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La inteligencia artificial generativa ha reducido el tiempo necesario para producir textos, imágenes, ideas y propuestas de campaña. Para empresas y emprendedores, sin embargo, esa mayor capacidad de producción también plantea un nuevo reto: decidir qué vale realmente la pena publicar.
La BCG CMO Survey on GenAI 2025, realizada entre 200 directores de marketing de Asia, Europa y Norteamérica, encontró que más de un tercio ya reportaba mejoras significativas en la experiencia del cliente y en la calidad y volumen del contenido gracias a la IA generativa.
En 2026, la adopción avanzó todavía más. Una nueva encuesta de Boston Consulting Group encontró que el 96% de los CMO consultados considera que la inteligencia artificial está impulsando una transformación integral del marketing, aunque el grado de automatización todavía varía considerablemente entre empresas.
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1. Publicar más no significa comunicar mejor
Para Claudio Huamán de los Heros Combe, director de la carrera de Marketing de la Universidad San Ignacio de Loyola (USIL), cuando producir contenido requiere cada vez menos tiempo, adquiere mayor importancia definir qué piezas realmente aportan a los objetivos del negocio y a las necesidades de la audiencia. Su cargo está confirmado por la universidad.
“El contenido comienza a generar ruido cuando repite ideas, no responde a una necesidad del público, no aporta información relevante o simplemente busca mantener activa la presencia de la marca”, explica.
La facilidad para generar publicaciones puede llevar a algunas empresas a elevar su frecuencia únicamente porque ahora tienen capacidad para hacerlo. El riesgo es producir más contenido sin una razón estratégica clara.
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2. Comprueba si tu contenido podría reconocerse sin el logo
Cuando distintas marcas utilizan instrucciones similares, siguen las mismas tendencias y recurren a referencias parecidas, los resultados pueden terminar compartiendo estructuras, conceptos y estilos visuales.
Huamán de los Heros propone una prueba sencilla: retirar el logotipo de una pieza y preguntarse si un consumidor podría identificar qué marca la publicó.
Si la respuesta es negativa, puede existir un problema de diferenciación.
La IA puede reproducir con rapidez patrones comunes. Por ello, elementos como el tono de voz, los referentes culturales, el lenguaje propio de la comunidad y los puntos de vista de la empresa adquieren mayor importancia.
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3. No todas las tendencias son adecuadas para una marca
Participar en cada tendencia viral tampoco garantiza mejores resultados.
Una broma que funciona para una marca de entretenimiento, por ejemplo, puede resultar incoherente para una organización que necesita proyectar seguridad, confianza o responsabilidad.
Antes de publicar, Huamán de los Heros recomienda revisar cuál es el objetivo de la pieza, a quién aporta valor, si es pertinente para el momento y si representa realmente a la marca.
La pregunta no debería limitarse a “¿esto puede generar interacciones?”, sino también considerar qué percepción construye en el mediano y largo plazo.
4. Usa la IA como herramienta, no como responsable de la estrategia
La inteligencia artificial puede servir para desarrollar borradores, generar alternativas, resumir información, adaptar piezas o acelerar determinadas etapas de producción.
Sin embargo, decisiones como el posicionamiento, la identidad, el propósito, el público objetivo o los límites éticos requieren interpretación del contexto y conocimiento del negocio.
También existen situaciones culturales, emocionales o reputacionales en las que una respuesta técnicamente correcta puede resultar inadecuada para la audiencia.
La supervisión humana sigue siendo especialmente relevante en esas decisiones.
5. Alimenta la IA con elementos propios de tu marca
Una manera de reducir el riesgo de obtener contenido genérico es proporcionar a las herramientas información que represente realmente a la empresa.
Eso puede incluir guías de tono, ejemplos de comunicaciones anteriores, expresiones que la marca utiliza o evita, características de sus clientes, objetivos concretos y diferencias frente a sus competidores.
Cuanto más genérica sea la instrucción, mayor es la posibilidad de recibir una respuesta similar a la que otras empresas podrían obtener con la misma herramienta.
BCG señala que la creación de contenido y la personalización continúan entre las aplicaciones prioritarias de la IA en marketing. El desafío, por tanto, no es solo producir a escala, sino utilizar esa capacidad de forma coherente con la estrategia.
Qué habilidades ganan importancia con la IA
A medida que las herramientas automatizan partes de la producción, los profesionales de marketing necesitan reforzar capacidades menos fáciles de delegar.
Entre ellas se encuentran el conocimiento del consumidor, el análisis crítico, la creatividad, la construcción de marca y la identificación de insights.
BCG también ha destacado la capacitación del talento como uno de los retos para las organizaciones que buscan ampliar el uso de IA generativa dentro de sus equipos de marketing.
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