Antes, los profesionales del marketing tardaban semanas en crear campañas. Una idea requería cientos de variaciones. Las pruebas se alargaban. Las aprobaciones se demoraban. Ya no.
Los minoristas que utilizan IA para anuncios dirigidos están obteniendo entre un 10% y un 25% más de retorno sobre su inversión en publicidad, y se espera que el gasto global en tecnología de marketing de IA alcance los 82 mil millones de dólares en 2026. La tecnología pasó de ser algo nuevo a ser muy importante en menos de dos años.
Este artículo analiza cómo la IA generativa está cambiando el marketing y la marca utilizando ejemplos reales, resultados claros y aplicaciones útiles.
Qué significa la IA generativa para el marketing
La IA generativa genera nueva información basándose en patrones aprendidos. Esta tecnología emplea grandes modelos lingüísticos entrenados con conjuntos de datos masivos para crear texto, imágenes, vídeos y audio.
La IA clásica proporcionaba predicciones basadas en datos. La IA generativa, en realidad, genera cosas. Esta diferencia es importante, ya que generar cosas siempre ha sido el mayor obstáculo en el ámbito de las operaciones de marketing. Más del 37 % de los departamentos de marketing incorporaron la IA como un componente integral de su estrategia. Esta tecnología gestiona tres funciones clave del marketing:
La generación de contenido automatiza la redacción, la producción de imágenes, el versionado de anuncios y las pruebas creativas a escalas que no se pueden lograr manualmente. La personalización modifica los mensajes individualmente en lugar de por grupo y convierte una idea de campaña en múltiples versiones automáticamente. La optimización procesa pruebas A/B basadas en resultados e implementa las soluciones ganadoras instantáneamente, sin intervención humana.
La tecnología aún no está del todo completa. Craig Brommers, director de marketing de American Eagle, también señaló que la "creatividad genérica" generada por IA puede perjudicar la distinción de la marca. La intervención humana sigue siendo muy necesaria para garantizar la calidad y guiar la estrategia.
Cómo las marcas líderes implementaron la IA generativa
Las implementaciones más exitosas combinan capacidades de IA con una sólida estrategia de marca y creatividad humana.
Coca-Cola: Integración de IA multicanal
Coca-Cola se asoció con Bain & Company y OpenAI en la iniciativa "Crea Magia Real". Esta iniciativa animó a los participantes a combinar el arte publicitario clásico de Coca-Cola con ChatGPT y DALL-E para crear nuevas obras. Coca-Cola utilizó la Copa Mundial de la FIFA para implementar plataformas de IA y producir contenido personalizado sobre los aficionados al fútbol, creando más de 120.000 vídeos personalizados con los nombres y fotografías de los consumidores integrados en plantillas de la marca Coca-Cola.
Para la Navidad de 2024, Coca-Cola creó la plataforma "Crea Magia Real", compuesta por el gemelo digital 3D de su Papá Noel original de 1931, impulsado por IA conversacional para comunicarse con personas en 26 idiomas. Las campañas demostraron cómo la IA permite experiencias que antes eran imposibles con los métodos de producción tradicionales.
Nike: Desarrollo de productos y narración de historias impulsados por IA
El director de innovación de Nike reveló que han estado entrenando un modelo de IA patentado con datos privados de rendimiento de atletas, utilizando herramientas como la impresión 3D, la realidad virtual y el diseño computacional para crear prototipos a una velocidad récord. Nike desarrolló un "Never Done Evolvin g" que presenta un partido de tenis creado por IA entre la joven Serena Williams de su primer Grand Slam en 1999 y su actual Serena Williams del Abierto de Australia celebrado en 2017 para conmemorar el 50.º aniversario de Nike.
La app Nike Fit es una fusión de IA y RA que permite a los usuarios escanear los pies para recibir recomendaciones de calzado perfecto con medidas precisas. Estas implementaciones demuestran cómo la inteligencia artificial impulsa las oportunidades de innovación, más allá de reemplazar el criterio humano.
Cadbury: Marketing hiperpersonalizado para celebridades
Cadbury India también creó una campaña que permitió a los dueños de tiendas crear sus propios anuncios de video, incluyendo al actor de Bollywood Shah Rukh Khan. La IA ajustaba la voz y la imagen del actor para usar el nombre de tiendas específicas. La campaña brindó a las pequeñas empresas un alcance del tamaño de las celebridades sin sus presupuestos, lo que demuestra que la IA puede utilizarse para personalizar a una escala sin precedentes.
H&M: Gemelos digitales para el marketing de moda
En sus campañas publicitarias, H&M desarrolló 30 modelos humanos de la vida real generados por IA en forma de gemelos digitales. El director creativo, Jorgen Andersson, dijo que esto tiene como objetivo mejorar su proceso creativo, pero el aspecto restante de su enfoque es estar centrado en el ser humano.
Heinz: Marca visual impulsada por IA
Heinz realizó una campaña a través de DALL-E y otros programas de IA generativa, solicitando a la IA que dibujara kétchup. Las imágenes resultantes tenían una similitud gráfica con el icónico envase que se utiliza en redes sociales, publicidad digital y empaques. La campaña fortaleció la identidad de marca mediante el reconocimiento automático por parte de la IA de su dominio visual en esta categoría.
Nutella: personalización masiva en el lineal
En busca de una nueva forma de hacer del packaging de productos una experiencia coleccionable, Nutella encargó a sus algoritmos generativos el diseño de siete millones de etiquetas únicas en frascos, que se agotaron.
Etsy: Descubrimiento de regalos impulsado por IA
Etsy lanzó el "modo regalo", que asigna al destinatario una personalidad (una de más de 200) según sus preferencias y ofrece recomendaciones de regalos personalizadas. Esta tecnología también abordó uno de los desafíos comunes del comercio electrónico: facilitar la toma de decisiones del cliente.
Aplicaciones de marketing en el mundo real
Las aplicaciones se extienden a todos los formatos de contenido y funciones de marketing.
1. Creación de contenido a escala
La IA generativa no se limita al texto y permite a los profesionales del marketing crear vídeos, música, contenido tridimensional y otros contenidos interactivos con un mínimo esfuerzo. Gartner informa que las marcas están recurriendo a la IA para ampliar, acelerar y desarrollar rápidamente nuevo contenido, blogs escritos, vídeos cortos y vídeos visuales de productos. En 2018, incluso plataformas como la redactora de IA de Alibaba ya eran capaces de crear un texto atractivo con mínima intervención humana. Desde entonces, la tecnología ha evolucionado considerablemente.
2. Personalización más allá de la demografía
La personalización está evolucionando desde experiencias generales basadas en datos demográficos hasta interacciones altamente individuales basadas en la intención de búsqueda, las preferencias y el contexto únicos. McKinsey advierte que las marcas deberán equilibrar el marketing hiperpersonalizado, que podría aumentar el ROAS hasta en un 25% , con sólidas medidas de privacidad y ética.
3. Optimización y pruebas de campañas
Tanto Meta Ads como Google Ads han incorporado titulares dinámicos, sugerencias creativas generadas por IA y remarketing dinámico, lo que ha tenido un impacto significativo en el rendimiento y el éxito de las campañas de marketing digital. Las campañas están evolucionando más allá de la segmentación demográfica básica, ya que la IA permite una segmentación contextual basada en emociones, impulsada por el análisis de sentimientos en tiempo real.
4. Integración de datos propios e IA
La IA analiza patrones como hábitos de compra, canales de comunicación preferidos y tendencias de participación sin utilizar cookies, combinando datos propios con información demográfica o geográfica y ajustando las audiencias sobre la marcha en función de nuevos datos o cambios en el comportamiento del cliente.
Resultados empresariales medibles
Los datos de encuestas y los informes de la industria revelan qué beneficios son reales y cuáles imaginarios.
1. ROI e impacto en los ingresos
Las marcas que utilizan personalización basada en IA obtienen entre un 5 % y un 15 % de incremento en los ingresos y una eficiencia del 10 % al 30 % en la inversión en marketing. Los minoristas que experimentan con campañas dirigidas basadas en IA logran entre un 10 % y un 25 % más de retorno de la inversión publicitaria .
2. Adopción y satisfacción
La encuesta de Bain a más de 180 grandes empresas estadounidenses reveló que el 27 % de los encuestados afirmó que la IA generativa había superado o superado con creces las expectativas de marketing. Más del 37 % de los equipos de marketing han adoptado la IA como parte fundamental de su estrategia.
3. Cambios en el comportamiento del consumidor
Statista estima que se espera que más de 90 millones de personas utilicen IA como su principal forma de búsqueda para 2027. Una investigación de Microsoft descubrió que los comportamientos de compra aumentaron un 53 % dentro de los 30 minutos posteriores a una interacción con Copilot.
4. Rendimiento del contenido
Más del 80% del contenido visto en Netflix está impulsado por su sistema de recomendaciones impulsado por inteligencia artificial, y esto informa su publicidad en las redes sociales.
Áreas de valor estratégico para la implementación
Cuatro áreas de marketing ofrecen el mayor potencial para la implementación de IA generativa:
- La simplificación del flujo de trabajo agiliza la redacción de conceptos creativos, la producción de imágenes, la traducción de contenidos, las comprobaciones de cumplimiento de la marca y el etiquetado de activos.
- La creación y personalización de contenido automatiza la redacción de textos, la producción de imágenes, el control de versiones de anuncios y otras tareas creativas a escalas imposibles de realizar únicamente con equipos humanos.
- La información y la inteligencia del cliente proporcionan análisis y segmentación en tiempo real, con IA que simula el comportamiento del cliente y predice necesidades futuras.
- La optimización y las pruebas de campañas permiten una optimización continua en lugar de ciclos de pruebas periódicos, con una IA que analiza los resultados e implementa los ganadores automáticamente.
Principales desafíos de implementación
Existen barreras reales que los equipos de marketing deben abordar para lograr una adopción exitosa.
Preocupaciones sobre la calidad y la autenticidad
Según un estudio publicado por NielsenIQ (NIQ) en diciembre de 2024 , los consumidores calificaron sistemáticamente la publicidad en vídeo generada por IA como más "molesta", "aburrida" y "confusa" que la publicidad convencional. Craig Brommers, director de marketing de American Eagle, expresó su preocupación por la posibilidad de que la IA genere "creatividad genérica" que podría afectar la autenticidad de las marcas que priorizan la diversidad y la inclusión. Depender demasiado del contenido generado por IA puede fomentar una sensación de falta de autenticidad en la audiencia y alejarla.
Plataforma y herramientas sobrecargadas
"Abrumador" fue la descripción que repitieron varios expertos, quienes prevén que en 2026 se producirá una reducción a medida que las empresas que crean productos de IA generativa integrales y específicos para cada sector alcancen la cima. Las plataformas que son transparentes sobre cómo se entrenan los modelos de IA podrían congraciarse con los profesionales del marketing reacios al riesgo.
Propiedad intelectual y preocupaciones legales
Para las grandes empresas de marketing que protegen su propiedad intelectual, entregar material valioso a grandes modelos lingüísticos y algoritmos de aprendizaje automático sigue siendo una perspectiva desalentadora. «La propiedad es el factor más importante, y aún no está claro», con la preocupación de que marcas multimillonarias pierdan información específica sobre su marca y sus planes.
Problemas de diversidad y sesgo
“Esta historia tiene un componente fundamental de diversidad e inclusión. La IA se nutre de todo lo existente y no siempre logra la mejor representación”, según Megan Belden, vicepresidenta de Bases Advertising de NIQ.
Mejores prácticas de implementaciones líderes
Las empresas que logran un éxito medible siguen patrones específicos.
1. Automatización del equilibrio con supervisión humana
Debería existir una supervisión humana considerable sobre lo que produce la IA y el aspecto del producto terminado, con especialistas en marketing talentosos que ajusten el contenido generado por IA para garantizar que sea de gran calidad y se ajuste a la estética, el tono y la percepción deseada del negocio.
Los especialistas en marketing deben adoptar un enfoque híbrido utilizando herramientas de IA para escalar los procesos y, al mismo tiempo, mantener la autenticidad, la conexión emocional y la profundidad con la que se identifican las audiencias.
2. Comience con aplicaciones de bajo riesgo
Es posible que la IA generativa aún esté poco desarrollada en lo que respecta a la creación de un producto creativo final, pero su influencia sobre otros aspectos del proceso de producción aumentará en 2026, y las tareas de las etapas iniciales, como la información, la investigación y el guion gráfico, experimentarán un impulso.
3. Centrarse en la formación específica de la marca
Coca-Cola trabajó con tres estudios diferentes con tecnólogos creativos que son ingenieros, pioneros y narradores de historias, y les dio su película de los años 90 como resumen porque sabían que tenían los derechos para usarla como estímulo.
4. Establecer metas mensurables
Los CMO deben establecer objetivos mensurables y ambiciosos (ya sean operativos, centrados en el cliente o financieros) y responsabilizar a sus equipos en lugar de centrarse en casos de uso individuales.
Comparación: Marketing tradicional vs. marketing mejorado con IA
| Dimensión | Marketing tradicional | Marketing mejorado con IA |
| Desarrollo de campañas | 4-8 semanas | 2-5 días |
| Variaciones de contenido | 3-5 creados manualmente | Más de 100 generados automáticamente |
| Personalización | Nivel de segmento (10-20 grupos) | Nivel individual (miles) |
| Ciclos de prueba | 2-4 semanas por prueba | Continuo en tiempo real |
| Mejora del ROAS | Base | 10-25% más alto |
| Aumento de ingresos | Estándar | 5-15% incremental |
| Eficiencia de marketing | Base | Mejora del 10-30% |
Tendencias emergentes para 2026 y más allá
Tres cambios importantes están transformando el modo en que los especialistas en marketing utilizan la IA generativa.
Integración de IA multimodal
La IA multimodal integra información contextual de diferentes modalidades para proporcionar información más completa. Los sistemas generan contenido en diversas modalidades, como la generación de texto a imagen, resúmenes de vídeo a partir de descripciones de texto y la generación de audio a partir de guiones escritos. RAG (Recuperación-Generación Aumentada) permite a las empresas personalizar las respuestas de la IA con sus propios datos, complementando el entrenamiento genérico con información específica de la empresa y el mercado.
Voz e IA conversacional
A medida que los asistentes de voz impulsados por IA, las pantallas inteligentes y los dispositivos portátiles se integran cada vez más en la vida cotidiana, el marketing deberá evolucionar más allá del contenido estático, con la optimización de la búsqueda por voz, las experiencias interactivas generadas por IA y las interacciones con los clientes impulsadas por IA que redefinen la forma en que las marcas se comunican.
Análisis predictivo e inteligencia del cliente
La información basada en IA permite a los profesionales del marketing rastrear la interacción, el sentimiento y las preferencias de los consumidores con precisión y rapidez. La capacidad de la IA para proporcionar información profunda y práctica sobre el comportamiento del consumidor crece exponencialmente. El modelo estrella de la nueva empresa Aaru, "Lumen", configura las audiencias para predecir el comportamiento del cliente mediante un enfoque multiagente para crear simulaciones basadas en eventos aún no ocurridos.
Marco de implementación práctica
Siga estos pasos según las implementaciones de marca exitosas:
- Analizar las capacidades existentes mediante la auditoría del uso actual de la IA, la detección de brechas y el análisis de la preparación del equipo para aceptar la IA.
- El primer paso debe ser de alto impacto y bajo riesgo, como la redacción de contenido, variaciones de imágenes o trabajo de investigación, antes de implementar el uso de IA en campañas orientadas al cliente.
- Invertir en equipos de capacitación para responder rápidamente a la ingeniería, la gestión de calidad, el uso ético de la IA y pensar de manera más estratégica en los casos en que la IA sería útil y en los casos en que la creatividad humana es necesaria.
- Estandarizar la infraestructura de datos, limpiar las fuentes de datos y desarrollar sistemas de IA para acceder a información de calidad.
- Establecer principios de marca con respecto a la IA, como parámetros de voz, principios de estilo visual y principios de mensajería a los que debe adherirse la IA.
- Mida el impacto de manera estricta monitoreando las mejoras de productividad, el rendimiento del contenido, el ROI de la campaña y la satisfacción del equipo a nivel de canal, creativo y segmento.
- Tenga siempre control humano sobre cómo se revisa el contenido generado por IA antes de publicarlo para identificar errores y mantener la continuidad de la marca.
El camino a seguir
La IA generativa ya está cambiando las necesidades del marketing y grupos más sofisticados ya están considerando el futuro del ecosistema de socios, preparando el fin de la búsqueda basada en enlaces e ideando cómo podría ser el marketing para bots.
El futuro de los sistemas de IA no es solo realizar una tarea, sino también influir en la estrategia de marketing y el proceso de toma de decisiones creativas en 2026. La adopción de IA en marketing está en un punto crítico, y lo que solía verse como estar a la vanguardia ahora es una necesidad para seguir siendo relevante.
Las marcas que triunfarán en 2026 no siempre serán las que empleen las herramientas de IA más sofisticadas. Son ellas las que supieron calcular cómo integrar la eficiencia de la IA con la creatividad humana y el pensamiento estratégico, preservando así la autenticidad de la marca y la confianza del cliente.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto mejora realmente el marketing con IA el rendimiento de las campañas?
El retorno de la inversión publicitaria en minoristas que prueban campañas dirigidas basadas en IA es entre un 10 % y un 25 % mayor, y el retorno de la inversión en marketing en la personalización con procesos basados en IA de las marcas es del 5 % al 15 % y del 10 % al 30 %. El aumento del rendimiento depende de la calidad de la implementación y de la selección del caso de uso.
¿Cuáles son los mayores riesgos de utilizar IA en marketing?
Según un estudio de NielsenIQ, los consumidores calificaron sistemáticamente la publicidad en vídeo generada por IA como más "molesta", "aburrida" y "confusa" que la publicidad convencional. Entre las preocupaciones también se incluyen la creatividad genérica que afecta la autenticidad de la marca, problemas de diversidad e inclusión donde la IA extrae información de todo lo existente sin una representación adecuada, y preocupaciones sobre la propiedad intelectual al compartir información específica de la marca con modelos de IA.
¿Cómo responden los consumidores a la publicidad generada por IA?
El entusiasmo de los consumidores por la IA generativa se desvaneció en 2024, ya que los anuncios creados con esta tecnología fueron objeto de constantes burlas. Gigantes tecnológicos como Google y Apple retiraron anuncios que hacían sonar las alarmas distópicas, mientras que la campaña navideña de Coca-Cola tuvo una recepción especialmente polémica. Sin embargo, el éxito varía según la calidad de la ejecución y la autenticidad de la marca.
¿Qué porcentaje de equipos de marketing utilizan actualmente IA?
Según el Informe de Inversión y Estrategia en Publicidad en Vídeo de IAB 2026, el 86 % de los anunciantes afirma utilizar o utilizará IA generativa para generar anuncios de vídeo, y más del 37 % de los equipos de marketing ya han adoptado la IA como parte de su estrategia principal. El ritmo de adopción sigue creciendo.
¿La IA reemplazará a los profesionales creativos y de marketing humanos?
Gran parte del trabajo pesado puede ser realizado por la IA, pero los profesionales del marketing con talento y un agudo sentido del juicio pueden ajustar el contenido generado por IA para que sea de gran calidad y se adapte perfectamente a la estética, el tono y las percepciones del negocio. La IA probablemente se convertirá en cocreadora y asumirá la mayor parte del trabajo a medida que los equipos humanos se concentren en la estrategia y la riqueza emocional de las campañas. La tecnología no reemplaza la creatividad humana ni el pensamiento estratégico, sino que los potencia.
