Tendencias en el uso de la IA en el marketing según el sector

Imaginemos por un momento que una marca sabe, incluso antes que el propio cliente, qué producto necesita, en qué momento lo buscará y a través de qué canal será más efectivo ofrecérselo. Lo que hasta hace poco parecía ciencia ficción, hoy es parte del día a día del marketing gracias a la inteligencia artificial (IA).

En una era donde los datos fluyen a velocidades abrumadoras y las preferencias cambian casi tan rápido como se viraliza un video en redes sociales, las empresas que logran interpretar ese flujo de información en tiempo real son las que lideran la conversación. 

Pero lo más fascinante es que este impacto no se limita a las grandes tecnológicas. Desde una franquicia de comida rápida que ajusta sus campañas según el clima local, hasta una startup de moda sostenible que predice qué diseños serán tendencia, distintos sectores están descubriendo cómo adaptar la IA a sus propios contextos y desafíos.

La tecnología no evoluciona de forma lineal, sino exponencial

Lo que ayer parecía una innovación radical, hoy es una herramienta cotidiana. Y lo que hoy se presenta como experimental, mañana puede ser un estándar de mercado.

La disrupción digital está remodelando todos los aspectos del negocio, especialmente el marketing. Tecnologías como la inteligencia artificial, el big data, el machine learning, el internet de las cosas (IoT) y la automatización ya no son exclusivas de las grandes corporaciones tecnológicas. Su costo ha bajado, su acceso se ha democratizado y sus aplicaciones se han diversificado.

La inteligencia artificial, en particular, ha dejado de ser una novedad para convertirse en un aliado estratégico en la toma de decisiones. Gracias al análisis masivo de datos, las organizaciones pueden comprender a fondo a sus consumidores, anticipar cambios en el comportamiento de compra y diseñar campañas más precisas, personalizadas y eficientes. El big data aporta el volumen; la IA, el sentido.

Por ejemplo, una cadena de supermercados puede analizar patrones de compra semanales para ajustar su inventario de forma automática, mientras una empresa de seguros detecta señales de abandono en sus clientes gracias a modelos predictivos. Incluso una tienda de indumentaria online puede, con solo unos pocos clics, ofrecer productos totalmente personalizados en base al historial de navegación de un usuario.

En el libro IA en Marketing de la Escuela de Negocios ADEN se realiza un amplio análisis acerca del estado de la cuestión. Los expertos alertan sobre la presión por estar “a la vanguardia”. Esto puede llevar a muchas empresas a embarcarse en proyectos innovadores solo porque están de moda, sin una comprensión clara de cómo esas tendencias se alinean con los objetivos a largo plazo de la organización.

Esta normalización tecnológica ha traído consigo una nueva exigencia: las empresas no pueden quedarse al margen. Integrar herramientas de IA en procesos de marketing dejó de ser una ventaja competitiva para convertirse en una necesidad operativa. Quienes no adapten sus estrategias a este nuevo paradigma digital corren el riesgo de quedar obsoletos frente a competidores más ágiles y centrados en los datos.

Entonces, no se trata solo de implementar tecnología, sino de rediseñar procesos, fomentar una cultura organizacional basada en la experimentación y formar equipos capaces de traducir datos en decisiones estratégicas.

Gestión del Big Data con base ética

Desde clics y búsquedas hasta ubicaciones geográficas y hábitos de consumo, cada interacción deja una huella que puede ser analizada y transformada en valor. Este volumen masivo de información, conocido como big data, es la materia prima sobre la cual se construyen muchas de las estrategias modernas de marketing impulsadas por inteligencia artificial.

A diferencia de las tecnologías tradicionales, que se basaban en muestras acotadas y análisis históricos, el big data permite capturar, procesar y analizar datos en tiempo real, provenientes de múltiples fuentes simultáneamente. Redes sociales, plataformas de e-commerce, dispositivos móviles, sistemas CRM y sensores IoT son solo algunas de las fuentes que nutren estos ecosistemas informativos. Lo distintivo del big data no es solo su volumen, sino también su variedad, velocidad y veracidad.

Por ejemplo, una aseguradora puede predecir con gran precisión qué clientes están por cancelar su póliza, mientras que un e-commerce puede ofrecer promociones personalizadas justo cuando un cliente está más dispuesto a comprar.

Sin embargo, este poder también conlleva una gran responsabilidad. La gestión del big data no puede desligarse de la dimensión ética. La recopilación, almacenamiento y uso de datos personales requiere transparencia, consentimiento informado y respeto a la privacidad del usuario. No se trata solo de cumplir con normativas como el GDPR o la Ley Federal de Protección de Datos en México, sino de construir confianza con los públicos.

Los principios éticos más relevantes en este contexto incluyen:

• Consentimiento informado: Los usuarios deben saber qué datos se recopilan, para qué fines y con quién se comparten.
• Minimización de datos: Solo se deben recolectar los datos necesarios para los fines declarados.
• Seguridad de la información: Proteger los datos frente a accesos no autorizados o ciberataques es clave para evitar daños reputacionales.
• Evitar sesgos algorítmicos: Los modelos predictivos deben ser auditables y entrenados con datos diversos para evitar discriminaciones.
• Transparencia algorítmica: Las decisiones tomadas por IA deben ser comprensibles y, en lo posible, explicables para los usuarios afectados.

Accionando con herramientas de IA en Marketing

Muchos se preguntan ¿Qué es la inteligencia artificial aplicada al marketing? Hoy, no es necesario contar con un equipo de científicos de datos para empezar a utilizarla de forma táctica: existen múltiples plataformas accesibles que permiten experimentar, analizar e implementar soluciones a medida.

La experta Ana Luisa Ortega Rentería, Faculty de ADEN, en su libro Combinando Python, Colab y ChatGPT, realiza un análisis exhaustivo acerca de las herramientas más utilizadas. Allí se destaca que cada una ofrece funcionalidades específicas. La autora deja en claro que, combinadas con estrategias claras, permiten optimizar procesos, generar contenido, descubrir patrones y aumentar la efectividad de las campañas.

ChatGPT: generación de contenido y atención automatizada

Lanzado en noviembre de 2022 por OpenAI, ChatGPT se presenta como una herramienta de comunicación y generación de texto diseñada para facilitar las interacciones humanas, útil para obtener ayuda en la programación en Python o haciendo consultas en SQL.

Ortega Rentería menciona que uno de los usos más extendidos de ChatGPT en marketing es la generación de contenido creativo, desde ideas para campañas hasta textos de blogs, descripciones de productos o respuestas en chats. Su capacidad para adaptar el tono y estilo según el público objetivo lo convierte en un aliado valioso para equipos de marketing con alta demanda de producción.

Además, integrado en canales de atención al cliente, puede ofrecer respuestas rápidas y personalizadas, mejorando la experiencia del usuario y liberando recursos humanos para tareas de mayor valor.

Por ejemplo, una tienda de indumentaria online puede usar ChatGPT para redactar más de 100 descripciones de productos en minutos, con variantes según temporada o tipo de cliente.

Python: automatización y análisis avanzado de datos

Python se ha consolidado como el lenguaje favorito en ciencia de datos y marketing analítico. Permite desde automatizar reportes de rendimiento hasta desarrollar modelos predictivos que anticipan qué cliente abandonará el carrito o qué campaña tendrá mayor tasa de conversión.

Tal como menciona Ortega Rentería, su extensa biblioteca —como Pandas, Scikit-learn o Matplotlib— lo hace ideal para quienes desean profundizar en análisis sin depender exclusivamente de plataformas de terceros.

Una franquicia gastronómica puede usar Python para cruzar datos de ventas, clima y redes sociales y ajustar sus promociones diarias de acuerdo con patrones de consumo recurrentes.

Google Colab: laboratorio colaborativo en la nube

Google Colab  (abreviatura de Colaboratory) permite ejecutar código Python directamente desde el navegador, sin necesidad de instalar nada en el equipo. Esto facilita la colaboración entre equipos remotos, la validación rápida de modelos y el aprendizaje continuo a través de notebooks interactivos.

Por ejemplo, una marca de indumentaria puede usar Colab para entrenar un modelo que prediga qué tipo de prenda es más probable que compre un usuario según su historial de navegación, ubicación y clima local. A partir de eso, se pueden generar correos personalizados con promociones específicas, aumentando la conversión y reduciendo el esfuerzo manual.

Aunque Google Colab está orientado a usuarios que manejan Python, su interfaz amigable y la gran cantidad de notebooks ya disponibles (en Kaggle, GitHub o comunidades especializadas) permiten que perfiles no técnicos puedan adaptar soluciones preexistentes a sus necesidades. Además, existen notebooks interactivos con interfaces gráficas básicas que simplifican la carga de datos, selección de modelos y visualización de resultados.

Por eso, es especialmente útil para quienes están dando sus primeros pasos en IA aplicada al marketing.

Inteligencia Artificial Generativa en Marketing

A diferencia de otras formas de IA centradas en análisis o predicción, la GenAI crea: texto, imágenes, audio, video, código y mucho más. Esta capacidad transformadora está permitiendo a las marcas innovar en la manera en que producen contenido, diseñan campañas y se comunican con sus audiencias.

Una de las herramientas más destacadas en este campo es ChatGPT, cuya API puede integrarse directamente en flujos de trabajo de marketing para automatizar tareas creativas y potenciar la personalización a escala.

Generación de contenido con APIs

Gracias a la API de ChatGPT, es posible incorporar la IA generativa dentro de plataformas propias de las empresas: sitios web, sistemas CRM, gestores de campañas o incluso plataformas internas de diseño de contenido. Esto permite, por ejemplo:

• Redactar automáticamente asuntos de email marketing adaptados a distintos segmentos de clientes.
• Generar borradores de publicaciones en redes sociales en función de fechas clave o tendencias.
• Crear landing pages dinámicas que cambian su contenido según el perfil del visitante.

Pensemos en una empresa de seguros que personaliza sus newsletters según edad, ubicación y tipo de cobertura. Integrando la API de ChatGPT, puede generar versiones personalizadas del contenido con lenguaje específico para cada perfil de cliente, de forma automática y en segundos.

Automatización de flujos creativos y A/B testing

Otro uso potente de la GenAI en marketing es la automatización de pruebas A/B. Al integrar ChatGPT en plataformas de automatización, se pueden generar múltiples versiones de un mismo anuncio o texto, que luego se testean de forma simultánea para elegir el más efectivo. Esta capacidad no solo ahorra tiempo, sino que multiplica las posibilidades creativas sin necesidad de depender exclusivamente del equipo humano.

Por ejemplo, una compañía de educación online puede probar 20 versiones de títulos para una misma campaña de cursos usando variaciones generadas por IA, y seleccionar los tres con mayor tasa de apertura en tiempo real.

Contenido visual y multimedia con GenAI

Aunque ChatGPT trabaja principalmente con texto, la inteligencia artificial generativa se extiende también a herramientas como DALL·E (para imágenes), Runway (para edición de video con IA) o Descript (para edición de audio y video automatizada). Estas soluciones permiten producir piezas visuales originales sin necesidad de recurrir a bancos de imágenes tradicionales o costosas producciones.

Imaginemos una startup de alimentos saludables que desea lanzar una campaña con ilustraciones únicas. Con herramientas de GenAI puede crear imágenes atractivas, coherentes con su identidad visual, y listas para publicar en redes sociales, todo en cuestión de minutos.

La inteligencia artificial generativa está democratizando el acceso a la creatividad y abriendo nuevas posibilidades para el marketing basado en datos, sin sacrificar la calidad estética ni el mensaje emocional. 

Integrar estas tecnologías no es una opción futurista, sino una ventaja competitiva hoy. Sin embargo, este cambio no puede hacerse a ciegas. Es fundamental preguntarse ¿Cuánto sabes de inteligencia artificial aplicada al marketing? Este conocimiento es una demanda presente en diversos sectores. De ellos hablaremos más adelante.

La hiperpersonalización

Cómo describen los expertos de ADEN en IA en Marketing: Parte II, la hiperpersonalización está revolucionando el mundo del marketing al transformar la manera en que las marcas interactúan con sus consumidores.

Tradicionalmente, las estrategias de marketing se basaban en criterios socio-demográficos como edad, género, ubicación geográfica y nivel socioeconómico para segmentar a los consumidores. Sin embargo, la IA ha permitido dar un salto cualitativo al analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y en tiempo real, lo que permite una segmentación mucho más precisa y detallada.

En lugar de segmentar a los consumidores en grupos amplios, ahora se pueden crear microsegmentos que responden a patrones de comportamiento específicos. Visitas a sitios web, carritos de compra abandonados, historias de navegación y compras recientes se han convertido en elementos cruciales para construir perfiles de usuario detallados. 

Cada industria encuentra en la IA una aplicación particular

La versatilidad de la inteligencia artificial permite que su implementación en marketing se adapte de forma casi orgánica a las características de diferentes sectores del mercado.

Retail y e-commerce 

Las marcas utilizan algoritmos para crear experiencias hiperpersonalizadas, basadas en el análisis de datos de navegación, historial de compras, comportamiento de consumo y segmentaciones psicográficas.

Imaginemos una tienda en línea de productos deportivos: al identificar que un usuario compra regularmente equipamiento de running, el sistema puede recomendar zapatillas nuevas según el desgaste estimado, ofrecer descuentos en productos complementarios o incluso anticiparse al cambio de estación con propuestas relevantes. Todo esto ocurre en tiempo real, tanto en la web como en campañas automatizadas por correo electrónico o en apps móviles.

Además, la IA optimiza la gestión del inventario, predice tendencias de demanda, identifica patrones de abandono de carrito y automatiza el servicio al cliente con chatbots inteligentes. Plataformas como Amazon, Mercado Libre o Shopify integran estas soluciones en sus ecosistemas, democratizando el acceso para grandes marcas y pequeños vendedores por igual.

Servicios financieros

El sector financiero —incluyendo bancos, aseguradoras, fintechs, y compañías de inversión— ha sido uno de los más activos en la adopción de inteligencia artificial. Esto se debe a que sus operaciones se basan en enormes volúmenes de datos, múltiples puntos de contacto con los usuarios y una necesidad constante de gestión del riesgo y cumplimiento normativo. 

Hoy, los algoritmos analizan variables como:

• Comportamientos de gasto en tiempo real
• Ciclos de vida (mudanzas, matrimonios, nacimientos, cambios laborales)
• Riesgo crediticio en evolución
• Canales preferidos de contacto
• Estilos de ahorro e inversión

Con estos datos, las campañas pueden microsegmentarse y ajustarse automáticamente. Un mismo producto financiero —por ejemplo, una cuenta ahorro— puede ofrecerse con distintos mensajes: a un joven como una herramienta para viajar, a una familia como fondo para la educación de los hijos, o a un trabajador independiente como colchón para imprevistos.

También es posible personalizar productos financieros al detalle. Las tarjetas de crédito con beneficios alineados al estilo de vida, los seguros ajustados al comportamiento del cliente (por ejemplo, seguros de auto basados en la forma de conducir), o los préstamos cuyo monto y tasa se calculan dinámicamente son ejemplos reales de esta revolución.

Turismo

La toma de decisiones en este rubro está profundamente guiada por las emociones, el tiempo y el contexto, lo que convierte a la IA en una aliada ideal para anticiparse a las necesidades del viajero, optimizar la experiencia del cliente y elevar la efectividad de las acciones de marketing.

Agencias de viaje, aerolíneas y hoteles ya implementan soluciones conversacionales que responden de forma instantánea y personalizada, las 24 horas del día.

Estos asistentes pueden ayudar a:

• Sugerir destinos según preferencias y presupuesto
• Modificar o cancelar reservas
• Recomendar actividades en destino
• Resolver dudas sobre requisitos de entrada, clima o transporte
• Ofrecer upgrades o promociones basadas en la conversación

Aerolíneas como KLM o compañías hoteleras como Marriott utilizan asistentes con IA entrenados con modelos de lenguaje natural como GPT-4, lo que les permite mantener conversaciones fluidas, relevantes y adaptadas al estilo del usuario.

Gracias a la IA, las plataformas pueden anticiparse a la intención de viaje incluso antes de que el usuario lo exprese abiertamente. Por ejemplo, si alguien comienza a buscar equipaje, consultar días feriados o seguir cuentas de destinos turísticos, un sistema inteligente puede activar campañas personalizadas con ofertas de vuelos, paquetes o experiencias.

Salud y bienestar

Uno de los principales aportes de la IA al marketing en salud es la capacidad de anticiparse a las necesidades de los pacientes. Mediante análisis de datos de navegación, historial médico, hábitos y consultas previas, los sistemas pueden detectar patrones y generar campañas preventivas con foco en la educación personalizada.

Por ejemplo:

• Si una persona busca frecuentemente información sobre migrañas, se le puede ofrecer contenido educativo sobre hábitos que las desencadenan, estrategias de prevención y una primera consulta gratuita con un neurólogo.
• En una empresa de medicina prepaga, el sistema puede identificar a afiliados con factores de riesgo cardiovascular y ofrecerles un chequeo preventivo con beneficios especiales.

Algunas aplicaciones frecuentes incluyen:

• Recordatorios automáticos de turnos, chequeos o vacunas, personalizados según edad, historial y época del año.
• Mensajes post-consulta para evaluar la experiencia o recomendar próximos pasos en el tratamiento.
• Campañas de fidelización o recuperación de pacientes inactivos mediante correos electrónicos con contenido relevante.

En el terreno de la salud mental, la inteligencia artificial está empezando a jugar un rol fundamental, especialmente como soporte de primer contacto o para detectar señales tempranas.

Por ejemplo, algunas plataformas de psicoterapia online utilizan modelos de lenguaje natural para:

• Identificar emociones en el lenguaje escrito de los usuarios
• Ofrecer recursos automáticos según el estado emocional detectado (videos, meditaciones, ejercicios de respiración)
• Alertar a profesionales si se detecta un posible riesgo (como depresión severa o ideación suicida)

Desde el marketing, esto se traduce en la posibilidad de crear campañas altamente sensibles, que hablen con empatía, ofrezcan soluciones reales y construyan confianza.

La automatización como amenaza y oportunidad

Profesionales cuyo trabajo se basa en la ejecución de procesos predecibles, como la creación de informes, la segmentación manual de audiencias o la gestión de campañas con poca personalización, pueden ver cómo sus puestos se ven amenazados por soluciones tecnológicas. Esto plantea una interrogante importante, ya analizado en la primera parte del libro IA en Marketing de la Escuela de Negocios ADEN: ¿pueden los profesionales del marketing sobrevivir en un mundo donde la IA hace muchas de las tareas que antes eran realizadas por humanos?

La clave radica en agregar valor estratégico. Mientras que las máquinas pueden procesar datos y ejecutar tareas rápidamente, no tienen la capacidad de comprender matices humanos como las emociones, las motivaciones o las dinámicas de comportamiento de los consumidores. Es ahí donde el talento humano sigue siendo indispensable.

Los profesionales del marketing deben centrarse en tareas que involucren creatividad, estrategia y pensamiento crítico. La IA puede ayudar a identificar tendencias, pero el marketing requiere comprensión contextual, adaptación a los cambios del mercado y construcción de relaciones con los consumidores, aspectos que todavía dependen en gran medida de las habilidades humanas.

El futuro del marketing no se trata de reemplazar a los humanos, sino de potenciar sus habilidades. Es posible que, en el futuro, las empresas contraten menos personal para realizar tareas repetitivas y más talento para diseñar estrategias de alto nivel.

Resumen de preguntas frecuentes

En esta sección, se responderán a algunas de las preguntas más frecuentes relacionadas con la IA en el marketing, aclarando conceptos y ofreciendo información útil para las empresas que buscan incorporar esta tecnología de manera efectiva.