La integración de la Inteligencia Artificial en las estructuras de marketing ha superado la fase de novedad para convertirse en una necesidad operativa. Sin embargo, la velocidad de adopción a menudo opaca la necesidad de una fase preliminar de definición estratégica. César Requena, Director of Applied Intelligence & Strategy de R/GA, sostiene que la eficiencia de estas tecnologías depende menos de las especificaciones técnicas y más de la claridad en los objetivos de negocio y la solidez de la identidad corporativa.
El riesgo de la homogeneización
El peligro principal de iniciar la ejecución táctica —como la generación de contenido o implementación de chatbots— sin una planificación rigurosa es la pérdida de diferenciación. Según explica Requena, “el mayor riesgo es diluir la identidad de la marca. Esto se debe a la naturaleza probabilística de los Modelos de Lenguaje: por más avanzada que sea la IA, en su core no ‘entiende’ marcas, sino que predice qué texto es más probable que venga después de otro”.
Sin instrucciones precisas sobre la propuesta de valor, el tono, los límites éticos y los códigos culturales, el resultado tiende a la estandarización. “En vez de amplificar la marca, la IA terminará promediándola”, advierte el directivo, añadiendo que el contenido resultante se vuelve “intercambiable con el de cualquier competidor”. Ante este escenario, la recomendación es priorizar la calidad sobre la velocidad: “Muchas veces es mejor sacar el pie del acelerador. Hacer menos, pero con mayor calidad y claridad estratégica”.
Diagnóstico: auditoría de la percepción algorítmica
Antes de desplegar soluciones, es imperativo realizar un diagnóstico. Si bien no existe un diagnóstico único debido a la variedad de objetivos posibles —eficiencia operativa, experiencia del cliente o generación de demanda—, existe una evaluación transversal necesaria: “entender cuál es el posicionamiento actual de la marca desde la perspectiva de la IA”.
Este análisis de posicionamiento se desglosa en dos variables medibles:
- Presencia y visibilidad: implica definir las categorías de preguntas en las que la marca debería aparecer y medir tanto la frecuencia de aparición como el ranking frente a alternativas.
- Sentimiento y descripción: consiste en preguntarle directamente a la IA cómo describe la marca, qué atributos le asigna o qué percepción transmite, analizando si las respuestas son positivas, negativas o neutras.
Este proceso, según el ejecutivo, permite identificar brechas y definir “cómo complementar la tecnología con entrenamiento específico, para asegurarnos de que la marca sea representada de manera coherente”.
La coherencia digital como base del aprendizaje
Un error frecuente es creer que la IA accede a la documentación interna de las compañías. “Cuando le preguntamos algo a herramientas como ChatGPT o Gemini, no consultan un brand book interno, recurren a su base de conocimiento y a los espacios digitales que las personas consideran más relevantes”.
Por ende, la consistencia en la comunicación pública se vuelve un requisito técnico. Si una marca presenta mensajes contradictorios en su sitio web, redes sociales o foros, la IA no tendrá señales consistentes para aprender. “El desafío, aclara Requena, no es redefinir la marca para adaptarla a la máquina, sino asegurar una presencia digital constante y coherente para que los algoritmos puedan amplificar los atributos de manera auténtica”.
El rol humano: de la operación a la estrategia
La tecnología actúa como habilitador, pero no reemplaza el criterio. “En R/GA, herramientas como Google NotebookLM o Perplexity se utilizan para asegurarnos de partir de inputs sólidos durante la investigación, mientras que otros modelos sirven como ‘thinking partners’ para desarrollar marcos de trabajo”, comparte el vocero.
No obstante, la dirección del proceso es indelegable. “No se trata de seguir ciegamente lo que la IA devuelve”, puntualiza Requena. “El valor reside en utilizar estos inputs como disparadores para conectar ideas, pero las decisiones importantes y las ideas finales siguen siendo humanas”.
Esta supervisión se extiende a la ética y la gobernanza. Las marcas deben establecer políticas de transparencia total para que los usuarios sepan cuándo interactúan con una máquina, y evitar una personalización que se sienta invasiva. Requena destaca la importancia del concepto Human in the loop: “Debe existir una política de ‘última milla’ en la que una persona supervise o pueda intervenir en los outputs de la IA, garantizando mecanismos de derivación inmediata ante situaciones de riesgo o frustración del usuario”, sentencia.
Medición de impacto y visión a futuro
Determinar el Retorno de la Inversión en estrategias de IA requiere un enfoque híbrido. Además de utilizar las métricas de diagnóstico como KPIs, es necesario analizar la atribución de negocio. Aunque las herramientas de analítica tradicional pueden rastrear clics, una gran parte de los usuarios influenciados por la IA no hace click sino que busca la marca directamente. Para capturar este valor invisible, se sugiere complementar los datos duros con metodologías cualitativas, como preguntas post-conversión sobre el origen del cliente.
De cara al futuro, la planificación debe centrarse en la resolución de problemas reales y no en la adopción tecnológica per se. “El error más común es usar la IA solo para subirse a la ola, sin una necesidad real detrás”, alerta Requena. Para evitar sistemas inmanejables, el planteo inicial debe invertir la carga de la prueba: “En vez de preguntarse ‘¿qué podemos hacer con IA?’, la pregunta correcta debería ser ‘¿cuáles son los desafíos reales que tenemos hoy?’”. Solo partiendo del problema es posible garantizar que la IA funcione como un verdadero potenciador del negocio.
