El Fundador y CMO de Tecnología de Marketing Destaca la Importancia del Contexto Antes de Integrar la IA
Descubre cómo un solo responsable de marketing utiliza la IA y la ingeniería de contexto para escalar campañas, automatizar flujos de trabajo y competir con equipos más grandes, con ideas prácticas sobre adopción y ejecución.
Aprovechamiento de la IA: Jean Bonnenfant utiliza la IA para potenciar sus esfuerzos de marketing como único responsable en la startup Tinct.ai.
Ingeniería de Contexto: Construir una sólida capa de contexto es crucial para estrategias de marketing impulsadas por IA efectivas.
Automatización de Salida: La IA mejora el marketing saliente con secuencias personalizadas y experiencias dinámicas en las páginas de destino.
Rediseño de Retención: La IA puede revolucionar la retención de clientes permitiendo una comunicación personalizada y un seguimiento proactivo.
Equilibrio Humano-IA: El marketing exitoso integra la eficiencia de la IA con la supervisión humana para mantener la relevancia estratégica.
Jean Bonnenfant tiene una trayectoria liderando el crecimiento y el marketing en empresas tecnológicas B2B, y actualmente es cofundador y CMO en la startup en etapa temprana, Tinct.ai. Como departamento de marketing de una sola persona, la IA es la única manera en que puede competir. Y la está aprovechando para producir más que la mayoría de los equipos pequeños.
Nos sentamos a conversar con él para entender cómo lo está logrando. Nos dijo que todo se trata de ingeniería de contexto.
Un profesional de marketing habilitado con IA puede superar a un equipo
Llevo casi 10 años en marketing. Empecé como responsable de marketing, enfocándome principalmente en contenido y algo de crecimiento. Eso me llevó a unirme a Growth Tribe, la primera academia de growth hacking y IA de Europa, y ahí comenzó mi relación con la IA, mucho antes del auge actual de los LLM.
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En Growth Tribe, realizamos experimentos con herramientas de aprendizaje automático. Trabajamos con empresas como Dataiku, una empresa francesa de ML, integrando IA en proyectos de clientes cuando los volúmenes de datos lo justificaban. Esto incluía segmentación, modelado predictivo y reconocimiento de patrones. No era llamativo, pero funcionaba, y me proporcionó una base sólida para comprender lo que la IA puede hacer frente a lo que promete.
Después de eso, trabajé en FinTech y criptomonedas, dos industrias donde los datos y la rapidez importan considerablemente. Luego, justo antes de fundar Tinct AI, trabajé en Lleverage, una plataforma de automatización con IA, operando a gran escala real con herramientas de IA. Esa experiencia fue la pieza final que me dio la confianza para construir algo propio.
Hoy soy cofundador y CMO de Tinct AI. Creamos personalización impulsada por IA para páginas de destino B2B, específicamente para campañas ABM. Cada empresa objetivo ve una versión de tu landing page adaptada a ella, identificada mediante el reconocimiento de IP. Es el tipo de producto que me hubiese gustado tener cuando gestionaba campañas en etapas anteriores de mi carrera.
Nuestro objetivo es escalar sin aumentar el personal, lo que solo es posible porque trabajo con IA. Así que, lo que hago ahora es muy diferente de las estructuras tradicionales de marketing. Gestiono todos los canales a diario, colaborando con flujos de trabajo con IA. Definición de ICP, mensajes, integración y enriquecimiento de CRM, secuencias outbound, producción de contenido: todo lo hago yo, pero nunca soy solo yo. Apuesto a que una persona que opere con la infraestructura adecuada de IA puede superar a un equipo de cinco trabajando sin ella.
Por qué la ingeniería de contexto es una habilidad vital en marketing
Cuando los LLM comenzaron a despegar, la mayoría los usaba de forma reactiva. Los usuarios tenían una tarea, abrían un chat y obtenían algo. "Escríbeme una secuencia de correos" o "Hazme un borrador de artículo". Este enfoque era puntual, transaccional y, en última instancia, limitado.
Dejé de pensar en la IA como una simple ejecutora de tareas y empecé a verla como una capa de infraestructura. El contexto forma la base de esa infraestructura.
La ingeniería de contexto es ahora una de las habilidades más importantes en marketing. Esto incluye herramientas como Claude Projects, indicaciones de sistema, skills y capas de memoria, cualquier cosa que proporcione a la IA un contexto profundo y estructurado sobre tu ICP, posicionamiento, propuestas de valor, entorno competitivo y tono. Cuando el contexto es el adecuado, todo lo que se construye sobre él también lo es. La calidad del resultado se multiplica. Si esa capa es vaga, genérica o está desactualizada, todo lo que la IA produzca encima de ella también lo será.
Cada responsable de marketing que quiera empezar su trayectoria con IA debería obsesionarse primero con esa capa de contexto. Hazla específica. Hazla precisa. Hazla tuya. Y luego asegúrate de que todas las herramientas, flujos de trabajo y resultados automatizados se basan en ella.
Si hubiera sabido que debía invertir primero en la capa de contexto, me habría ahorrado semanas de resultados inconsistentes y retrabajos.
Así que el mayor cambio que he hecho en el último año ha sido invertir mucho tiempo desde el inicio para construir esa capa de contexto en todos mis sistemas, flujos de trabajo y plataformas. Cada vez que nuestro posicionamiento evoluciona o aprendemos algo nuevo sobre nuestro cliente ideal, actualizo el contexto en todos lados.
Como resultado, puedo producir y distribuir activos a una velocidad y consistencia que normalmente requeriría un equipo completo. La base es la que hace el trabajo pesado. Lo que construyo encima de ella casi se gestiona solo.
Cuando el contexto es el correcto, todo lo que se construye sobre él también lo es. La calidad del resultado se multiplica. Si esa capa es vaga, genérica o está desactualizada, todo lo que la IA produzca encima de ello también lo será.
Cómo aprovechar la IA en los flujos de trabajo de outbound
Así es como gestiono el outbound ahora.
El proceso comienza con la construcción y el enriquecimiento de la lista. Extraigo una lista de cuentas objetivo a partir de nuestra definición de ICP y utilizo enriquecimiento impulsado por IA para añadir datos firmográficos, señales de tecnología y contexto relevante sobre cada empresa. Esa información se integra directamente en lemlist para ejecutar outbound, mientras que Attio la enriquece y actualiza automáticamente a medida que llegan nuevas señales.
Después paso a la mensajería. Usando un Proyecto Claude cargado con todo nuestro contexto de ICP, posicionamiento y directrices de tono, genero secuencias de outbound personalizadas para cada segmento. Esto implica no solo cambiar el nombre, sino una verdadera variación de mensajes basada en el perfil de la empresa, sus puntos de dolor probables y su posición en nuestra lista de cuentas objetivo.
Cuando los prospectos hacen clic en nuestra landing page, esta se personaliza automáticamente para su empresa, identificada mediante el reconocimiento de IP. El mensaje, la prueba social y el enfoque se adaptan a quiénes son. La personalización que comenzó en el email outbound no termina en el clic; continúa durante toda la experiencia.
Las respuestas y señales de intención regresan a Attio, y ahí es cuando intervengo personalmente. Todo lo anterior es IA. Todo lo siguiente soy yo.
Formo parte del flujo de trabajo en dos puntos: la configuración y la conversación.
Por qué las estrategias de retención necesitan una actualización con IA
La parte superior del embudo recibe toda la atención de la IA porque es la parte más visible del trabajo. Anuncios, contenido, campañas. Es fácil de mostrar y fácil de medir. Y la IA ya ha comenzado a transformarla de forma significativa.
Pero en la retención la mayoría de las empresas sigue operando como hace diez años. Puntos de contacto manuales, segmentación amplia y secuencias de nutrición genéricas que tratan a cada cliente existente igual, sin importar cómo se comporten o qué necesiten.
Esa es la etapa que más necesita rediseño, porque la IA permite ahí algo que antes no era posible: tratar a cada cliente como un individuo, a escala, sin requerir un equipo de diez personas para gestionarlo. Comunicación personalizada en el ciclo de vida, contenido dinámico basado en patrones de uso, acciones proactivas desencadenadas por señales reales y no por fechas arbitrarias.
La ironía es que la retención es donde está el dinero. Adquirir un cliente nuevo cuesta entre cinco y diez veces más que mantener uno existente. Y aun así, la gran mayoría de las organizaciones de marketing siguen dirigiendo la inversión en IA y la creatividad principalmente a la parte superior del embudo.
Esa es la oportunidad de rediseño. Y la mayoría de las empresas aún no lo ha abordado.
Por qué el mayor beneficio de la IA también es su mayor riesgo
En los últimos dos meses, he entregado lo que en una configuración tradicional habría tardado un año en completarse. Infraestructura outbound completa, enriquecimiento de CRM, producción de contenido en todos los canales, onboarding de socios de diseño y marcos de mensajería. Hice todo ello solo, con la IA como copiloto.
Existe una narrativa que dice que, si usas IA, puedes trabajar solo media hora al día. Eso no me ocurrió a mí. En lugar de hacer menos, el techo de lo que podía lograr se elevó de forma drástica. No hice menos trabajo; hicimos exponencialmente más.
Más allá del volumen, la tasa de error en ciertas tareas también cayó notablemente. Entrada de datos, investigación, entregas estructuradas. La IA es más consistente que un humano cansado al final de un largo día.
Dicho esto, el control de calidad a velocidad es todo un reto. Cuando te mueves rápido y produces mucho, existe el riesgo de que se te pase por alto algo que un proceso más lento y manual habría detectado. Hay que mantener la disciplina y no permitir que el volumen se convierta en una excusa para bajar los estándares.
¿Y el balance final? La diferencia de productividad es real y significativa. La IA no me dio tiempo libre; me dio apalancamiento.
Cómo la IA está irrumpiendo en la redacción publicitaria
Soy redactora por naturaleza. Escribir siempre ha sido lo mío y durante mucho tiempo creí que era la última habilidad que la IA lograría replicar de forma creíble. Puedes automatizar los datos, la distribución, el targeting. ¿Pero la voz? ¿El matiz? ¿La capacidad de hacer sentir algo con una frase? Estaba convencida de que eso era terreno humano.
Y sigo pensando que esto es cierto para la literatura. No he visto una novela ni un libro escrito por IA que me conmueva. Esa frontera todavía pertenece a los humanos.
¿Pero para la escritura empresarial? Mes tras mes, veo cómo mejora. Y con la ingeniería de contexto, la brecha se ha cerrado más rápido de lo que nunca imaginé. Dale a una IA un ICP estructurado, una guía de estilo detallada, ejemplos reales de marca y suficiente contexto y el resultado puede realmente transmitir la voz de la marca. No solo aceptable. Bueno.
En una empresa anterior, creé un blog completo usando un Proyecto Claude, entrenado con un prompt de sistema muy específico y un extenso documento de estilo. No eran simplemente unas líneas sobre el tono, sino un documento de varias páginas construido en torno a una escritura que realmente disfrutaba leer y quería emular.
El resultado no era contenido genérico de IA. Tenía una voz real y consistente. Si conoces de escritura, no lo confundirías con otra cosa. Tenía un ritmo, una perspectiva y una forma de plantear las ideas que se sentía intencionada.
Así que, la suposición que mantuve durante años, de que la IA siempre tendría dificultades con el arte de escribir, ya no existe. Y es hermoso de ver. Incluso cuando irrumpe en algo que consideraba mío.
Cómo se combinan los roles de la IA y los humanos en las decisiones de marketing
En la práctica, no hay una división clara entre lo que deberían hacer los humanos y lo que debería hacer la IA. Nunca es binario. Es un espectro.
La IA informa o impulsa casi todas nuestras decisiones. Secuencias de outbound, contenido, enriquecimiento de CRM, refinamiento de ICP, mensajes. La IA está presente en cada etapa. Pero los humanos no están fuera del proceso.
Piénsalo así: la IA gestiona el volumen, la velocidad y el primer borrador de todo. Siempre hay una persona revisando para detectar casos límite, aplicar criterio y asegurar que lo que se publica tiene sentido en su contexto. Esta capa humana no es un rol ni una tarea específica. Está tejida en cada flujo de trabajo.
El discernimiento sigue siendo humano. Saber cuándo algo es técnicamente correcto pero estratégicamente equivocado. Percibir cuándo un mensaje va a calar o fracasar. Ver cuándo una tendencia merece ser aprovechada frente a cuándo va a quedar obsoleta en dos semanas. Entender el matiz en una conversación con un potencial socio que ningún prompt puede captar del todo. Esos son los momentos en los que intervengo, y ocurren constantemente.
Así que no se trata tanto de actividades de IA versus humanas, sino de asegurar que siempre hay una mano humana guiando la dirección, incluso cuando la IA hace la mayor parte del trabajo.
El discernimiento sigue siendo humano. Saber cuándo algo es técnicamente correcto pero estratégicamente equivocado. Percibir cuándo un mensaje va a calar o fracasar. Ver cuándo una tendencia merece ser aprovechada frente a cuándo va a quedar obsoleta en dos semanas.
Por qué la adopción de la IA es más importante que las herramientas
Las herramientas ya son increíbles. De hecho, van por delante de nuestra capacidad colectiva para usarlas bien. Y esa brecha entre lo que la IA puede hacer y lo que la mayoría obtiene de ella no es un problema de herramientas. Es un problema humano.
Lo que resulta especialmente interesante es que incluso las personas que usan la IA activamente cada día se sienten atrasadas. Yo me siento atrasado. Siempre surge un nuevo modelo, capacidad o forma de trabajar, a menudo apenas la semana pasada, y aún no lo he asimilado. Esa es mi realidad, y tengo mucha curiosidad e invierto deliberadamente tiempo en mantenerme cerca de este campo.
Cuando pienso en alguien menos curioso, menos conectado, menos motivado para experimentar, la brecha es enorme. No porque las herramientas sean difíciles de usar, sino porque la adopción requiere un cambio de mentalidad que ninguna actualización de software puede aportar.
El mayor desbloqueo en cualquier organización de marketing no es encontrar una mejor herramienta. Es potenciar las competencias de tu equipo para que piensen de manera diferente sobre cómo trabajan. Qué tareas delegan a la IA, cómo estructuran sus indicaciones y cómo construyen y mantienen contexto. Esa es la capacidad que se multiplica, y la mayoría de las organizaciones invierte poco en ella.
La importancia de que los líderes de marketing rompan esquemas
Mi consejo es simple: experimenta. Más de lo que crees necesario.
Este no es un momento para delegar tu curiosidad sobre la IA a alguien de tu equipo y esperar un informe. Debes involucrarte personalmente. Construye cosas. Rompe cosas. Prueba flujos de trabajo que quizá no funcionen. La única manera de desarrollar un juicio genuino sobre lo que la IA puede y no puede hacer es a través de la experiencia directa, no la observación.
Los líderes tienden a quedarse en la capa estratégica, dejando que otros se encarguen del trabajo operativo. Ese instinto debe desaparecer ahora mismo. La brecha entre los líderes que construyen activamente con IA y los que solo hablan de ello se está ampliando rápidamente. Se nota en la calidad de sus decisiones.
Ser líder no te exime de adentrarte en los detalles. Si acaso, este momento exige lo contrario. Cuanto más experimentes personalmente, mejores serán tus instintos, mejorará tu equipo y mejorará tu estrategia.
Así que experimenta. Construye. Mantente curioso. Y no esperes hasta sentirte listo, porque ese momento no llegará. La única manera de atravesarlo es atravesándolo.
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