La IA No Arruinó Tu Marketing — Tu Modelo de Decisión Ya Estaba Roto con Colleen Goepfert
Adopción de la IA: Las herramientas de IA incrementan la actividad, pero a menudo no generan mejores resultados de negocio, lo que evidencia problemas operativos.
El Factor Humano: Los líderes subestiman el elemento humano necesario para una implementación efectiva de la IA, lo que genera miedo y resistencia.
Alfabetización en Decisiones: Una comprensión compartida de prioridades y riesgos es crucial; las organizaciones suelen carecer de esta capacidad esencial.
Rediseño del Flujo de Trabajo: Repensar los flujos de trabajo fundamentales, no solo las herramientas, es esencial para una integración y alineación exitosa de la IA.
Necesidad de Gobernanza: Una gobernanza efectiva de la IA se enfoca en aclarar las estructuras de toma de decisiones a medida que las organizaciones superan la fase de experimentación.
Colleen Goepfert ha observado un patrón que se repite en organización tras organización. Un equipo directivo decide adoptar la IA. El volumen aumenta y la velocidad se incrementa. Y luego, silenciosamente, las conversiones comienzan a caer. Se señala a la tecnología como culpable. Pero cuando Goepfert interviene para descifrar lo que realmente está sucediendo, casi nunca la respuesta es la herramienta.
La IA realmente está amplificando modelos de decisión débiles. Está avanzando más rápido de lo que las organizaciones pueden realmente tomar decisiones, lo que está dejando al descubierto el desalineamiento.
Goepfert es asesora ejecutiva estratégica y líder de go-to-market con más de 15 años de experiencia guiando a empresas tecnológicas B2B a través de transformaciones complejas. También es la presentadora del podcast Build Without Chaos, donde conecta con líderes de marketing, fundadores y ejecutivos que trabajan en categorías complejas o críticas, de manera que está bien capacitada para hablar sobre los lugares donde cometer errores puede causar daños reales.
Su diagnóstico del momento actual de la IA es en parte un espejo y en parte una advertencia. Y en definitiva, las herramientas están bien. Los modelos operativos que las sostienen a menudo no lo están.
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De la Experimentación a la Capa Operativa
Para la mayoría de las organizaciones de marketing, la adopción de la IA ha seguido una trayectoria familiar en la que alguien impulsa un piloto, se anima a los equipos a "probar la IA" y las métricas de actividad aumentan mientras los resultados de negocio permanecen planos. Goepfert ha pasado el último año ayudando a sus clientes a romper ese patrón tratando la IA como una cuestión de infraestructura y no solamente como una función añadida.
El mayor cambio ha sido trasladar la IA de una capa de experimentación a una capa operativa. En lugar de pedir a los equipos que ‘prueben la IA’, rediseñamos cómo se realiza la investigación, la segmentación y el análisis de desempeño para que la IA acelere la toma de decisiones río arriba.
El resultado, dice, ha sido ciclos de trabajo más rápidos y menos decisiones de campaña reactivas. Pero este giro requirió algo que la mayoría de organizaciones subestima: la disposición a examinar cómo realmente se aprueba, revisa y decide el trabajo antes siquiera de tocar una herramienta.
"El verdadero trabajo no es diseñar la herramienta, sino rediseñar cómo funciona el marketing y cómo se aprueban las cosas", explica. "El diseño del flujo de trabajo importa más que la propia herramienta."
Donde la IA Todavía se Queda Corta
Goepfert es realista respecto a lo que la IA ofrece a los equipos. Genera opciones de forma eficiente. Detecta patrones y señales más rápido que cualquier equipo humano. Pero falla de manera consistente en un área crítica: la resolución de compromisos.
«La IA ha tenido un rendimiento consistentemente inferior cuando las organizaciones esperan que reemplace el juicio, en lugar de apoyarlo. Los equipos que evitaron cambios en el modelo operativo y trataron de superponer la IA sobre flujos de trabajo rotos vieron un impacto mínimo. La brecha no era la herramienta, era la claridad en la toma de decisiones.»
Esta diferencia entre generar opciones y elegir entre ellas está en el centro del trabajo de consultoría de Goepfert. Ella señala un ejemplo concreto en el que un equipo cliente utilizó IA para escalar la creación de anuncios y contenido, solo para ver caer las tasas de conversión, ya que la IA aceleró un desalineamiento que existía mucho antes de que llegara la herramienta.
"Una de las cosas que hablaba con estos líderes era el problema de la desalineación en la definición de lo que era un lead calificado", recuerda. "Es la IA acelerando estas conversaciones desalineadas que han sido ignoradas."
Una vez que el equipo se alineó en esa definición, el flujo de oportunidades aumentó un 20%. La IA puede ayudarte a gritar en el vacío, pero si quieres conectar con humanos reales, necesitas estar arraigado en tu proceso de pensamiento para lograr claridad.
La capa humana que los líderes están subestimando
Una de las observaciones más consistentes que Goepfert comparte con sus clientes es que adoptar herramientas es más fácil que realizar cambios operativos. A esto se suma que los líderes subestiman rutinariamente la capa humana necesaria para que la IA realmente funcione, y así se entiende el problema.
«La IA está redefiniendo la identidad dentro de los equipos de marketing. Los líderes que navegan esto con éxito lo plantean como un socio de redacción o editor, no como un reemplazo. Y eso ayuda a preservar la creatividad, el flujo de trabajo y la moral dentro del equipo.»
Enmarcar la IA como colaboradora en lugar de sustituta también determina si los equipos se sienten lo suficientemente seguros como para experimentar, fallar e iterar. Este tema sigue surgiendo en las conversaciones. En ausencia de certeza, el miedo se convierte en la fuerza dominante. Ya sea por temor a la redundancia, la irrelevancia o a perder las habilidades que hicieron que alguien fuera valioso en primer lugar.
"Ahora mismo existe el miedo entre las personas que trabajan con herramientas de IA de pensar, si esto funciona demasiado bien, ¿me reemplazará?", señala. "Y creo que tenemos que eliminar eso y empezar a comprender realmente la función que tiene la IA."
Su respuesta es la gobernanza y no en un sentido burocrático, sino como un entendimiento compartido de quién decide qué, en qué nivel y con qué aportes.
«Los líderes esperan una transformación sin gobernanza,» dice. «La IA genera opciones para ti. Pero es débil para resolver compensaciones. Y los líderes todavía deben saber qué elegir.»
La brecha de capacidades de la que nadie está hablando
Si hay un concepto que ancla la perspectiva de Goepfert, es la alfabetización en la toma de decisiones. Debe existir un lenguaje organizacional compartido sobre prioridades, riesgos y compensaciones aceptables. En su experiencia, esta brecha de capacidades importa más que cualquier carencia tecnológica. Señala que, "los equipos no tienen dificultades porque les falten habilidades de IA, sino porque les falta un lenguaje común sobre prioridades, riesgos y compensaciones aceptables."
Puedes tener varios departamentos discutiendo sobre qué significa un riesgo aceptable. Los equipos de primera línea se frustran cuando no se les escucha y, cuando las escaladas no llegan a ningún lado, el liderazgo carece de dirección y todo avanza por un camino peligroso. Goepfert ha llegado a organizaciones donde cada nivel experimentaba la misma fricción pero nadie la había nombrado.
"Entré y hablé con las personas de la primera línea y todos me dijeron lo mismo", dice ella. "Ellos escalan lo que ven y nunca sucede nada." Cuando llevó la misma dinámica al liderazgo, ellos tampoco estaban alineados entre sí sobre cómo avanzar.
Esto es demasiado común y, siendo honestos, también lo es la solución. Goepfert sugiere un ejercicio sencillo en el que cada semana, tu equipo revisa las prioridades, incluso si parece redundante.
"Esto genera una organización realmente tranquila," dice, "y hace que todos entiendan cuál es su papel y cómo contribuyen al éxito de la empresa."
Lo que los líderes deben rediseñar primero
Cuando se le preguntó qué sistema o flujo de trabajo de marketing deberían repensar activamente la mayoría de los líderes, la respuesta de Goepfert es directa. Y, (¡sorpresa!) no es el calendario de contenidos, el modelo de atribución ni el stack tecnológico. En su lugar, destaca el trabajo fundamental.
«Los líderes deben rediseñar cómo se toman las decisiones de marketing, no solo cómo se ejecuta el trabajo. La IA obliga a repensar quién decide qué, a qué nivel y con qué insumos. Sin esa claridad, la IA solo acelera la confusión existente.»
Esta es la tesis central de Build Without Chaos, y se extiende más allá del marketing al modelo operativo general de cualquier organización que se mueve rápido. El pódcast existe, explica, porque los entornos de alto crecimiento tienden especialmente a confundir urgencia con estrategia, y la IA ahora está acelerando ese error a una velocidad sin precedentes.
"La IA no puede resolver la alineación," dice de manera directa. "No puede lograr que las personas se alineen en torno a las prioridades de la empresa. Por lo tanto, siempre vamos a necesitar personas en las empresas. La alineación no desaparece."
El trabajo previo antes del piloto de IA
Ante la pregunta de qué le hubiera gustado entender antes de lanzar su primer piloto de IA, la respuesta de Goepfert es directa.
«Los proyectos piloto de IA fracasan silenciosamente cuando nadie asume la responsabilidad del resultado. Sin un responsable claro de la decisión y una definición de éxito, los pilotos generan actividad en lugar de impacto.»
Es el tipo de lección que solo se vuelve visible en retrospectiva, y que la mayoría de las organizaciones aún están aprendiendo en tiempo real. Para Goepfert, la señal de que una organización está lista para superar la fase de experimentación no es la sofisticación de sus herramientas, sino la claridad en sus estructuras de toma de decisiones.
"La siguiente fase de hacia dónde creo que irá la IA tiene menos que ver con la adopción y la experimentación, y más con la gobernanza y la priorización", señala. "Podemos comenzar a entender qué priorizamos y qué es lo mejor para nuestra empresa y para el crecimiento del pipeline".
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