La inteligencia artificial agentica ya está revolucionando las estrategias de ventas y marketing
Por Redacción - 5 Septiembre 2025
La inteligencia artificial agentica se ha transformado en una fuerza motriz para la innovación en los departamentos de ventas y marketing. Esta tecnología, que permite a los sistemas de IA operar de manera autónoma y tomar decisiones con mínima supervisión humana, está redefiniendo cómo las empresas interactúan con sus clientes y gestionan sus operaciones internas.
Lejos de ser una moda pasajera, la adopción de esta tecnología se acelera, con un 68% de los proveedores de software ya habiendo introducido capacidades agenticas en sus productos. Datos que subrayan un punto de inflexión en la industria, donde la IA ya no es solo una herramienta, sino un componente fundamental para mantener la relevancia competitiva.
Un reciente informe de Dresner Advisory Services nos revela que el 10.5% de las empresas y organizaciones encuestadas ya están experimentando o implementando la IA agentica de forma activa, mientras que un 27% se prepara para seguir el mismo camino. En los sectores de ventas y marketing, la adopción es aún más notable. Los datos de una encuesta de PwC de mayo de 2025 revelan que el 79% de los ejecutivos ya están adoptando agentes de IA en sus empresas, y el 88% de los encuestados planea aumentar sus presupuestos de IA en los próximos 12 meses, impulsados por esta tecnología. Un informe de Master of Code de julio de 2025 señala que el 54% de los especialistas en ventas y marketing ya están utilizando o probando la inteligencia artificial, destacando la adopción en áreas clave como el análisis de datos (45%), la investigación de mercado (40%) y la redacción de textos (27%). Estas cifras demuestran que las áreas de ventas y marketing están a la vanguardia, impulsadas por la necesidad de mejorar la experiencia del cliente y la productividad.
La personalización como motor clave y el imperativo de los datos
La principal fuerza detrás de la adopción masiva de la IA agentica es su capacidad para ofrecer una personalización a escala sin precedentes. De acuerdo a Conversive, el 89% de las empresas compiten principalmente en la experiencia del cliente, y no en el precio o el producto. Con el 79% de los consumidores demandando un servicio más rápido y personalizado, la IA agentica se ha convertido en el motor para satisfacer estas expectativas. Esta tecnología no se limita a responder a las necesidades de los clientes, sino que las anticipa basándose en su comportamiento en tiempo real, sus preferencias pasadas y señales contextuales. Un ejemplo notable es el uso en el sector financiero, donde una firma líder ha implementado IA agentica para la evaluación de riesgos en tiempo real y la predicción de tendencias de mercado.
Sin embargo, el éxito con la IA agentica está inexorablemente ligado a la madurez de la infraestructura de datos de una organización. Las empresas que ya han logrado una gestión de datos sólida y una inteligencia de negocio (BI) exitosa son las que están cosechando mayores beneficios. Según los datos, todas las empresas que ya han implementado la IA agentica con éxito reportan que tenían una base sólida en inteligencia de negocios y la gran mayoría, tres cuartas partes, eran pioneras en la adopción de aprendizaje automático.
Esta evidencia pone de manifiesto que la disciplina en la gestión de datos no es un obstáculo, sino un requisito previo para la innovación. Forrester proyecta que para finales de 2025, el 60% de los fallos en este tipo de tareas, serán directamente atribuibles a controles inadecuados sobre los sistemas de IA. La gestión de la calidad, la duplicación y la compartimentación de los datos no son solo tareas técnicas, sino imperativos estratégicos que definen la capacidad de una empresa para utilizar la IA de manera efectiva y segura. Un informe de Devoteam de 2025 enfatiza que las organizaciones deben pasar de plataformas centradas en BI a plataformas de datos robustas para IA, diseñadas para operaciones inteligentes en tiempo real.
El futuro y los desafíos de la implementación
La transición a la IA agentica también plantea la necesidad de una profunda reestructuración del trabajo. Según un reporte de TM Forum de junio de 2025, se proyecta que para 2028, el 20% de los roles de marketing podrían ser ocupados por "trabajadores de IA". Esto no significa el fin de los profesionales humanos, sino un cambio en sus responsabilidades, que se centrarán en la estrategia, la ética y la creatividad, mientras que la ejecución se vuelve autónoma. Esto dará lugar a nuevos roles, como el de "orquestador de IA" o "supervisor de agentes", lo que requiere un enfoque estratégico en la formación y el desarrollo de talento.
Además, el riesgo y la gestión se han convertido en temas de alta prioridad. Con la creciente autonomía de la IA, la rendición de cuentas se vuelve crucial. Los CMOs deben establecer marcos de gestión para el comportamiento de los agentes, mitigar sesgos y asegurar la seguridad de los datos.
Esto incluye la creación de protocolos que permitan la verificación humana para decisiones de alto impacto. Un informe de McKinsey de junio de 2025 destaca que la falta de un patrocinio a nivel ejecutivo y de soluciones maduras y empaquetadas son los principales factores que limitan una implementación más amplia y coordinada de la IA agentica. La gestión del modelo de IA (ModelOps) se presenta como un marco esencial para gestionar y optimizar los modelos de IA a lo largo de su ciclo de vida, garantizando su fiabilidad y valor. En este sentido, un estudio de Dresner de septiembre de 2025 afirma que a medida que la adopción de la IA se profundiza, el ModelOps será central para asegurar la adaptabilidad, la rendición de cuentas y el valor de los modelos en producción.
