Las 5 Etapas de la Adopción de la IA
Riesgo Medio: Estar en la mitad de la adopción de la IA sin una estrategia es más riesgoso que quedarse atrás.
Progresión de Etapas: La adopción de la IA prospera siguiendo un modelo estructurado de madurez en varias etapas, en lugar de apresurar las fases.
Cerebro de Marca: Crear un 'cerebro de marca' garantiza que los resultados de la IA sean de alta calidad y estén alineados con el contexto organizacional.
Integración de la IA: La integración exitosa de la IA implica alineación con TI y gobernanza, no solo adopción de herramientas.
Juicio Humano: A medida que la IA eleva la capacidad básica, el enfoque se desplaza hacia el juicio humano para diferenciarse competitivamente.
He estado preguntando a líderes de marketing cómo ha sido la adopción de la IA internamente. Varios han hecho referencia a un modelo de madurez por etapas, donde enfatizan los pasos necesarios para pasar de un acceso básico a operaciones completamente agenticas. Y todos subrayan cómo el progreso depende más de la secuencia que de la velocidad. El punto de inflexión crítico llega cuando los equipos pasan de la experimentación ad hoc a flujos de trabajo estructurados y, finalmente, consideran la construcción de un “cerebro de marca”.
Este actúa como una capa centralizada de contexto de marca, conocimiento sobre la audiencia y saber institucional que permite a la IA generar resultados diferenciados y de alta calidad.
La mayoría de los equipos no ha realizado este cambio. Sí, tu equipo puede estar usando IA como herramienta para tareas individuales. Pero lo que realmente necesitas es un sistema para ejecutar el trabajo. Aquí hay cinco etapas entre donde están la mayoría de los equipos y donde ocurre el siguiente nivel de cambio.
Want more from The CMO?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
La brecha entre el acceso y la adopción
Los equipos de marketing están entregando resultados en mayor volumen, en parte, gracias a la IA. Pero los flujos de trabajo en los que confían para realizar ese trabajo a menudo se ven idénticos a lo que existía antes de que estas herramientas aparecieran en escena.
Jason Ing, CMO de Typeface, lo ve desde el lado de la plataforma. Y cuando diferentes personas en el mismo equipo están en distintas etapas de su viaje de adopción de IA, los resultados se vuelven imposibles de gestionar.
"Podrías terminar con casos de uso muy inconsistentes, donde a veces la IA funcione mejor que otras. Realmente depende del usuario."
La forma en que la mayoría de las organizaciones ha aprendido a usar la IA, dice, es como un asistente, algo a lo que le das indicaciones, extraes información y la pegas donde ya estabas trabajando. La próxima ola es algo completamente distinto.
"No se trata de generar ese correo electrónico o ese contenido o ese recurso", dice Ing.
"Se trata de codificar cómo se ejecutan realmente las campañas. El cambio pasa de que la IA crea contenido más rápido a que la IA ayuda a que todo el equipo de marketing opere mejor, opere en conjunto."
La diferencia entre un equipo usando un sistema orquestado y uno donde los individuos simplemente tienen acceso a la IA, y también existe una diferencia significativa entre un sistema en el que un equipo confía y la soltura individual con la herramienta.
El resultado es una organización que técnicamente ha adoptado la IA pero que, en la práctica, no ha cambiado nada sobre cómo opera.
Akande Davis, vicepresidente de Operaciones en GNW Consulting, destaca el riesgo. Implementar la IA en una organización con procesos o estrategias sin resolver no los arreglará. Él
"Cuando hay una ruptura fundamental en el proceso, un enfoque de estrategia inconsistente, tecnología que no se está utilizando como se pretende, la IA no será una solución tipo parche." Solo empeorará las cosas. Obtendrás malos resultados más rápido."
La velocidad sin estructura no es una ventaja competitiva. Habrá ocasiones en que tendrás que reducir la velocidad de tus esfuerzos para escalar de una manera más sostenible.
Por qué la secuencia es vital en las cinco etapas
Piense en la madurez de la IA en marketing como cinco fases distintas. Saltarse cualquiera de ellas genera problemas que aparecerán más tarde, normalmente cuando se escala.
Etapa 1: Acceso
El equipo cuenta con una herramienta y unas pocas personas la usan ocasionalmente. No hay contexto compartido, ni gobernanza, ni establecimiento de expectativas. El acceso a la herramienta es la línea de salida, no el destino.
Etapa 2: Experimentación
Las personas están creando indicaciones, compartiendo éxitos, obteniendo resultados que los entusiasman. Hay mucha actividad. Nada es repetible. Cada resultado depende de quién escribió la indicación ese día y de lo que casualmente incluyó.
Etapa 3: Construcción del flujo de trabajo
Las indicaciones se convierten en plantillas. Las plantillas se comparten. Los procesos comienzan a estabilizarse. Leffer describe esto como el verdadero punto de inflexión, el paso de "tenemos acceso" a "tenemos un sistema". Como lo plantea, los equipos deben pasar de la conversación ida y vuelta con la IA a "indicaciones que se convierten en plantillas que reutilizas una y otra vez, y luego encadenar esas directrices juntas."
Etapa 4: Habilidades y gobernanza
La IA se entrena con el contexto de la marca, datos de personas, desempeño histórico y conocimiento de la empresa. Los resultados dejan de parecer que provienen de un modelo genérico y empiezan a sonar como si vinieran de tu organización. Aquí es donde se construye el cerebro de marca, y esto ocurre antes de la optimización, no después.
Etapa 5: Operación agentica
Los flujos de trabajo se ejecutan con una intervención humana mínima. El sistema muestra ideas de manera proactiva, gestiona de forma autónoma tareas repetitivas de gran volumen y señala problemas antes de que se conviertan en crisis. El juicio humano se reserva para la toma de decisiones, mensajes de alto impacto y cualquier asunto donde esté en juego la reputación de la marca.
Actualmente, la gran mayoría de los equipos de marketing se encuentran en la segunda etapa, rozando ocasionalmente la tercera. El motivo por el que se estancan es predecible, y el coste también lo es.
Nicole Leffer, asesora de IA, que ha pasado los últimos dos años entrenando equipos de marketing B2B en inteligencia artificial, observa un patrón consistente que lleva a los equipos a saltarse fases.
"Muchas personas intentan saltarse pasos porque tienen miedo de quedarse atrás", dice. "Si te saltas uno de los pasos, no estás preparado para el siguiente paso."
Los equipos que se saltan a la automatización de flujos de trabajo o sistemas agentivos introducen riesgos operativos a gran escala. Sin unos cimientos sólidos, una IA autónoma que ejecute procesos que el equipo no comprende completamente equivale a dejar entrar al zorro en el gallinero. Existe un riesgo real al manipular datos en vivo y sistemas que carecen de una base de gobierno.
Construyendo el Cerebro de la Marca
El trabajo que la mayoría de los equipos pospone durante más tiempo es el que determina si la IA produce algo realmente distintivo.
Nathan Snell, Director de Producto en Intuit Mailchimp, lo llama construir el “cerebro de la marca” y sostiene que esta comprensión personalizada de la marca debe estar en el centro de cualquier esfuerzo serio de adopción de IA.
"Construye el contexto para la IA como si fuera un empleado", dice Snell. "¿Qué le dirías sobre tu marca, tus clientes, cómo interactúas con ellos? ¿Qué datos de desempeño le das para entender qué ha funcionado bien antes y qué no?"
Esta es la fase que los equipos suelen saltarse para avanzar más rápido, y Snell explica el motivo. "Es como la parte menos divertida. Todo el trabajo pesado de documentación, pero es lo que la IA necesita para realmente entender lo que debe hacer y cómo debe pensar más como tú."
El coste de saltárselo aparece inmediatamente y se refleja en la calidad de los resultados.
Jason Ing, CMO de Typeface, una plataforma empresarial de orquestación de marketing, observa este patrón en grandes organizaciones.
"Muchos de los resultados de IA se alejan de lo que pretendían porque no hay memoria o la IA no tiene ese contexto", comenta. Cuando los equipos trabajan solo con prompts en lugar de una capa de marca estructurada, cada resultado parte de cero. La IA no tiene continuidad, ni conocimiento institucional, ni capacidad de producir algo que suene relacionado con una fuente concreta.
Esto importa más que nunca ahora que la IA se convierte en el filtro a través del cual se percibe tu marca.
Agatha Asch, CMO de DoorLoop, describe lo que está en juego: "De alguna manera, la IA habla sobre ti cuando no estás presente. Dependiendo de la claridad con la que te presentes en el entorno digital, eso será lo que luego se refleje."
Sin una capa de marca codificada, la IA llena los vacíos por ti, y la información que utiliza depende de lo que hayas dejado disponible públicamente.
Colleen Goepfert, asesora estratégica que colabora con empresas tecnológicas de rápido crecimiento que atraviesan cambios organizacionales, ha observado cómo esta dinámica se acelera con la IA. Ve un patrón claro donde las empresas invierten en herramientas y esperan una transformación. "El verdadero trabajo no es diseñar la herramienta", comenta. "Es rediseñar cómo funciona el marketing y cómo se aprueban las acciones." Según su experiencia, la adopción de herramientas resulta ser la parte sencilla. Lo complicado y duradero es lograr el cambio operativo efectivo y sostenible; ahí es donde la mayoría de las organizaciones se detienen.
Construir el cerebro de la marca implica documentar la voz de la marca, las personas del público objetivo, los datos históricos de desempeño, las guías de mensajes y el posicionamiento competitivo como una infraestructura viva de la que la IA tira cada vez que trabaja, no como un ejercicio de configuración único.
Lo que los CMOs Deben Asumir
La función del CMO en la adopción de IA no consiste en ser la persona más experta técnicamente en el edificio. Se trata de crear las condiciones que permitan a la organización avanzar por cada etapa sin saltarse el trabajo estructural que hace posible la siguiente.
Designar un responsable de operaciones de IA. Esperar que todas las personas de un equipo de marketing desarrollen habilidades avanzadas en IA de forma equitativa es poco realista y contraproducente. Snell explica cómo, "realmente solo necesitas a una persona profundamente orientada a IA que pueda crear las habilidades y flujos de trabajo que luego comparte con el resto del equipo."
Esta persona se convierte en el multiplicador, creando las plantillas, los archivos de contexto y los sistemas repetibles de los que todos los demás se benefician. Sin ese rol definido, la adopción de IA permanece en el plano personal y es frágil. Cuando esa persona se toma vacaciones, las cosas dejan de funcionar; y peor aún, si se va, el conocimiento institucional desaparece con ella.
Centralizar las operaciones de IA desde el principio, aunque sea de manera pequeña y focalizada, genera mejores resultados que repartir la responsabilidad en un equipo sin un estándar compartido.
Trate al departamento de TI como un requisito previo, no como una conversación posterior. Ing enfatiza este punto, señalando que
"La alineación con TI es ahora un requisito previo antes de que realmente comience cualquier trabajo. Las empresas que triunfan con la IA la tratan como una infraestructura compartida, no como un proyecto secundario aparte."
Una vez que los sistemas de IA comienzan a involucrar gobernanza de marca, datos de campañas, cumplimiento y PII, el marketing no puede operar en aislamiento. La conversación sobre infraestructura debe ocurrir antes que la de campañas.
Establezca una gobernanza explícita sobre lo que la IA no debe decidir. El posicionamiento, los mensajes finales, y cualquier decisión que implique peso reputacional siguen estando en manos de quienes comprenden los fundamentos de la marca.
La IA genera opciones, y sabemos que seguirán existiendo compensaciones. Los humanos deben tener la última palabra, para incorporar el filtro que garantice que la esencia de la marca permanezca.
Cuando se trata de lograr la aceptación interna, el enfoque más efectivo a menudo no es de arriba hacia abajo.
Darrell Keezer, CEO de la agencia de marketing digital Candybox, eligió fomentar la adopción desde abajo hacia arriba, diciéndole a su equipo que no estaba seguro de cómo usar la IA e invitándolos a descubrirlo y a organizar un concurso.
Su equipo terminó proponiendo once iniciativas con IA, de las cuales nueve fueron aprobadas, generando $700,000 de beneficio adicional en seis meses. La clave del liderazgo fue crear las condiciones para que su equipo se adueñara del problema y buscara soluciones que pudieran implementarse de manera transversal.
Centralizar las operaciones de IA temprano, de manera pequeña y enfocada, supera a una adopción dispersa en todo momento.
Construya el cerebro de marca antes de implementar IA en cualquier asunto orientado al cliente. Este trabajo constituye el núcleo para escalar.
Comience documentando la voz de la marca, personas, datos históricos de desempeño, lineamientos de mensajes y posicionamiento competitivo en un formato que la IA realmente pueda utilizar. Saltarse este paso implica que cada resultado empezará desde cero, sin importar cuánto contexto exista en la organización.
El techo humano
A medida que la IA eleva el estándar mínimo de lo que puede producir cada equipo de marketing, el factor diferenciador se desplaza hacia un mejor juicio.
Ing observa este cambio en tiempo real. "La IA está elevando el piso", afirma. "Antes de la IA, tu éxito como mercadólogo dependía mucho de tu propia capacidad. La IA democratiza eso y nivela el campo de juego." Cuando el punto de partida sube para todos, la diferenciación competitiva deja de basarse en el volumen de producción y pasa a depender de lo que un equipo hace con el espacio que crea la IA.
"El marketing siempre ha sido un equilibrio entre el corazón y la mente", dice.
"Se volvió muy algorítmico, como: ¿cómo pongo el mensaje correcto a la persona correcta en el momento correcto? Ahora vemos el regreso de la parte artística, porque todos tendrán acceso a la parte científica gracias a la IA."
Los equipos que avanzan rápidamente sin una capa de marca sólida bajo su uso de IA descubrirán que el piso se elevó para todos, pero su techo no ha cambiado. Leffer plantea el desafío de liderazgo de manera directa, diciendo que los CMOs que logran una buena posición son aquellos que resisten la presión de aparentar progreso y, en cambio, construyen la infraestructura que realmente produce resultados compuestos. La velocidad es una meta razonable. Siempre lo ha sido.
Pero en este momento, la mayoría de los equipos avanzan rápido por etapas que no han completado realmente, lo que explica por qué se estancan las implementaciones de IA. La diferencia entre parecer que estás en la etapa cuatro y realmente estar ahí es exactamente donde las marcas pierden su carácter distintivo a gran escala. Cuando se trata de marca, la diferenciación es la estrategia. ¿Cuál es la tuya?
¿Qué sigue?
Para las últimas ideas, únete a nosotros en el CMO Club para entrevistas con líderes de marketing y recursos que pueden ayudarte a incrementar la demanda en tu empresa.