La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. Eso ya nadie lo discute. Lo que sí podemos discutir, y quizá deberíamos hacerlo más a menudo, es cómo la estamos usando. En el día a día del marketing digital, la IA se ha convertido en herramienta recurrente para casi todo: generar copies, automatizar procesos, crear imágenes, segmentar campañas, optimizar webs. Pero, entre tanta promesa de eficiencia, nos toca hacernos una pregunta incómoda. ¿La estamos usando para mejorar nuestra estrategia o simplemente para ir más deprisa?
¿Qué problemas viene a resolver la IA?
Desde hace un par de años, la inteligencia artificial se ha convertido en protagonista indiscutible de cualquier conversación sobre marketing. Las herramientas se multiplican, las funcionalidades evolucionan cada semana y el entusiasmo es comprensible. Pero, en medio del hype, a veces olvidamos preguntarnos algo esencial. ¿Qué problema concreto estamos resolviendo con todo esto? ¿Estamos haciendo mejores estrategias o simplemente trabajando más rápido?
Que la IA puede ahorrar tiempo es un hecho. Que puede generar contenido, automatizar tareas o encontrar patrones en los datos, también. Pero que todo eso se traduzca en decisiones más inteligentes, contenidos más relevantes o marcas más memorables es algo que aún está por demostrar.
Un informe reciente de Influencer Marketing Hub revela que el 69,1 % de los profesionales del marketing ya han integrado la inteligencia artificial en sus operaciones, y que el 44,4 % la usa específicamente para la creación de contenidos. Sin embargo, más del 60 % señala desafíos importantes, como sesgos, imprecisiones o falta de alineación con la marca, que obligan a revisar y editar manualmente los resultados generados por IA.
Y esa necesidad de corrección constante se confirma también en el trabajo diario. Muchas marcas adoptan estas herramientas sin un plan claro, sin tener claro para qué sirven ni cómo encajan en su forma de trabajar. Eso desemboca en decisiones apresuradas, mensajes planos y estrategias que empiezan a parecerse demasiado entre sí.
Cuando el contenido va dirigido a usuarios reales, esos márgenes de error pesan más. Un dato impreciso, un tono mal elegido o un mensaje incoherente no solo resta eficacia, también pone en riesgo la credibilidad de la marca. Así que volvemos a la pregunta clave: ¿la IA está elevando nuestra estrategia de marketing o simplemente acelerando un trabajo sin alma?
¿Mejor contenido o solo más rápido?
Uno de los primeros usos masivos de la IA en marketing ha sido la generación de contenido. Artículos, copies para redes, guiones de vídeo, incluso respuestas automáticas para comentarios o mensajes directos. A simple vista, todo parece más ágil, más eficiente, más escalable. Pero cuando bajamos a tierra, lo que encontramos es otra cosa.
La mayoría de los textos generados por IA suenan correctos, pero también intercambiables. Repite estructuras, evita el conflicto, neutraliza el tono. Puede que sirvan para llenar un calendario de publicaciones, pero rara vez logran diferenciar a una marca o generar conexión real con su audiencia. Y eso, en un entorno saturado de estímulos, es un problema.
El contenido generado por IA tiende a parecerse demasiado entre sí. Los formatos cambian, pero el fondo se repite. Y al final, el mayor riesgo no es que el algoritmo se equivoque, sino que nos acostumbremos a crear sin pensar. A delegar las ideas. A automatizar lo que debería ser diferencial.
En redes sociales, el impacto es todavía más visible. Cuando todo suena igual, cuesta captar la atención. Y cuando una marca empieza a sonar como todas, pierde su voz. La inmediatez que prometen estas herramientas puede terminar dejando fuera lo más importante: el criterio, la sensibilidad y la intención.
Segmentar bien no es solo cosa del algoritmo
En campañas de pago, la IA se ha convertido en una aliada potente. Plataformas como Google Ads o Meta Ads la integran de forma casi invisible en cada paso, con segmentación predictiva, creatividades dinámicas, optimización automática del presupuesto. El objetivo es claro: llegar a la persona adecuada en el momento justo con el mensaje correcto. Sobre el papel, suena perfecto. Pero, en la práctica, no siempre lo es.
Delegar por completo la estrategia en la inteligencia artificial implica asumir que el algoritmo conoce a tu público mejor que tú. Y eso, aunque pueda sonar tentador, no siempre se sostiene. Porque la IA no entiende de contexto, de matices de marca o de timings estratégicos. Solo interpreta datos pasados y optimiza en base a patrones. Eso puede funcionar para vender calcetines, pero no necesariamente para construir una propuesta de valor diferenciada.
Además, los resultados más visibles no siempre son los más relevantes. A menudo las campañas que generan más clics no son las que generan mejores leads, y los anuncios que consiguen más alcance no son los que construyen marca. Si no hay una estrategia clara detrás, la IA simplemente amplifica lo que haya, para bien o para mal.
Por eso, aunque la automatización puede ayudar a afinar procesos, el criterio sigue siendo insustituible. No se trata de enfrentarse a la IA, sino de saber cuándo intervenir. Y, sobre todo, de tener claro que una campaña eficaz no empieza con una audiencia lookalike, sino con una propuesta que merezca la pena contar.
Lo que sí sabemos después de usar la IA
La inteligencia artificial no es humo. Tampoco es magia. Es una herramienta poderosa que puede facilitar muchos procesos dentro del marketing digital. Pero su valor no está en lo que puede hacer por sí sola, sino en cómo la usamos. Y ahí es donde está el verdadero reto.
En Mínima llevamos tiempo probando, ajustando, combinando IA con criterio humano. Sabemos que sirve para inspirarse, para ganar tiempo, para automatizar tareas repetitivas. Pero también sabemos que no reemplaza ni la estrategia, ni la sensibilidad, ni la experiencia.
Cuando se usa sin reflexión, la IA tiende a uniformar. Aplanar ideas. A llenar sin decir. Y si algo debería evitar una marca hoy, es parecerse a todas las demás. Por eso no se trata solo de integrarla, sino de integrarla bien. Con propósito. Con criterio. Y con la humildad suficiente como para revisar lo que propone y decidir cuándo sí… y cuándo mejor no.
No estamos en contra de la IA. Estamos a favor de pensar mejor antes de usarla. Porque si no sabemos hacia dónde vamos, da igual lo mucho que nos haga correr
Artículo publicado el 09/10/2025
