Construye tu estrategia de IA, pero invierte en una moneda de confianza
Elemento humano: Jennifer Tomlinson enfatiza la importancia de mantener la intervención humana en la estrategia de IA para asegurar la confianza y la percepción.
Estrategia de IA: La IA debe utilizarse para eliminar fricciones en las tareas de marketing, pero no para la toma de decisiones estratégicas.
Comprensión de la audiencia: Jennifer subraya la importancia de conocer a tu audiencia, algo que la IA no puede reemplazar.
Curvas de adopción: QorusDocs adopta un enfoque mesurado respecto a la IA, alineando el uso de la tecnología con la preparación de sus clientes.
Utilidad operativa: Jennifer ve valor en los agentes dentro de los flujos de trabajo, asegurando que la IA potencie el trabajo sin reemplazar a las personas.
Existe una versión de la historia de la IA en la que el director de marketing llega, descarta el antiguo manual, automatiza todo a su paso y lo llama transformación. Por suerte, Jennifer Tomlinson no está contando esa historia.
Con casi 30 años de experiencia en marketing, desde Ford Motor Company hasta Microsoft, Tomlinson es ahora vicepresidenta ejecutiva de Marketing en QorusDocs, una plataforma de automatización de propuestas y RFP impulsada por IA que está ganando terreno en el mercado de software empresarial.
Ha visto suficientes cambios en la industria como para saber cuáles realmente transforman el trabajo y cuáles solo generan más ruido a su alrededor.
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Y su puesto en QorusDocs le da todavía más motivos que a la mayoría para ser una maximalista de la IA. Su empresa vende IA. Sus ingenieros están creando agentes. Y su equipo de producto está lanzando funciones agenticas a los clientes ahora mismo. Y, aun así, la filosofía a la que sigue volviendo es casi obstinadamente tradicional.
Conociendo a tu audiencia
No importa dónde lleve la conversación, hay algo a lo que Tomlinson y otros líderes de marketing siempre regresan.
«Todo lo que aprendí hace años en la universidad — acertar con el mensaje, entender a tu audiencia, comprender sus dolores y desafíos. No puedes depender realmente de la IA para que te diga eso.»
Amplificar lo que ya existe
Lo más importante que ha aprendido sobre la IA tiene menos que ver con la tecnología y más con lo que revela. Ha visto de primera mano que la IA no soluciona una estrategia débil; acelera lo que ya va en la dirección equivocada. Porque si el mensaje no era adecuado antes, solo será incorrecto más rápido. "La IA amplifica cualquier claridad o confusión que ya exista. La estrategia siempre tiene que ir primero."
Esta idea orienta su visión sobre cómo la IA puede apoyar los objetivos colectivos. Su equipo en QorusDocs la utiliza para eliminar fricciones del trabajo de marketing.
Utilizamos la IA para ayudarnos a planificar, ejecutar y comunicar campañas, detectar patrones en el rendimiento y mantener actualizados sistemas como la automatización de marketing, o para apoyar la creación y reutilización de contenidos.
Y, internamente, utilizan la IA para revisar los mensajes antes de enviarlos. Esto les permite "traducir decisiones estratégicas en ejecución más rápido y explorar escenarios 'qué pasaría si' sin el coste y riesgo de lanzarlos". Pero eliminar fricciones es distinto de tomar decisiones. Y esta línea, cree, no es negociable.
Lo que permanece humano son las decisiones que moldean la percepción — como el posicionamiento, el valor y la confianza.
Es aquí donde sus 30 años de experiencia se convierten en una auténtica ventaja competitiva, no solo en una credencial de LinkedIn. QorusDocs atiende a un público muy específico de personas que redactan propuestas y RFP como profesión. A menudo trabajan con una presión de tiempo abrumadora y sin saber si tendrán éxito. Así que Tomlinson no necesita que la IA le diga de qué están preocupadas esas personas, porque ella ha estado en la trinchera con ellas.
«Llevamos aquí 12, 15 años o más solo abordando el problema desde una perspectiva manual y, en cierto modo, en la trinchera con nuestros clientes,» dice. «La verdadera comprensión — puedes perder esa confianza muy rápido si haces algo y abusas de ella.»
Y la confianza, una vez perdida con una audiencia, especialmente en un nicho específico, suele ser imposible de recuperar.
El caso de situarse en el medio de la curva
Uno de los aspectos que hace distintivo el enfoque de Jennifer es lo intencionada que es sobre la posición que ocupa QorusDocs en la curva de adopción de la IA. En lugar de estar a la vanguardia o ser lentos en adoptar, su equipo es decididamente deliberado en su postura.
"Si piensas en la curva de adopción de la IA, intentamos situarnos justo en el medio," dice. "No queremos dejar de probar cosas. Mantenemos todo avanzando, pero no necesariamente queremos estar en la pura vanguardia porque aún no lo sabemos con certeza.
Parte de esta cautela está impulsada por la audiencia. En una encuesta de referencia realizada por QorusDocs en el mundo de las propuestas y RFP, aproximadamente el 60–70% de los encuestados dijo que estaba utilizando IA, pero aún no para el razonamiento. La estaban utilizando por rapidez, en lugar de por una transformación estratégica.
"Sabemos que nuestra audiencia aún no está allí," dice ella. "Y si somos sinceros con nosotros mismos, nosotros tampoco estamos allí todavía."
Este tipo de autoconciencia, saber dónde está tu organización y dónde están tus clientes, es más raro de lo que parece. La mayoría de las empresas sobrestiman su preparación o asumen que sus clientes han avanzado más de lo que realmente están. Jennifer no hace ninguna de las dos, y mantiene la conexión profesional con las personas a quienes sirve su equipo para validar sus decisiones. Este enfoque humanizado y digno de confianza le permite seguir avanzando sin sobrerreaccionar.
"Algunos días es Claude, otros días es ChatGPT, otros días es todo diferente y las distintas cosas que todos hacen, especialmente en marketing," dice. "Pero sí tenemos que mantener a nuestra audiencia en mente y saber dónde se encuentran en su propio camino de adopción."
Perspectivas antes del primer piloto de IA
Jennifer también es generosa al compartir lo que no ha funcionado. Al principio de sus experimentos con IA, su equipo cometió un error que es casi universal entre los primeros pilotos: se enfocaron en lo que la tecnología podía hacer en lugar de definir cómo se suponía que era un buen resultado.
«Los pilotos de IA fallan cuando no se define de antemano qué significa un buen resultado. Inicialmente nos enfocamos demasiado en la capacidad y no lo suficiente en las medidas de control, el contexto y los criterios de evaluación. Una vez que tratamos la IA como a un miembro junior del equipo que necesita estructura, los resultados mejoraron drásticamente.»
Al replantear la IA como una contratación junior, y no como una solución mágica, cambia por completo la manera en la que te acercas a la implementación. Un miembro junior del equipo necesita una incorporación guiada de manera continua. Necesitan contexto sobre la marca, la audiencia, el tono, los límites. Y, necesitan saber cuándo escalar y cuándo no improvisar. No les darías una entrega de alto riesgo y te marcharías. Y con la IA, aplica exactamente la misma lógica.
Además, también replantea la cuestión de la gobernanza. Los problemas que surgen al usar IA se centran en si le has dado suficiente estructura para que sea útil sin desviarse. Tomlinson comparte cómo comprendieron que hay un momento y lugar adecuados para la IA.
Inicialmente intentamos usar IA para dar respuestas definitivas demasiado pronto en el proceso. Lo que funcionó mejor fue usarla para explorar posibilidades y hacer surgir preguntas, no para cerrar decisiones.
Pasar de la IA como máquina de respuestas a la IA como un socio de pensamiento es tanto sutil como profundo. Y, se relaciona directamente con el lugar donde ella traza una línea clara respecto a la intervención humana.
La línea que los equipos no deben cruzar
Hay decisiones, dice Tomlinson directamente, que la IA no puede asumir. Y para su equipo, no pueden permitirse perder puntos de contacto vitales con su audiencia. Ella admite que esto repercute en cómo la empresa apoya a su público y cómo demuestran valor en sus decisiones finales de posicionamiento.
Esas elecciones conllevan un riesgo reputacional y consecuencias a largo plazo para la marca que la IA no puede comprender completamente. La IA puede informar la decisión, pero no debería asumirla.
Algo a lo que ella vuelve constantemente durante la conversación es la fragilidad de la confianza, especialmente en un nicho de mercado.
"Parece que toma mucho tiempo construir esa confianza," dice ella. "Y en esta industria también, tenemos muchas startups de IA que están llegando apenas al mundo de las propuestas y han salido de la nada. El verdadero entendimiento — puedes perder esa confianza tan rápido si haces algo y la abusas."
Esto no puede subestimarse. La confianza es vital para los especialistas en marketing, y la mayoría de los líderes reconocen la importancia de trabajar para demostrar y mantener la confianza con su audiencia.
La solución no es necesariamente ir más despacio, aunque hay mérito en hacerlo para ganar claridad. Quieres que los humanos tengan influencia en los lugares que más importan. Para Tomlinson, esto incluye todo lo que está de cara al cliente y puede parecer automatizado, todo lo que afecte la voz de la marca y todo lo que haga una afirmación sobre el valor o la diferenciación.
La IA no ha sido eficaz como atajo para diferenciarse. Reforzó que la tecnología puede acelerar los resultados, pero no puede crear claridad estratégica donde no existe. El verdadero trabajo aún comienza con humanos tomando decisiones deliberadas sobre qué importa y por qué.
Una batalla de contención
Una de las observaciones más agudas que hace Tomlinson, y que aún no ha aparecido en los manuales de IA en evolución, es dónde falla la IA. La IA puede manejar el razonamiento, el tono y la precisión, siempre que le proporciones la información adecuada, pero no delimita la frontera.
La IA tiene dificultades con la contención. Es muy buena llenando espacios y muy mala sabiendo cuándo menos es más. Saber qué dejar fuera, cuándo hacer una pausa y cómo puede recibirse algo todavía requiere juicio humano.
En un mundo donde la IA puede generar contenido infinito a coste marginal cero, la ventaja estratégica pertenece cada vez más a los marketeros que saben qué no decir. Aún se necesita gente capaz de mirar una pieza generada por IA y decidir si es buena o excesiva. El diablo está en los detalles, y resonar con tu audiencia a menudo requiere una revisión humana, no un prompt más largo.
El instinto editorial es algo que Tomlinson cree que no se puede externalizar, y no porque la IA no sea capaz, sino porque el juicio de marca es inherentemente contextual, relacional y se construye a lo largo del tiempo. Es la acumulación de conocer a tu audiencia, tu voz, saber lo que ha funcionado y lo que te ha perjudicado.
"La persona humana es realmente importante," dice. "Queremos que la gente libere su tiempo para contar historias, hacer el trabajo profundo — y no quedar atrapados buscando esa pieza de contenido en algún lugar de la organización, ese tipo de cosas."
Agentes trabajando en estrecha colaboración con las personas
Para dejarlo claro, Tomlinson no es resistente a hacia dónde se dirige la IA. De hecho, le entusiasma mucho, en particular la capa agente que está desarrollando su propio producto.
Lo que más me entusiasma es la IA basada en agentes que opera dentro de flujos de trabajo definidos, con los humanos firmemente en el proceso. Cuando la IA puede asumir tareas concretas, manteniéndose transparente y auditada, se vuelve útil a nivel operativo y no solo impresionante.
Este planteamiento, útil a nivel operativo y no solo impresionante, resume bien toda su filosofía. La IA se gana su sitio en la mesa haciendo el trabajo más coherente, escalable y humano en los lugares que más importan.
Está observando cómo sus equipos de ingeniería y producto construyen funciones agentivas y, desde esa primera fila, calibra lo que es real y lo que es solo ruido. "Formamos parte de un equipo experimental dentro de nuestra propia empresa moviéndonos hacia los agentes", dice. "Observar ese proceso directamente desde ingeniería y producto ha sido muy útil para entender qué puede ser real y qué no lo es en los productos y la tecnología que hemos adquirido."
La parte del trabajo que la IA no puede tocar
Detrás de todo esto hay una pregunta a la que Tomlinson vuelve, incluso cuando no se plantea explícitamente: ¿Para qué sirve realmente un profesional del marketing?
Su respuesta, formada por casi tres décadas en los sectores automotriz, tecnológico y de software B2B, no ha cambiado mucho.
«Realmente no puedes confiar en la IA para que te diga los dolores y desafíos de tu audiencia. Y si lo haces, puede que no sea correcto. No dejes que la IA piense por ti. Pero, por supuesto, una vez que tengas las ideas, puede influenciar y ofrecer algunas sugerencias sobre maneras de entregar eso.»
Ella reitera la importancia de acertar con el mensaje. Entender a la audiencia y conectar con su dolor. Estos son los fundamentos del marketing y eran ciertos antes de la llegada de la IA y seguirán siendo ciertos cuando surja lo siguiente. Y ahora mismo, con los LLM aún indexando contenido antiguo y las reglas de descubribilidad en cambio, ella considera que los fundamentos son más valiosos, no menos.
La IA no ha sido efectiva como atajo hacia la diferenciación. Ha reforzado que la tecnología puede acelerar la producción, pero no puede crear claridad estratégica donde aún no existe.
El marco constante bajo todo
Tomlinson ofrece consejos que no reciben suficiente atención en un panorama repleto de narrativas de transformación y de "todo primero la IA". “Una cosa que se ha mantenido constante en cada trabajo que he tenido”, dice, “es la parte organizativa. Tienes una enorme pila de cosas por hacer, pero ¿qué priorizas hoy? Mira esa lista y piensa en los ingresos mientras la recorres.”
Es un consejo que comparte con sus hijos adolescentes, y un consejo que ha aplicado en los sectores automotriz, de software empresarial y en todo lo demás. Tiene sentido pensar que esta manera de pensar también aplica a la estrategia de IA.
No dejes que la herramienta marque la agenda ni que la capacidad sustituya a la claridad. Continúa pensando primero, y apoya a tus equipos para que hagan lo mismo. El pensamiento difícil, humano, con criterio sobre para quién trabajas y qué deseas decir, y entonces deja que la IA te ayude a entregarlo mejor, más rápido y a escala.
En un panorama de marketing lleno de personas que prometen transformación, el pensamiento constante, estructurado y dirigido por humanos será el ganador, y la IA debe estar acompañando, no al volante.
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