IA en marketing 2027: los cinco cambios que vienen

Hoy casi todos los equipos de marketing usan inteligencia artificial. El problema es que muy pocos pueden demostrar que les está dando mejores resultados.

Los números lo dejan claro. Según un estudio de Social Media Examiner, casi nueve de cada diez profesionales dicen que la IA les ahorra tiempo. Pero solo tres de cada diez ven beneficios concretos y medibles. Mientras tanto, el uso diario se disparó: casi tres de cada cuatro la usan todos los días, cuando en 2024 era apenas un tercio.

La IA tiene que salir del modo “herramienta suelta”

Usar IA todos los días no significa que el equipo trabaje mejor. Pasa seguido que la información salta de una plataforma a otra, los contenidos se quedan esperando aprobación y los resultados llegan cuando ya es tarde para corregir.

Un informe de SmarterX lo confirma. Más de la mitad de los profesionales ya dejó atrás la etapa de prueba, pero solo el 25% logró usar la IA a gran escala. En otras palabras, las personas avanzan más rápido que sus empresas. El reto es que la IA acompañe toda la campaña, desde la investigación hasta la medición, y que lo aprendido en un paso sirva para el siguiente.

Ahorrar tiempo no es lo mismo que vender más

Terminar una campaña en menos horas no garantiza que funcione mejor. La pregunta de fondo es qué hace el equipo con ese tiempo: ¿prueba ideas nuevas o simplemente produce más de lo mismo?

Por eso Carter sugiere definir el objetivo antes de ampliar el uso de IA. Puede ser bajar costos, probar más rápido, mejorar la conversión o retener clientes. Después toca comparar con cómo estaban las cosas antes. Contar cuántas piezas se produjeron dice mucho del volumen, pero casi nada de si la campaña funcionó.

De “créame esto” a “hazlo por mí”

Aquí entran los agentes de IA. Son sistemas a los que se les da un objetivo y resuelven varias tareas por su cuenta, sin que alguien les diga cada paso. Ya no solo escriben un texto: pueden buscar información, preparar materiales y enviarlos a quien corresponda.

Todavía son pocos los que los usan. Solo el 10% de los encuestados trabaja con agentes de forma regular, aunque casi la mitad planea hacerlo. La misma Carter cuenta que su agente redacta correos, pero ella los revisa y los envía. Esa es la clave: antes de soltarle tareas, hay que decidir qué puede consultar, si puede gastar dinero o publicar, y cuándo necesita el visto bueno de una persona.

La confianza se vuelve una ventaja

Este punto toca de lleno la reputación de marca. Mientras más datos tiene un agente sobre un cliente, más útil puede ser. Pero también crece la responsabilidad de la empresa. Cerca de tres de cada cuatro profesionales dicen preocuparse por la precisión de la IA y la privacidad de los datos.

Y no es para menos. Alrededor de un tercio de las organizaciones no tiene ningún tipo de control sobre cómo usa la IA: ni plan, ni comité, ni políticas, ni lineamientos éticos. Si un sistema da un dato falso o manda un mensaje fuera de lugar, al cliente no le importa qué área falló. Lo que ve es a la marca. Por eso hace falta explicar con claridad qué datos se usan y ofrecer atención humana cuando algo automatizado sale mal.

Capacitar al equipo ya no es opcional

Uno de los datos más llamativos: solo el 7% de los profesionales recibió formación en IA de parte de su empresa. El resto aprendió por su cuenta, a prueba y error.

Experimentar ayuda a perderle el miedo a la herramienta. Pero una capacitación bien armada enseña algo más importante: saber cuándo no confiar en ella. Eso incluye revisar lo que genera, cuidar los datos de los clientes y decidir si un contenido está listo para publicarse. También aprender a desconfiar de respuestas que suenan muy seguras pero no tienen respaldo.

El nuevo papel del director de marketing

Carter retoma una idea de Paul Roetzer, fundador de SmarterX. Según él, el trabajo con IA tiene tres roles: el arquitecto, que diseña cómo se trabaja; el coordinador, que pone a personas y máquinas a jugar en el mismo equipo; y el aprendiz, que va ganando criterio con la práctica.

El director de marketing de 2027 tendrá que ser arquitecto y coordinador a la vez, sin olvidarse de los que vienen empezando. Si la IA escribe el primer borrador, los perfiles junior igual necesitan investigar, defender sus ideas y aprender de las correcciones. Si no, la empresa gana velocidad hoy, pero se queda sin líderes mañana.