La CMO Comparte los Movimientos Que Deben Hacer los Mercadólogos

Kelly Cheng es la CMO de Goldcast, donde lidera la organización global de marketing.

Nos sentamos con ella para conocer de primera mano cómo ha renovado su estrategia de marketing de contenidos con IA. Esto es lo que compartió con nosotros.

La IA redefine fundamentalmente el papel de los CMOs

Soy Kelly Cheng, CMO en Goldcast, donde dirijo una organización global de marketing que abarca todo el recorrido comercial B2B, incluyendo marca y contenido, marketing de producto, crecimiento y generación de demanda, operaciones de marketing y comunidad.

El equipo opera en EE. UU., Reino Unido e India, apoyando tanto a Goldcast como producto independiente como nuestra integración en el portafolio más amplio de event cloud de Cvent, tras la adquisición.

Mi camino hasta este momento ha estado marcado por la dirección de equipos de marketing durante cada cambio de plataforma relevante en la última década, desde el marketing de contenidos hasta ABM y el crecimiento liderado por producto, y ahora IA.

He aprendido que los líderes de marketing que triunfan no son quienes persiguen cada nueva herramienta. Los líderes adaptables usan estos cambios para replantear de manera fundamental cómo operan sus equipos, qué miden y dónde crean valor.

La IA es la mayor fuerza impulsora a la que nos hemos enfrentado, y está empujando a los CMOs a redefinir el propio rol. Ahora el trabajo tiene menos que ver con gestionar canales y campañas y más con construir organizaciones que aprendan y se adapten al ritmo del mercado.​​​​​​​​​​​​​​​​

Cómo la IA permite pasar de campañas a contenido

El mayor cambio que hicimos con IA fue pasar de un modelo operativo centrado en campañas a uno enfocado en el contenido, impulsado por inteligencia artificial.

Históricamente, nuestro equipo planificaba en ciclos trimestrales de campañas, donde cada programa tenía un briefing, una lista de activos y un cronograma bien definidos. Durante el último año, reestructuramos nuestras operaciones en torno a un motor de contenido continuo. Ahora la IA se encarga de reutilizar, crear primeros borradores y preparar la distribución del contenido, lo que desplaza la energía del equipo hacia la generación de ideas, desarrollo de perspectiva y control de calidad.

Esto resultó en un aumento significativo tanto en la producción como en la velocidad, produciendo entre cuatro y cinco veces más activos por pieza de origen. Pero el cambio más importante es cultural: ahora el equipo piensa en audiencias y narrativas en lugar de campañas y entregables, lo que ha hecho el trabajo mejor y más estratégico.

Más allá del aumento en la producción de contenido, la puntuación de cuentas y la personalización asistidas por IA también han incrementado el engagement en nuestros programas de ABM. Y hemos reducido significativamente el costo por oportunidad calificada en canales de pago utilizando IA para probar creatividades en una escala que antes no era posible.

Cómo renovar los flujos de trabajo de marketing de contenidos

Aquí tienes un ejemplo de cómo un solo webinar o evento de una hora se convierte en un paquete completo de contenido multicanal en días en lugar de semanas.

El flujo de trabajo comienza con el evento en directo, donde capturamos automáticamente el vídeo y la transcripción completa. A partir de ahí, la IA genera la primera ola de activos derivados, incluyendo un blog resumen, un resumen ejecutivo, tarjetas de citas clave, clips para redes sociales, un correo recapitulativo y fragmentos de habilitación de ventas adaptados a perfiles específicos.

Nuestro equipo aporta perspectiva, pulido editorial y la voz de la marca, aplicando criterio humano.

Después, la IA realiza la preparación para la distribución, desde la redacción de publicaciones de LinkedIn para cada ponente y nuestro equipo ejecutivo, generación de variantes de asuntos para el email, creación de vídeos cortos con subtítulos para redes sociales orgánicas y redacción de notas personalizadas de prospección para que ventas las comparta con cuentas objetivo.

Los datos de desempeño regresan a un panel de control, donde la IA resume qué está funcionando en cada formato y tipo de audiencia. Esos aprendizajes alimentan el briefing del siguiente programa.

El resultado es que el contenido que antes tenía vida útil de una semana ahora genera interacción y canal de ventas durante 60 a 90 días, y el equipo dedica su tiempo a ideas y estrategia en vez de producción.​​​​​​​​​​​​​​​​

Cómo la IA puede perjudicar la diferenciación

Kelly comparte

Al principio, dependimos demasiado de la IA para los primeros borradores de contenido, y el resultado empezó a sentirse genérico, lo que perjudicó la diferenciación de la marca.

La IA no ha dado resultados en la creación de pipeline ni de demanda.

Nos ha ayudado a ir más rápido y producir más, pero no ha cambiado de manera significativa nuestra capacidad para generar demanda en cuentas que no nos conocen. El contenido generado, los correos electrónicos personalizados por IA y el outbound automatizado llegan rápido a rendimientos decrecientes porque todos los competidores tienen acceso a las mismas herramientas, así que el nivel para diferenciarse es más alto que antes, no más bajo.

Al principio, dependimos demasiado de la IA para los primeros borradores de contenido, y el resultado empezó a sentirse genérico, lo que perjudicó la diferenciación de la marca. Tuvimos que restablecer estándares editoriales más sólidos y capas de punto de vista por encima de cualquier trabajo generado con IA.

También vale la pena señalar que, con el 95% de los compradores fuera del mercado en cualquier momento dado, la captura es un juego pequeño. El gran juego es crear demanda, influyendo en cómo la gente piensa sobre la categoría mucho antes de que estén listos para comprar. Eso requiere menos piezas de contenido, pero de mayor calidad y con un verdadero punto de vista, no más de lo mismo.

Cómo deben pivotar las estrategias de contenido

Hemos hecho tres grandes cambios en nuestro contenido.

1. Anclamos todo en un punto de vista original y datos propios: investigaciones de nuestra comunidad, conocimientos de clientes y benchmarks exclusivos. La IA puede remezclar contenido existente, pero no puede generar una perspectiva fresca ni datos de primera mano, así que ahí está nuestra ventaja.
2. Nos apoyamos mucho en formatos que la IA no puede replicar bien, especialmente video en vivo, pódcast, storytelling ejecutivo y eventos presenciales, donde la voz y presencia humanas son el producto.
3. Cambiamos de una distribución de contenido amplia a la construcción de comunidades y audiencias propias donde tenemos una relación directa con los marketers, sin un algoritmo de por medio.

El modelo mental es simple: en un mercado saturado de IA, la atención sigue a la confianza, y la confianza sigue a un punto de vista reconocible, una persona real y una comunidad que valora lo que dices.

Por qué las personas gestionan el punto de vista, el juicio y las relaciones

Ahora, la IA potencia la mayoría de nuestra ejecución y análisis: reutilización de contenido y primeros borradores, segmentación de audiencias y scoring de cuentas, variantes creativas de anuncios, reportes de resultados, monitoreo de la competencia e incluso primeros borradores de briefs y correos electrónicos. También está transformando la investigación, donde usamos IA para sintetizar llamadas de clientes, datos de win/loss y conversaciones en la comunidad en conocimientos a los que el equipo puede reaccionar en horas en vez de semanas.

Lo que sigue siendo explícitamente humano es todo lo que está vinculado al punto de vista, criterio y relaciones. La estrategia y posicionamiento, el desarrollo del relato, storytelling ejecutivo, relaciones con clientes e influencers y la concepción creativa siguen estando en manos de las personas.

La razón es simple: la IA es buena reconociendo patrones a partir de lo que ya existe, pero liderar el marketing significa decidir qué representa tu marca y hacia dónde va el mercado, y eso requiere convicción, criterio y responsabilidad que no se puede delegar.

Los equipos que triunfen serán aquellos que usen la IA para liberar más tiempo para ese trabajo humano, no menos.

Cómo la IA permite un modelo de planificación continua

El sistema que la mayoría de los líderes debería rediseñar es la cadencia de planificación y revisión de marketing. Muchos equipos todavía operan con ciclos de planificación de campañas trimestrales, revisiones mensuales y dependen en gran medida de indicadores rezagados como los MQLs y el pipeline. Ese ritmo era adecuado para un mundo en el que producir y lanzar una campaña tomaba de seis a ocho semanas. Pero en un entorno potenciado por IA, donde un equipo puede producir, probar e iterar contenido y creatividades en días, la planificación trimestral se convierte en un cuello de botella. Los equipos esperan con su capacidad de IA, aguardando el siguiente ciclo de planificación para desplegarla.

Rediseñamos este proceso pasando a un modelo de planificación continua: una narrativa anual clara, temas trimestrales y ciclos de revisión editorial y de programas semanales donde el equipo decide en tiempo casi real en qué profundizar, qué abandonar o qué modificar, según las señales de engagement.

La IA se encarga de resumir los datos y de destacar lo que funciona, y el equipo toma apuestas más pequeñas y rápidas en lugar de pocas grandes. Esto resultó en una tasa de éxito significativamente mayor en contenido y campañas porque aprendemos y ajustamos semanalmente en lugar de trimestralmente.

Por qué deben cambiar las estructuras de los equipos de marketing con la IA

La mayoría de las organizaciones de marketing todavía están estructuradas en torno a especialistas de canal. Hay un redactor de contenido, un especialista en email marketing, un responsable de medios pagados, un líder de redes sociales; cada uno a cargo de su área y entregables.

Esta estructura tenía sentido cuando cada canal requería un alto grado de especialización y mucha producción manual. En un mundo aumentado por IA, el trabajo de producción en cada uno de estos canales se reduce en coste y tiempo, lo que significa que un organigrama enfocado en producción está optimizando para lo equivocado.

El rediseño pasa de roles basados en canal a "pods" basados en audiencia y resultados. En vez de un equipo de contenidos, uno de demanda y otro de social media, construyes pequeños grupos multifuncionales que se responsabilizan de una audiencia o movimiento concreto de principio a fin, con la IA gestionando la mayor parte de la capa de producción.

Los roles dentro de esos pods también cambian: necesitas menos ejecutores puros y más personas que puedan hacer estrategia, juicio editorial, ingeniería de prompts y dirección creativa en múltiples formatos.

Las personas líderes que no rediseñen sus equipos de este modo acabarán con equipos sobredimensionados y aislados tratando de competir contra otros más ágiles, veloces y nativos de la IA. Y esa brecha se ampliará rápidamente.

Por qué la adopción de IA es un problema de gestión del cambio disfrazado de problema tecnológico

La adopción de IA es un problema de gestión del cambio disfrazado de problema tecnológico, y tratarlo de la otra manera te cuesta tiempo y credibilidad.

Nuestros primeros proyectos piloto de IA se centraron en logros evidentes, como la generación de contenido y la personalización de emails, y los tratamos como simples implementaciones de herramientas. No vimos que la IA cambia fundamentalmente quién hace qué, cómo se revisa el trabajo y qué significa "bueno", y no rediseñamos los flujos ni los roles para adaptarnos a eso.

Esto resultó en entregas más rápidas pero una calidad irregular, con miembros del equipo dependiendo demasiado de la IA o negándose a usarla, y sin un estándar claro para ninguno de ambos casos.

Si lo hubiera sabido antes, habría empezado por el modelo operativo: redefinir los roles, marcar los estándares de calidad, construir pautas editoriales y formar al equipo en discernimiento y creación de prompts antes de liberar las herramientas. Nos habríamos ahorrado unos seis meses de resultados inconsistentes, frustración interna, y alguna pieza de contenido que, francamente, no debió publicarse.

Por qué los CMOs no deben confundir actividad con progreso

Kelly comparte

No confundas actividad con progreso. Ahora mismo, todos los equipos de marketing están corriendo para adoptar herramientas de IA, pero quienes saldrán adelante [son] los que usan este momento para afilar su estrategia, su punto de vista y la calidad del pensamiento de su equipo.

No confundas actividad con progreso. Ahora mismo, todos los equipos de marketing están intentando adoptar herramientas de IA. Pero los líderes que saldrán adelante son los que aprovechan este momento para afinar su estrategia, su punto de vista y la calidad del pensamiento de su equipo. De hecho, una pila tecnológica más grande puede hacerte perder el rumbo, si no se gestiona correctamente y no aporta verdadero valor a tu equipo.

Mi consejo serían tres cosas:

1. Ten claro qué es lo que solo tu marca puede decir y refuerza ese mensaje, porque la IA va a inundar el mercado de contenido genérico, y la única defensa es la convicción.
2. Invierte en el juicio y buen gusto de tu equipo, no solo en su dominio de las herramientas, porque el cuello de botella está pasando de la producción al discernimiento.
3. Protege el trabajo humano: comunidad, relaciones, investigación original y narrativa. Ahí es donde se construye la influencia, y la influencia se multiplica cuando todo lo demás se comoditiza.

Sigue leyendo

Puedes seguir el trabajo de Kelly Cheng en LinkedIn.

¡Pronto habrá más entrevistas a expertos en The CMO Club!