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?

The post ¿Ya sabes cómo aparece tu marca en ChatGPT, Perplexity, Claude o Gemini? appeared first on .

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/

The post El 97% de las agencias ve la IA como prioridad, pero solo el 19% presenta un liderazgo estratégico. appeared first on .

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.

The post ChatGPT y el nuevo mapa del consumidor digital: lecciones para CMOs appeared first on .

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]

The post De la Experimentación a la Estrategia: La IA en Marketing ha Madurado appeared first on .