El Hub de Negocios.- Crear cientos de anuncios, probar conceptos y analizar las reacciones de los consumidores ya no tiene que tomar semanas. La inteligencia artificial (IA) está cambiando las reglas del marketing y permite que las empresas evalúen sus ideas antes de invertir dinero en una campaña.
Pero hay un detalle: que una herramienta prediga qué podría funcionar no significa que tenga la respuesta correcta.
Para Israel Santiago, presidente de LDM, una empresa especializada en marketing, investigación y estrategia de marca, el valor de esta tecnología no está solamente en producir más contenido, sino en ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y evitar inversiones poco efectivas.
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¿Cómo utiliza el marketing la inteligencia artificial?
Imagina que una marca quiere lanzar un nuevo producto. Su equipo creativo presenta 20 ideas para anunciarlo, pero producir y difundir cada propuesta requiere tiempo y presupuesto.
Aquí entra la IA. Mediante simulaciones, las empresas pueden evaluar diferentes conceptos, explorar cómo podrían responder determinados públicos y elegir cuáles vale la pena probar con consumidores reales.
En lugar de invertir desde el principio en todas las opciones, el equipo puede concentrarse en las más prometedoras.
Santiago describe este proceso como una nueva etapa de la investigación de mercados: la tecnología ayuda a filtrar posibilidades antes de realizar estudios tradicionales.
En el caso de Deepsona, una solución mencionada por el directivo, las simulaciones alcanzan entre 74% y 90% de alineación predictiva frente a resultados reales, según los datos proporcionados por la empresa. La cifra debe interpretarse como una referencia de capacidad predictiva, no como una garantía de éxito para cualquier campaña.
“La simulación te dice dónde mirar; el consumidor te dice qué estabas sin ver”, explica Santiago.
Por eso, la IA no elimina la necesidad de preguntar directamente a las personas qué piensan, sienten o esperan de una marca.
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El ahorro está en descartar ideas a tiempo
Uno de los beneficios menos evidentes de la inteligencia artificial en marketing es el dinero que una empresa puede evitar gastar.
Pensemos en una campaña publicitaria que requiere producir un video, contratar talento y comprar espacios de difusión. Si las primeras pruebas muestran señales desfavorables, el equipo puede ajustar el concepto antes de comprometer una parte importante de su presupuesto.
Para medir este beneficio, Santiago propone observar tres indicadores:
- Costo evitado: cuánto dinero habría gastado la empresa en producir y difundir una idea descartada a tiempo.
- Velocidad de decisión: cuánto tarda el equipo en obtener información útil para elegir una propuesta.
- Tasa de acierto: cuántas de las ideas mejor evaluadas terminan funcionando cuando llegan al mercado.
La clave está en cambiar la pregunta. En lugar de medir únicamente cuántos anuncios produce la IA, conviene analizar cuánto ayuda a proteger el presupuesto y mejorar las decisiones.
Eso sí, una predicción favorable no garantiza ventas. El resultado también depende del precio, la distribución, la competencia y las condiciones del mercado.
¿Puede la IA decidir qué publicidad funciona mejor?
La respuesta corta es sí, pero con matices.
Una herramienta puede comparar distintas versiones de un anuncio y estimar cuál tiene más posibilidades de atraer la atención. Sin embargo, una pieza que consigue muchos clics no necesariamente fortalece la reputación de una marca.
Por ejemplo, un mensaje provocador podría generar visitas y, al mismo tiempo, alejar a los consumidores que la empresa busca conquistar.
Santiago advierte que las marcas deben enseñar a estas herramientas qué las hace diferentes: su tono, sus valores, su identidad visual y las promesas que no están dispuestas a abandonar.
No se trata solo de conseguir más clics, sino de atraer la atención sin perder la esencia de la marca.
El mismo principio aplica al trabajo creativo. La IA puede ofrecer información para mejorar una propuesta, pero no debería convertirse en una máquina que aprueba o rechaza ideas sin explicación.
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El criterio humano sigue siendo indispensable
Si una simulación permite evaluar conceptos en minutos, existe el riesgo de querer probar absolutamente todo. Y eso también puede frenar a una empresa.
Para Santiago, no todas las decisiones necesitan el mismo nivel de análisis. Cambiar el asunto de un correo electrónico es una decisión relativamente sencilla de corregir. Modificar el posicionamiento de una marca o lanzar una campaña de gran presupuesto requiere más preparación.
Además, hay situaciones en las que la experiencia humana resulta decisiva: una tendencia cultural emergente, una crisis reputacional o una idea completamente nueva que no tiene antecedentes con los cuales compararse.
Los datos ayudan a reducir la incertidumbre, pero no la eliminan.
La transformación también cambia el trabajo de los equipos de marketing. Las tareas operativas pierden peso relativo, mientras ganan importancia la capacidad de interpretar resultados, formular preguntas relevantes y conectar los hallazgos con objetivos de negocio.
En otras palabras, saber utilizar una herramienta ya no es suficiente. También hay que entender qué problema se quiere resolver.
La inteligencia artificial puede ayudar a producir más, experimentar con mayor rapidez y reducir errores costosos. Sin embargo, su verdadero valor aparece cuando permite que las personas decidan mejor.
Porque en marketing, como en los negocios, no siempre gana quien genera más ideas. Muchas veces, la ventaja está en reconocer cuál merece la pena llevar al mercado… y cuál conviene descartar antes de gastar un peso.
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