En los últimos dos años he visto cómo la conversación sobre marketing dejó de girar alrededor de “tener redes” o “hacer campañas” y empezó a centrarse en una palabra que lo atraviesa todo: inteligencia artificial generativa. Hoy ya no se trata solo de automatizar correos o programar anuncios; modelos capaces de entender lenguaje, imágenes, video y datos están escribiendo piezas completas, diseñando creatividades, segmentando audiencias y tomando decisiones tácticas en segundos, algo impensable hace una década. Mientras tanto, en Colombia y en toda América Latina, miles de empresas siguen preguntándose si esto es una moda, una amenaza para los puestos de trabajo o una oportunidad real para vender mejor y relacionarse de forma más humana con sus clientes. De eso quiero hablarte en este artículo, desde la experiencia real y sin humo.
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Cuando hablamos del impacto real de la inteligencia artificial generativa en el marketing global, lo primero que hay que reconocer es que ya dejó de ser un experimento de laboratorio o un juguete de moda para volverse una capa transversal de todo el ecosistema. Hoy las grandes marcas internacionales producen cientos de variaciones de una misma pieza publicitaria en cuestión de minutos, prueban creatividades diferentes por segmento, idioma y ciudad, y conectan esos resultados con sus sistemas de ventas casi en tiempo real. Al mismo tiempo, pequeñas y medianas empresas en Colombia empiezan a descubrir que no se trata de tener “un chat inteligente” en la página web, sino de replantear la forma en que investigan, diseñan, ejecutan y miden sus estrategias de mercadeo, ventas y servicio al cliente.
En mi trabajo diario, acompañando gerentes, directores comerciales y equipos de marketing, veo dos conversaciones paralelas. Por un lado, empresas que ya están usando IA generativa para acelerar la creación de contenidos, alimentar sus embudos digitales, analizar el comportamiento de los usuarios y ajustar mensajes según el canal. Por otro lado, organizaciones que sienten que el tema las está sobrepasando, que escuchan de modelos multimodales, asistentes autónomos, personalización predictiva o segmentación probabilística y no saben ni por dónde empezar. Esa brecha se agranda cuando la toma de decisiones se basa en “lo que escuché en un webinar” o en la última moda de la herramienta del momento, en lugar de un diagnóstico serio de capacidades, riesgos y oportunidades.
La buena noticia es que el impacto de la IA generativa en el marketing global no depende únicamente del tamaño de la empresa, sino del nivel de claridad estratégica con el que se adopte. Un equipo pequeño pero disciplinado, con un buen conocimiento de su cliente y procesos claros, puede sacarle muchísimo más provecho que una multinacional que delega todo en la agencia y espera que “la magia ocurra”. El marketing que realmente funciona con IA generativa se construye en capas: primero entender qué decisiones dependen de datos, luego identificar los puntos donde la generación automática puede aportar valor y, finalmente, diseñar un circuito de retroalimentación constante para ajustar, corregir y aprender. Esa es la diferencia entre usar modelos para producir ruido y usarlos para producir conversaciones que generan confianza y negocio.
En el plano global, las principales tendencias van en una misma dirección: hiperpersonalización medible, automatización inteligente del ciclo completo de marketing, integración con datos de primera mano y exigencias crecientes de transparencia. Las plataformas publicitarias más grandes del mundo ya no solo optimizan por clics, sino por eventos de negocio reales, alimentadas por modelos generativos que redactan mensajes, recomiendan audiencias, crean imágenes y videos y ajustan las pujas según el contexto. Vemos marcas que diseñan campañas enteras alrededor de conversaciones generadas dinámicamente con el cliente, donde cada usuario ve una historia distinta según su historial, sus gestos de navegación y su probabilidad de conversión. Al mismo tiempo, reguladores y consumidores exigen explicaciones claras sobre cómo se usan sus datos, qué tan veraces son los contenidos y dónde termina la creatividad humana y empieza la automatización.
En Colombia y América Latina este impacto llega con matices propios. Muchas compañías se enfrentan a realidades como bases de datos incompletas, procesos comerciales informales, equipos pequeños y múltiples responsabilidades concentradas en pocas personas. Sin embargo, también tenemos una ventaja: la cercanía con el cliente, la capacidad de escuchar de primera mano lo que pasa en el territorio y la flexibilidad para ajustar estrategias sin las capas burocráticas de las grandes corporaciones. Cuando combinamos esa realidad con herramientas de IA generativa, el marketing deja de ser una suma de ocurrencias y se vuelve un sistema que aprende. Podemos usar modelos para analizar conversaciones de WhatsApp, comentarios en redes sociales, respuestas de encuestas y resultados de campañas pasadas, transformando todo ese ruido disperso en patrones accionables que nos indican qué decir, a quién, por qué canal y en qué momento.
Aquí es donde muchas empresas se juegan su principal diferencial: cómo equilibran eficiencia y humanidad. Generar cien versiones de un anuncio nunca ha sido tan fácil, pero lograr que una de esas piezas conecte de verdad con las preocupaciones, los temores y las aspiraciones de una persona específica sigue siendo un arte que no se delega por completo en un algoritmo. El impacto positivo de la IA generativa en el marketing global no está en reemplazar la sensibilidad humana, sino en potenciarla. Permite que el equipo deje de gastar horas en tareas repetitivas de edición, maquetación o segmentación manual para dedicar más tiempo a conversar con clientes, entender mejor sus contextos y diseñar propuestas de valor que sí resuelvan problemas reales. Esa combinación entre profundidad humana y capacidad de cómputo es la que define, en la práctica, qué marcas se vuelven relevantes y cuáles se pierden en el ruido digital.
Cuando acompaño a una empresa que quiere dar este paso, siempre comienzo por el mismo lugar: contexto y propósito. No se trata de instalar la herramienta de moda, sino de responder preguntas incómodas pero necesarias. ¿Qué información tienes realmente disponible y en qué estado está? ¿Qué tan maduros están tus procesos comerciales y de servicio? ¿Tu equipo entiende las bases de segmentación, propuesta de valor, métricas de conversión y experiencia del cliente? Si la respuesta es no, la IA generativa va a amplificar el desorden: producirás más contenido, más rápido, pero sin una brújula clara. Si la respuesta es sí, entonces podemos empezar a explorar modelos que redacten mensajes iniciales, que propongan creatividades alternativas, que construyan guiones para videos o que faciliten el análisis de resultados, siempre con supervisión y criterio humano.
En este punto, suele aparecer otra preocupación legítima: la seguridad y la confidencialidad de la información. A nivel global, los escándalos por filtración de datos, entrenamiento de modelos con contenido no autorizado y uso poco transparente de la información han encendido las alarmas de clientes y reguladores. En Colombia, la Superintendencia de Industria y Comercio ya viene observando con lupa el uso que las empresas hacen de los datos personales en sus estrategias de marketing y analítica, y esto incluye las herramientas basadas en IA. Aquí el impacto de la IA generativa en el marketing no se mide solo en eficiencia, sino en la capacidad de diseñar campañas que respeten la normatividad de protección de datos, el consentimiento informado, la trazabilidad del uso de la información y la veracidad de los mensajes que se ofrecen al público.
Desde la experiencia de TODO EN UNO.NET hemos visto cómo el uso descontrolado de herramientas abiertas, sin lineamientos internos, ha creado una “IA en la sombra” dentro de muchas organizaciones. Colaboradores que copian y pegan bases de datos en plataformas externas, creativos que suben piezas sensibles a servicios no evaluados o equipos comerciales que alimentan chats con información confidencial del cliente, todo con la mejor intención de ser más productivos. El impacto de esto puede ser devastador para la reputación y el cumplimiento de la empresa si no se actúa a tiempo. Por eso, hablar de IA generativa en marketing también es hablar de gobierno de datos, de diseño de políticas claras de uso y de capacitación constante a los equipos sobre lo que se puede y no se puede hacer con estas herramientas, conectando tecnología con Habeas Data, ética y estrategia de negocio.
En paralelo, el mercado global está elevando la vara de lo que significa medir resultados. Durante años muchos informes de marketing se han quedado en indicadores como impresiones, clics, visitas o seguidores. Con la llegada de la IA generativa, la exigencia pasa a ser otra: ¿qué parte de ese esfuerzo se traduce en oportunidades reales, ventas concretas, clientes recurrentes o reputación consolidada? Los modelos actuales permiten cruzar información de campañas, CRM, plataformas de comercio electrónico y sistemas de atención al cliente para construir una visión casi en tiempo real del viaje completo del usuario. Eso habilita una nueva generación de dashboards donde ya no solo vemos cuánto gastamos y qué tanto alcance logramos, sino qué historias, tonos, imágenes y promesas son las que realmente mueven la aguja del negocio.
Si tu empresa está justo en este punto, con ganas de aprovechar la IA generativa pero sin claridad sobre por dónde empezar, es el momento ideal para pedir una mirada externa que te ayude a ordenar el panorama, construir un mapa de riesgos y priorizar oportunidades de alto impacto antes de invertir en herramientas o grandes campañas. Esa es precisamente una de las áreas donde ponemos al servicio nuestra experiencia de más de tres décadas conectando tecnología, estrategia y personas.
Otro aspecto clave del impacto de la IA generativa en el marketing global es la redefinición de los roles dentro de los equipos. Lo que antes era territorio exclusivo de redactores, diseñadores o analistas de datos, hoy se vuelve una mesa compartida donde todos necesitan entender al menos lo básico de cómo funcionan los modelos, qué sesgos pueden tener y cómo guiar sus salidas. El creativo ya no compite con la máquina para ver quién escribe mejor un copy, sino que aprende a conversar con ella para multiplicar opciones y luego aplicar su criterio para escoger, ajustar y pulir. El analista no se limita a exportar informes, sino que formula mejores preguntas, interpreta patrones, detecta anomalías y traduce datos en decisiones accionables para la dirección. El gerente de marketing deja de ser solo “el que aprueba piezas” para convertirse en arquitecto de un sistema donde la IA es un colaborador más, no un oráculo infalible.
A escala internacional vemos casos de uso que marcan la pauta para lo que pronto será estándar en nuestra región. Campañas donde la narrativa se adapta dinámicamente al clima, a los eventos deportivos del día o al comportamiento en tiempo real del mercado. Tiendas en línea que generan descripciones de producto personalizadas para cada visitante según su historial. Marcas que construyen asistentes conversacionales entrenados específicamente con su tono, sus políticas y su portafolio, capaces de acompañar al cliente desde la primera duda hasta la compra y el soporte posventa. Al mismo tiempo, comienzan a consolidarse buenas prácticas y marcos de referencia para auditar modelos, monitorear sesgos, explicar decisiones automatizadas y documentar el uso de la IA ante juntas directivas, entes de control y socios estratégicos.
En Colombia, donde conviven empresas altamente digitalizadas con organizaciones que aún dependen de hojas de cálculo y procesos manuales, la adopción de estas prácticas exige realismo y gradualidad. No tiene sentido pretender implementar en una pyme la misma arquitectura de datos y modelos que usa un gigante global. Pero sí es completamente viable diseñar un camino propio, empezando por ordenar la casa: depurar bases de datos, unificar información de clientes, definir métricas claras de éxito y construir un flujo mínimo de captura, análisis y acción. A partir de ahí, se pueden introducir modelos generativos para tareas específicas como proponer asuntos de correo más efectivos, diseñar variantes de anuncios para pruebas A/B, resumir insights de encuestas o sugerir contenidos para landing pages y secuencias de nutrición, siempre bajo supervisión humana y con un enfoque de mejora continua.
Uno de los cambios más profundos que estoy viendo en este momento es la transición desde un marketing centrado en piezas hacia un marketing centrado en conversaciones y aprendizajes. Antes el valor estaba en “sacar la campaña” a tiempo; hoy el valor está en cuánto aprende tu sistema de cada interacción y qué tan rápido transforma ese aprendizaje en decisiones. La IA generativa acelera ese ciclo: permite generar hipótesis creativas casi infinitas, probarlas con segmentos pequeños, recoger resultados y ajustar. Pero sin un marco de negocio claro, esa agilidad se convierte en dispersión. Por eso insisto tanto en que la conversación sobre IA y marketing no comienza en la tecnología, sino en la estrategia, en la comprensión profunda del cliente y en la alineación con los objetivos financieros, comerciales y de reputación de la organización.
También hay que hablar de los límites. La IA generativa puede producir textos, imágenes y videos muy convincentes, pero eso no significa que todo sea válido. El impacto reputacional de usar estas herramientas de forma irresponsable puede ser enorme: mensajes engañosos, promesas imposibles de cumplir, apropiación indebida de estilos creativos, contenidos que discriminan o distorsionan la realidad. A nivel global ya se discute sobre la necesidad de marcar claramente los contenidos generados por IA, de evitar su uso en campañas políticas sin regulación y de prohibir ciertas prácticas en sectores sensibles como salud, educación o servicios financieros. Para las empresas colombianas, esto implica asumir voluntariamente un estándar ético alto, aunque la regulación todavía esté madurando, y entender que la confianza se construye en cada interacción, automatizada o no.
Desde TODO EN UNO.NET hemos comprobado que las organizaciones que mejor aprovechan la IA generativa en marketing son las que hacen un doble trabajo: por un lado, fortalecen su infraestructura tecnológica y de datos; por otro, acompañan a su gente en el proceso de cambio. Eso significa formar a los equipos en pensamiento crítico, en lectura de métricas, en ética digital y en habilidades de comunicación humana que ninguna máquina va a sustituir. Significa también revisar la cultura interna: cómo se toman las decisiones, cómo se tolera el error, cómo se documentan los aprendizajes y cómo se comparten las buenas prácticas entre áreas. Porque al final, por más poderoso que sea el modelo, su impacto depende del ecosistema en el que se inserta.
En la conversación global ya se habla de la próxima ola: sistemas generativos integrados directamente con procesos de negocio, capaces de ejecutar acciones sin intervención humana en etapas específicas del embudo comercial. No estamos lejos de ver asistentes que, dentro de unos marcos definidos, ajusten presupuestos de medios, reconfiguren journeys de usuario o modifiquen reglas de segmentación según el comportamiento del mercado en tiempo casi real. Para que eso no se convierta en una caja negra incontrolable, las empresas necesitarán marcos claros de supervisión, criterios de reversibilidad y mecanismos de auditoría. De lo contrario, el riesgo de tomar decisiones equivocadas a gran velocidad será tan alto como la promesa de eficiencia.
Por eso, cuando miramos hacia el horizonte 2026–2030, el impacto de la IA generativa en el marketing global y local no puede entenderse solo como una tendencia tecnológica más. Es un cambio de época en la forma en que diseñamos, ejecutamos y aprendemos del contacto con nuestros clientes. Las empresas que lo asuman con madurez, combinando estrategia, datos, tecnología funcional y humanidad, estarán en posición de convertirse en referentes en sus sectores. Las que lo ignoren o lo reduzcan a “jugar” con herramientas sin gobierno ni propósito corren el riesgo de perder competitividad, reputación y capacidad de adaptación en un entorno cada vez más exigente.
En este escenario, contar con un aliado que conozca tanto la profundidad tecnológica como la realidad gerencial y humana de las organizaciones deja de ser un lujo para convertirse en una pieza estratégica. Ese es el rol que desde TODO EN UNO.NET venimos cumpliendo por más de tres décadas, conectando sistemas de información, automatización, cultura digital y cumplimiento normativo para que el marketing no sea una isla desconectada del resto de la empresa, sino un motor que impulsa decisiones inteligentes, relaciones más sólidas y resultados sostenibles en el tiempo.
Cuando llegas hasta aquí como lector, normalmente es porque sientes que tu marketing ya no puede seguir funcionando con las mismas reglas de hace cinco o diez años. Tal vez has invertido en campañas que no devuelven lo esperado, has probado herramientas de automatización sin un hilo conductor claro o sientes la presión de escuchar a colegas hablando de inteligencia artificial generativa mientras tú sigues apagando incendios operativos. Esa sensación de estar corriendo mucho y avanzando poco es más común de lo que imaginas, y es precisamente el punto donde una decisión estratégica puede cambiar el rumbo de tu empresa. Desde TODO EN UNO.NET acompañamos ese momento con una mezcla muy concreta de análisis, estrategia e implementación funcional. Primero escuchamos y entendemos tu realidad: cifras, procesos, cultura, capacidades del equipo y retos comerciales. Luego traducimos todo ese contexto en un mapa claro de prioridades, donde la IA generativa y el marketing dejan de ser conceptos abstractos para convertirse en proyectos concretos, medibles y alineados con tus objetivos financieros, comerciales y reputacionales. Finalmente, te ayudamos a implementar lo acordado, conectando herramientas con procesos, automatizaciones con métricas y campañas con resultados, sin perder de vista la formación de tu gente y la protección de los datos que confían en ti. Nuestro compromiso no termina con la entrega de un informe o de una campaña bien montada; nos interesa que tu organización gane criterio propio, madurez digital y capacidad de sostener en el tiempo las mejoras logradas. Porque cuando una empresa aprende a usar la tecnología con sentido, la relación con sus clientes cambia, su posición en el mercado se fortalece y cada interacción se convierte en una oportunidad real de construir confianza y valor compartido.
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