El Patrón Detrás de Cada Decepción con la IA
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Impulso: La IA ofrece victorias rápidas pero puede empeorar los problemas de flujo de trabajo existentes sin una base sólida.
Flujo de trabajo: El marketing efectivo requiere priorizar los flujos de trabajo sobre las herramientas para lograr resultados sostenibles.
Costo del fracaso: La mala implementación y las ineficiencias pueden generar costos ocultos significativos más allá del precio de la herramienta.
Transferencias: Transferencias ineficientes entre equipos pueden ralentizar las campañas, disminuyendo los beneficios de las mejoras con IA.
Rediseñar primero: Antes de adoptar herramientas de IA, identifique y resuelva las fallas en el flujo de trabajo para asegurar un mayor retorno de inversión.
Lo primero que un nuevo líder de marketing necesita demostrar es capacidad. Para ganar impulso, la IA es una palanca obvia, así que integrarla en los flujos de trabajo es una decisión fácil. Se implementa rápidamente, es visible para el equipo ejecutivo y es sencillo presentarla como un valor agregado.
Excepto que existe una brecha de ROI difícil de detectar. Incluso con las herramientas disponibles, los resultados suelen quedarse cortos frente a la expectativa.
El reto para muchos equipos de marketing es que los flujos de trabajo están fragmentados desde el inicio. Las plataformas fragmentadas, diseñadas para aportar una visión cohesiva, no logran hacerlo y la IA solo acelera esas inexactitudes. La disfunción no es culpa de una sola persona; todo lo que ha hecho la IA es poner el debate organizacional bajo la lupa.
Como líder de marketing, puedes encontrarte dedicando más tiempo a gestionar casos individuales de uso de la IA que a poder argumentar su ROI. Y no serías el único.
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El patrón de elegir primero la herramienta y después identificar los puntos específicos de fricción, se repite en organizaciones, plataformas e industrias de todos los tamaños. El costo casi nunca se atribuye correctamente.
El costo de culpar a lo incorrecto
Cada equipo de marketing que conoces tiene ahora mismo un agente en algún punto del flujo de trabajo. Es fácil culpar al flujo de trabajo si lo único que todos hacen es dar instrucciones una y otra vez a un chatbot. La gente culpa a la plataforma o al proveedor, y luego comienza a evaluar alternativas.
Akande Davis ha visto que esa secuencia ocurre demasiadas veces en compañías con ingresos entre $100 millones y $500 millones, suficiente para saber dónde falla el proceso. A una plataforma se la culpa por fracasos que en realidad comenzaron en otro lado; el equipo migra y los mismos problemas aparecen en la nueva herramienta unos meses después.
"Nueve de cada diez veces," afirma, "el problema fue una mala implementación o el equipo no recibió la capacitación adecuada en el momento de la compra."
Davis es VP de Operaciones en GNW Consulting, una agencia que trabaja con equipos B2B de medianas y grandes empresas en implementaciones de Adobe, HubSpot y Salesforce.
Su firma elaboró un informe cuantificando el costo de ese ciclo, y el precio de la herramienta resultó ser el número más pequeño en el reporte.
"El gasto no es solo lo que pagas por el producto. Es el tiempo perdido, los ingresos que no se generan, las ineficiencias del proceso, que en conjunto conducen a un costo de fracaso tan grande que puede acabar con los CMOs."
Por qué el flujo de trabajo es la parte difícil
Esa discrepancia también aparece en datos recientes de encuestas.
El informe State of Marketing de Salesforce encuestó a 4,450 líderes de marketing hasta noviembre de 2025 y descubrió que solo el 13% de los equipos de marketing está utilizando actualmente IA agéntica.
Aunque la mayoría de quienes la usan, o planean hacerlo, espera obtener mejoras reales en el ROI. La brecha se reduce a la preparación del flujo de trabajo.
Los equipos de alto rendimiento tienen 2.4 veces más probabilidades que el resto de haber unificado sus fuentes de datos. Además, la media de las organizaciones de marketing necesita conectar unas siete fuentes de datos distintas antes de que un agente pueda utilizarlas de manera fiable. Un agente que ejecuta un proceso defectuoso no se detiene a comprobarlo; solo agrava el problema.
Liza Adams, CMO fractional que asesora empresas en transformaciones con IA, tiene una teoría sobre por qué casi nunca se revisa el flujo de trabajo, aunque todo el mundo esté de acuerdo en que debería hacerse.
"La IA no es la parte difícil", asegura. "Lo difícil son las personas."
Describe un abismo entre dos estados: uno donde una caja de chat puede responder cualquier cosa y otro donde un agente ya está integrado de extremo a extremo en el proceso de trabajo.
Entrenar a un equipo para que aprenda a solicitar instrucciones a un modelo es relativamente fácil. Pedirles que reconstruyan un proceso que han seguido de la misma manera durante años y confiar en que el agente aún los necesita es un desafío completamente distinto.
Esta es la capa que la mayoría de los líderes subestima. La formación sobre IA suele centrarse en funciones: lo que una herramienta puede resumir, lo que puede redactar.
Los trabajadores aprenden a usar la IA sin ver nunca cómo será realmente su función cuando la IA está integrada en el flujo de trabajo en vez de simplemente añadida al final. Adams llama a esa brecha el verdadero bloqueo, y no la resistencia al cambio que suele señalarse.
Adams resume lo que ha cambiado entre el año pasado y este en una sola palabra: reimaginar. Describe 2025 como el año de velocidad extrema, donde el mandato era simplemente hacer algo con IA.
El trabajo más difícil comienza ahora, cuando la pregunta pasa de si un equipo usa IA a si ese equipo puede imaginar su propio trabajo de forma diferente una vez que un agente se encarga de parte de él.
"La IA ahora está integrada en cómo trabajamos," dice ella. "No podemos trabajar sin ella." Ese es un tipo de cambio más lento que simplemente cambiar de herramientas, y es el que la mayoría de los despliegues omiten.
Cómo se ve cruzar esa brecha
Yael Abbukkis ya había cruzado esa brecha para cuando habló al respecto. Como CMO en Lusha, reconstruyó su equipo durante nueve meses alrededor de este mismo enfoque, reorganizándolo de pistas basadas en funciones a módulos basados en flujos de trabajo.
Su instrucción al equipo era simple y decía: "No quiero que trabajen en un briefing. Quiero que construyan una máquina que haga marketing a 10 veces la velocidad."
El resultado: crecimiento del 16% del ICP año tras año mientras se redujo el gasto en medios pagados en un 50%.
El resultado automatizó la monitorización de sitios de competidores en busca de cambios no anunciados en la interfaz de usuario y en los precios. Además, lanzaron un sistema de campañas de extremo a extremo que convierte una sola entrada en textos listos para usar, piezas creativas y anuncios adaptados a plataformas. El crecimiento del ICP alcanzó un 16% interanual mientras que el gasto en medios pagados se redujo a la mitad.
Abbukkis sabe qué bloquea a otros equipos para llegar allí.
"La mayoría de los líderes cometen el error de superponer la IA sobre una base defectuosa", dice ella. "La IA refleja la calidad del sistema en el que se integra. Cuando los datos están fragmentados y el público objetivo es demasiado amplio, la IA solo te ayuda a avanzar más rápido en la dirección equivocada."
Por dónde comenzar
Necesitas mapear dónde está fallando el trabajo, no dónde crees que está fallando.
Define quién es responsable de cada paso antes de automatizar cualquier cosa. Evalúa quién solicita el trabajo, quién lo revisa, quién lo aprueba y qué tareas seguirán siendo lideradas por humanos.
Una vez que la propiedad y los roles están claros, la selección de herramientas se convierte en un ejercicio de emparejamiento en lugar de una apuesta. El consejo de Abbukkis para desbloquear el proceso es práctico.
"Elige un flujo de trabajo que realmente importe y reconstrúyelo de principio a fin. Asignación de leads, definición de ICP, enriquecimiento de datos, escoge uno. Cuando un sistema funciona fluidamente, la conversación para ir más lejos se financia sola."
Abbukkis todavía llama "máquina" al sistema de su equipo. Lo construyó ella misma, mapeando cada entrega, antes de dejar que la IA interviniera. La mayoría de los equipos que ya usan un agente podrían construir la misma máquina, si mapearan el flujo de trabajo antes de poner la IA a trabajar en él.
Esos resultados no vinieron solo de una mejor herramienta. Potenciaron la herramienta para diseñar un sistema de flujo de trabajo personalizado que redujo fricciones.
Si te preguntas si es posible replicar ese tipo de resultado, Abbukkis es clara sobre lo que más lo bloquea.
"La mayoría de los líderes cometen el error de superponer la IA sobre una base defectuosa. La IA refleja la calidad del sistema en el que se integra. Cuando los datos están fragmentados y el público objetivo es demasiado amplio, la IA solo te ayuda a avanzar más rápido en la dirección equivocada."
Tus competidores pueden tal vez licenciar las mismas herramientas, pero no pueden replicar los flujos de trabajo que solo tú puedes crear.
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