Los hábitos de compra están cambiando a medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más a la vida cotidiana de los consumidores. Las búsquedas basadas en IA (ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude) facilitan diversas actividades durante el proceso de decisión de compra.
¿Te es familiar esta escena?
Te has inscrito por primera vez a un medio maratón. Consultas a tu asistente de IA un plan de entrenamiento y recomendaciones de los mejores tenis para esta distancia, para un corredor con pie plano y antecedentes de dolor en los talones.
En cuestión de segundos, tu asistente genera un plan personalizado, te muestra opciones de calzado deportivo, y te hace recomendaciones con base en la información proporcionada previamente. Probablemente cierre esta primera conversación con preguntas tales como ruta de la carrera, ubicación geográfica, preferencias sobre marcas, etc.
La firma consultora McKinsey, en su artículo From Campaigns to Continuous Growth: AI Capabilities Shaping Marketing* revela que, en una investigación a 1,927 encuestados, casi la mitad ya usa búsquedas con IA en su proceso de compra.
La inteligencia artificial está cambiando de forma radical el comportamiento del cliente. El modelo de marketing de la era de las campañas debe rediseñarse como un motor de crecimiento continuo impulsado por IA, donde la información, la creación, la personalización, el comercio activo y la coordinación operan en tiempo real.
Los Cinco Pilares de Capacidades del Marketing basado en IA
Las empresas que tengan éxito en el marketing basado en IA serán aquellas que desarrollen un motor que mejore continuamente, e impulse tanto el crecimiento como la productividad. Este motor dependerá, según McKinsey, de cinco capacidades específicas:
1. Insights continuos
La obtención contínua de información es la capacidad de convertir las señales de los clientes, mercados y canales en decisiones en tiempo real. Un ejemplo son los “gemelos digitales”, personas sintéticas que simulan perfiles de consumidores, con las que el equipo puede «conversar» para probar respuestas a campañas, precios o productos, como alternativa a los focus groups tradicionales. Requiere flujos de data permanentes y estructurados, y protección de datos.
Nuevo rol emergente: Customer Wayfinder (explorador de clientes), que utiliza IA para cokprender a fondo el comportamiento y las necesidades de los clientes. Este rol sintetiza datos e información, prueba ideas con audiencias sintéticas, aporta conocimientos culturales, y utliza el criterio estratégico.
2. Creatividad a escala
Es la capacidad de producir grandes volúmenes de contenido personalizado para consumidores, adaptado a cada contexto sin perder consistencia de marca. Agentes de IA pueden monitorear LLMs, buscadores y ecosistemas sociales para detectar tendencias emergentes y cambios en la intención del usuario, y luego generar, probar y optimizar contenido relevante tanto para humanos como para agentes de IA.
Esta capacidad suele ser el punto de partida de la transformación digital de las empresas.
También, exige que las empresas traten la creatividad como infraestructura, codificando su marca y definiendo su voz, identidad visual y directrices claras. También necesitan plataformas de creación de contenido con inteligencia artificial que puedan generar y adaptar recursos a gran escala basándose en datos de rendimiento integrados de forma continua.
Nuevo rol clave: Creative Guru (gurú creativo), quien define los sistemas y directrices para la creación de contenido. Este rol garantiza que todos los resultados sean coherentes con la marca, y utiliza datos de rendimiento para mejorar el contenido. El Gurú Creativo también impulsa la conceptualización creativa y las ideas innovadoras para dirigir la producción de contenido.
3. Hiperpersonalización
Es una capacidad de aprendizaje y adaptación contínua (a través de datos) que ofrece experiencias personalizadas a la medida de cada individuo, en tiempo real y a través de diversos canales.
La hiperpersonalización se basa también en motores de decisión en tiempo real (que determinan la mejor acción a seguir para cada cliente), sistemas de aprendizaje por refuerzo (que perfeccionan continuamente las interacciones), y un sistema de gestión de ofertas (que cataloga, gestiona, entrega y canjea ofertas a través de cualquier canal).
Nuevo rol clave: Hyperpersonalization Architect (arquitecto de hiperpersonalización) que diseña y gestiona los modelos de datos, capacidades de IA y reglas de negocio para ofrecer experiencias personalizadas. Tambien, supervisa los resultados, y establece parámetros regulatorios para garantizar que la personalización sea precisa, cumpla la normativa, y sea confiable.
4. Marketing para agentes de IA (comercio agéntico)
Consiste en la capacidad de influir en cómo los sistemas de IA interpretan y recomiendan un producto o servicio.
Las experiencias agénticas son conversacionales, adaptativas y de aprendizaje continuo. Esto marca un cambio más amplio de una economía de la atención a una economía de la confianza, donde los sistemas de recomendación determinan cada vez más qué marcas se eligen.
Ser visible ya no basta: Las marcas deben ser accesibles, y generar confianza en las máquinas. Eso implica contenido que responda directamente a las preguntas de los clientes, “señales de credibilidad” que las máquinas puedan leer y validar (como especificaciones detalladas del producto, fichas técnicas, reseñas verificadas y opiniones de expertos) e información actualizada de forma constante.
Nuevo rol clave: Agent Whisperer (experto en agentes), que garantiza que la marca esté representada con precisión en los sistemas de IA, y que los programas de agentes generen valor y fomenten la confianza de los consumidores. Trabaja con capacidades creativas y de hiperpersonalización para diseñar contenido y estructuras de datos que las máquinas puedan interpretar, confiar y utilizar para recomendar la marca.
5. Coordinación “always-on”
Se trata del marketing gestionado y optimizado de forma contínua a traves de equipos formados por humanos y agentes.
Este nivel de coordinación requiere una capa unificada de datos y orquestación, además de reglas claras sobre cómo los humanos y las máquinas toman decisiones.
Nuevo rol clave: Full-funnel Navigator (navegador de embudo completo), que supervisa todo el sistema de marketing. Define las agendas, guía los sistemas de agentes, da forma a los datos que los algoritmos utilizan para tomar decisiones, emplea información basada en IA para optimizar el rendimiento y garantiza que todas las partes del funnel funcionen en conjunto.
Cómo facilitar el cambio para generar valor
Reestructurar el marketing para habilitar estas capacidades clave y crear valor es un programa de cambio significativo con muchos elementos en juego. Los marketers deben centrarse especialmente en lo siguiente:
Reestructuración de los flujos de trabajo de marketing de alto valor
La IA generativa podría gestionar hasta un 60 % las tareas de marketing, pero las mayores ganancias financieras a corto plazo provienen de rediseñar el trabajo alrededor de la colaboración “humanos-IA”. Eso empieza con la división del trabajo en tareas, y la identifiación de cuáles deben realizar los humanos o los agentes de IA.
Construyendo una nueva organización híbrida humano-IA
McKinsey hace énfasis en que, construir una organización preparada para la IA es un desafío humano, no solo tecnológico. Anticipa equipos más pequeños y rápidos, organizados por flujos de trabajo completos, con constructores de sistemas de IA, orquestadores de flujos humano-agente y responsables del criterio y el control de calidad.
Invertir en tecnología y bases de datos para escalar
El potencial de la IA y la evolución de los hábitos de compra de los consumidores exigen capacidades escalables. Se requiere de una arquitectura agéntica que integre los sistemas, flujos de trabajo, repositorios de datos internos existentes, servicios adquiridos a proveedores externos y capacidades desarrollas a medida. También, repensar las alianzas con plataformas de IA de terceros (donde se mostrarán, recomendarán y comprarán los productos).
Garantizar el valor mediante el seguimiento activo
McKinsey afirma que las empresas miden la actividad en lugar de valor, o no registran los ahorros generados. La automatización mediante IA puede ahorrarle a un marketer un 20 % de su tiempo en una tarea, pero si ese tiempo no se aprovecha, no genera valor. La firma consultora recomienda una oficina de transformación más dinámica, para establecer objetivos de valor explícitos desde el primer día (por ejemplo, más clientes potenciales, una mayor cuota de mercado o menores costos de agencias externas), estrecho seguimiento, y reajustar la estrategia cuando las cosas no salen según lo previsto.
Por dónde empezar
McKinsey sugiere cuatro puntos de partida:
Desarrolla una visión clara de tu punto de partida. Las empresas suelen tener una percepción errónea de sus capacidades. Dedica tiempo a identificar los niveles de madurez en cuanto a capacidades, habilidades, datos e infraestructura. Esto te ayudará a determinar dónde dirigir las inversiones.
Empieza por donde la IA pueda transformar rápidamente la economía. Identifica un punto de entrada a una de las cinco capacidades clave donde la IA pueda mejorar significativamente la velocidad, el costo o el rendimiento. Céntrate en la creación de valor, no en la adopción ni en la actividad, y realiza un seguimiento diario.
Diseña para aprender. Implementa capacidades para capturar datos de rendimiento en tiempo real. Los CMO deben establecer la expectativa de que todos los modelos y flujos de trabajo se diseñen con bucles de retroalimentación para que cada interacción mejore la siguiente.
Conecta tus capacidades desde el principio. El impacto total del marketing impulsado por IA se alcanza cuando las cinco capacidades funcionan como un sistema único. Comienza definiendo explícitamente cómo se conectarán las cinco capacidades, incluso si inicialmente solo se implementan una o dos. En la práctica, esto requiere identificar modelos de datos compartidos, identificadores comunes (por ejemplo, cliente, producto, intención) e interfaces que faciliten el intercambio. De esta manera, las empresas evitan crear proyectos piloto sin futuro.
Tres tipos de IA, tres impactos distintos
• IA generativa: Crea contenido, como versiones de anuncios o correos personalizados a escala.
• IA analítica: Detecta patrones y predice, por ejemplo qué clientes convertirán o abandonarán.
• IA agéntica: Combina ambas para planear, decidir y ejecutar tareas con poca intervención humana, como reajustar la inversión en medios según el desempeño en tiempo real.
ExpoPublicitas 2027: El punto de encuentro para la innovación en publicidad y marketing
Todas estas tendencias cuentan con un entorno perfecto para exhibirlas: ExpoPublicitas 2027. El evento reunirá en un mismo espacio a más de 500 empresas nacionales e internacionales vinculadas con la publicidad, el marketing y la innovación comercial.
Como cada año, en un espacio de 16,000 m², habrá cinco pabellones especializados donde las marcas podrán mostrar sus soluciones en MarTech para optimizar las campañas de marketing, y responder a las nuevas necesidades, gustos y preferencias del consumidor.
No dejes pasar la oportunidad. Contrata tu stand para posicionar tu marca frente a empresas, agencias y profesionales de México y Latinoamérica que buscan soluciones para transformar sus estrategias comerciales.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el comercio agéntico?
Es el proceso en el que agentes de IA investigan, comparan y hasta compran en nombre del consumidor. Para las marcas implica optimizar cómo esos sistemas las interpretan y recomiendan.
¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA agéntica?
La generativa crea contenido a partir de instrucciones. La agéntica planea, decide y ejecuta tareas en varios sistemas con poca supervisión.
¿Por qué fracasan tantas iniciativas de IA en marketing?
Según McKinsey, por usarla como parche sobre flujos intactos y por no medir ni capturar el valor.
