Porque la forma en la que las personas descubren, comparan y deciden ya no pasa únicamente por Google…y en muchos casos, tampoco está completamente en manos de las marcas.

Cuando los buscadores eran una explosión

Hubo una etapa en mi vida profesional que hoy me da mucha nostalgia, pero mucha perspectiva sobre este tema, porque me tocó vivir de cerca el momento en que los buscadores empezaron a cambiarlo todo.

Estuve en Yahoo en esos años en los que internet era literalmente una explosión.. El tráfico orgánico era abundante, casi sin costo. Y las marcas que entendían cómo jugar dentro de los motores, tenían una gran ventaja competitiva. Porque ganaba el que salía primero, así de fácil.

Recuerdo esa sensación de poder: optimizabas, publicabas y las visitas llegaban. La fórmula realmente era predecible. Y las reglas eran muy claras.

Eso duró un ratito.

Luego llegaron los algoritmos más sofisticados, el contenido de calidad como factor diferenciador, el mobile-first, la búsqueda por voz y cada cambio fue redefiniendo las reglas. Cada vez que el ecosistema evolucionó, las marcas que se adaptaron primero ganaron terreno. Las que se quedaron haciendo lo mismo de siempre, por supuesto, perdieron visibilidad.

Hoy estamos en otro de esos momentos. Y la historia se repite: quien lo entiende primero, es el que está ganando.

La ilusión del control que funcionó por años

Durante más de una década, gran parte del marketing digital (especialmente el SEO) fue relativamente predecible: Invertías en optimizar tu sitio, generabas contenido consistente, construías enlaces de calidad… y el resultado era claro: más tráfico, más visibilidad, más conversiones. La fórmula funcionaba.

Pero algo cambió. No de golpe, sino gradualmente. Y un día en el 2024-2025 revisaste tus métricas y viste algo que no cuadraba: tus impresiones subían, pero tus clics caían. Tu contenido aparecía en resultados, pero nadie llegaba a tu sitio. Hiciste todo “bien” y los resultados se estancaron de todas formas.

No estás imaginando cosas. Y no estás solo. Los equipos de marketing que llevaban años haciendo “lo correcto” están enfrentando exactamente este problema. Y la pregunta que todos se hacen es la misma: ¿el SEO ya no funciona ahora con la IA?

La respuesta es que el SEO sí funciona… Pero la búsqueda evolucionó de una manera que cambia completamente la lógica del juego de antes.

Los motores ya no solo buscan. Ahora responden.

Ese es el cambio fundamental. Hoy los motores de búsqueda sintetizan respuestas directas antes de que el usuario siquiera considere hacer clic en un enlace. Y existe una probabilidad de apenas el 25% de aparecer en esas respuestas (Google AI Overviews, por ejemplo) aunque estés en el Top 10 de resultados tradicionales.

Y al parecer más de la mitad de las búsquedas en Google terminan hoy sin un solo clic. El usuario obtiene su respuesta directamente en la pantalla. (Se fue.. Feliz… Quizá satisfecho. Pero sin visitar tu sitio).

Esto no es una tendencia pasajera. Es un cambio estructural en cómo las personas buscan, consumen información y toman decisiones.

Hoy la gente no solo busca: pregunta, chatea, compara en tiempo real. Lo hace en el buscador de Google, pero también en ChatGPT antes de hablar con un proveedor… en YouTube antes de comprar… y ahora cada vez se oye más, que buscas en Reddit antes de contratar un servicio. Y los modelos de IA que responden esas preguntas están construyendo narrativas sobre tu industria, sobre tus competidores, sobre tu marca… pero con información que a lo mejor tú no controlas completamente.

De SEO a GEO: el cambio que redefine la visibilidad

Así, con todo lo que hemos visto, lo que antes conocíamos como SEO ya no es suficiente por sí solo. Optimizar para aparecer en resultados ya no garantiza que te vean donde hoy se toman las decisiones.

Estamos entrando en una nueva capa estratégica: GEO, Generative Engine Optimization, también llamado AEO (Answer Engine Optimization) o Search Everywhere Optimization. (El nombre cambia según quién lo explique, pero todos apuntan a lo mismo).

Si el SEO te hace encontrable, el GEO te hace citeable.

Es decir, la diferencia es crítica, porque los motores generativos no solo indexan contenido: lo sintetizan, lo interpretan y deciden qué fragmentos tienen suficiente autoridad para convertirse en parte de una respuesta. Y para que tu marca sea parte de esa síntesis, tu contenido necesita estar estructurado de una manera que las máquinas puedan extraer, confiar y repetir.

Y eso tiene implicaciones concretas sobre la forma en que escribes, la manera de estructurar tus páginas y el sitio donde se publican.

El problema que nadie quiere ver: tu marca puede estar en manos de otros

Aquí está la parte más incómoda de todo esto…

Los modelos de IA construyen lo que “saben” sobre tu marca a partir de lo que encuentran en internet: artículos, foros, contenido viejo, menciones de terceros, PDFs desactualizados, comentarios en comunidades. No necesariamente tu página web. No necesariamente tu versión de la historia.

Como resultado, tu marca puede aparecer mal representada. O puede directamente no aparecer.

Y lo más problemático es que la mayoría de las empresas no lo saben porque nunca lo han revisado. Nunca le han preguntado a ChatGPT u a otro chat de IA, qué dicen de ellas. Nunca han auditado qué información vieja sigue circulando. Nunca han pensado en su presencia digital desde la perspectiva de lo que un modelo de lenguaje aprendería sobre ellas.

Controlar tu narrativa, tu historia, tu contenido, en esta nueva era no es una opción, es una decisión estratégica que tiene consecuencias directas en cómo te perciben antes de que el cliente potencial llegue a tu sitio, o incluso antes de que decida buscarte siquiera.

El nuevo activo: menciones, presencia y autoridad ganada

Y es por ello que ahora hay algo que toma una relevancia que antes no tenía: las menciones. No solo enlaces. No solo tráfico. Si no, presencia.

Las menciones en medios especializados, los artículos en publicaciones de tu industria, las apariciones en podcasts, las colaboraciones con otros referentes, los comentarios citados en un artículo. Todo eso construye lo que hoy se llama autoridad de entidad, la señal que le dice a los sistemas de IA que tu marca merece ser citada cuando alguien hace una pregunta relevante.

Sí, así como lo imaginas… las menciones funcionan como espacios publicitarios dentro de las respuestas. Cada vez que un modelo de lenguaje te cita, estás apareciendo en el momento exacto en que alguien está buscando una solución que tú ofreces. Sin pagar por ese espacio. Sin depender de que hagan clic.

Eso es influencia antes del clic. Y es el activo más valioso en temas de marketing en esta etapa.

El verdadero cambio de lógica

Ahora bien, no se trata de cambiar de canal ni de herramienta. Es un cambio de razonamiento.

Antes competías por aparecer en los resultados. Hoy compites por ser la respuesta.

Antes medías éxito en tráfico. Hoy lo mides en presencia relevante en el momento correcto.

Antes el punto de entrada era algo predecible: Google (o antes también Yahoo ), tu sitio, tu contenido. Hoy el punto de entrada puede ser una conversación que mantuvo tu cliente con una IA antes de que tú supieras que existía como prospecto.

Ya no es cuestión de si tienes SEO o si usas IA. La pregunta es: ¿estás construyendo visibilidad en un ecosistema donde ya no controlas el punto de entrada?

Cómo sobrevivir y crecer: cuatro sugerencias.

Para cerrar, me gustaría darte 4 sugerencias para poner en práctica, porque no se trata de abandonar lo que funcionaba en el SEO por décadas… Se trata de evolucionar…

1) Primero: SEO + GEO, no SEO vs GEO. Los fundamentos siguen siendo la base: sitios rápidos, contenido útil, enlaces de calidad y una estructura técnica sólida. Los motores de IA también extraen respuestas de fuentes en las que confían. Y esa confianza no es nueva: se construye con las mismas señales del SEO clásico. Lo que cambia es la capa estratégica superior.

Recuerda: ahora también necesitas optimizar para ser citeable, no solo indexable.

2) Segundo: medir distinto. Durante años, el éxito se midió en tráfico y clics; estos siguen siendo relevantes, pero ya no explican lo que realmente está pasando. Hoy necesitas mirar otras señales: el crecimiento de búsquedas de marca, la calidad de los leads (¿llegan informados?, ¿ya confían en ti?), las conversiones clave en GA4 y, cada vez más, tu presencia en respuestas generadas, aunque no siempre puedas rastrearla con precisión.

Recuerda: menos tráfico no necesariamente es un problema. Si tus conversiones suben, no estás perdiendo impacto. Se gana eficiencia.

3) Tercero: omnicanalidad real, no como discurso. Tu presencia ya no puede vivir solo en tu sitio web. Los modelos de IA “aprenden” sobre ti a partir de lo que encuentran en YouTube, LinkedIn, Reddit, podcasts, comunidades especializadas, artículos en medios de tu industria. Si solo existes en tu blog, eres invisible para los sistemas que hoy construyen respuestas.

Recuerda: La omnicanalidad dejó de ser una estrategia de alcance y se convirtió en infraestructura de visibilidad.

4) Cuarto: construir autoridad de entidad, no solo de contenido. Como vimos, los motores de IA no solo leen páginas: reconocen entidades. Es decir, identifican marcas, personas y organizaciones que aparecen de forma consistente y verificable en múltiples fuentes confiables. Si tu nombre, tus datos, tu propuesta de valor y tu identidad están fragmentados o inconsistentes en internet, los sistemas no pueden establecer con claridad quién eres.

Y recuerda: en esta nueva era, esa claridad lo es todo. Si no saben quién eres, no te van a citar.

Porque en esta nueva etapa, no gana el quien tiene más contenido. Gana quien tenga mayor relevancia de presencia. No gana el que tenga más tráfico. Gana quien aparece en el momento correcto, en el lugar correcto, con la respuesta correcta.

Y eso es lo que estamos examinando en cada edición de Visión Digital: cómo la inteligencia artificial está redefiniendo el marketing, la visibilidad y los modelos de negocio.

¿Tu marca ya sabe cómo aparece en los motores de IA? ¿O sigues midiendo con las métricas de hace cinco años?

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Imagina una sala con 100 directores de agencia.  Les haces una pregunta simple: ¿la inteligencia artificial es una prioridad estratégica para tu negocio?

97 levantan la mano.

    Todos coinciden en algo: la inteligencia artificial ya no es opcional. Está en la agenda, en las conversaciones, en los pitches, en los procesos.

    Sin embargo, cuando les preguntas: ¿tienen hoy un roadmap estratégico y formal para implementarla? 

Solo 19 siguen con la mano en alto.

  Muchos están explorando, experimentando. Muchos tienen las herramientas, pocos tienen la estrategia y  casi nadie tiene los dos.  Y esa brecha, entre intención y ejecución, es probablemente la señal más sincera sobre el momento que vive la industria publicitaria en México y probablemente en toda Latinoamérica.

 De la herramienta al sistema

    Durante los últimos dos años, la conversación sobre inteligencia artificial en marketing ha evolucionado rápidamente.

    Lo que comenzó como pruebas aisladas (como generar textos, imágenes o automatizar tareas) hoy se ha convertido en una capa transversal que empieza a impactar en la creatividad, la estrategia, las operaciones y el análisis.

    Pero hay una diferencia crítica que la industria todavía está procesando: tener acceso a herramientas no es lo mismo que transformar una organización.

    Hoy, prácticamente cualquier agencia puede acceder a las mismas capacidades:

• modelos generativos
• automatización
• análisis de datos asistido
• copilotos creativos

    La tecnología se ha democratizado. Y cuando la tecnología se democratiza, deja de ser una ventaja competitiva.

 Entonces, ¿dónde está el valor?

    Aquí es donde la conversación se está volviendo incómoda para muchas agencias.

Si todos tienen acceso a las mismas herramientas, si todos pueden producir más rápido, si todos pueden automatizar procesos, entonces:

¿Qué diferencia realmente hay entre una agencia y otra?

     En otros mercados, esta pregunta se comenzó a hacer desde hace tiempo y precisamente los grandes holdings (como Publicis, WPP y Omnicom) no están compitiendo solo en creatividad o ejecución, están invirtiendo agresivamente en: modelos de operación basados en data + IA

• plataformas propias de datos
• capas tecnológicas propietarias
• infraestructura de inteligencia artificial integrada

 (Publicis, por ejemplo, ha evolucionado hacia un modelo donde su plataforma CoreAI se convierte en el corazón de su propuesta de valor).

     Precisamente ya no solo venden servicios. Venden capacidad tecnológica + inteligencia + ejecución integrada.

     Y aquí aparece una tensión que el estudio identifica con un término que me parece muy preciso: “AI-flation”.

    Las agencias están ganando eficiencia interna con IA. Más producción, menos tiempo, menor costo por entregable. El problema es que los clientes lo saben y empiezan a preguntar por qué su facturación no refleja ese ahorro.

    Cuando el cliente no puede ver cómo la IA mejora sus resultados de negocio, no solo la velocidad de producción, sino el impacto real en sus costos, la tecnología se convierte en una caja negra. Y las cajas negras no generan confianza. Generan preguntas incómodas.

 El cambio ahora no es tecnológico, es estructural

     Debido a esta necesidad de generar confianza, algunas grandes agencias ya están negociando con clientes modelos de compensación basados en resultados de negocio como ventas, crecimiento de brand equity, etc. en lugar del tradicional modelo de honorarios por hora. Es un cambio estructural enorme que apunta hacia dónde va la industria: de cobrar por esfuerzo, a cobrar por impacto demostrable.

     Lo que estamos viendo no es una transformación con herramientas.

    Es una transformación de:

• Cómo se van a organizar los equipos
• Cómo se van a tomar decisiones
• Cómo se va a definir el valor
• Cómo se va a entregar el trabajo

    Porque la IA no solo está cambiando lo que hacemos, sino cómo lo hacemos, cómo trabajamos.

      Y eso inevitablemente impacta en:

 1. Estructuras organizacionales

Empiezan a surgir nuevos roles:

• AI strategists
• Prompt engineers
• AI product owners
• Especialistas en automatización

Y otros roles comienzan a transformarse o integrarse.

    Las agencias dejaran de ser estructuras lineales (cuentas → creatividad → producción) y empiezan a operar como sistemas más híbridos entre tecnología, datos y, sobre todo, estrategia.

     Los roles rutinarios como copwriters junior, analistas básicos seguramente se automatizarán, liberando humanos para tareas de alto valor, que generen esa “confianza” de la que se va a requerir, es decir, estrategia creativa, ética IA, orquestación de agentes autónomos, etc.

Forrester hace un par de años predecía que para 2030, las agencias perderán aproximadamente 7.5% de su fuerza laboral por automatización, pero roles como creador-IA crecerán, invirtiendo la pirámide: menos juniors, más seniors asistidos por bots.  Y en este punto, los líderes deben actualizar los roadmaps: no basta con capacitar en prompts; hay que fomentar “AI fluency” sobre todo a nivel C-suite.

 2. Modelos de operación

Uno de los cambios más importantes está en cómo se ejecuta el trabajo.

Antes:

• procesos manuales
• tiempos largos
• dependencia de talento individual

Ahora:

• workflows automatizados
• producción asistida
• iteración en tiempo real

Pero esto trae un nuevo reto: la consistencia. Porque sin procesos claros, la IA amplifica tanto lo bueno… como lo malo.

 3. Modelos de negocio

    Aquí está uno de los puntos más sensibles.

    Si una agencia puede hacer en horas lo que antes tomaba días, ¿cómo se justifica el mismo esquema de cobro?

    Aquí empieza una conversación incómoda, pero inevitable.

El modelo basado en horas pierde sentido en un entorno donde la eficiencia se multiplica.

Y empiezan a emerger alternativas:

• pricing basado en valor
• modelos por resultados
• fee + performance
• suscripciones estratégicas

Porque el cliente ya no paga solo por esfuerzo. Empieza a pagar por impacto.

El fee por hora agoniza; en su lugar, emergen esquemas outcome-based (pago por performance), retainers por innovación continua o equity en proyectos disruptivos.

 El tema que pocos quieren tocar: los datos

    Hay otro punto crítico que muchas veces queda en segundo plano: la gobernanza de datos.

La IA en marketing no funciona sin datos. Y en el contexto de agencias, esto implica trabajar con información de clientes, audiencias y comportamientos, información muchas veces sensible.

Esto abre preguntas clave:

• ¿Dónde se procesan esos datos?
• ¿Qué modelos los utilizan?
• ¿Cómo se protege la privacidad?
• ¿Quién es responsable del uso?
• ¿Bajo qué marcos opera esa información?

    En mercados más avanzados, este tema ya está en el centro de la conversación.

No solo por confianza … sino por regulación.

     Porque en un entorno donde la IA se convierte en una capa operativa, la gestión de los datos deja de ser técnica y se vuelve estratégica.

    Y en México, donde la regulación de datos aún está madurando, quien construya hoy sus marcos de gobernanza tendrá una ventaja real mañana.

La verdadera brecha

    Después de analizar todo esto, la brecha ya no parece estar en la tecnología.

    La brecha está en algo mucho más complejo: la capacidad de una organización para reinventarse. Porque la IA no es una herramienta que se “adopta”. Ya es una capacidad que se construye, integra y opera.

 Y eso implica:

• rediseñar procesos
• desarrollar talento
• crear nuevos roles
• repensar modelos de negocio
• establecer criterios claros de uso
• construir sistemas, no experimentos

     Lo curioso es que cuando el estudio pregunta por las principales barreras para adoptar IA, el presupuesto aparece al final de la lista. Y precisamente lo que encabeza el ranking son procesos mal definidos, falta de capacitación y escasez de talento especializado.

      Las agencias ya tienen acceso a las herramientas. ChatGPT, Midjourney, Make, Notion AI. Muchas cuentan con un stack relativamente amplio. El problema es que no tienen un sistema para operarlas con consistencia. No existe una respuesta clara a preguntas tan básicas como: ¿cuándo usamos IA?, ¿cómo validamos la calidad del output?, ¿quién es responsable si algo sale mal?

      Cuando todos tienen acceso a las mismas herramientas, la diferenciación no puede venir de la herramienta. Tiene que venir de algo más difícil de copiar: los procesos, el talento, la gobernanza, la capacidad estratégica para integrar todo eso en un modelo de trabajo sostenible.

 La pregunta que realmente importa

    Hoy muchas organizaciones siguen preguntando: ¿qué herramientas deberíamos usar?

     Pero esa no es la pregunta correcta. La pregunta es: ¿cómo debe cambiar nuestra organización para trabajar con inteligencia artificial de forma consistente, escalable y rentable?

     Porque la ventaja competitiva ya no estará en quién usa IA. Estará en quién logra integrarla de forma real en su operación.

     La IA ya está cambiando la forma en que trabajan las agencias. Pero el verdadero cambio (el más profundo), apenas está comenzando y no tiene que ver con tecnología, tiene que ver con cómo se redefine el valor en una industria donde todos tienen acceso a lo mismo.

 (Este es precisamente el tipo de conversaciones estratégicas que estamos impulsando desde CONEXIA Global).

  Para quienes quieran profundizar en el contexto local, el estudio completo de IAB México + IPADE ofrece una radiografía interesante del estado actual de adopción en agencias: https://www.iabmexico.com/estudios/adopcion-de-inteligencia-artificial-en-agencias-de-publicidad/

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OpenAI está considerando un proyecto de centro de datos de 25 mil millones de dólares en Argentina

OpenAI elige a Broadcom para construir su primer procesador de IA en el último acuerdo de chips

xAI de Elon Musk se suma a la carrera para construir “modelos mundiales” para impulsar videojuegos

Slack está convirtiendo a Slackbot en un asistente de inteligencia artificial

Salesforce impulsa las capacidades de IA con el lanzamiento global de Agentforce 360

Encuesta del día

OpenAI está considerando un proyecto de centro de datos de 25 mil millones de dólares en Argentina

OpenAI firmó una carta de intención con Sur Energy y otros socios para construir un mega centro de datos en la Patagonia argentina con capacidad de 500 MW y una inversión estimada en US$ 25 mil millones.

¿Por qué?
OpenAI no solo piensa en software y modelos, sino también en expansión geográfica de infraestructura crítica. Este proyecto marca su ingreso en Latinoamérica con una escala notable, aprovechando incentivos fiscales del país.

Impactos:

• Apostará por Argentina como hub latinoamericano para cómputo de IA.
• Impulso importante a inversiones energéticas e infraestructura local.
• Potencial creación de empleo técnico y desarrollo local del ecosistema de IA en la región.
• Riesgos: regulación energética, estabilidad política y costos operativos podrían ser desafíos.
• Si se cristaliza, será uno de los proyectos más importantes en la historia tecnológica de Argentina.

OpenAI, en alianza con Sur Energy y un proveedor de infraestructura no revelado, firmó una carta de intención para construir un proyecto de data center de US$ 25 mil millones en Argentina, con capacidad de hasta 500 MW y bajo el régimen fiscal RIGI. Denominado “Stargate Argentina”, sería el primer gran proyecto de infraestructura de OpenAI en Latinoamérica. La elección de la región obedece a condiciones favorables: abundancia de recursos energéticos, incentivos fiscales y un contexto político que busca atraer inversión tecnológica. No obstante, el proyecto debe superar cuellos energéticos, garantes regulatorios, costos logísticos y la integración con redes de fibra de alta tensión. Si se desarrolla con éxito, será un hito estructurador para la expansión global de OpenAI y podría desencadenar un efecto dominó de inversión tecnológica en Argentina y Latinoamérica.

Fuente(s): Reuters

#StargateArgentina #DataCenterAI #InfraestructuraGlobal #OpenAI #LatAmTech

OpenAI elige a Broadcom para construir su primer procesador de IA en el último acuerdo de chips

OpenAI firmó un acuerdo con Broadcom para diseñar sus propios procesadores de IA (aceleradores personalizados) como parte de su estrategia para controlar infraestructura crítica.

¿Por qué?
Depender de terceros (como Nvidia) en chips crea un cuello de botella estratégico. Tener procesadores propios permite optimización específica para sus modelos, reducción de costos a mediano plazo y mayor independencia en la carrera por capacidad de cómputo.

Impactos:

• Disminuye dependencia de proveedores externos de chips (como Nvidia) en el mediano plazo
• Permite “empaquetar” conocimiento del modelo (sus arquitecturas) dentro del hardware para mayor eficiencia.
• Riesgo: llevar el diseño de chips internos conlleva altos costos, posibilidad de fallas y competencia feroz en el mercado de semiconductores.

OpenAI y Broadcom anunciaron una colaboración para desarrollar procesadores IA personalizados, que servirán como base de sus propias instalaciones de cómputo en el futuro. La iniciativa contempla desplegar hasta 10 GW de aceleradores, desplegándose a lo largo de los próximos años. Esta estrategia responde a una necesidad clave: reducir la dependencia de proveedores externos de chips (como Nvidia), que pueden convertirse en limitantes estratégicos o de costo. Al tener sus propios procesadores, OpenAI puede adaptar el diseño a las peculiaridades de sus modelos (cachés, rutas de memoria, operación matricial), optimizando eficiencia y velocidad. Sin embargo, el diseño de chips es un terreno donde compiten las grandes con décadas de experiencia. El margen de error es pequeño, y fracasos pueden significar perder ventaja competitiva. Si OpenAI consigue ejecutar esta estrategia con éxito, fortalecerá su posición para escalar modelos cada vez más exigentes, con menos dependencia externa.

Fuente(s): The Verge

#OpenAI #Broadcom #AITecnología #ProcesadorIA #InfraestructuraAI

xAI de Elon Musk se suma a la carrera para construir “modelos mundiales” para impulsar videojuegos

La empresa de Elon Musk, xAI, está participando en la carrera para desarrollar “modelos del mundo” (world models) de IA que puedan generar y comprender entornos de videojuegos de forma autónoma.

¿Por qué?
Los world models representan una frontera clave en IA: permitirán que los mundos virtuales sean más adaptativos, coherentes e inmersivos sin depender de guiones rígidos. xAI al sumarse al esfuerzo sugiere que apuesta fuerte en la intersección entre IA y entretenimiento interactivo.

Impactos:

• Puede transformar el desarrollo de videojuegos al reducir la necesidad de diseño manual de escenarios.
• Puede expandirse más allá del gaming hacia simulaciones en robótica, entrenamiento o entornos virtuales con IA realista.
• Requiere enormes recursos computacionales y algoritmos avanzados para mantener consistencia, físicas y semántica.

Los “world models” en IA representan un paradigma en el cual la inteligencia no solo responde, sino entiende y genera entornos donde operar. xAI recientemente ha reclutado talento de Nvidia para fortalecer su apuesta en esta dirección. El objetivo sería construir modelos internos que simulen física, lógica del mundo y cambios dinámicos, permitiendo que los videojuegos no dependan de guiones predefinidos sino de ambientes que evolucionan. Esta tecnología podría disrumpir cómo se diseñan los juegos: menor dependencia de codificación manual, variabilidad infinita, mundos emergentes. Además, los avances podrían filtrarse hacia aplicaciones de simulación, entrenamientos robóticos o metaversos. Pero el camino es riesgoso: errores de lógica, incoherencias o fallas de optimización podrían limitar la aceptación. Si xAI consigue entregar una experiencia fluida, se posiciona como actor relevante en el cruce entre entretenimiento e IA.

• Fuente(s): Financial Times#xAI #WorldModels #VideojuegosIA #Simulación #IAInteractiva

Slack está convirtiendo a Slackbot en un asistente de inteligencia artificial

Slack está reconvirtiendo Slackbot para que sea un asistente de IA personalizado, capaz de hacer tareas como planificar, buscar información y estructurar proyectos desde el contexto del espacio de conversación.

¿Por qué?
Se trata de evolucionar la interfaz central de trabajo (el chat) en un punto de acción inteligente, eliminando fricciones entre comunicación y acción.

Impactos:

• Slackbot deja de ser un simple recordatorio y pasa a ser “compañero de trabajo” en IA.
• Integra calendarios (Outlook, Google), búsqueda de documentos, y síntesis de conversaciones.
• No se usará la data del usuario para entrenar los modelos: IA funciona dentro de una nube privada.
• No será opcional para los usuarios individuales (la empresa puede desactivarlo, pero no el individuo).

Slack ha decidido reimaginar su icónico bot, pasando de un sistema de recordatorios simples a un asistente de IA contextual que puede sintetizar conversaciones, extraer información de archivos y calendarios, generar planes de proyecto y anticipar prioridades de trabajo.

Bajo la nueva arquitectura, Slackbot se vuelve una interfaz conversacional dentro del espacio de chat (aparece junto a la barra de búsqueda) donde el usuario puede hacer peticiones en lenguaje natural y recibir respuestas accionables. A diferencia de muchas herramientas de IA que dependen de datos de usuario para entrenamiento, Slack asegura que esta versión operará dentro de su nube privada sin exponer datos para fines de modelo. En la fase piloto ya está en uso con miles de empleados dentro de Salesforce, lo que permitirá afinar su desempeño antes del despliegue masivo. Si funciona bien, democratiza el uso de IA de apoyo (no solo en grandes empresas) y refuerza la posición de Slack como plataforma central del “espacio de trabajo inteligente”. Pero fallas en precisión o control de acceso pueden minar la confianza del usuario antes de que la adopción despegue..

Fuente(s): The Verge

#SlackbotIA #AsistenteConversacional #Slack #TecnologíaProductiva

Salesforce impulsa las capacidades de IA con el lanzamiento global de Agentforce 360

Salesforce anuncío el lanzamiento global de su plataforma de agentes de IA, Agentforce 360, para automatizar tareas rutinarias dentro de su portafolio de nube.

¿Por qué?
La iniciativa posiciona a Salesforce como competidor directo en el nicho de la “IA agentiva” para empresas, combinando humanos, agentes inteligentes y datos dentro de un ecosistema confiable.

Impactos:

• Apoyo a modelos de razonamiento (Atlas Reasoning Engine) y compatibilidad con LLMs de OpenAI, Anthropic y Google.
• Desafíos: monitoreo, gobernanza y control de agentes serán fundamentales para evitar errores automatizados o mal uso.
• Riesgo de expectativas exageradas (las empresas aún no ven grandes rendimientos con muchas soluciones de IA).

Salesforce entra con Agentforce 360 en la fase más avanzada de la transición hacia “IA agentiva”: agentes autónomos que pueden ejecutar tareas dentro de flujos empresariales complejos, no solo responder consultas. La estrategia combina su cartera de productos CRM, Data Cloud y Slack en un entramado único, donde los agentes pueden operar dentro de chats, interpretar datos contextuales y desencadenar acciones.

Con “Agent Script”, los usuarios podrán moldear lógicas condicionales (if/then), mientras que el Atlas Reasoning Engine aporta capacidad de razonamiento contextual. La inclusión de LLMs externos (OpenAI, Anthropic, Google) agrega flexibilidad, y la integración con Slack convierte ese espacio de mensajería en un “sistema operativo agente” corporativo.

Pero el gran reto está en la ejecución: desplegar agentes productivos, auditar su comportamiento, garantizar ética y seguridad, y sobre todo demostrar mejoras tangibles en productividad frente al costo. En un mercado donde muchas implementaciones de IA han quedado en piloto, Salesforce está apostando a que esta versión del “agente empresarial” será la que cruza el umbral hacia adopción masiva.

Fuente(s): Reuters

#Agentforce360 #IAagentiva #Salesforce #Automatización #AgentesDeIA

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Cómo Prepararse para el Ecosistema de Compra Conversacional

En mis newsletters anteriores hablamos de métricas de ROI, del nuevo comportamiento del consumidor digital y de cómo pasar de la experimentación a la estrategia. Hoy abordamos el siguiente nivel: la convergencia que está redefiniendo la infraestructura misma del marketing.

De herramientas dispersas a una infraestructura convergente

El marketing digital está entrando en una etapa de transformación. Al comienzo, la inteligencia artificial se utilizó como un conjunto de herramientas puntuales: un generador de texto aquí, un sistema de analítica allá, un chatbot en el sitio web. Hoy ese enfoque fragmentado está evolucionando.

La IA está dejando de ser un “set de aplicaciones” para convertirse en la base de una infraestructura integrada, capaz de conectar la creación de contenido, la interacción con el cliente y los procesos de compra en un mismo flujo.

Tres fuerzas parece que están impulsando esta convergencia:

• Contenido generado dinámicamente en tiempo real, donde videos, imágenes y mensajes se adaptan al contexto de cada usuario.
• Experiencias personalizadas a través de asistentes conversacionales, que ya no solo responden preguntas, sino que guían decisiones de compra y construyen relación.
• Automatización del checkout dentro de las plataformas, que elimina pasos intermedios y convierte la conversación en punto de venta inmediato.

Lo que antes eran procesos separados (crear, distribuir, vender) ahora ocurre dentro de un mismo ecosistema generativo.

La pregunta estratégica es clara: ¿estamos construyendo la infraestructura adecuada para competir en un mundo donde contenido, interacción y transacción ya no se distinguen como etapas, sino como partes de un mismo flujo digital?

Evidencia: Tres señales de la evolución, lanzadas en una sola semana

Lo que antes parecía un futuro distante ya está ocurriendo. Tres desarrollos tecnológicos recientes demuestran que la convergencia de contenido, interacción y transacción en plataformas de IA no es una teoría, sino una realidad que redefine cómo se hace marketing y negocio.

Importante: Estos lanzamientos no significan que mañana todas las empresas puedan implementarlos. De hecho, muchas de estas tecnologías aún no están disponibles en varias regiones o apenas están en pruebas limitadas. Pero lo que pasa en otros mercados es un anticipo claro de lo que llegará.

1. Sora 2 (OpenAI) Fuente: OpenAI: La producción de contenido migra a las plataformas

OpenAI presentó esta semana Sora 2, su nuevo motor de video generativo, que ahora incorpora capacidades avanzadas: videos realistas de varios minutos, sonido ambiente integrado y cameos de usuarios en cuestión de segundos.

Este avance acelera la ruptura del modelo tradicional de producción: ya no es indispensable contar con una productora o un equipo creativo externo para generar contenido de calidad cinematográfica. La creación ocurre dentro de la plataforma, de forma dinámica y personalizada. (Una tendencia que también vemos en la evolución de herramientas como KlingAI o Runway)

Hoy Sora 2 no está disponible globalmente.

Está en pruebas cerradas en Estados Unidos y algunos mercados seleccionados. Pero lo que ahí se está probando marca un precedente inevitable: así como TikTok pasó de experimento asiático a fenómeno global, la producción generativa nativa en plataformas será probablemente el próximo estándar.

Implicaciones estratégicas:

• Democratización de producción: marcas que antes no podían competir con presupuestos millonarios tendrán acceso a calidad comercial a bajo costo.
• Velocidad vs. legalidad: la generación de contenido avanza más rápido que la regulación. Los riesgos de copyright, uso de imagen y deepfakes serán inevitables cuando la tecnología esté ampliamente disponible.
• Preparación recomendada: ir diseñando desde hoy políticas internas de uso responsable de contenido generado por IA, para no improvisar cuando la herramienta esté disponible.

2. Instant Checkout (ChatGPT) Fuente: OpenAI: El funnel se transforma en conversación

OpenAI, en alianza con Stripe, lanzó también Instant Checkout dentro de ChatGPT: la posibilidad de comprar un producto sin salir de la conversación, en dos pasos.

Esto no es un “botón de compra mejorado”. Es la evolución del concepto tradicional de que el usuario debe ser redirigido a un sitio web o a una landing page. Aquí el funnel se integra dentro del chat.

Esta funcionalidad está en fase temprana y con disponibilidad limitada geográficamente. Pero si recordamos que WhatsApp Business (que es un chat precisamente) procesa millones de transacciones diarias globalmente, la adopción de modelos similares puede ser más rápida de lo que parece.

Implicaciones estratégicas:

• Nuevo punto de venta: el ecommerce tradicional no desaparece, pero convivirá con el “comercio conversacional”. Las marcas deben asegurarse de que sus catálogos estén estructurados con metadatos y APIs que los asistentes de IA puedan leer.
• Riesgo de menor visibilidad: si tu marca no está integrada a estos sistemas cuando escalen, tendrás menor presencia en estos nuevos canales.
• Preparación recomendada: empezar a trabajar en catálogos legibles por máquinas, explorar integraciones piloto con plataformas conversacionales disponibles en nuestros mercados.

 3. Publicidad Agéntica (Meta)Fuente: Reuters: La segmentación evoluciona hacia automatización inteligente

Meta está experimentando con un nuevo modelo: conectar IA conversacional con su plataforma de anuncios. Esto permite que cada interacción de un usuario (un mensaje, un like, una pregunta) alimente directamente la campaña publicitaria, que se ajusta automáticamente en tiempo real.

Aquí la segmentación manual tradicional evoluciona hacia sistemas que aprenden y actúan sobre cada interacción de manera autónoma.

Aunque aún está en fase experimental, Meta ha confirmado pilotos en mercados seleccionados. Y como siempre, lo que ahí funcione llegará progresivamente a otros mercados.

Implicaciones estratégicas:

• Nuevo valor agregado: ya no será quien “compra medios” mejor, sino quien tiene la capacidad de alimentar al sistema con datos de calidad y con mensajes que puedan adaptarse dinámicamente.
• Cambio de rol en marketing: los media buyers y planners evolucionarán hacia gestores de datos, estrategas de inputs y guardianes de narrativa de marca.
• La segmentación no desaparece, pero cambia de fuente: ya no solo depende de cookies o historiales, ahora también de lo que el usuario conversa con la plataforma.
• Esto abre un nuevo frente en privacidad y ética: los datos conversacionales se convierten en terreno publicitario.
• Preparación recomendada: fortalecer las capacidades de gobernanza de datos en marketing y diseñar contenido modular, listo para que la IA lo adapte automáticamente

El cambio es sistémico y va a requerir acción

Como mencioné, la convergencia de IA no solo transforma la tecnología del marketing: está redefiniendo cómo entendemos el customer journey, cómo se regulan los contenidos y qué métricas ahora nos guían. Este no es un ajuste táctico; es una reconfiguración estructural que requiere preparación.

1. El funnel clásico evoluciona

El punto de venta ya no es exclusivamente una landing page. Modelos emergentes como el “Agentic Commerce” (el sistema que OpenAI está probando con Instant Checkout) apuntan hacia transacciones que ocurren dentro de conversaciones. Aunque estas tecnologías están en fase temprana, la dirección es clara: reducir la fricción entre descubrimiento y compra.

La pregunta para nuestros negocios: ¿Están nuestros catálogos listos para ser entendidos por la IA?La forma en que estructures datos y productos hoy determinará tu visibilidad en los nuevos canales de venta..

>> Oportunidades para las agencias: El modelo de negocio basado en “llevar tráfico” a sitios de clientes evolucionará. Las agencias pueden anticiparse ofreciendo servicios de integración conversacional, estructuración de catálogos para IA y optimización de presencia en asistentes digitales. Es una oportunidad para diversificar fuentes de ingreso antes de que el mercado lo demande masivamente.

2. El copyright requiere nuevos marcos

La generación masiva de contenido por IA plantea retos legales que están siendo activamente discutidos. Sellos musicales como Warner Music Group y Universal Music Group han estado en negociaciones con empresas de IA sobre sistemas de compensación y licenciamiento por el uso de contenido protegido en el entrenamiento de modelos (Fuente:Financial Times). Las organizaciones necesitan desarrollar marcos claros para gestionar estos riesgos emergentes.

La pregunta para nuestros negocios: ¿Existen políticas claras de consentimiento para usar imágenes de personas? ¿Se audita el contenido generativo que produce el equipo interno? (La gobernanza proactiva reduce la exposición legal y protege la reputación).

>> Oportunidades para las agencias: Se abre una nueva línea de servicio: consultoría en gobernanza de contenido generativo. Las agencias pueden diferenciarse ofreciendo auditorías de riesgo, diseño de políticas de uso de IA y frameworks de compliance. La experiencia legal-creativa será un activo valioso.

3. Las métricas se complementan con nuevos indicadores

Las métricas tradicionales de tráfico, clics e impresiones mantienen valor, pero cuando la venta ocurre sin salir de la conversación (de los chats) y el contenido se genera dinámicamente, necesitan complementarse con nuevos indicadores.

Métricas emergentes a considerar:

• Conversión de interacciones generativas a venta
• Engagement en plataformas de contenido inmersivo (como Sora 2)
• CAC ajustado por calidad de prompts/acciones conversacionales
• Share of voice en asistentes de IA (complemento al SEO tradicional)

La pregunta para nuestros negocios: ¿El sistema de medición actual está preparado para incorporar estas nuevas métricas conversacionales?

La Preparación es una Decisión Estratégica

Si bien estas tecnologías son incipientes, la nueva era requiere repensar el marketing como una arquitectura digital, con IA como parte de la infraestructura central, no como complemento. Esta es una reconfiguración estructural.

Lo que deberíamos estar construyendo en preparación para estos cambios:

• Catálogos estructurados y abiertos para sistemas conversacionales
• Capacidades de contenido dinámico adaptables en tiempo real
• Gobernanza proactiva de IA (consentimiento, ética, compliance)
• Nuevas métricas de valor para el customer journey conversacional
• Talento híbrido con skills en datos, creatividad y negocio
• Alianzas estratégicas con plataformas y partners tecnológicos

Es natural que algunas organizaciones prefieran esperar a que la tecnología “madure” o que otros validen el modelo primero. Pero es importante considerar que, además de experimentar, comenzar a construir capacidades hoy puede marcar la diferencia en la velocidad de adopción cuando estas tecnologías escalen.

¿Qué parte de esta convergencia representa el mayor desafío? ¿Infraestructura técnica, métricas, gobernanza o talento?

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Los directivos exigen claridad. Y en este caso que vamos a revisar, los CMOs / directores de Marketing, enfrentan el reto de demostrar que la IA no es solo una táctica de eficiencia, sino una palanca estratégica capaz de:

• Generar nuevos ingresos
• Acelerar el time-to-market
• Fortalecer la fidelidad del cliente
• Posicionar la marca de manera sólida

El problema es que muchas empresas caen en la trampa de medir solo las métricas de ahorro. Por ejemplo, se enfocan en la automatización de chatbots para reducir el tiempo de respuesta o en la generación rápida de contenido (textos, imágenes, videos) para las campañas.

Si bien estos resultados son valiosos, representan solo una fracción del potencial real de la IA. Reducir costos y ganar productividad es importante, pero es una visión limitada. El verdadero valor de la IA no está en lo que te ahorra, sino en lo que te ayuda a crecer.

La trampa de medir solo la eficiencia

Reducir costos y ganar productividad es importante, pero no suficiente. Según McKinsey*, más del 78% de las organizaciones globales ya usan IA en alguna función, pero solo una minoría logra traducir ese uso en resultados financieros tangibles.

En otras palabras: la IA que se mide solo como ahorro operativo está en piloto automático. El verdadero valor aparece cuando se mide su capacidad de crear nuevo negocio y fortalecer ventajas competitivas.

Métricas estratégicas para CMOs

La clave para un CMO no es probar que “la IA funciona”, sino que genera un impacto alineado con los objetivos corporativos. La conversación con el consejo directivo debe centrarse en el crecimiento de ingresos, la retención de clientes, la velocidad de reacción y el posicionamiento de marca.

Aquí te comparto un marco de métricas para guiar esa conversación:

Tabla de métricas ejecutivas de IA para CMOs:

Un framework ejecutivo para CMOs

Para implementar estas métricas, los CMOs pueden seguir estos pasos clave:

• Auditoría inicial: Identifica qué iniciativas de IA ya están en marcha y con qué métricas se están reportando.
• Casos de uso prioritarios (6-12 meses): Enfócate en proyectos con alto impacto potencial, como la personalización de campañas, el lead scoring o la predicción de churn.
• Definición de métricas: Mapea los KPIs de ingresos, retención, velocidad y reputación desde el inicio.
• Inversión en datos: Sin calidad de datos ni un buen sistema de gestión, el ROI no será sostenible.
• Comunicación con el board: Presenta dashboards simples (3 a 5 métricas clave) que muestren el impacto financiero y competitivo, no solo las métricas operativas.

Consideraciones clave:

• Regulación: Las leyes de protección de datos en algunos países limitan cómo se puede personalizar. Así que es crucial balancear innovación y compliance.
• Escalabilidad regional: Una estrategia de IA debe adaptarse a los distintos contextos culturales y económicos de la región (por ejemplo, el consumidor de México no es el mismo que el de Brasil). Si bien las métricas de negocio son universales, su interpretación y las tácticas para alcanzarlas deben ajustarse a las particularidades de cada mercado, como las diferencias entre el consumidor.
• Talento: La falta de especialistas en IA y ciencia de datos sigue siendo una barrera. Medir la “capacidad de adopción” interna es tan relevante como medir los ingresos. Fomentar la capacitación del equipo no solo mejora la eficiencia y la gobernanza de datos, sino que también sienta las bases para mejores prácticas en todas las áreas de la empresa.

Reflexión final

Para los CMOs/ directores de Marketing, medir el ROI de la IA es más que justificar un presupuesto; es demostrar que la inteligencia artificial es una palanca estratégica para el crecimiento sostenible.

La pregunta ya no es: “¿Cuánto nos ahorra la IA?”

La verdadera pregunta ejecutiva es: “¿Cuánto valor nuevo está creando para nuestros clientes y nuestra marca?” Las métricas correctas no solo validan la inversión, sino que distinguen a quienes lideran la transformación de quienes se quedan atrás

*El estado de la IA: Cómo se transforman las organizaciones para capturar valor. 12 de marzo de 2025  https://www.mckinsey.com/locations/south-america/latam/hispanoamerica-en-potencia/el-estado-de-la-ia-como-se-renuevan-las-organizaciones-para-capturar-valor/es-CL

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Introducción: la velocidad de una revolución

En menos de tres años, ChatGPT alcanzó al 10% de la población adulta mundial, consolidándose como la tecnología de difusión más rápida de la historia. Para ponerlo en contexto: a la radio le tomó 38 años llegar a 50 millones de usuarios; a la televisión, 13 años; y a Internet, 4 años. La IA conversacional lo logró en menos de 36 meses.

El reciente estudio del NBER (National Bureau of Economic Research), publicado en septiembre de 2025, es la primera radiografía exhaustiva sobre cómo 700 millones de usuarios semanales están utilizando realmente ChatGPT. Y sus hallazgos tienen implicaciones directas para quienes lideramos marketing, comunicación y transformación digital en México y Latinoamérica.

Hallazgos clave: cómo se usa ChatGPT hoy

1. Adopción explosiva

• En julio de 2025, ChatGPT alcanzó 700 millones de usuarios activos.
• Los usuarios envían 2.5 mil millones de mensajes al día.
• El crecimiento de mensajes se multiplicó más de 5 veces en un año.

No estamos hablando de una moda tecnológica: estamos ante un cambio estructural en la forma en que las personas interactúan con la información.

2. Casos de uso dominantes (78% del total)

El estudio identificó que tres categorías concentran la mayor parte del uso:

• Orientación práctica (29%): desde planes de fitness, consejos de estudio y recetas, hasta apoyo en decisiones cotidianas.
• Búsqueda de información (24%): uso de ChatGPT como alternativa a Google para resolver dudas, obtener comparativos o validar datos.
• Redacción de contenido (24%): generación, edición y traducción de textos. En el ámbito laboral, este porcentaje llega al 40%.

Este hallazgo es revelador: mientras la narrativa pública ha girado en torno a “productividad y trabajo”, la mayoría de las interacciones se concentran en la vida personal. El 70% de los mensajes no están relacionados con el trabajo.

3. Perfil demográfico en evolución

• Brecha de género cerrada: hoy hay más mujeres usuarias activas que hombres.
• Generaciones jóvenes lideran la adopción: el 50% de los mensajes provienen de personas menores de 26 años.
• Globalización de la adopción: el crecimiento más acelerado ocurre en países de ingresos bajos y medios, no en economías avanzadas.

En otras palabras: el presente y futuro del consumidor digital se está formando en mercados emergentes y en generaciones jóvenes.

4. El uso en el trabajo

Aunque el 70% del uso es personal, el trabajo representa la aplicación más sofisticada:

• La escritura y edición de textos (emails, reportes, propuestas, presentaciones) son los casos dominantes.
• Dos tercios de las tareas laborales con IA consisten en mejorar o editar contenido que el usuario ya creó.
• Profesionales con alto nivel educativo y en roles de conocimiento intensivo (management, consultoría, marketing) son quienes más lo utilizan como herramienta de soporte en la toma de decisiones.

Esto conecta directamente con marketing: la comunicación escrita es la base de campañas, copy, propuestas y customer service.

Implicaciones para CMOs y líderes digitales

Los hallazgos del estudio no son curiosidades: son señales estratégicas que deben influir en las decisiones de inversión, comunicación y modelo de negocio.

1. Nuevo comportamiento de búsqueda

El 24% de los usos ya corresponde a búsqueda de información. Esto significa que los consumidores no solo googlean, también “chatgptean”.

• Implicación: Las marcas deben pensar en su visibilidad en entornos de IA conversacionales. El SEO tradicional no basta: necesitamos estrategias de IA Search Optimization.

2. Revolución en la creación de contenido

El 40% del uso laboral es escritura. Esto está redefiniendo cómo los equipos producen y gestionan comunicación de marca.

• Implicación: Los CMOs deben liderar la integración de IA en procesos de copywriting, generación de propuestas, campañas multicanal y producción de contenidos. No se trata solo de usar herramientas, sino de establecer marcos de gobernanza, calidad, consistencia y ética.

3. Personalización como expectativa

El 49% de los usuarios busca orientación adaptada a su contexto, no información genérica. La IA está entrenando al consumidor a esperar experiencias únicas.

• Implicación: En marketing, esto se traduce en pasar de campañas segmentadas a interacciones uno a uno, a escala. La personalización ya no es un “plus”, es el nuevo estándar.

4. Nuevos early adopters

El 50% de las interacciones proviene de jóvenes (<26 años), mientras que en el trabajo, los principales usuarios son profesionales educados en roles de conocimiento intensivo.

• Implicación: Los próximos líderes de consumo y de talento ya utilizan IA como parte de su día a día. El reto para los CMOs es atraerlos con experiencias de marca alineadas a esa realidad digital asistida por IA.

5. Oportunidad global desde LATAM

El crecimiento más acelerado de ChatGPT está en países de ingresos bajos y medios. Eso incluye buena parte de nuestra región.

• Implicación: Los CMOs latinoamericanos tienen una ventana única: experimentar en estos “mercados emergentes” que hoy están adoptando IA a una velocidad mayor que otras poblaciones normalmente más avanzadas.

Reflexión final

Este estudio confirma que la IA conversacional ya no es un experimento: es un nuevo layer cultural, económico y tecnológico en la vida diaria de los consumidores.

Para los CMOs y directores de marketing digital, la pregunta no es:
“¿Deberíamos integrar IA en nuestra estrategia?”

Sino:
“¿Cómo integramos IA de manera estratégica para rediseñar la búsqueda, la creación de contenido, la personalización y la experiencia del cliente de una forma corracta, ética y sostenible?

Las marcas que logren responder a esa pregunta no solo capturarán eficiencias, sino que estarán en posición de liderar mercados en los próximos años.

DigitalMarketing #AI #ChatGPT #MarketingStrategy #CMO #DigitalTransformation

Lo que viene en el próximo newsletter:
Medir el ROI de la IA va mucho más allá de la eficiencia.
Exploraremos las métricas estratégicas que importan a nivel de boardroom, y cómo los CMOs pueden presentar un caso sólido para justificar inversión y crecimiento con IA.

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De acuerdo con el AI Trends for Marketers Report 2025 de HubSpot, basado en una encuesta a más de 1,500 especialistas en marketing en todo el mundo, 2/3 de los marketers ya utilizan IA en su día a día. Sin embargo, la forma en que se implementa varía: algunos equipos se limitan a tareas básicas, mientras que otros la integran como infraestructura central para redefinir sus sistemas de trabajo

Hace apenas unos años, la IA en marketing se asociaba con tareas simples como redactar textos o generar imágenes. Hoy, algunos equipos líderes la tratan como un nuevo “sistema operativo”, capaz de mejorar la productividad, optimizar procesos y habilitar nuevas formas de personalización a escala.

Construyendo una infraestructura sólida de IA

El reporte de HubSpot identifica cuatro componentes esenciales para pasar de la experimentación a la estrategia:

• Integración: conectar la IA con el stack tecnológico y los datos del cliente para crear experiencias fluidas y personalizadas.
• Gobernanza: establecer políticas claras de uso. De hecho, el 18% de las empresas aún no tienen lineamientos definidos, lo cual frena la adopción segura.
• Capacitación: fomentar una cultura de aprendizaje continuo. El 39% de los marketers señala que la falta de tiempo y entrenamiento es una de las principales barreras para la adopción. (y es por ello importante el sistematizar procesos, para que tengan tiempo y poder capacitarse).
• Ética y privacidad: garantizar la protección de datos y un marco de gobernanza para que los equipos usen la IA de manera responsable.

Midiendo el ROI:

La IA ya no solo genera entusiasmo, sino también resultados medibles, como lo demuestra este reporte:

• El 75% de los marketers ya reporta un ROI claro en sus iniciativas de IA.
• Las métricas principales son la eficiencia y productividad (64%) y el ahorro de tiempo (55%).

Los casos de éxito son contundentes:

• El equipo de Generación de Demanda de HubSpot aumentó sus tasas de conversión en un 82% y los clics en un 50% al personalizar campañas con IA
• Agicap, una plataforma financiera, ahorró 750 horas semanales e incrementó la velocidad de sus negocios en un 20% gracias a la IA de HubSpot Breeze.

Estos resultados muestran que la IA no es un juguete ni un recurso aislado: es una inversión estratégica con impacto directo en los indicadores clave de negocio.

Conclusión: el futuro es AI-first

Estamos en un punto de inflexión. El futuro del marketing no será simplemente digital: será AI-first. Pasar de la experimentación ocasional en ChatGPT haciendo memes a un uso sistemático, con métricas claras, gobernanza de datos y buenas prácticas, será lo que diferencie a los líderes de quienes se queden atrás.

La pregunta para cada organización ya no es si debe usar IA, sino cómo y con qué madurez la implementará.

Ahora bien, hay un reto evidente: la velocidad de los cambios en inteligencia artificial supera la capacidad inmediata de los equipos para capacitarse. Muchas organizaciones se encuentran atrapadas en un dilema tipo “el huevo o la gallina”: optimizar procesos primero para liberar tiempo de capacitación, o capacitar primero para poder optimizar… y al final no logran hacer ni una ni otra.

Aquí es donde entra el papel crítico del liderazgo. Los líderes no solo deben asegurarse de estar informados sobre las tendencias y los cambios, sino también capacitarse ellos mismos para poder guiar a sus equipos. Ser proactivos en la formación, compartir buenas prácticas y generar espacios de aprendizaje continuo es lo que permitirá acelerar la curva de adopción, reducir costos y maximizar el valor de la IA.

El reto no es únicamente implementar IA: es crear una cultura de preparación y colaboración, donde la tecnología sea el motor, pero el liderazgo consciente sea el verdadero diferenciador.

Si quieres profundizar más, puedes consultar el reporte completo de HubSpot aquí:

[AI Trends for Marketers 2025]

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Optimización con Data Driven Marketing

En primer lugar, el enfoque en el marketing data-driven es esencial para comprender mejor a nuestros clientes y adaptar nuestras experiencias digitales a sus necesidades y preferencias. El marketing data-driven se basa en la recopilación, análisis y aplicación de datos para tomar decisiones informadas y efectivas en la estrategia de marketing. Al aprovechar las herramientas de análisis y seguimiento de datos, podemos obtener información valiosa sobre el comportamiento de los usuarios, sus preferencias de compra, sus interacciones con la marca y muchos otros datos relevantes para ofrecer experiencias digitales personalizadas y relevantes.

El análisis de datos nos permite segmentar a nuestra audiencia y comprender profundamente sus necesidades y deseos. Con esta información, podemos adaptar nuestra estrategia de marketing para dirigirnos a cada segmento de forma personalizada y ofrecer mensajes y experiencias altamente relevantes. Por ejemplo, si un grupo de clientes muestra interés en productos de belleza y cuidado de la piel, podemos enviarles recomendaciones de productos específicas y consejos de belleza personalizados para satisfacer sus necesidades.

Además, el análisis data-driven también puede ayudarnos a identificar patrones de comportamiento y tendencias en nuestros clientes. Podemos descubrir qué canales de marketing son más eficaces para cada segmento de nuestra audiencia, qué tipo de contenido genera un mayor compromiso y qué factores influyen en las decisiones de compra. Esta información nos permite ajustar constantemente nuestras estrategias y tácticas de marketing para lograr un mejor rendimiento y ROI.

Optimización con Inteligencia Artificial

Al combinar el análisis data-driven con la inteligencia artificial (IA), podemos llevar nuestra optimización de experiencias digitales a un nivel superior. La IA nos proporciona la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y extraer conocimientos y patrones de manera más eficiente que los métodos tradicionales. Con algoritmos y modelos de aprendizaje automático, la IA nos permite anticipar las necesidades y deseos de nuestros clientes, mejorar la personalización y ofrecer experiencias digitales altamente relevantes.

Un ejemplo concreto de cómo se puede aplicar la IA en la optimización de experiencias digitales es a través de los chatbots y los asistentes virtuales. Estas herramientas basadas en inteligencia artificial pueden brindar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los clientes, ofreciendo un servicio al cliente eficiente y en tiempo real. Los chatbots pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para comprender y responder a preguntas frecuentes, proporcionar recomendaciones de productos y ayudar en el proceso de compra. Esto no solo mejora la CX al brindar respuestas rápidas y prácticas, sino que también reduce la carga de trabajo del equipo de atención al cliente y permite una disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

La IA también puede jugar un papel importante en la personalización de las experiencias digitales. Con algoritmos de recomendación y modelos predictivos, podemos ofrecer a nuestros clientes recomendaciones de productos altamente relevantes y personalizadas, basadas en sus preferencias y comportamiento de compra previo. Por ejemplo, si un cliente ha comprado previamente productos electrónicos, podemos mostrarle recomendaciones relacionadas, como accesorios o productos complementarios. Esto mejora la experiencia del cliente, facilitándole el proceso de compra y ofreciéndole exactamente lo que necesita, aumentando así las posibilidades de conversión y fidelización.

Otro aspecto importante de la inteligencia artificial es su capacidad para analizar datos en tiempo real y realizar ajustes automatizados en nuestras propuestas de marketing. Por ejemplo, podemos utilizar algoritmos de IA para analizar datos sobre el rendimiento de nuestras campañas publicitarias y ajustar automáticamente los presupuestos y las estrategias de oferta para maximizar los resultados. Esto nos permite ser más ágiles y eficientes en nuestras acciones de marketing, adaptándonos rápidamente a las tendencias y cambios en el comportamiento del consumidor.

Conclusiones

En resumen, la optimización de las experiencias digitales va más allá de centrarse únicamente en una métrica. Para lograr un Customer Experience excepcional en la era digital, debemos aprovechar las estrategias de marketing data-driven y la inteligencia artificial. El marketing data-driven nos permite comprender mejor a nuestros clientes, adaptar nuestras estrategias de marketing y proporcionar experiencias personalizadas y relevantes. Por otro lado, la inteligencia artificial nos ofrece la capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, anticipar las necesidades de los clientes y automatizar acciones de marketing cruciales.

Al combinar estas dos estrategias, podemos ofrecer experiencias digitales excepcionales que marquen la diferencia para nuestros clientes y nos diferencien de la competencia. La optimización de las experiencias digitales es un proceso continuo y dinámico en el que debemos estar constantemente adaptándonos, aprendiendo y mejorando. A medida que el mundo digital avanza, las empresas que aprovechen el poder del marketing data-driven y la inteligencia artificial estarán en una posición ventajosa para brindar un CX excepcional y prosperar en el entorno empresarial actual.

Y es así como el CDETECH (Consejo de Datos y Tecnologías Emergentes), del que tengo el privilegio de ser parte, está dedicado a la innovación y el desarrollo empresarial y nuestra misión es brindar a las empresas las herramientas y los conocimientos necesarios para prosperar en un mundo digital en constante cambio. Dentro de las cuáles está Localytics, la cual es una herramienta de Análisis de Mercado en México, diseñada para impulsar el crecimiento de los negocios locales a través de IA.

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El empoderamiento femenino va más allá de romper techos de cristal; se trata de cultivar una mentalidad de crecimiento, perseverancia y resiliencia en un entorno donde la igualdad de oportunidades aún es una lucha constante. En el mundo del desarrollo de negocios y el marketing digital, las mujeres enfrentamos obstáculos como la falta de acceso a redes de apoyo y mentoría, la subrepresentación en roles de liderazgo y la persistente brecha salarial de género. Sin embargo, cada desafío que enfrentamos nos brinda la oportunidad de fortalecernos y demostrar nuestra capacidad para liderar y triunfar en estos campos.

Desde la brecha salarial hasta la falta de representación en roles de liderazgo, cada obstáculo que enfrentamos nos impulsa a ser más fuertes, más decididas y más comprometidas con nuestro crecimiento y éxito. A través del aprendizaje continuo, la colaboración y el apoyo mutuo, podemos superar cualquier barrera que se interponga en nuestro camino. Es importante recordar que el empoderamiento femenino no solo beneficia a las mujeres individualmente, sino que también enriquece a las empresas y comunidades en general al fomentar la diversidad, la innovación y la inclusión.

En este Día Internacional de la Mujer, celebremos nuestro progreso, honremos a las mujeres que han allanado el camino antes que nosotras y reafirmemos nuestro compromiso de construir un futuro más inclusivo y equitativo para las generaciones venideras. Juntas, somos imparables.

#DiaInternacionalDeLaMujer #EmpoderamientoFemenino #Liderazgo #DesarrolloDeNegocios #MarketingDigital

“Las mujeres somos la columna vertebral de una sociedad. Hoy celebramos su fuerza, su valentía y su resiliencia en la lucha por la igualdad y el progreso.”

Ania Madrigal

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En esta edición, nos embarcamos en un viaje para explorar la revolución del marketing digital, un campo que ha experimentado una transformación sin precedentes en las últimas décadas. Esta revolución no es solo una evolución de las herramientas y técnicas que utilizamos para comunicarnos con nuestro público, sino también un cambio fundamental en la forma en que entendemos, interactuamos y valoramos a nuestros clientes.

Dónde Estamos

Hoy en día, nos encontramos en un punto crucial en la evolución del marketing digital, un punto de inflexión donde las antiguas tácticas de campañas por correo electrónico y banners en la web, aunque aún vigentes, han dado paso a un conjunto de herramientas y estrategias mucho más sofisticadas. El marketing digital ya no se trata simplemente de lanzar mensajes al azar esperando que alguno impacte; ahora se trata de entender profundamente a nuestros consumidores y de hablarles de una manera tan personal que se sientan únicos y valorados.

Estamos inmersos en la era de la personalización masiva, donde cada interacción con un cliente puede ser adaptada a sus preferencias, comportamientos previos y necesidades futuras. Este nivel de personalización es posible gracias a la integración de la inteligencia artificial (IA), que analiza grandes volúmenes de datos en tiempo real para ofrecer recomendaciones, contenidos y experiencias que resuenan con cada individuo de manera casi mágica.

Además, el big data juega un papel crucial, recopilando y procesando cantidades inimaginables de información que, cuando se analizan adecuadamente, revelan patrones y tendencias que de otro modo pasarían desapercibidos. Este poder para analizar datos nos ha permitido pasar de las suposiciones y corazonadas a decisiones informadas y precisas, basadas en una comprensión detallada de quiénes son nuestros clientes y qué buscan.

Pero el marketing digital no se detiene ahí. Estamos viendo cómo la realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR) están comenzando a redefinir cómo los consumidores experimentan los productos y servicios. Desde probarse ropa virtualmente hasta explorar espacios inmersivos de marca, estas tecnologías ofrecen nuevas formas de interactuar que no solo son innovadoras, sino también profundamente personales.

Además, la automatización del marketing ha evolucionado de simples sistemas de seguimiento a complejas plataformas que gestionan interacciones multicanal, optimizan la entrega de contenido y mejoran la experiencia del cliente en cada punto de contacto. Estas herramientas automatizadas permiten a las marcas no solo mantenerse en la mente de los consumidores, sino también hacerlo de manera relevante y oportuna.

Todo esto nos lleva a un nivel sin precedentes de comprensión del consumidor. La analítica avanzada y la continua recopilación de datos nos permiten no solo rastrear los deseos y necesidades actuales de nuestros clientes, sino también predecir sus futuras demandas. En muchos casos, podemos anticipar lo que un cliente querrá antes de que incluso lo sepa, lo que nos coloca en una posición privilegiada para ofrecer soluciones justo cuando más las necesitan.

Este momento en la evolución del marketing digital no es solo emocionante por las posibilidades tecnológicas, sino también por lo que significa para la relación entre las marcas y sus clientes. La capacidad de ofrecer experiencias profundamente personalizadas y altamente relevantes está cambiando la naturaleza de esa relación, haciéndola más valiosa, más efectiva y, en última instancia, más humana.

La Evolución del Campo

El marketing digital ha recorrido un largo camino desde sus inicios, cuando era visto simplemente como un complemento a las estrategias de marketing tradicionales. En sus primeros días, las empresas consideraban el marketing digital como una opción adicional, una forma de experimentar con nuevas tecnologías sin desviar demasiados recursos de sus campañas convencionales de televisión, radio, prensa y correo directo. Sin embargo, lo que comenzó como un simple experimento rápidamente se transformó en un pilar central de las estrategias de marketing globales.

Uno de los aspectos más revolucionarios del marketing digital fue su accesibilidad. A diferencia de los medios tradicionales, que a menudo requerían grandes presupuestos y acceso a canales exclusivos, las plataformas digitales ofrecieron a las empresas de todos los tamaños la oportunidad de llegar a un público global con una inversión relativamente modesta. Esta democratización de la publicidad permitió a las startups y a las pequeñas empresas competir en el mismo terreno que las corporaciones multinacionales. De repente, una pequeña empresa podía lanzar una campaña en redes sociales o a través de Google Ads y obtener la misma visibilidad que una marca establecida con décadas de historia.

A medida que el marketing digital se consolidaba como el núcleo de las estrategias de muchas empresas, grandes y pequeñas, comenzó a evolucionar rápidamente en respuesta a los avances tecnológicos y a los cambios en el comportamiento del consumidor. Lo que antes era una simple cuestión de enviar correos electrónicos masivos o colocar banners publicitarios en sitios web se convirtió en un campo complejo y matizado, lleno de oportunidades para la innovación.

Con la llegada de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el big data, y la automatización del marketing, el marketing digital dejó de ser solo una forma de promocionar productos y servicios. Se transformó en una herramienta poderosa para entender a los clientes en un nivel más profundo, anticipar sus necesidades y deseos, y ofrecer experiencias personalizadas que resonaran con ellos a un nivel emocional.

El big data permitió a las empresas recopilar y analizar enormes volúmenes de información sobre sus clientes, desde sus preferencias de compra hasta sus comportamientos en línea. Esta riqueza de datos, cuando se maneja adecuadamente, ofrece insights invaluables que pueden guiar la toma de decisiones estratégicas. Las empresas ya no tienen que confiar en suposiciones o en los resultados de costosas investigaciones de mercado; ahora pueden obtener datos en tiempo real que reflejan con precisión las tendencias actuales.

La inteligencia artificial, por su parte, ha permitido automatizar y optimizar muchas de las tareas que antes requerían intervención humana. Desde la segmentación de audiencias hasta la creación de contenido, la IA ha hecho posible que las campañas de marketing sean más eficientes y efectivas. Además, ha abierto la puerta a nuevas formas de interacción, como los chatbots y los asistentes virtuales, que permiten a las empresas estar disponibles para sus clientes las 24 horas del día.

Otro desarrollo clave ha sido la creciente importancia de la experiencia del cliente. A medida que el marketing digital ha evolucionado, las empresas han comenzado a entender que no se trata solo de vender productos o servicios, sino de crear experiencias significativas y memorables para sus clientes. Esto ha llevado a un enfoque en la personalización, donde cada interacción con un cliente puede ser adaptada para reflejar sus intereses y necesidades únicas.

El marketing digital también ha transformado la manera en que entendemos el mundo a nuestro alrededor. Con herramientas como el análisis de sentimientos en redes sociales, las empresas pueden monitorear en tiempo real lo que los consumidores piensan y sienten acerca de sus marcas. Esto no solo permite reaccionar rápidamente a cualquier problema o tendencia, sino que también ofrece una ventana invaluable al estado de ánimo general del mercado.

Además, la evolución del marketing digital ha creado un entorno donde la innovación es constante. Las empresas que se destacan son aquellas que no solo adoptan las últimas tecnologías, sino que también las integran de manera creativa en sus estrategias. Esto ha llevado a un ciclo continuo de cambio y adaptación, donde las tácticas que funcionaron ayer pueden ser obsoletas mañana.

Hacia Dónde Vamos

Al mirar hacia el futuro, queda claro que el marketing digital continuará su evolución a un ritmo vertiginoso, impulsado por los avances tecnológicos y las expectativas cada vez mayores de los consumidores. Las herramientas y técnicas que hoy están en la vanguardia podrían volverse rápidamente estándar, mientras que nuevas innovaciones emergerán para redefinir nuevamente lo que es posible en el mundo del marketing.

Uno de los motores clave de esta evolución será la inteligencia artificial (IA), que está en un proceso constante de sofisticación. Actualmente, la IA nos permite segmentar audiencias, personalizar mensajes y optimizar campañas, pero su potencial va mucho más allá. En el futuro, veremos cómo la IA se integra de manera aún más profunda en el marketing digital, permitiéndonos crear experiencias de cliente altamente personalizadas y en tiempo real. Imagine campañas de marketing que no solo se adapten a los intereses de los consumidores, sino que también anticipen sus necesidades y deseos futuros con una precisión casi asombrosa. La IA podría analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, ajustando automáticamente las estrategias para maximizar el impacto y la relevancia en cada interacción.

Además, tecnologías como la realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR) están listas para transformar la manera en que los consumidores experimentan productos y servicios. Ya no se trata solo de ver un anuncio o leer una descripción; en el futuro, los clientes podrán “probar” productos desde la comodidad de sus hogares, explorando virtualmente los detalles de un automóvil, una casa, o incluso un par de zapatos, antes de tomar una decisión de compra. Esta capacidad para ofrecer experiencias inmersivas no solo mejorará el proceso de toma de decisiones, sino que también permitirá a las marcas crear vínculos más profundos y significativos con sus clientes.

El Internet de las Cosas (IoT) también jugará un papel crucial en esta evolución. Con más dispositivos conectados que nunca, las marcas tendrán la capacidad de interactuar con los consumidores de maneras que antes eran inimaginables. Imaginemos un refrigerador inteligente que, basado en los hábitos de compra y consumo del usuario, puede sugerir recetas, hacer pedidos automáticos de comestibles o incluso recomendar productos promocionados. Esta interconexión de dispositivos no solo facilitará la vida diaria de los consumidores, sino que también abrirá nuevas vías para que las marcas se integren en las rutinas cotidianas de sus clientes de manera natural y útil.

Sin embargo, con este gran poder tecnológico viene una gran responsabilidad. A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más digitalizado, la ética en la recopilación y uso de datos será más importante que nunca. Las empresas tendrán que ser transparentes en cómo recolectan y utilizan los datos de sus clientes, asegurando que se respete la privacidad y que se manejen de acuerdo con las normativas y expectativas sociales. La confianza será un activo invaluable en este nuevo paisaje, y cualquier percepción de abuso o mal manejo de la información podría resultar en una pérdida significativa de credibilidad y lealtad del cliente.

Además, a medida que las experiencias digitales se vuelven más integradas y personalizadas, la inclusión y accesibilidad serán temas críticos. Es esencial que las empresas diseñen experiencias digitales que sean accesibles para todos, independientemente de sus habilidades o limitaciones tecnológicas. Esto no solo es un imperativo ético, sino también una oportunidad para las marcas de conectar con audiencias más amplias y diversas.

Por último, debemos considerar el impacto de estas tecnologías en la sociedad en general. La automatización y la IA, aunque increíblemente útiles, también plantean preguntas sobre el futuro del trabajo y la economía. Las empresas no solo deberán innovar en sus estrategias de marketing, sino también en cómo gestionan su impacto en los empleados, las comunidades y el mundo en general.

El futuro del marketing digital está lleno de promesas y desafíos. A medida que las tecnologías continúan avanzando, tendremos la oportunidad de crear experiencias de cliente más ricas, personalizadas y envolventes que nunca antes. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas oportunidades, debemos mantenernos comprometidos con los principios de ética, privacidad, inclusión y responsabilidad social. Solo así podremos asegurar que este emocionante viaje hacia el futuro del marketing digital beneficie a todos, desde las empresas hasta los consumidores y la sociedad en su conjunto.

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