios, negocia tarifas y reserva automáticamente.
• Un agente de marketing que analiza a la competencia, detecta oportunidades de contenido y publica sin intervención humana.
• Un agente comercial que cualifica leads, agenda reuniones y actualiza el CRM en tiempo real.

Ejemplo real: Amazon

Amazon lleva años trabajando con sistemas agénticos internos que optimizan precios, inventarios y logística de forma automática. El resultado no es menos personas, sino más foco humano en experiencia, innovación y cliente.

 

Automatizar no deshumaniza: revaloriza lo humano

Existe un miedo recurrente: “Si automatizo, pierdo el toque humano”.

La realidad es justo la contraria.

Las empresas más avanzadas están utilizando la IA para eliminar trabajo repetitivo, no para eliminar personas. Y eso genera lo que yo llamo una prima sobre lo humano.

Cuando el software se encarga de tareas operativas:

• Tienes más tiempo para escuchar al cliente.
• Puedes personalizar experiencias.
• Aumentas la calidad del servicio.

Ejemplo real: Starbucks

Starbucks utiliza IA para prever demanda, personalizar ofertas y optimizar operaciones, mientras sus equipos se centran en la experiencia en tienda. Tecnología al servicio del vínculo humano.

 

Las 5 culturas empresariales frente a la IA: ¿en cuál estás tú?

Uno de los mayores errores que veo en empresas es pensar que la adopción de la IA es binaria: o la usas o no la usas. En realidad, existe un espectro cultural muy claro.

Empresa resistente a la IA

Son organizaciones que bloquean activamente la adopción. Miedo al cambio, protección de modelos obsoletos o desconocimiento.

Históricamente, son las mismas que se resistieron a internet o a las redes sociales.

Riesgo: quedar irrelevantes.

 

Empresa seguidora de la IA

No lideran, esperan. Necesitan pruebas claras de ROI antes de moverse. Es habitual en sectores regulados como banca, sanidad o administración pública.

Ventaja: menor riesgo.
Desventaja: llegan tarde.

 

Empresa AI-Forward

Aquí ya hay una mentalidad de avance. La dirección impulsa el uso de IA para ganar eficiencia, pero con un mensaje claro:

“La IA está para ayudarte, no para sustituirte”.

Ejemplo: IBM

IBM integra IA en procesos internos para aumentar productividad, mientras invierte en reskilling de su talento humano.

 

Empresa AI-First

Aquí la IA no es un complemento, es el primer filtro estratégico.

Cuando surge un problema, el orden es claro:

1. Comprar una solución de IA existente
2. Construir una solución propia (muchas veces con no-code)
3. Contratar solo si lo anterior no es viable

Esto reduce costes y acelera la innovación.

 

Empresa nativa en IA

Son startups creadas directamente sobre cimientos de IA generativa. Automatizan desde el día uno.

Los datos son contundentes:
2–3 millones de dólares de ingresos por empleado, frente a los 200.000–400.000 de una pyme tradicional.

Ejemplos reales:

• Midjourney: ~40 empleados, 12M$ por empleado.
• Gamma: presentaciones creadas de forma autónoma.
• ElevenLabs: líder en síntesis y clonación de voz.
• Mercor: marketplace de talento evaluado por IA.
• AIO (restauración): sensores que detectan cuándo un cliente termina y avisan al personal automáticamente.

 

 

Cómo evolucionar hacia una cultura AI-Forward o AI-First

No se trata de dar un salto radical, sino de avanzar con criterio.

Estrategia de triangulación

No dependas de un solo modelo de IA para decisiones críticas.

Lanza la misma consulta a:

• ChatGPT (OpenAI)
• Gemini (Google)
• Claude (Anthropic)

Compara resultados, detecta patrones y reduce sesgos.

 

Consolida tu ecosistema de datos

La IA es tan potente como los datos a los que accede.

Centraliza:

• Email
• Calendario
• Documentos
• CRM

Ejemplo real:

Muchas firmas están migrando todo a Google Workspace o Microsoft 365 para que los agentes puedan ver el negocio completo y actuar mejor.

 

Prepárate para el contenido desacoplado

El marketing entra en una nueva fase:
El diseño deja de ser lo importante para la IA.
Los datos estructurados se convierten en el activo clave.

Los agentes no “ven” tu web, leen tu información.

Asegúrate de:

• Contenido claro
• Datos bien estructurados
• Fuentes verificables

 

Cómo los agentes de IA transformarán el embudo de marketing

El embudo clásico está cambiando radicalmente.

Antes:

1. Usuario busca en Google
2. Visita tu web
3. Compara
4. Compra

Ahora:
El agente personal del usuario hace todo eso por él.

Bill Gates ya lo adelantó: quien domine los agentes personales disrumpirá buscadores, ecommerce y marketplaces.

 

AIO: la nueva frontera tras el SEO

Así como nació el SEO, ahora emerge el AI Optimization (AIO).

Herramientas como BrandRank analizan cómo los modelos de IA “perciben” tu marca a partir de:

• Wikipedia
• Reddit
• Reseñas
• Fuentes públicas

Si la IA no te entiende, no te recomienda.

 

KYA: Know Your Agent

Cuando los agentes empiecen a comprar, surge una nueva necesidad: verificar que están autorizados.

Nace el concepto KYA (Know Your Agent), similar al KYC bancario.

Ejemplo: Skyfire

Permite crear agentes verificados vinculados a la identidad real del usuario.

En el futuro:

• Tu CRM gestionará leads humanos y agentes
• Tus agentes de ventas negociarán con agentes compradores
• La publicidad se convertirá en ofertas dinámicas automatizadas

 

Conclusión: la ventaja no está en usar IA, sino en integrarla estratégicamente

La pregunta ya no es si usarás IA.
La pregunta es cómo y para qué.

Las empresas que ganen serán aquellas que:

• Automaticen lo repetitivo
• Potencien lo humano
• Construyan culturas AI-Forward o AI-First
• Piensen en agentes, no solo en herramientas

 

FAQs – Preguntas frecuentes sobre IA agéntica

1. ¿Necesito ser una empresa tecnológica para usar IA agéntica?

No. Cualquier pyme puede empezar automatizando procesos concretos como marketing, ventas o atención al cliente.

2. ¿La IA agéntica sustituirá empleos?

Sustituirá tareas, no talento. Los perfiles evolucionan hacia roles más estratégicos y creativos.

3. ¿Es cara la implementación?

Cada vez menos. Muchas soluciones funcionan con modelos no-code y suscripciones asequibles.

4. ¿Cómo empiezo en mi empresa?

Identifica tareas repetitivas, centraliza datos y prueba un primer agente con un objetivo claro.

5. ¿El SEO desaparecerá?

No, evolucionará hacia AIO: optimizar para humanos… y para agentes de IA.

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