La IA ya no solo asiste: se integra en el corazón del marketing y de los stacks martech

El marketing ya no está simplemente asistido por la inteligencia artificial (IA): empieza a construirse con ella. Más allá de los prompts puntuales, los equipos conectan ahora modelos a sus datos no estructurados (llamadas, correos electrónicos, chats), inyectan resúmenes y enriquecimientos directamente en el CRM/CDP y orquestan flujos de trabajo capaces de recomendar —y, a veces, de actuar—.

Este cambio desplaza el centro de gravedad del marketing: el valor ya no reside en la herramienta aislada, sino en la integración —la calidad de los datos, la interoperabilidad del stack, la gobernanza y los bucles de aprendizaje que mejoran las campañas y los recorridos del cliente—. Las ideas preconcebidas dejan paso a diferencias concretas: algunas organizaciones B2B integran más rápido que las B2C, no por superioridad “tecnológica”, sino porque sus procesos, volúmenes y arquitecturas lo permiten mejor.

El verdadero desafío ahora consiste en industrializar la IA allí donde genera una ventaja medible: extraer señales accionables de la voz del cliente, personalizar a escala sin romper la coherencia de marca y automatizar sin perder el control. Solo bajo estas condiciones la IA deja de ser un accesorio y se convierte en un motor estructural del rendimiento del marketing.

1. Estado actual: asistentes de IA ampliamente adoptados

Los asistentes de IA “independientes” se utilizan de forma masiva en los departamentos de marketing. Según el estudio realizado por Scott Brinker para chiefmartec (“Beyond AI Assistants: How AI Is Being More Deeply Embedded in Marketing and Martech Stacks”), basado en 96 responsables de martech y operaciones de marketing, el 87,5 % afirma que estas herramientas ya están “ampliamente utilizadas”.

En otras palabras, la fase de adopción de asistentes de IA ya se ha superado. Surge entonces la pregunta: ¿hasta qué punto están integradas estas IA en el ecosistema tecnológico del marketing? Los asistentes siguen siendo útiles, pero ¿son simples herramientas periféricas o están ya entretejidas en los procesos, los datos y las plataformas? Es lo que este artículo analiza.

2. De herramienta periférica a integración en el stack martech

2.1 Tasa de integración

Un dato clave: solo el 42,7 % de los encuestados indica que las herramientas de IA se integran bien —o con pocos desafíos— en su stack martech actual.
Aparece una diferencia significativa entre los sectores B2B y B2C:

• 54 % de las empresas B2B informan de una integración fácil.

• Solo 15,4 % de las empresas B2C reportan el mismo nivel.

Esta inversión del estereotipo —según el cual el B2C estaría tradicionalmente más avanzado en martech— es interesante: sugiere que los obstáculos a la integración de la IA son mayores en contextos B2C (volumen, complejidad multicanal, velocidad de cambio) que en los B2B, donde los procesos suelen ser más estructurados.

2.2 Explotación de datos no estructurados

El estudio destaca un punto de inflexión importante: la IA ya no se aplica únicamente a datos estructurados (CRM, hojas de cálculo, bases de datos), sino cada vez más a datos no estructurados: llamadas telefónicas, correos electrónicos, chats, transcripciones e incluso scraping de sitios web.

Cifras clave:

• 65,6 % de los encuestados utiliza la IA para capturar, analizar y explotar datos no estructurados de clientes.

• Fuentes principales: grabaciones/transcripciones de llamadas (~41,7 %), correos electrónicos (~26 %), chatbots (~26 %).

• 15,6 % emplea scraping de sitios web de clientes o prospectos para extraer insights.

Esta expansión de la IA sobre los datos no estructurados es fundamental: abre el potencial de valorización de las “voces” y conversaciones de los clientes, hasta ahora poco accesibles o sin explotar.

2.3 Flujos de trabajo y automatización basados en LLM

Uno de los hallazgos más prometedores se refiere a la integración de los grandes modelos de lenguaje (LLM, Large Language Models) en flujos de trabajo automáticos. Los resultados:

• 68,7 % de las empresas ya tiene al menos un flujo de trabajo o automatización basado en un LLM.

Principales casos de uso:

• Resumen de mensajes o contenidos: 38,5 %

• Personalización de mensajes o contenidos: 31,3 %

• Traducción de mensajes o contenidos: 22,9 %

• Enriquecimiento de perfiles de clientes o prospectos: 25 % (principalmente en B2B)

• Decisión o recomendación automatizada (workflow agentic): 20,8 %

Este último caso —los agentic workflows— merece atención: marca el punto en que la IA deja de limitarse a asistir para empezar a recomendar o decidir. No obstante, el estudio recuerda que esta es todavía una fase inicial y que las empresas avanzan con cautela.

2.4 Plataformas de implementación de la IA

El estudio también analiza en qué plataformas se integran las automatizaciones de IA. Resultados:

• 44,8 % de los encuestados afirma que las automatizaciones de IA están integradas en sus plataformas SaaS de marketing existentes (CRM, MAP, DXP, CDP, etc.).

• ~19,8 % en plataformas de orquestación de flujos (iPaaS).

• ~18,8 % en desarrollos propios (in-house).

• 8,3 % en plataformas “IA nativas” (agentic), como CrewAI o Relevance AI.

Estos datos muestran que, por ahora, las empresas no están renovando completamente su infraestructura martech: prefieren integrar la IA en lo que ya tienen, en lugar de adoptar plataformas nativas de IA aún minoritarias. Es un mensaje estratégico clave.

3. Análisis crítico – implicaciones, oportunidades y límites

3.1 Implicaciones estratégicas

a) La cadena de valor de los datos se vuelve más compleja

El hecho de que la IA se conecte a datos no estructurados cambia las reglas del juego. Hasta ahora, el marketing se apoyaba sobre todo en bases CRM, perfiles segmentados y campañas dirigidas. Ahora, la IA permite extraer insights de interacciones conversacionales (llamadas, chatbots) o incluso de acciones prospectivas (scraping de sitios web).
Esto implica:

• Mayor valorización de la voz del cliente y de las interacciones humanas en los datos de marketing.

• Evolución hacia perfiles más ricos: no solo lo que el cliente hace, sino lo que dice, pregunta o busca implícitamente.

• Mayor necesidad de gobernanza y arquitectura de datos (calidad de transcripciones, consentimiento, anonimización, conexión entre datos estructurados y no estructurados).

b) El rol del marketing evoluciona hacia la “IA aumentada”

El estudio muestra que muchos usos de la IA son de naturaleza aumentativa: resumir, personalizar, traducir. Estas aplicaciones liberan tiempo al marketero para centrarse en tareas de mayor valor. Para los profesionales de la comunicación digital, esto supone:

• Más tiempo para la estrategia y menos para la ejecución.

• Capacidad de ofrecer servicios diferenciados (traducción, adaptación multilingüe, personalización en tiempo real).

• Desarrollo de competencias en IA como herramienta creativa y estratégica, no como simple gadget.

c) Transición hacia flujos realmente autónomos

Los agentic workflows (IA que recomienda o decide) siguen siendo minoritarios (~20 %), pero representan la siguiente frontera. Implicaciones:

• Avanzar de forma gradual: probar, medir, entender los límites y gestionar riesgos.

• La dimensión ética, la calidad y la transparencia se vuelven centrales: cuando la IA decide o recomienda, ¿quién valida? ¿Cuál es el margen de error aceptable? ¿Cómo garantizar la coherencia con la marca? La supervisión humana sigue siendo esencial.

3.2 Límites y salvaguardas

• Calidad y gobernanza de datos: si los datos no estructurados se gestionan mal, existe riesgo de sesgo o errores de interpretación.

• Integración técnica: solo el 42,7 % reporta una integración fluida, lo que muestra que persisten obstáculos técnicos.

• Riesgo de sobreestimación: la autonomía de la IA aún es limitada; es una herramienta de apoyo, no una solución mágica.

• Cambio cultural y competencias humanas: la IA no reemplaza al marketero, lo transforma; requiere formación y acompañamiento.

• Ética y transparencia: cuanto más decisiones toma la IA, mayores son los desafíos legales, de confianza y de cumplimiento (RGPD, trazabilidad, consentimiento).

4. Cómo integrar bien la IA en su stack martech

Etapa 1: Auditoría y cartografía de su stack y sus datos

• Inventariar las plataformas martech (CRM, MAP, CDP, DXP, iPaaS, etc.).

• Mapear las fuentes de datos estructurados (bases de clientes, transacciones) y no estructurados (llamadas, correos, chatbots, interacciones web).

• Evaluar el nivel actual de integración de la IA (asistentes, workflows automatizados, LLM).

• Definir objetivos de marketing y comunicación (personalización, productividad, conversión, satisfacción del cliente).

• Identificar limitaciones técnicas, humanas y presupuestarias, y establecer indicadores de éxito (KPI).

Etapa 2: Selección de casos de uso pragmáticos

Basándose en los datos del estudio, priorice los casos de uso de implementación rápida, alto valor y bajo riesgo:

• Resumen automático de correos o transcripciones de llamadas.

• Personalización de mensajes y contenidos mediante IA + datos del cliente.

• Traducción y adaptación multilingüe.

• Enriquecimiento de perfiles mediante datos no estructurados y scraping web.

Posteriormente, a medida que madure:

• Flujos de IA agentic (recomendaciones de contenido, decisiones semiautónomas).

• Automatización de campañas basadas en IA (optimización de presupuesto, adquisición en tiempo real).

Etapa 3: Integración tecnológica y configuración

• Elegir herramientas que amplíen el stack existente (CRM/MAP/CDP) en lugar de reemplazarlo: es la vía más adoptada (44,8 %).

• Establecer interfaces de datos: extracción, preprocesamiento, integración en la IA y reinyección en los sistemas de marketing.

• Implementar workflows automatizados: definir lógica, probar y supervisar.

• Definir los roles humano/IA: quién supervisa, valida y ajusta la autonomía.

• Medir y optimizar: seguimiento de KPI (tiempo ahorrado, engagement, conversión, relevancia de recomendaciones).

Etapa 4: Gobernanza, madurez y cultura

• Establecer una gobernanza de IA: derechos, transparencia, trazabilidad, sesgos, privacidad.

• Formar a los equipos en el uso y la interpretación de la IA.

• Fomentar una cultura “IA + humano”: la IA es un amplificador, no un sustituto.

• Avanzar hacia workflows más autónomos con madurez: aprendizaje cerrado, decisiones basadas en IA.

• Mantener una vigilancia tecnológica activa: como recuerda el estudio, aún estamos en la “primera mitad” de la era de la IA en martech.

Conclusión

El análisis de Scott Brinker pone de relieve una mutación profunda del marketing tecnológico: la IA deja de ser un simple asistente para convertirse en un elemento estructural de los stacks martech —en los datos, los workflows y las plataformas—.

Para los profesionales del marketing y la comunicación digital, esto significa aprovechar esta transición con rigor, método y estrategia.

El futuro pertenece al marketing aumentado por la IA. Las primeras batallas —la adopción de asistentes de IA— ya están ganadas. La siguiente —la integración profunda en el stack martech— se está librando ahora. Es el momento de aprovecharla.

FAQ: IA y marketing

P1. ¿Qué es un “stack martech” y por qué es importante integrar la IA?

El stack martech designa el conjunto de plataformas, herramientas y flujos tecnológicos utilizados por el marketing (CRM, MAP, CDP, DXP, iPaaS, etc.). Integrar la IA permite:

• Procesar a gran escala datos más variados (especialmente no estructurados).

• Automatizar workflows más complejos (resumen, personalización, optimización).

• Alinear tecnología e inteligencia para generar acciones más eficaces y medibles.

P2. ¿Por qué la explotación de datos no estructurados (llamadas, correos, chatbots) es un reto clave?

Hasta ahora, estos datos eran una “zona gris” para el marketing: ricos en insights (intenciones, frustraciones, expectativas), pero difíciles de procesar a escala. Gracias a los LLM y a las técnicas de IA, el 65,6 % de las empresas ya los capturan, analizan y utilizan para afinar mensajes y personalizar interacciones.

 

P3. ¿Cuáles son los principales casos de uso de la IA en los flujos de marketing?

Según el estudio:

• Resumen de mensajes/contenidos: 38,5 %

• Personalización: 31,3 %

• Traducción: 22,9 %

• Enriquecimiento de perfiles: 25 %
  Caso emergente: workflows agentic (decisión/recomendación autónoma): 20,8 % de las empresas.

P4. ¿Por qué la integración de IA es más fuerte en B2B que en B2C?

El 54 % de las empresas B2B informan de una integración fácil, frente al 15,4 % de las B2C. Posibles causas: procesos más estandarizados, datos más cualificados pero menos voluminosos, modelos ABM (Account-Based Marketing) más adaptables a la IA y menor fragmentación tecnológica que en el B2C.

 

P5. ¿Es necesario rehacer completamente el stack martech para integrar la IA?

No. La mayoría (44,8 %) implementa automatizaciones de IA dentro de sus plataformas SaaS existentes (CRM, MAP, CDP).
Existen dos vías:

• Extender los sistemas actuales con módulos o plug-ins de IA.

• Construir o integrar plataformas IA nativas o desarrollos propios (aún minoritarios).
  La opción más pragmática: mejorar lo existente antes que empezar desde cero.

 

P6. ¿Qué riesgos o límites deben considerarse antes de integrar IA en marketing?

• Datos de baja calidad: la IA no puede corregir información errónea.

• Integración técnica compleja o costosa: solo el 42,7 % reporta una integración fluida.

• Sobreestimación de la IA: la autonomía es aún limitada.

• Competencias y cambio cultural: la IA transforma los roles; requiere acompañamiento.

• Ética, transparencia y cumplimiento: cuanto más decide la IA, mayores son los desafíos humanos, legales y de confianza.

Ética, transparencia y cumplimiento: cuanto más decisiones toma la IA, mayores son los desafíos humanos, legales y de confianza.