La inteligencia artificial transformará la manera de trabajar de los equipos de marketing en 2027, con el avance de los agentes autónomos y una mayor exigencia por demostrar resultados. Según un estudio de Social Media Examiner, casi nueve de cada diez profesionales del sector aseguran que estas herramientas les permiten ahorrar tiempo, pero apenas tres de cada diez obtienen beneficios significativos y medibles. Esta diferencia anticipa uno de los cinco grandes desafíos que enfrentarán los responsables del área.

La IA ya forma parte de la rutina de los profesionales del marketing. Según el Informe de la Industria del Marketing con IA 2026, casi tres de cada cuatro encuestados utilizan estas herramientas todos los días, frente a poco más de un tercio en 2024. Michael Stelzner, fundador de Social Media Examiner y autor del estudio, resumió el cambio de esta forma: "Esto no es una tendencia. Es una transformación".

La encuesta, realizada en julio, incluyó a 681 profesionales del marketing, en su mayoría empleados de empresas de hasta 10 empleados. Por esa razón, los resultados deben interpretarse como una referencia orientativa y no como un panorama representativo de todas las organizaciones.

1. La IA comienza a integrarse en los procesos de marketing

Un profesional del marketing puede usar IA todos los días sin que eso mejore necesariamente el funcionamiento de su equipo. Por ejemplo, la información recopilada para una campaña puede tener que trasladarse de una herramienta a otra, mientras que los contenidos quedan a la espera de aprobación. A esto se suma que los resultados de las campañas muchas veces llegan demasiado tarde para ayudar a tomar las siguientes decisiones.

El informe Estado de la IA para los negocios 2026 de SmarterX, basado en las respuestas de más de 2.100 profesionales, refleja esa diferencia. Más de la mitad de los encuestados superó la etapa de experimentación, aunque la implementación a gran escala todavía es limitada. 

"La adopción de la IA está dejando de ser una fase experimental para convertirse en la forma habitual de trabajar. Sin embargo, las organizaciones no avanzan al mismo ritmo. Solo el 25% alcanzó la etapa de implementación a gran escala", afirmó Paul Roetzer, fundador y director ejecutivo de SmarterX y Marketing AI Institute.

Aunque los dos estudios analizan distintos niveles de adopción, ambos reflejan un problema para quienes ocupan puestos de liderazgo. Los empleados están cambiando su forma de trabajar más rápido de lo que las empresas adaptan sus sistemas para acompañarlos. Por eso, los directores de marketing necesitan conectar esos avances individuales e incorporar la IA en todo el desarrollo de una campaña, desde la investigación inicial hasta la medición de resultados.

Por ejemplo, al preparar una campaña, la IA puede recopilar información sobre los clientes y detectar temas importantes. A partir de esos datos, también puede elaborar propuestas creativas y resumir los resultados obtenidos. Sin embargo, el beneficio aumenta cuando estas tareas están conectadas y la información de una etapa sirve para mejorar las siguientes.

De cara a 2027, uno de los principales indicadores de madurez en el uso de la IA será la fluidez con la que se desarrollen estos procesos dentro de las empresas. Para conseguirlo, los equipos deberán integrar la tecnología en sus tareas habituales y evitar que cada herramienta opere de forma aislada.

2. Cómo demostrar si la inversión en IA da resultados

Que la IA permita producir una campaña en menos tiempo no significa necesariamente que sus resultados mejoren. Si el equipo termina antes, ¿aprovecha esas horas para probar nuevas ideas o llegar de manera más precisa a su público? ¿Consigue lanzar la campaña más rápido o simplemente genera más contenido para la misma audiencia?

Para que ese ahorro de tiempo tenga un valor concreto, los directores de marketing deben definir qué quieren conseguir antes de ampliar el uso de estas herramientas. Por ejemplo, pueden buscar reducir los costos de las campañas o realizar pruebas en menos tiempo. En otros casos, el objetivo será mejorar las tasas de conversión y la retención de clientes o generar nuevos ingresos. Después, necesitan comparar los resultados con un punto de partida para comprobar si la IA produjo alguna mejora.

Si la tecnología permite reducir los tiempos de producción, el equipo tiene más oportunidades para probar distintas versiones creativas de una campaña. Sin embargo, esas pruebas deben mejorar los resultados lo suficiente como para justificar el trabajo y los gastos adicionales.

Un tablero de indicadores con cifras sobre la cantidad de contenido producido puede mostrar cuánto trabajo realiza el sistema. Pero esa información, por sí sola, dice muy poco sobre la efectividad de las campañas y los beneficios reales de usar la IA.

3. Los agentes de IA pasan de crear contenido a ejecutar tareas

La mayoría de los profesionales del marketing todavía usa la IA para obtener respuestas o generar materiales específicos. Sin embargo, los agentes de IA ofrecen otra alternativa. Estas herramientas pueden recibir un objetivo y realizar varias tareas para alcanzarlo, sin la necesidad de que una persona les indique cada paso. Por ahora, apenas el 10% de los encuestados utiliza agentes autónomos con regularidad, aunque casi la mitad planea incorporarlos. Además, su uso encabeza la lista de tecnologías en las que los profesionales del marketing quieren capacitarse. 

La posibilidad de que los agentes de IA participen en la compra de contenidos también representa un desafío para el sector. Los profesionales del marketing deberán adaptar sus materiales para que puedan ser interpretados tanto por estos sistemas como por las personas. El interés por estas herramientas se extiende a otros sectores. Según SmarterX, aproximadamente la mitad de los profesionales quiere recibir capacitación para utilizar agentes de IA en su trabajo.

En mi caso, desarrollé un agente de marketing de contenidos en tres oportunidades. Primero utilicé OpenClaw, después Hermes y, finalmente, Claude. En mi trabajo con podcasts establecí un límite claro. El agente puede redactar un correo electrónico, pero yo me encargo de revisarlo y enviarlo. De esta manera, una idea tan amplia como "automatizar la comunicación" se convierte en una tarea concreta, con responsabilidades definidas.

Lo mismo ocurre con un agente encargado de gestionar campañas. Puede recopilar información, preparar materiales, verificar que se cumplan las pautas de la marca y enviarlos a la persona correspondiente. Sin embargo, antes es necesario definir qué fuentes puede consultar y a qué sistemas tendrá acceso. También hay que determinar si está autorizado a gastar dinero, contactar a clientes o publicar contenido por su cuenta, y en qué situaciones necesita aprobación.

Estas cuestiones ya forman parte de las iniciativas más recientes del Gobierno de Estados Unidos relacionadas con los agentes de IA. El cambio de "Creá esto para mí" a "Hacé esto por mí" exige establecer con mayor claridad qué acciones puede realizar cada herramienta y quién asume la responsabilidad. Por eso, los profesionales del marketing deberán aprender a diseñar tareas y establecer límites claros, además de supervisar el trabajo de las personas y los agentes.

4. La confianza se convierte en una ventaja para las marcas que usan IA

Cuanta más información tiene un agente de IA sobre un cliente, más útil puede ser. Sin embargo, también aumenta la responsabilidad de la empresa de explicar qué datos utiliza y cómo los gestiona. Esta preocupación se refleja en las encuestas. Cerca de tres de cada cuatro profesionales del marketing manifestaron inquietud por la precisión de las respuestas de la IA y la privacidad de los datos.

El estudio de SmarterX también reveló que cerca de un tercio de las organizaciones encuestadas no cuenta con ninguno de los cuatro mecanismos evaluados para controlar el uso de la IA. Estos son un plan para implementar la IA, un comité de inteligencia artificial, políticas para el uso de IA generativa y una política de ética. Esta falta de controles representa un desafío para los directores de marketing, ya que puede afectar directamente la experiencia de los clientes.

Si un sistema de IA proporciona información incorrecta, expone datos confidenciales o envía un mensaje inapropiado, las consecuencias recaen en el cliente y afectan la imagen de la marca. Para quien recibe ese mensaje, poco importa qué área de la empresa fue responsable del error ni cómo estaban distribuidas las tareas.

Por eso, los responsables de marketing necesitan establecer reglas claras sobre el uso de los datos de los clientes y definir qué herramientas están autorizadas. También deben determinar cómo atender los reclamos y resolver los problemas que puedan surgir. A su vez, las empresas tienen que poder explicar qué información utiliza cada sistema, qué datos conserva y cómo pueden los clientes controlar su uso.

La confianza depende de esas decisiones concretas. Los clientes necesitan saber qué autorizan al compartir su información y recibir explicaciones claras sobre cómo se utiliza. También deben contar con asistencia cuando un proceso automatizado falla.

5. La capacitación en IA también será responsabilidad de los líderes

La falta de capacitación es uno de los hallazgos más llamativos del informe de Social Media Examiner. Apenas el 7% de los profesionales del marketing encuestados recibió formación en IA por parte de su empresa, mientras que la mayoría aprendió a utilizar estas herramientas por su cuenta. Aunque el estudio se realizó principalmente entre trabajadores de pequeñas empresas, el resultado plantea una pregunta importante: ¿Quién los ayuda a desarrollar el criterio necesario para utilizar correctamente la tecnología?

Experimentar permite familiarizarse con la IA y ganar confianza en su uso, pero una capacitación estructurada ayuda a reconocer cuándo esa confianza no está justificada. Por eso, la formación debería centrarse en situaciones habituales del trabajo de marketing, como verificar la información generada por estas herramientas o revisar las investigaciones realizadas por un agente. También tendría que enseñar a gestionar los datos de los clientes y evaluar si un contenido está listo para su publicación.

Otro aspecto importante es aprender a cuestionar las respuestas que parecen convincentes. Los profesionales deben preguntarse qué pruebas respaldan la información, si faltan datos importantes y qué consecuencias podría tener un error. Esto requiere una formación que vaya más allá de aprender a escribir instrucciones para la IA. Los equipos también necesitan comprender cómo funcionan los agentes y de qué manera se integran a sus tareas, además de saber medir los resultados y reconocer qué decisiones requieren intervención humana.

Para conseguirlo, los directores de marketing deben darles tiempo a sus equipos para capacitarse y contar con responsables que puedan orientarlos durante el aprendizaje. También necesitan establecer expectativas claras sobre el uso adecuado de estas herramientas. Contratar una plataforma de inteligencia artificial es solo el primer paso.

El director de marketing de 2027 deberá ser arquitecto y coordinador de IA

Paul Roetzer distingue tres funciones para explicar cómo podría cambiar el trabajo con la IA. El arquitecto diseña los sistemas de trabajo, mientras que el orquestador coordina a las personas y las máquinas para alcanzar los objetivos. Por su parte, el aprendiz desarrolla su criterio y adquiere experiencia a medida que evolucionan sus tareas.

Los directores de marketing tendrán que combinar las funciones de arquitecto y coordinador, sin descuidar la formación de quienes recién comienzan sus carreras. Por ejemplo, si la IA se encarga de redactar el primer borrador de una campaña, los empleados con menos experiencia todavía necesitan participar de la investigación y aprender a defender sus recomendaciones. También deben tener oportunidades para revisar su trabajo a partir de las correcciones que reciben.

De lo contrario, las empresas podrían acelerar sus tareas actuales, pero perjudicar la formación de sus futuros líderes. Para evitarlo, conviene comenzar con un proceso de trabajo concreto, establecer las responsabilidades y capacitar al equipo antes de ampliar el uso de la tecnología. El desafío será aprovechar las mejoras que ofrece la IA sin perder las oportunidades de aprendizaje que permiten desarrollar nuevos profesionales.

*Esta nota fue publicada originalmente en Forbes.com.