Un informe reciente del McKinsey Technology Trends Outlook 2025 indica que la inversión global en Inteligencia Artificial (IA) sobrepasó los 124,300 millones de dólares durante 2024, consolidándose como un elemento clave en la transformación tecnológica.
Sin embargo, más allá de la cantidad, este fenómeno trae consigo diversas oportunidades —y desafíos— para los profesionales del marketing que quieren seguir siendo relevantes en un entorno digital cada vez más competitivo.
Datos que importan
En 2024, la demanda de especialistas en IA creció un 35 %, y los roles relacionados con la IA agéntica (sistemas que operan de manera autónoma para planificar y ejecutar tareas) vieron un notable incremento del 985 %. Otras tecnologías emergentes que respaldan este crecimiento incluyen la movilidad futura, tecnologías de energía y sostenibilidad, robótica, computación en la nube y edge computing. Aunque alrededor del 80 % de las empresas ya utilizan IA en algún nivel, solo aproximadamente el 1 % ha alcanzado plena madurez en su integración. Muchas todavía están en las etapas de piloto o pruebas.
Implicaciones para el marketing
Personalización más inteligente: Las marcas que apuestan por IA pueden mejorar su capacidad para segmentar, personalizar experiencias de usuario y optimizar campañas basándose en datos predictivos, más que en solo históricos.
Automatización de procesos creativos y operativos: Las herramientas de IA pueden hacer más eficientes tareas repetitivas como generación de contenido, análisis de métricas y atención al cliente (como chatbots), lo que permite a los equipos creativos centrarse en estrategias de mayor valor.
Nueva conversación con el cliente: Los consumidores están cada vez más atentos a lo que implica la IA en términos de privacidad, ética y el manejo de datos. Las marcas tendrán que ser transparentes y responsables en su comunicación para construir confianza.
Diferenciación competitiva: No será suficiente con usar IA; la clave estará en cómo se aplica. Las marcas que la integren de una manera auténtica, alineada con su identidad y valores, y que ofrezcan un valor real al cliente, se beneficiarán.
Desafíos a enfrentar
Infraestructura y costos: Implementar IA requiere de hardware, software, talento especializado y un mantenimiento constante.
Ética, regulación y privacidad: A medida que la IA se hace más común, también aumentan las normativas y expectativas sobre la protección de datos, sesgos algorítmicos y responsabilidad social.
Madurez operativa: Muchas empresas aún carecen de la cultura, los procesos o el liderazgo necesarios para llevar proyectos de IA más allá de la fase piloto.
