La inteligencia artificial aplicada al marketing está trasladando nuevas tareas de revisión a los equipos que debían beneficiarse de su automatización. El 64% de los profesionales españoles consultados por HubSpot identifica la corrección del contenido generado mediante esta tecnología como uno de sus principales desafíos, un problema que limita la productividad esperada y complica la demostración de su valor ante la dirección.
El alcance de esa carga operativa va más allá de la edición de textos. Según el estudio, el 99% de los equipos de marketing encuestados en España dedica más tiempo del que le gustaría a tareas relacionadas con la IA. La compañía atribuye esta situación a la falta de información sobre el negocio, sus productos, clientes, objetivos y procesos, que obliga a completar instrucciones, comprobar respuestas y adaptar los resultados antes de utilizarlos en una campaña.
La presión también ha llegado a los niveles directivos. El 33% de los participantes afirma que la dirección de su empresa cuestiona activamente la inversión realizada en IA. El dato refleja un cambio en las prioridades: después de una primera fase centrada en incorporar herramientas y acelerar la producción, las organizaciones empiezan a exigir efectos reconocibles sobre la captación de clientes potenciales, las conversiones, los acuerdos cerrados o la satisfacción del cliente.
La falta de contexto reduce la utilidad de los resultados
Un modelo puede producir contenido con rapidez y procesar grandes volúmenes de información, pero necesita referencias específicas para ajustar su respuesta a cada organización. El posicionamiento de una marca, el perfil de sus clientes, el historial de sus interacciones o los objetivos de una campaña determinan si una recomendación resulta aprovechable. Cuando esos elementos faltan, el equipo debe introducirlos manualmente o corregir una salida demasiado genérica.
El problema tampoco se resuelve únicamente proporcionando acceso a más datos. Según HubSpot, la herramienta necesita relacionarlos con las necesidades de la empresa y entender qué papel desempeñan dentro de sus procesos. Un historial comercial aislado aporta menos valor si la IA desconoce el objetivo perseguido, la fase en la que se encuentra el cliente o los criterios utilizados por la organización para priorizar una oportunidad.
Diego Santos, Senior Manager de Marketing de HubSpot, explica así la carga que esta carencia impone a los departamentos: «El reto ya no consiste únicamente en incorporar la inteligencia artificial a los procesos de marketing, sino en garantizar que comprenda realmente el negocio al que presta servicio. Cuando las herramientas y los agentes no disponen de suficiente información empresarial, los equipos tienen que intervenir, corregir y volver a proporcionar instrucciones a la IA para garantizar que los resultados sean útiles».
HubSpot denomina Growth Context a su propuesta para reunir ese conocimiento compartido sobre clientes, objetivos, procesos, estrategia y equipos. El planteamiento pretende que personas y sistemas de IA trabajen con una referencia común y actualizada, de modo que las respuestas no dependan de instrucciones repetidas en cada tarea. Su utilidad efectiva, sin embargo, debe valorarse por los resultados obtenidos en cada implantación y no por la mera disponibilidad de información.
Del volumen producido a los resultados de negocio
La diferencia entre usar IA y obtener un impacto apreciable aparece también en otra encuesta de HubSpot, realizada entre 6.000 clientes y clientes potenciales de distintos sectores. El 90% afirmó utilizar esta tecnología, pero solo el 6% declaró conseguir resultados transformadores. De acuerdo con la empresa, este último grupo tiene cuatro veces más probabilidades de alcanzar sus objetivos de ingresos, aunque emplea una media de cuatro de los 17 casos de uso contemplados.
Estos resultados sugieren que ampliar indiscriminadamente el número de aplicaciones no garantiza un mayor retorno. Los usos más extendidos, como generar contenidos o investigar a la competencia, pueden reproducirse con instrucciones relativamente sencillas. Los vinculados al análisis de campañas, la captación de oportunidades y la optimización de contenidos para la conversión necesitan datos propios de la empresa y son, según HubSpot, menos habituales pese a su mayor potencial de impacto.
La medición condiciona igualmente la percepción interna de la tecnología. Contabilizar piezas creadas, acciones automatizadas o tiempo empleado permite observar actividad, pero no determina por sí solo si una iniciativa contribuye al negocio. Para justificar la inversión, los responsables necesitan conectar esa producción con indicadores comerciales y de relación con el cliente que ya formen parte de los objetivos de la organización.
Esta exigencia explica las prioridades señaladas por los profesionales españoles. Si pudieran liberar una cantidad significativa de tiempo durante los próximos doce meses, el 43% lo dedicaría a mejorar la medición y la demostración del retorno de sus esfuerzos de marketing. Otro 27% emplearía ese margen en experimentar con nuevos canales y formatos. La primera opción revela que probar el efecto económico de las iniciativas pesa más que aumentar de nuevo el volumen de actividad.
Datos propios para orientar asistentes y agentes
La respuesta comercial de HubSpot a esta brecha se articula alrededor de Smart CRM y Breeze Assistant. La empresa sostiene que el primero reúne información estructurada y no estructurada junto con elementos como la marca, los productos y la estrategia. El asistente utiliza después ese contexto organizativo para responder, coordinar tareas y dirigir agentes de IA de acuerdo con las necesidades identificadas.
En la práctica, este enfoque permitiría combinar el historial de interacciones de un cliente con los objetivos empresariales para elaborar recomendaciones más pertinentes que las obtenidas al procesar datos aislados. HubSpot también indica que Smart CRM actualiza automáticamente los registros y que Breeze Assistant aprovecha esa información para ejecutar tareas. El estudio no aporta resultados concretos de implantaciones que permitan cuantificar cuánto trabajo de revisión evitan estas funciones.
La consecuencia para los departamentos de marketing es operativa: antes de extender nuevos casos de uso, tendrán que determinar qué datos corporativos necesita cada uno, quién garantiza su calidad y con qué indicador de negocio se evaluará. Vincular la automatización con información fiable y objetivos comerciales permitirá decidir qué aplicaciones merecen escalarse y cuáles continúan generando más correcciones que valor.
