La IA Generativa en el Marketing: Un Enfoque Estratégico para Maximizar el Retorno de la Inversión
La mayoría de los líderes de marketing tienen la «exploración de la IA generativa y la personalización» en sus planes anuales. Esto no es una mera conjetura, sino una afirmación basada en la evidencia, tanto que la IA se ha convertido en la última palabra de moda en el marketing de productos.
Un estudio reciente de McKinsey reveló que el uso de la IA generativa en las organizaciones aumentó del 55% en 2023 al 78% en 2024, y los encuestados informan con mayor frecuencia el uso de la tecnología en las funciones de TI, marketing y ventas.
Por lo tanto, no hay duda de que las fuentes de noticias de muchos directores de marketing y directores de ingresos están dominadas por titulares sobre IA. Sus bandejas de entrada están llenas de mejores prácticas y la mayoría de sus proveedores han integrado algún tipo de herramienta de IA para aumentar la productividad.
Algunas de estas herramientas son extremadamente útiles, mientras que otras parecen haberse inspirado en Clippy de Microsoft, un asistente bien intencionado pero muy intrusivo de la década de 2000 que interfería activamente con el trabajo de oficina.
La revolución de la IA Generativa (GenAI) presenta tanto promesas increíbles como temores, pero si miramos hacia atrás algunas décadas, podemos ver este patrón repetido en las revoluciones de la autoedición, Internet y la telefonía móvil.
Hace treinta años, cuando surgieron las primeras soluciones de autoedición, estas eliminaron la producción impresa del diseñador profesional y pusieron las herramientas en manos de cualquier persona con una PC. El resultado fue una inundación del mercado con contenido rápido, económico, pero amateur que a menudo abarataba el valor de la marca.
La GenAI no es diferente. Como señaló Bill Anderson, líder global de orquestación de ingresos en Slalom, «el rápido surgimiento de GenAI ahora requiere que los líderes de crecimiento de ingresos y marketing den un paso atrás y se pregunten no solo cuáles son los beneficios potenciales de la tecnología, sino también que examinen detenidamente sus costos y límites».
Esto significa comenzar con una evaluación estratégica cuidadosa, antes de agregar otra plataforma a sus pilas tecnológicas existentes, que tenga una visión holística de todo el pipeline de ingresos.
Pipelines de Ingresos Holísticos
Los proveedores de tecnología de marketing han ofrecido tradicionalmente soluciones que solo admiten funciones específicas como la personalización de contenido, la gestión de clientes potenciales o el análisis de clientes. En muchas organizaciones, ya sean pequeñas o grandes, la situación ha creado un lío confuso de sistemas desconectados, datos aislados y, en última instancia, una mala experiencia del cliente, todo lo cual impacta negativamente en los ingresos de una empresa.
Los especialistas en marketing construyeron su pipeline desde la perspectiva del software en la nube que estaban integrando. Se olvidaron de observar el pipeline holístico de orquestación de ingresos, creando un recorrido del cliente similar al de una ardilla caminando por una valla de estacas. Las plataformas están optimizadas para su tarea, pero el viaje es difícil e incómodo.
«Incluso cuando son conscientes de la posible reacción negativa que puede producir GenAI, muchos directores de ingresos y marketing de hoy en día no comprenden completamente que el éxito en el clima empresarial actual, inundado de tsunamis de datos, no se logrará simplemente agregando una plataforma de IA a sus ya infladas pilas tecnológicas», comentó Anderson.
A menudo, existe un costo sustancial y no reconocido involucrado en la generación de una gran cantidad de contenido de IA; tarifas de procesamiento, almacenamiento y revisión que los gerentes de marca a menudo pasan por alto. Los comunicados de prensa que promocionan cientos de miles de imágenes no abordan el impacto estructural: los humanos todavía necesitan revisar las imágenes y las empresas tienen que contratar agencias externas para soportar la carga.
Simplemente adoptar más y más herramientas de IA con la esperanza de que aumenten mágicamente el ROI es la forma más rápida de hacer menos con más. Como reveló el Informe sobre el estado de la IA en marketing de 2025 de Jasper, «el 56% de los especialistas en marketing están utilizando la IA de forma aislada y ad-hoc, y el 51% no puede rastrear el ROI ni ver el verdadero impacto comercial de sus inversiones en IA».
En cambio, lograr el santo grial de una estrategia de IA que produzca contenido de marketing de alta calidad y compatible con la marca a gran escala, utilizando puntos de datos clave e indicadores de rendimiento que respalden una experiencia positiva para el cliente, requiere un replanteamiento fundamental por parte del liderazgo de la empresa.
Por lo tanto, antes de agregar otra herramienta impulsada por IA a una pila de tecnología ya inflada, los líderes de marketing deben tener una visión holística del pipeline de ingresos y preguntarse si esa herramienta de IA resolverá un cuello de botella real o simplemente creará uno nuevo.
Datos Mínimos Viables
Quizás de manera contraintuitiva, uno de los mayores impulsores de costos innecesarios asociados con la implementación de GenAI en la cadena de ingresos de una organización resulta de un intento de extraer demasiados datos con el sistema, más de lo necesario para producir resultados útiles.
Para Anderson, un enfoque excesivamente ambicioso y ávido de datos no solo puede generar conclusiones inexactas sobre las preferencias probables de los clientes y más, sino que inevitablemente genera costos excesivos de almacenamiento y procesamiento de datos. La mayoría de las grandes empresas, por ejemplo, mantienen grandes cantidades de datos almacenados en varios departamentos, incluidos proyectos favoritos previamente abandonados, que son irrelevantes y deben excluirse de un nuevo modelo de GenAI.
«Basado en mi experiencia reciente como consultor con muchos CROs y CMOs en numerosas compañías Fortune 500, he observado que los líderes más efectivos reconocen la importancia de adoptar un enfoque más minimalista al decidir qué fuentes de datos aprovechar con un modelo GenAI», dijo.
En este sentido, Anderson ofrece una fórmula simple para tener en cuenta al planificar e implementar una nueva solución GenAI en la cadena de ingresos de una organización: «Los datos mínimos viables requeridos equivalen a los datos más valiosos disponibles, o MVD = MVD, para abreviar. Esta sencilla fórmula describe los puntos de datos mínimos absolutos que sus equipos de ventas utilizan para calcular si alguien comprará o no».
El enfoque «MVD = MVD» elimina toda la basura, las fuentes históricas y los análisis favoritos hasta su núcleo, lo que permite a los propietarios de productos y a los especialistas en marketing de ingresos centrarse en algunos puntos clave. Sus datos más valiosos son el mínimo indispensable que un modelo de IA necesita para producir inteligencia de ventas útil, como fundir oro para eliminar sus impurezas.
Comenzando con las Partes Interesadas
Aplicar eficazmente el principio de MVD = MVD a GenAI implica que el liderazgo primero reúna a todas las partes interesadas de la cadena de ingresos en un grupo de trabajo de etapa de planificación, con el objetivo de responder a una pregunta inicial: «¿Cuáles son los datos mínimos viables y, por lo tanto, también los datos más valiosos? para esta solución propuesta?»
Al definir los datos mínimos necesarios para indicar la probabilidad de compra de un cliente, los gerentes de generación de demanda pueden desarrollar un catálogo de experimentos de casos de uso que definan audiencias, resultados deseados y los campos de datos necesarios para respaldar el experimento. Este catálogo ayuda a refinar las indicaciones y los límites seguros de la salida generativa.
Además de experimentos estrictamente definidos, los especialistas en marketing también pueden usar herramientas de IA de imagen a texto para generar palabras clave y metadatos de una imagen. Esto luego se puede analizar y aprovechar para encontrar patrones ocultos que aumenten las tasas de respuesta.
Por ejemplo, Gen Studio de Adobe puede informar que ciertos colores o efectos de iluminación generan más clics que otros. Aprovechar esta experimentación automática utilizando metadatos permite al especialista en marketing combinar la experimentación disciplinada con conocimientos generativos impulsados por IA.
Por lo tanto, en lugar de esperar que las herramientas de GenAI creen contenido para reemplazar a los creativos, los creativos están definiendo estrictamente los experimentos y los parámetros para que operen las herramientas de GenAI. El uso de GenAI para realizar el trabajo pesado de generar cientos de fondos para banners de varios tamaños libera a los creativos para que realicen un trabajo más estratégico, como crear programas de participación personalizados basados en el comportamiento.
Camino al Éxito
En lugar de posponer esa tarea de «Explorar GenAI», los líderes de marketing deben planificar primero para las personas, comenzando ahora. ¿Cómo se ve el éxito? Al trabajar hacia atrás desde el éxito, los CROs, y los CMOs por igual, pueden construir un equipo de ventas, creativos y operaciones de marketing para definir exactamente qué creará la herramienta GenAI. Ahora el CRO tiene un marco de medición efectivo antes de comprar nuevas herramientas.
Insights de Evox News: Cómo la Estrategia de IA Generativa Puede Impactar tu Negocio
La adopción estratégica de la IA Generativa (GenAI) en el marketing representa una oportunidad significativa para las empresas que buscan optimizar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Sin embargo, el éxito no radica en la simple implementación de herramientas de IA, sino en un enfoque holístico y estratégico que considere:
Optimización del Pipeline de Ingresos: La GenAI puede ayudar a identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia en cada etapa del proceso de ventas, desde la generación de leads hasta el cierre de acuerdos.
Personalización a Escala: Permite crear contenido y experiencias altamente personalizadas para cada cliente, aumentando el engagement y las tasas de conversión.
Reducción de Costos: Al enfocarse en los «Datos Mínimos Viables» (MVD), las empresas pueden evitar costos innecesarios de almacenamiento y procesamiento de datos, maximizando el retorno de la inversión en IA.
Ventaja Competitiva: La adopción temprana y estratégica de GenAI puede proporcionar una ventaja competitiva significativa, permitiendo a las empresas diferenciarse de sus competidores y liderar en sus respectivos mercados.
Innovación Continua: La GenAI no es una solución estática, sino una tecnología en constante evolución. Las empresas que la adopten deben estar preparadas para experimentar, aprender y adaptarse continuamente para aprovechar al máximo su potencial.
Liberación de Recursos: La GenAi puede automatizar tareas repetitivas y de bajo valor, permitiendo al personal centrarse en tareas más estratégicas, creativas o de mayor valor añadido.
* Toma de decisiones basada en datos: La GenAI puede ayudar a identificar patrones y tendencias relevantes en los datos, lo que se traduce en decisiones más informadas y por lo tanto, efectivas
