La mayoría de profesionales del Marketing solo utiliza la IA a base de simples preguntas y respuestas

Aunque la inteligencia artificial ha irrumpido con fuerza en el ámbito del marketing, su adopción aún se concentra, en muchos casos, en usos básicos. Una encuesta reciente de Gartner (2024) reveló que el 87 % de los directores de marketing (CMOs) manifestaban estar explorando soluciones basadas en IA, pero solo el 23 % había logrado integrarlas en procesos estratégicos complejos. En la práctica, el uso predominante continúa centrado en la dinámica de preguntas y respuestas. Según datos de HubSpot, aproximadamente el 72 % de las interacciones con herramientas de inteligencia artificial en entornos de marketing seguían un patrón de consulta directa, sin aprovechar funcionalidades más avanzadas. Por su parte, el Marketing AI Institute reportó que apenas un 18 % de los profesionales del sector utilizan herramientas con capacidades como la personalización dinámica, la creación de modelos predictivos o el análisis de sentimiento en tiempo real.

Este panorama refleja un desfase entre el potencial de la tecnología y su aplicación real. Las plataformas actuales permiten mucho más que respuestas automatizadas. Existen integraciones sofisticadas que transforman la forma de operar de los departamentos de marketing, desde la automatización de flujos de trabajo hasta la creación de experiencias hiperpersonalizadas sin necesidad de programación. Herramientas no-code y low-code ya facilitan la incorporación de modelos de IA a procesos complejos. Los CRMs más innovadores están añadiendo motores de recomendación, análisis predictivo y asistentes inteligentes que anticipan comportamientos del consumidor o sugieren acciones comerciales en tiempo real. Además, diferentes sistemas de business intelligence ya integran algoritmos de aprendizaje automático para descubrir patrones y prever tendencias con una precisión que hasta hace poco era impensable.

Los profesionales aún no aprovecha todas las capacidades

A pesar de estos avances, la mayoría de los profesionales aún no aprovecha estas capacidades. Parte de esta resistencia se explica por una curva de adopción natural. La IA sigue siendo una tecnología emergente en muchos entornos corporativos, lo que implica un proceso progresivo de aprendizaje y adaptación. Muchos equipos están en una fase inicial de exploración, donde el uso de asistentes conversacionales y chatbots constituye la puerta de entrada más accesible. No obstante, la presión por mejorar la eficiencia operativa, ofrecer experiencias personalizadas a escala y tomar decisiones basadas en datos está forzando una evolución acelerada.

Informes de firmas como McKinsey, Forrester o la propia Gartner coinciden en destacar esta transición. La inversión en herramientas de inteligencia artificial dentro del marketing digital está creciendo, y con ella, la sofisticación de los casos de uso. Desde la optimización automatizada de campañas publicitarias y la generación de contenido con herramientas asistidas por IA, hasta la predicción de comportamientos de compra o el análisis de sentimiento en redes sociales, cada vez más empresas están incorporando IA de forma transversal a su estrategia.

La falta de cooperación fluida entre los departamentos de Tecnología y los equipos de marketing

El desaprovechamiento de las capacidades avanzadas de la inteligencia artificial en marketing puede estar vinculado a una falta de cooperación entre departamentos de Tecnología de la Información (TI) y los equipos de marketing. Esta desconexión no es nueva, pero se vuelve más crítica en un contexto donde la transformación digital y el uso estratégico de datos requieren una colaboración estrecha y multidisciplinaria.

El equipo de TI suele tener un dominio técnico profundo: comprende la infraestructura, los modelos de datos, la integración de sistemas y las posibilidades reales que ofrece la IA, desde el entrenamiento de modelos predictivos hasta la automatización de procesos complejos. Sin embargo, los profesionales de marketing son quienes poseen el conocimiento del consumidor, el entendimiento de las dinámicas del mercado y la visión estratégica para aplicar esos recursos tecnológicos en contextos relevantes. Cuando estos dos mundos no convergen, las soluciones de IA pueden quedarse estancadas en pilotos inconexos o limitarse a usos superficiales, como los asistentes conversacionales. En muchos casos, los equipos de marketing no cuentan con los conocimientos técnicos suficientes para implementar herramientas avanzadas por sí solos, y dependen de la voluntad, el tiempo y las prioridades del departamento de TI. Si este último considera que los proyectos de marketing no son prioritarios, o si no se comunican claramente los objetivos y necesidades desde el lado del marketing, los desarrollos tienden a retrasarse o a subutilizarse. Del otro lado, si los tecnólogos implementan soluciones sin entender los objetivos de negocio o sin involucrar a los usuarios finales en el diseño, es probable que esas herramientas no generen el impacto esperado.

Este desfase también se ve reflejado en la escasa adopción de soluciones no-code/low-code o en la subutilización de las capacidades nativas de plataformas como Salesforce, Adobe o HubSpot, que requieren una integración técnica para desplegar todo su potencial. Muchas organizaciones ya están respondiendo a esta necesidad mediante la creación de roles intermedios, como los marketing technologists o data translators, que funcionan como puente entre ambos departamentos.

Esta es a su vez, una de las principales razones por las que los nuevos perfiles profesionales denominados prompters comienza a integrarse de forma más profunda en los departamentos de empresas y negocios. Este nuevo perfil profesional se posiciona como un facilitador estratégico entre las capacidades técnicas de las herramientas de IA y las necesidades operativas y creativas de los distintos equipos, especialmente en departamentos como marketing, comunicación o diseño. Su papel resulta fundamental para desbloquear el verdadero potencial de los modelos generativos de IA, que no dependen tanto de la programación tradicional como de la calidad y sofisticación de las entradas que reciben. Esto requiere una combinación de competencias técnicas, lingüísticas y estratégicas que rara vez coinciden en perfiles tradicionales de marketing o tecnología.

En entornos empresariales, los prompters pueden actuar como catalizadores de productividad y creatividad, ayudando a los equipos a redefinir procesos, acelerar la producción de contenidos, generar insights más profundos o automatizar tareas que antes requerían intervención humana. Su valor se incrementa aún más en organizaciones donde los departamentos de TI no tienen capacidad para atender todas las demandas o donde el marketing necesita agilidad para experimentar con nuevas ideas.

El futuro del marketing, por tanto, no se limita a un diálogo entre humano y máquina basado en preguntas y respuestas. Se trata de una colaboración cada vez más fluida en la que la IA opera como motor de análisis, personalización y automatización, y en la que los profesionales del sector deberán ampliar sus competencias para extraer todo el valor de estas herramientas y mejorar a la vez la cooperación con otros departamentos. Aunque hoy la mayoría aún transite por los primeros peldaños de esta transformación, el camino apunta con claridad hacia una integración más profunda e inteligente de la inteligencia artificial en todos los niveles del marketing.