La incorporación de la inteligencia artificial generativa (GenAI) se ha convertido en una práctica habitual en los departamentos de marketing de todo el mundo. Según el informe Marketers and AI: Navigating New Depths 2025, elaborado por Coleman Parkes Research para SAS, la adopción de esta tecnología ha avanzado con rapidez en apenas un año, situando a las organizaciones en la antesala de un nuevo estadio: la inteligencia artificial agentiva.
La consolidación de la GenAI en el marketing
En 2025, el 85% de los equipos de marketing encuestados ya utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) en sus procesos, y un 15% ha llegado a integrarlos plenamente en sus flujos de trabajo diarios. Además, el 93% cuenta con presupuestos específicos para estas tecnologías en el ejercicio 2025/26, lo que confirma su consolidación como recurso estratégico.
Los beneficios se traducen en cifras: ocho de cada diez profesionales afirman obtener retorno de inversión (ROI) gracias a la GenAI. Entre las aplicaciones más destacadas se encuentran la personalización de campañas (94%), la eficiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos (91%) y la reducción de costes y tiempos operativos (90%).
Adopción desigual y tres perfiles de madurez
El informe distingue tres grupos de profesionales en función de su nivel de avance hacia la IA agentiva:
- Adopters (21%): ya trabajan con sistemas agentivos.
- Planners (33%): planean hacerlo en los próximos 12 meses.
- Observers (40%): prevén incorporarlos en un plazo de hasta dos años.
Esta segmentación muestra una brecha creciente entre quienes lideran el cambio y quienes aún permanecen en fase exploratoria. Los primeros no solo logran mayores beneficios con la GenAI, sino que también han desarrollado capacidades en infraestructura de datos, gobernanza y gestión del riesgo, lo que les permite acelerar la transición hacia la autonomía de los sistemas.
La llegada de la IA agentiva
La GenAI actúa como herramienta reactiva, dependiente de la interacción humana. En cambio, la IA agentiva permite a las organizaciones desplegar agentes autónomos que toman decisiones y ejecutan procesos con mínima supervisión.
El 21% de los equipos de marketing ya prueba aplicaciones de este tipo en entornos reales, mientras que un 73% planea implementarlas en los próximos dos años. Sin embargo, solo un tercio de los directores de marketing (CMOs) se declara muy confiado en su capacidad para seguir las tendencias emergentes de esta tecnología.
Los principales usos actuales de la IA agentiva incluyen agentes de aprendizaje continuo y sistemas de análisis del rendimiento. En los próximos dos años, se espera que las funciones más comunes sean el diseño automatizado de recorridos de cliente y los agentes conversacionales, especialmente entre quienes hoy se encuentran en fases iniciales.
Obstáculos y condiciones para avanzar
La investigación identifica cuatro pasos clave para progresar en la adopción de la IA agentiva:
- Desarrollar infraestructura y conocimiento organizativo.
- Implementar la tecnología de forma estratégica, priorizando los casos de uso con mayor impacto.
- Superar la gobernanza tradicional, abordando cuestiones éticas y de confianza interna.
- Mantener a las personas en el ciclo de decisión, con mecanismos de supervisión activa.
La confianza en estos sistemas sigue siendo limitada. Solo un 5% de los encuestados afirma confiar plenamente en la toma de decisiones autónoma, mientras que el 90% condiciona esa confianza a la existencia de supervisión humana.
El horizonte del cómputo cuántico
El informe también señala que el avance en GenAI y en IA agentiva abre la puerta al siguiente hito tecnológico: la computación cuántica. Aunque solo el 16% de los profesionales declara comprender bien sus posibles implicaciones, esta cifra asciende al 49% entre los Adopters. Además, la mitad de este grupo ya ha incluido proyectos cuánticos en sus hojas de ruta digitales.
Los beneficios esperados abarcan desde la analítica predictiva avanzada (61%) hasta la simulación en tiempo real de recorridos de cliente (58%) y la hiperpersonalización a gran escala (45%). Sectores como la banca, los seguros o las ciencias de la vida aparecen entre los más interesados en explorar estas capacidades.
Fundamentos de confianza para el futuro
El estudio concluye que la construcción de ecosistemas de marketing basados en múltiples agentes autónomos requerirá cimentarse sobre pilares de confianza: gobernanza de datos, principios éticos, capacitación de equipos y presencia humana en los procesos. Sin estos elementos, advierte el informe, los proyectos de IA difícilmente alcanzarán la fase de producción a gran escala.
