¿Por qué más IA no significa un marketing más inteligente?
El 91% de los líderes de marketing siente presión moderada o alta para justificar su inversión en inteligencia artificial, según el estudio Fall Spotlight 2026 de HubSpot recogido por Infobae. Ese es el contexto exacto en el que aterriza el planteo de Martina González, marketing & branding director para América Latina de Equifax, tras el cierre del Marketing Shake Up 2026 organizado por la Data & Marketing Association Argentina (DMA): nunca hubo tanta capacidad para hacer cosas y, al mismo tiempo, nunca fue tan importante decidir cuáles vale la pena hacer.
Su tesis, publicada en Marketers by Adlatina, es directa: más inteligencia artificial no significa necesariamente un marketing más inteligente. La discusión sobre si adoptar IA ya quedó atrás. La pregunta que importa es otra: qué se hace con toda esa capacidad.
González identifica un riesgo que ya es visible en la práctica. Un equipo puede producir cien versiones de una pieza donde antes producía diez y, aun así, no ser más relevante. Puede personalizar una experiencia sin entender a la persona detrás de ese comportamiento. Puede acumular más datos sobre sus consumidores sin comprender qué los moviliza a elegir una marca y no otra.
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De ahí su conclusión central: a medida que la tecnología se democratiza, el diferencial se desplaza de la herramienta hacia el criterio con que se la utiliza. Criterio para separar información de insight, para distinguir personalización de relevancia, para reconocer cuándo automatizar y cuándo una interacción necesita empatía. Y, sobre todo, criterio para decidir qué no hacer. En un mundo donde la tecnología multiplica las posibilidades, elegir se vuelve una competencia estratégica.
¿Qué dicen los datos sobre la adopción de IA en la región?
Los números confirman que la conversación dejó de ser sobre adopción y pasó a ser sobre uso. Un informe de NTT DATA y MIT Technology Review, relevado en Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú y difundido por El Español, muestra que los departamentos de marketing, diseño y publicidad son los más activos en el uso de IA generativa, con el objetivo declarado de agilizar la creación de contenido y automatizar procesos. Finanzas y logística aparecen más atrás, con una adopción más lenta por su dependencia de la IA tradicional.
El mismo informe marca el techo real: apenas el 8,7% de las empresas alcanzó una fase de implementación avanzada de IA generativa, mientras que el 42,3% sigue en etapa inicial. Y solo el 21,7% destina entre el 1% y el 2% de su presupuesto a proyectos de IA generativa.
La brecha entre adoptar y demostrar resultado se ve con más crudeza en las métricas de gestión. En el estudio de HubSpot sobre 2.518 líderes de marketing de diez países, el 57% todavía consolida manualmente los datos de desempeño, tiempo que deja de destinarse al análisis. En Colombia, el informe Pulso AI de Deloitte citado por Infobae indica que el 55% de las empresas ya dispone de herramientas de IA, pero la mayoría de esas iniciativas sigue en fase piloto y no se extendió a toda la organización.
Traducido a la tesis de González: la tecnología llegó. El criterio, no siempre.
¿Por qué escalar no es lo mismo que homogeneizar en Latinoamérica?
Para la directiva de Equifax, el error más frecuente en la región es tratar a Latinoamérica como un único mercado. «Compartimos dinámicas y desafíos, pero también enormes diferencias económicas, sociales, culturales, regulatorias y tecnológicas», escribe. La IA ofrece una capacidad de escala extraordinaria y hay que aprovecharla, pero «escalar no puede significar siempre homogeneizar».
Su formulación más citable es también la más incómoda para cualquier equipo regional: «En Latinoamérica, probablemente la inteligencia contextual sea tan importante como la inteligencia artificial». Un modelo puede detectar patrones de comportamiento con enorme precisión; el desafío humano sigue siendo entender qué significan esos patrones en cada contexto. El riesgo concreto es exportar automáticamente las mismas respuestas a países que comparten idioma pero no consumidor.
El tamaño de la oportunidad que está en juego explica por qué vale la pena hacerlo bien. Según la cobertura de ITSitio del Google Cloud Summit México 2026, el Foro Económico Mundial estima que una mayor adopción de inteligencia artificial podría incrementar la productividad regional entre 1,9% y 2,3% anual y generar entre 1,1 y 1,7 billones de dólares adicionales de valor económico cada año.
La misma cobertura deja una señal sobre el estado de madurez: un estudio de IDC y Provokers para Google Cloud señala que el 40% de las empresas mexicanas ya adopta activamente agentes de IA y el 13% está escalando esos proyectos, mientras el 44% de los profesionales recurre a «Shadow AI», herramientas personales o no autorizadas para tareas de trabajo. Es decir: la IA ya está dentro de las organizaciones, muchas veces sin estrategia que la administre. Justamente el escenario donde el criterio vale más que el acceso a la herramienta.
¿Dónde queda el marketing cuando la ejecución se automatiza?
Si una parte creciente de la ejecución puede acelerarse o automatizarse, el aporte del marketing no puede limitarse a producir campañas más rápido. González propone ocupar otro lugar: participar cada vez más en las preguntas importantes del negocio, dónde está el crecimiento, cómo está cambiando el consumidor, qué oportunidades todavía no se ven y dónde se puede estar perdiendo confianza.
Ahí hay una ventaja estructural, porque el marketing se ubica en una intersección poco frecuente: el negocio, los datos y las personas. La IA puede potenciar esa capacidad, pero no debería reemplazar la interpretación.
Ese desplazamiento también cambia qué se espera de quien lidera. Durante mucho tiempo, liderar significaba tener respuestas. Hoy consiste también en crear las condiciones para que la organización pueda hacerse mejores preguntas, lo que implica diversidad de miradas, talento local con voz suficiente para cuestionar una estrategia regional y líderes dispuestos a aceptar que la respuesta más eficiente no siempre es la más inteligente.
El fenómeno no es exclusivo del marketing ni de la región. El análisis de tendencias de Puro Marketing para 2026 apunta en la misma dirección: la automatización masiva generó «una creciente homogeneidad de contenido» y, frente a eso, la producción humana y la originalidad se consolidan como atributo diferenciador. Cuando todos tienen acceso a la misma capacidad de ejecución, lo que escasea deja de ser la herramienta y pasa a ser el juicio.
¿Qué significa esto para tu startup?
1. Haz una auditoría de «qué no hacer». González pone el criterio de decisión al mismo nivel que la capacidad de producción: en un contexto donde la tecnología multiplica posibilidades, elegir es la competencia estratégica. Toma las iniciativas donde ya usas IA y pregúntate cuál mueve una métrica de negocio y cuál solo genera volumen. El dato de HubSpot es una pista útil: si tu equipo todavía arma reportes a mano, la IA probablemente no está resolviendo el cuello de botella, solo agregando una capa más de herramientas.
2. Antes de sumar herramientas, ordena el contexto. HubSpot llama «Contexto de Crecimiento» a la infraestructura que reúne datos actualizados sobre el negocio, los clientes, los objetivos, los procesos y los equipos, y sostiene que el obstáculo no está en la cantidad de herramientas sino en la información con la que operan. Para un equipo chico, eso puede ser tan concreto como una única fuente de verdad de clientes y objetivos antes de automatizar cualquier flujo.
3. Adapta el playbook, no lo exportes. Si operas en varios países, valida cada campaña o flujo automatizado contra el mercado donde se ejecuta. Un mismo patrón de comportamiento puede significar cosas distintas en Ciudad de México, Bogotá o Madrid, y la tesis de González es que esa inteligencia contextual es tan importante como la artificial.
4. Presupuesta con criterio, no con entusiasmo. Solo el 21,7% de las empresas destina entre el 1% y el 2% de su presupuesto a IA generativa, según NTT DATA y MIT Technology Review. Con un techo presupuestario real, la selección de casos de uso es la decisión estratégica, no la compra de licencias.
5. Invierte en el talento que interpreta. El mismo informe identifica la falta de talento especializado como uno de los principales desafíos de la región: el 53,4% de las empresas en etapas iniciales depende de consultores externos, mientras las más avanzadas apuestan a formación interna (61,9%). La ventaja no está en contratar la herramienta, sino en formar a quien la interpreta y tiene autoridad para cuestionarla.
Conclusión
González no plantea inteligencia artificial contra inteligencia humana. Plantea combinación: que la tecnología se ocupe cada vez mejor de lo que puede procesar, automatizar y escalar, mientras las personas dedican más tiempo a lo que requiere contexto, imaginación, empatía y responsabilidad.
La lectura operativa para un founder hispanohablante es incómoda pero útil. La IA te da velocidad y te quita la excusa de la falta de capacidad de ejecución: si antes no lanzabas porque no alcanzaban las manos, ahora el límite es qué decidiste lanzar. Esa parte no se automatiza, y es la que va a separar a las startups que usan IA de las que además piensan con ella.
Fuentes
- La IA nos da escala; Latinoamérica exige criterio, sostiene Martina González (fuente original)
- El auge de la inteligencia artificial transforma el panorama empresarial en Latinoamérica — El Español
- El 91% de los líderes de marketing siente presión para justificar la inversión en inteligencia artificial — Infobae
- Google Cloud Summit México 2026: la IA agéntica busca convertirse en motor de productividad — ITSitio
- Marketing 2026: Claves Estratégicas para Construir Relevancia, Confianza y Preferencia — Puro Marketing
Leíste lo que hace la IA. ¿Y en tu negocio?
Un agente de IA puede quedarse con parte de tu día: ordenar lo pendiente y pedirte el OK antes de actuar. El Kit «tu mano derecha con IA» trae un video de 11 minutos y una ficha para dejar al tuyo trabajando. CAR está cerrada por ahora; al anotarte, te avisamos cuando abra.
