Solo hay una cosa peor que hablen mal de vos: que no hablen en absoluto. Oscar Wilde lo escribió en 1890, pero la frase me resuena más que nunca. Desde hace más de una década acompaño a empresas en sus procesos de adopción de inteligencia artificial, y nunca esta disciplina tuvo tanto protagonismo como ahora. Están hablando de IA, están hablando de nosotros. Pero, ¿de qué se está hablando realmente?

El ruido que se generó en torno a la IA desde finales de 2022 disparó una ola de interés sin precedentes, aunque también de desinformación. Y el problema con la desinformación es que puede frenar la adopción.

Hoy, cuando alguien menciona inteligencia artificial, en la mayoría de los casos está pensando en ChatGPT o alguna herramienta similar, como si se tratara de una especie de varita mágica capaz de resolver cualquier problema con un simple comando. Pero si seguimos abordando la IA de esta manera, la desilusión será inevitable. Y lo peor que podría pasarnos es desaprovechar una tecnología que, bien entendida, podría redefinir el mundo del marketing.

Hace unos meses, un cliente me dijo que quería que sus equipos tuvieran mejores conversaciones sobre inteligencia artificial. Y creo que dió en la tecla. Las conversaciones que solemos tener, a nivel público y privado, son bastante pobres, y terminan provocando problemas en los procesos de adopción más que fomentarla. Pero lo primero para hacer eso es entender qué es esta tecnología con la que estamos lidiando.

¿Qué son los ChatGPT de la vida y cómo funcionan?

ChatGPT, Claude de Anthropic, o DeepSeek, son técnicamente conocidos como Large Language Models (LLM). Estos modelos gigantes de lenguaje son principalmente de uso general. Es decir, no son en sí mismos expertos en ninguna tarea más que en comprender e imitar el lenguaje humano. Pero veamos un poco mejor cómo funcionan.

Estos modelos están basados en una arquitectura llamada Transformers, diseñada para procesar grandes volúmenes de texto en paralelo y detectar patrones en el lenguaje. Su “mecanismo de atención” les permite contextualizar cada palabra dentro de una oración y generar respuestas sorprendentemente fluidas. Pero no piensan, no razonan. Son, en esencia, “loros estocásticos” que replican patrones de lenguaje de manera probabilística. Comprender esto es clave para usarlos con criterio y sin falsas expectativas.

Ahora bien, ¿cómo se traducen estas capacidades en impacto real para las marcas? La respuesta está en la relación entre interacción y conversión. Los LLMs pueden transformar la forma en que las empresas atraen, retienen y monetizan a sus audiencias. Pensemos en chatbots capaces de responder consultas en tiempo real y reducir la fricción en el proceso de compra, modelos que optimizan embudos de conversión analizando interacciones previas, o sistemas de recomendación que personalizan el contenido con una precisión nunca vista.

Hiperpersonalización: ¿El futuro de las ventas?

Hay un concepto que redefine aún más este panorama: la hiperpersonalización. Durante años, el marketing segmentó audiencias en grupos con características similares, pero la IA generativa nos permite ir un paso más allá. Ya no se trata de dirigirse a segmentos, sino a cada persona en particular. La posibilidad de personalizar toda la experiencia de un cliente en función de cómo le gusta que le hablen, qué tipo de mensajes lo enganchan y cómo prefiere que le vendan no es una utopía: es una realidad que los LLMs están haciendo posible.

Marcas de distintos sectores ya están sacando provecho de esto. En retail y ecommerce, los motores de recomendación impulsados por IA están elevando las tasas de conversión. En fintech y banca, los asistentes conversacionales están mejorando la atención al cliente y generando oportunidades de venta cruzada. En salud y pharma, la IA está segmentando clientes y personalizando ofertas según su historial de compras. Y estos son solo algunos ejemplos.

El marketing siempre ha sido una disciplina impulsada por la capacidad de captar la atención del cliente en el momento y el lugar adecuados. Hoy, los modelos de lenguaje no solo permiten hacerlo a escala, sino que lo hacen de una manera más eficiente y personalizada que nunca. La verdadera pregunta ya no es si implementar LLMs, sino cómo hacerlo de manera inteligente para maximizar su impacto.

Para eso, primero tenemos que dejar de hablar de inteligencia artificial como si fuera magia y empezar a entenderla como lo que realmente es: una herramienta poderosa, pero que requiere estrategia, contexto y criterio para que funcione.

Por Fredi Vivas, Ingeniero Profesor especializado en inteligencia artificial, CEO y fundador de RockingData