Estamos entrando en una nueva etapa comercial: el marketing aumentado por inteligencia artificial generativa. Esta tecnología no solo automatiza tareas; también crea textos, imágenes, ideas, simulaciones, campañas, productos, guiones, respuestas y experiencias personalizadas.
McKinsey estima que la IA generativa podría agregar entre USD 2.6 y 4.4 billones anuales a la economía global, y que cerca del 75% de ese valor se concentra en cuatro áreas: operaciones con clientes, marketing y ventas, desarrollo de software e investigación y desarrollo.
En marketing, el impacto es especialmente fuerte porque la IA generativa trabaja justo donde las marcas compiten hoy: contenido, personalización, velocidad, creatividad, análisis de consumidores y experiencias digitales. De hecho, investigaciones recientes destacan que esta tecnología está redefiniendo la forma en que las marcas crean, distribuyen y optimizan contenido a gran escala (Grewal et al., 2025).
Diferencia clave entre la IA analítica vs. IA generativa La IA analítica o predictiva trabaja principalmente con datos estructurados: números, historiales, patrones y variables. Su objetivo es mirar el pasado para predecir el futuro.
Ejemplo:
Un banco analiza variables financieras para decidir si aprueba o no un crédito. Una tienda analiza tu historial de compra para estimar qué talla, o bien el color o el estilo que podría gustarte.
La IA generativa, en cambio, puede trabajar con texto, imágenes, audio, video, código y datos no estructurados. Su objetivo no es solo predecir, sino crear algo nuevo: un anuncio, una campaña, una imagen, una respuesta de servicio al cliente, una idea de producto o un guion de ventas. McKinsey señala que los modelos fundacionales pueden procesar grandes cantidades de datos variados y realizar tareas como clasificar, editar, resumir, responder preguntas y crear contenido.
Podemos compararla con un novelista de ciencia ficción, no repite exactamente lo que leyó, sino que construye una nueva respuesta a partir de millones de patrones aprendidos.
La IA generativa crea, adivina y también alucina La IA generativa funciona con probabilidades, cuando le pedimos a ChatGPT o cualquier otra IA generativa que escriba un poema, una campaña o una descripción de producto, no busca una “verdad absoluta”; construye una respuesta probable palabra por palabra. Por eso puede ser creativa, pero también puede alucinar: inventar datos, fuentes, nombres, cifras o argumentos que parecen reales pero no lo son.
La alucinación no es simplemente un error técnico fácil de apagar, es una consecuencia del funcionamiento probabilístico de estos modelos. Por eso, en marketing de contenidos, no basta con producir rápido: hay que verificar, editar y supervisar, especialmente porque la calidad y credibilidad del contenido siguen siendo claves para el engagement digital (Falah, 2025).
Ejemplo: Coca-Cola y la innovación de productos Coca-Cola ya ha usado IA en procesos creativos. Su producto Coca-Cola Y3000 fue presentado como una bebida cocreada con inteligencia humana e inteligencia artificial, usando perspectivas de consumidores e insights de IA para imaginar “a qué sabría el futuro”, también el diseño visual de la lata fue cocreado con IA.
Este ejemplo muestra que la IA generativa no solo sirve para redactar publicaciones en redes sociales. También puede participar en innovación de productos, diseño, empaques, experiencias digitales y posicionamiento de marca, tal como señalan estudios recientes sobre el rol de la IA en procesos de innovación y marketing (Cillo & Rubera, 2025).
¿Cómo están implementando IA las empresas? Las empresas no están usando IA de manera improvisada. Están creando marcos de decisión para saber cuándo automatizar, cuándo supervisar y qué tipo de datos usar.
Un marco útil divide la implementación en dos dimensiones:
Tipo de datos de entrada Nivel de intervención humana
Este tipo de matriz aparece en investigaciones sobre IA generativa en marketing, donde se plantea que las soluciones pueden clasificarse según el tipo de input —general o personalizado— y el nivel de intervnción humana antes de entregar el resultado al usuario (Grewal et al., 2025).
Ejemplo:
DBS Bank está implementando un asistente virtual basado en inteligencia artificial generativa para mejorar el servicio al cliente. CSO Assistant, fue desarrollado internamente por los ingenieros de IA del banco. Está diseñado para entender idiomas y expresiones locales, además de contar con capacidades de reconocimiento de voz y telefonía, además ayuda después de la llamada, generando resúmenes automáticos y llenando campos de solicitudes de servicio. Su función principal es apoyar a los agentes de servicio al cliente durante las llamadas. La herramienta puede transcribir en tiempo real las consultas de los clientes, buscar información en la base de conocimiento del banco y sugerir soluciones rápidamente. El asistente de DBS funciona como un asistente inteligente que escucha la llamada, resume lo que el cliente necesita, busca la información correcta dentro del banco, sugiere una respuesta y luego documenta el caso. El empleado humano sigue tomando la decisión final y mantiene la relación con el cliente.
¿Seremos los “niñeros” de la IA? La pregunta no es si la IA reemplazará todo el trabajo humano. La pregunta más importante es: ¿Qué tipo de trabajo humano será más valioso?
El profesional del futuro no será solo quien sepa escribir un post. Será quien sepa:
Diseñar buenos prompts Interpretar resultados Detectar errores Proteger la marca Cuidar la ética Revisar sesgos y alucinaciones Validar datos Convertir outputs de IA en contenido estratégico.
No seremos simplemente “niñeros” de la IA. Seremos curadores, estrategas, supervisores y arquitectos de criterio, en línea con lo que la literatura reciente identifica como nuevas competencias clave en marketing digital (Grewal et al., 2025). El reto educativo La educación en marketing ya no puede formar estudiantes solo para entender conceptos; debe prepararlos para trabajar con herramientas reales, tomar decisiones con criterio y supervisar tecnologías que ya están transformando la profesión.
En 2024, McKinsey reportó que el uso regular de IA generativa en organizaciones casi se duplicó en diez meses, llegando al 65% de los encuestados, mientras que la adopción general de IA subió al 72%.
La IA generativa no reemplaza el marketing; lo aumenta. Pero solo será poderosa en manos de profesionales capaces de combinar velocidad tecnológica con criterio humano, ética, creatividad y estrategia.
Fuentes consultadas:
McKinsey & Company. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.
McKinsey & Company. The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.
The Coca-Cola Company. Coca-Cola Creations imagines year 3000 with new futuristic flavor and AI-powered experience.
DBS. DBS empowers its Customer Service Officers with Gen AI-powered virtual assistant to reduce toil and enhance customer experience.
Lim, R.-A. (2024). DBS launches generative AI virtual assistant for customer service workforce. The Business Times.
Grewal, D., Satornino, C. B., Davenport, T., & Guha, A. (2025). How generative AI is shaping the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science.
Cillo, P., & Rubera, G. (2025). Generative AI in innovation and marketing processes: A roadmap of research opportunities. Journal of the Academy of Marketing Science.