{"id":48386,"date":"2026-05-25T08:08:32","date_gmt":"2026-05-25T06:08:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/?p=48386"},"modified":"2026-05-25T08:09:01","modified_gmt":"2026-05-25T06:09:01","slug":"de-herramientas-a-sistemas-lo-que-hoy-separa-al-10-de-los-marketers-del-resto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/blog\/de-herramientas-a-sistemas-lo-que-hoy-separa-al-10-de-los-marketers-del-resto","title":{"rendered":"De herramientas a sistemas: lo que hoy separa al 10% de los marketers del resto"},"content":{"rendered":"

Casi nueve de cada diez directores de marketing est\u00e1n experimentando con inteligencia artificial, no obstante, menos del 10% ha conseguido capturar valor real con ella en el extremo del proceso, el que mueve el revenue. La cifra es de McKinsey, en su informe de abril de 2026<\/span> sobre workflows ag\u00e9nticos, y describe lo que sus autores han bautizado como <\/span>gen AI paradox<\/span><\/i>: la tecnolog\u00eda est\u00e1 en todas partes, excepto en la cuenta de resultados.<\/span><\/p>\n

Es una paradoja inc\u00f3moda. En los dos \u00faltimos a\u00f1os el marketing ha incorporado la inteligencia artificial a una velocidad sin precedentes: copilotos para escribir, asistentes para ejecutar diferentes tareas, agentes para optimizar campa\u00f1as\u2026 Y aun as\u00ed, la mayor\u00eda de las empresas no consigue traducir esa actividad fren\u00e9tica en impacto medible sobre el negocio. El \u00faltimo estudio de Gartner sobre CMOs<\/span> es a\u00fan m\u00e1s contundente: entre los profesionales de marketing que usan IA generativa sin haber dado el paso a agentes, apenas el 5% declara ganancias significativas en resultados de negocio.<\/span><\/p>\n

El problema, sin embargo, no es la tecnolog\u00eda. Es el error de concepto y de base con el que se est\u00e1 implementando.<\/span><\/p>\n

El caso Klarna: anatom\u00eda del caso m\u00e1s relevante del momento<\/strong><\/h3>\n

En 2024, Klarna se convirti\u00f3 en el ejemplo m\u00e1s citado de IA reemplazando el trabajo humano.<\/span> La fintech sueca anunci\u00f3 que su asistente, desarrollado en colaboraci\u00f3n con OpenAI, hab\u00eda sustituido el trabajo equivalente a unos 700 agentes de atenci\u00f3n al cliente. El chatbot procesaba dos tercios de las consultas entrantes. Los ahorros proyectados inicialmente rondaban los 40 millones de d\u00f3lares anuales.<\/span><\/p>\n

A principios de 2026 Klarna anunciaba que volv\u00eda a contratar humanos. La satisfacci\u00f3n del cliente se hab\u00eda deteriorado en las interacciones complejas. Los ahorros prometidos no se materializaron en la magnitud esperada. Su CEO, Sebastian Siemiatkowski, lo resumi\u00f3 sin medias tintas: \u00abfuimos demasiado lejos\u00bb. El caso se ha convertido en una de las historias m\u00e1s representativas sobre la adopci\u00f3n de la IA en las empresas.<\/span><\/p>\n

Lo interesante de Klarna, sin embargo, no es que la IA fallara. Es entender qu\u00e9 fall\u00f3 exactamente. La IA respond\u00eda consultas; los humanos a los que reemplaz\u00f3 hac\u00edan algo m\u00e1s: conten\u00edan fricciones, modulaban expectativas, resolv\u00edan incidencias at\u00edpicas y manten\u00edan el v\u00ednculo cuando el sistema se romp\u00eda. Eran dos trabajos distintos, y solo se reemplaz\u00f3 uno. El proceso no se redise\u00f1\u00f3, se automatiz\u00f3 tal cual exist\u00eda, asumiendo que un humano y un agente intercambiaban roles uno a uno. No los intercambian.<\/span><\/p>\n

Comprar herramientas no es redise\u00f1ar el sistema<\/strong><\/h3>\n

Klarna no es excepcional. Es la versi\u00f3n visible de un patr\u00f3n sist\u00e9mico. La encuesta CMO Spend de Gartner publicada en mayo de 2026 ofrece la radiograf\u00eda: las organizaciones de marketing dedican ya el 15,3% de su presupuesto a iniciativas de IA, pero solo el 30% reporta capacidades organizativas maduras para escalarla. El 70% de los CMOs se ha fijado como objetivo cr\u00edtico ser l\u00edder en IA. El mismo 70% reconoce que sus procesos internos no est\u00e1n listos. An\u00e1lisis cruzados de RAND y Gartner calculan que el 80% de los proyectos de IA empresarial no entrega el valor de negocio prometido.<\/span><\/p>\n

Las barreras que explican esa brecha no son t\u00e9cnicas. Son organizativas: procesos no documentados que viven en la cabeza de tres personas del equipo, bases de datos sin gobierno (Gartner<\/span> predice que el 60% de los proyectos de IA acabar\u00e1 cancelado por bases inadecuadas), y un d\u00e9ficit de criterio en el liderazgo; el 65% de los CMOs anticipa una disrupci\u00f3n severa de su rol por la IA, pero solo el 32% considera que necesita actualizar su propio perfil para liderarla.<\/span><\/p>\n

El error de fondo es de modelo mental. Las empresas est\u00e1n comprando IA como si fuera una capa de productividad que se instala sobre los procesos existentes. Pero los procesos existentes est\u00e1n dise\u00f1ados para humanos: est\u00e1n llenos de handoffs, validaciones, esperas y coordinaci\u00f3n. Esas cosas existen para compensar las limitaciones del trabajo humano; turnos, contextos parciales, asimetr\u00edas de informaci\u00f3n. Cuando aplicas IA encima sin tocar el proceso, lo que acabas automatizando es la coordinaci\u00f3n que dej\u00f3 de ser necesaria. El resultado es un proceso roto, pero m\u00e1s r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n

Lo que s\u00ed est\u00e1 funcionando: cuando el redise\u00f1o precede a la tecnolog\u00eda o a la activaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n

Los casos donde la IA en marketing s\u00ed est\u00e1 moviendo el negocio comparten un patr\u00f3n. Empiezan por un workflow concreto, no por una \u00abtransformaci\u00f3n con IA\u00bb. Redise\u00f1an el flujo antes de elegir herramientas. Documentan el conocimiento operativo antes de automatizarlo. Y miden contra un grupo de control real, no contra benchmarks hist\u00f3ricos que mezclan condiciones distintas.<\/span><\/p>\n

Hornby Hobbies<\/span>, por poner un ejemplo p\u00fablico y trazable, ha reducido un 70% el tiempo de an\u00e1lisis de campa\u00f1as usando agentes de Bloomreach. Pero la cifra interesante no es el 70%, es que para llegar ah\u00ed, primero tuvieron que estandarizar la forma de hacer an\u00e1lisis. McKinsey describe una pauta similar en marcas de consumo que han automatizado la ideaci\u00f3n creativa: el desbloqueo no llega cuando se compra el agente, sino cuando se mapea con suficiente detalle la cadena de actividades que ese agente va a ejecutar. Sin esa cartograf\u00eda previa, no hay automatizaci\u00f3n inteligente, hay aceleraci\u00f3n del caos.<\/span><\/p>\n

En el trabajo que hago con empresas B2B medianas desde RevOps Studio, el patr\u00f3n se repite con mucha frecuencia: el cliente pide \u00abuna IA\u00bb y lo que necesita es un sistema. Dise\u00f1ar un <\/span>revenue system<\/span><\/i> (el flujo completo desde generaci\u00f3n de demanda hasta cierre, pasando por cualificaci\u00f3n, conversi\u00f3n y reporting) no consiste en elegir herramientas. Consiste en ordenar los procesos para que las herramientas, humanas o ag\u00e9nticas, tengan d\u00f3nde operar. Cuando ese orden no existe, la IA amplifica el desorden a velocidad de m\u00e1quina. Y eso, a otra escala y con m\u00e1s prensa, es exactamente lo que le ocurri\u00f3 a Klarna.<\/span><\/p>\n

Una frontera que se vuelve difusa<\/strong><\/h3>\n

Lo que est\u00e1 cambiando no es solo el rol del marketer, que pasa de operario a orquestador, de lanzar campa\u00f1as a dise\u00f1ar sistemas que las lancen. Es la frontera entre el marketing y las operaciones.<\/span><\/p>\n

Durante d\u00e9cadas, marketing fue mayoritariamente una funci\u00f3n de ejecuci\u00f3n: dise\u00f1aba mensajes, activaba canales, med\u00eda resultados. La operaci\u00f3n de revenue; c\u00f3mo se generan, califican, enrutan y convierten oportunidades, pertenec\u00eda a otros: ventas, operaciones, comercial. La IA ag\u00e9ntica est\u00e1 fundiendo ambos lados. No porque marketing absorba a ventas, sino porque cuando los agentes operan de extremo a extremo del proceso, la pregunta deja de ser \u00ab\u00bfqu\u00e9 campa\u00f1a lanzamos?\u00bb y pasa a ser \u00ab\u00bfqu\u00e9 sistema dentro del proceso queremos que funcione solo?\u00bb. Esa pregunta no cabe dentro de un solo departamento.<\/span><\/p>\n

Quien sepa pensar el marketing como sistema completo, es decir, desde el posicionamiento hasta la conversi\u00f3n, pasando por la arquitectura tecnol\u00f3gica y de datos que lo soporta, va a tener una ventaja competitiva sobre quien siga pens\u00e1ndolo como ejecuci\u00f3n de canales. Esa capacidad es, no por casualidad, lo que distingue a un profesional senior de un operador t\u00e1ctico en la era ag\u00e9ntica. Es tambi\u00e9n lo que se articula en programas como el <\/span>Master in Digital Marketing de ISDI<\/span>: formar a qui\u00e9n decide qu\u00e9 sistema construir, no exclusivamente a quien mejor entiende de canales o tecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

La IA ya no es una herramienta que se compra. Es una capa que se dise\u00f1a y sobre la que se construye. La pregunta importante para los pr\u00f3ximos meses no es cu\u00e1nta IA tienes en tu marketing. Es cu\u00e1nto sistema tienes dise\u00f1ado y aportando valor real de negocio.<\/span><\/p>\n

Avanza al siguiente nivel del marketing digital en la era de la IA<\/div>
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