La directora de marketing afirma que la mayoría de los equipos de marketing producen trabajo mediocre más rápido con la IA

Samantha Leal es la CMO de Aliwell, donde está implementando flujos de trabajo de IA, algunos con más éxito que otros.

Entrevistamos a Samantha para descubrir qué funcionó, qué no y por qué. Esto es lo que nos contó.

Pasar de cero a escala

¡Hola! Soy Samantha Leal. Durante los últimos más de 10 años, he ayudado a empresas emergentes a pasar de cero a escala, normalmente interviniendo cuando el crecimiento parece bueno en la superficie, pero falla bajo presión.

Trabajo en todo el sistema de crecimiento, desde el posicionamiento y los mensajes hasta la adquisición, la conversión y el recorrido del cliente. Colaboro estrechamente con los fundadores para aportar estructura a la forma en que se toman las decisiones y se acumula el crecimiento.

Actualmente, soy la CMO de Aliwell, donde dirijo el departamento de marketing en todo un motor de crecimiento multicanal centrado en captar y activar a ortodoncistas. Trabajamos con medios de pago, educación, eventos, contenidos y habilitación de ventas, pero nos centramos principalmente en la activación y los ingresos.

Vendemos a un público clínico, por lo que el reto no es solo captar su atención; también consiste en generar confianza, educar y cambiar comportamientos. Esto hace que el sistema sea más complejo. Es fundamental una mayor coordinación con ventas, producto y experiencia del cliente.

Cambiar el enfoque hacia la IA

Lo que ha cambiado recientemente para mí es la forma en que abordo todo esto con la IA.

He dejado de pensar en funciones de marketing y he empezado a pensar en flujos de trabajo. La mayoría de los elementos que impulsan el crecimiento —las pruebas, la iteración creativa, los informes, la cualificación de clientes potenciales, etc.— son repetibles, pero siguen siendo manuales y están fragmentados.

La IA es la palanca para rediseñar esos flujos de trabajo, acelerar los ciclos de retroalimentación y tomar mejores decisiones con mayor claridad. Ese es el cambio en el que me estoy centrando ahora.

Cómo cambia la IA lo que pueden crear los líderes de marketing con recursos limitados

Durante el último año, he utilizado la IA para abordar tareas complejas:

• Diseñé la arquitectura de una migración completa del CRM que normalmente habría requerido contratar a una consultora.
• Diseñé desde cero un programa educativo de varios niveles.
• Creé un sistema de activación de clientes basado en investigación cualitativa —entrevistas, encuestas y datos de comportamiento— que reveló por qué algunos clientes se estancan después de su primera compra.

No son tareas que haya agilizado; son sistemas estratégicos que un equipo pequeño normalmente no podría poner en marcha. La IA ha cambiado lo que puede crear un líder de marketing con recursos limitados.

Cómo se puede utilizar la IA para los informes destinados a las partes interesadas

Utilizo la IA para generar un informe semanal, un entregable que impulsa las decisiones de la empresa durante la semana.

Los datos de entrada incluyen las transcripciones de las reuniones de la semana anterior (extraídas de Granola), los archivos CSV de rendimiento de Meta Ads, los datos de producción del ERP, los análisis de redes sociales y las actualizaciones del embudo del CRM. Estas cinco fuentes no se comunican entre sí.

Este es el flujo de trabajo:

1. Introduzco las transcripciones sin procesar en Claude y extraigo las decisiones, los obstáculos y las acciones pendientes de cada departamento.
2. Subo los datos de rendimiento de los anuncios y solicito un análisis intersemanal e intermensual, señalando las anomalías.
3. Analizo las cifras de producción —los casos fabricados por región, comparados con los objetivos mensuales, destacando las variaciones—.
4. Sintetizo todo esto en un único informe estructurado con una sección por función, métricas clave con contexto y, lo más importante, una sección de «decisiones necesarias» al principio.

El resultado es un documento con formato que el equipo directivo puede revisar en cinco minutos y utilizar de inmediato para actuar. No contiene datos sin procesar ni un simple «esto es lo que ha ocurrido». Cada cifra tiene un punto de referencia, un contexto relevante y una recomendación.

Dónde deben mantener los humanos el control

Por eso, confío en la IA para impulsar todo aquello que se beneficia de la velocidad, el reconocimiento de patrones y la síntesis de grandes volúmenes de información.

Esto incluye analizar datos de clientes procedentes de distintas fuentes, agrupar los comentarios de llamadas de ventas y entrevistas, generar e iterar sobre enfoques creativos e identificar patrones en el rendimiento de las campañas más rápido de lo que podría hacerlo una persona.

También se ha convertido en una parte fundamental de cómo estructuro los flujos de trabajo, desde la cualificación de clientes potenciales hasta los seguimientos y la elaboración de informes. La IA ayuda a reducir el trabajo manual y permite detectar antes las ideas clave, para que no trabajemos con información desactualizada.

En lo que no confío en la IA es en definir la estrategia, el posicionamiento y aquello que realmente importa.

Decisiones como qué decimos, para quién somos, qué concesiones hacemos y dónde centramos nuestros esfuerzos siguen siendo humanas. Requieren contexto, criterio y capacidad de juicio, especialmente en mercados complejos donde la respuesta correcta no es evidente.

La IA puede ofrecerte opciones, pero no puede decirte qué merece la pena hacer.

Samantha comparte

La IA puede ofrecerte opciones, pero no puede decirte qué merece la pena hacer.

Por qué la IA desplaza el cuello de botella de la ejecución al criterio

La mayor ventaja ha sido la velocidad y el alcance. Hemos reducido aproximadamente entre un 60 y un 70 % el tiempo dedicado al análisis y la síntesis. Tareas como agrupar los comentarios de los clientes, extraer ideas clave de las llamadas y generar enfoques creativos que se puedan probar —todo lo cual antes llevaba semanas— ahora se realizan en días.

Esto se ha traducido en un mayor volumen de pruebas y ciclos de retroalimentación más rápidos. Podemos iterar sobre los mensajes y las campañas mucho más deprisa, lo que ha mejorado la toma de decisiones y reducido el gasto desperdiciado en ideas que no funcionan.

En el ámbito operativo, también hemos podido crear sistemas, como flujos de trabajo de CRM, recorridos de incorporación y capas de informes, que normalmente requerirían un equipo más grande o apoyo externo.

Pero existen desventajas reales. Por ejemplo, la IA puede crear una falsa sensación de confianza. Es muy buena generando resultados que parecen correctos, pero que no se basan en la realidad. Si no la fundamentas en datos reales de los clientes, acabas teniendo mensajes genéricos y tomando malas decisiones, solo que más rápido.

También requiere más criterio, no menos. El cuello de botella pasa de la ejecución a decidir qué merece la pena hacer. Los equipos que no tienen esa claridad pueden acabar generando mucho ruido.

Por qué la creatividad generada por IA supone un riesgo en mercados especializados

Me ha decepcionado el impacto de la IA en la creatividad. Esperaba que la IA transformara la forma en que producimos contenido visual —por ejemplo, anuncios, publicaciones en redes sociales y materiales de marca—. No ha sido así. Ni de lejos.

Toda imagen generada por IA sigue pareciendo una imagen generada por IA. Para una marca que vende a especialistas —en nuestro caso, ortodoncistas con una alta formación y profundamente escépticos—, cualquier cosa que parezca genérica o sintética destruye la confianza al instante.

Probamos recursos visuales generados por IA para anuncios y contenido de redes sociales. El rendimiento cayó de inmediato. Nuestra audiencia percibió la diferencia de calidad entre esos recursos visuales y lo que produce un diseñador humano utilizando fotografías clínicas reales.

Por qué la sofisticación del flujo de trabajo de contenidos debe corresponderse con las capacidades

Al principio, utilicé la IA para diseñar un sistema de operaciones de contenidos: calendarios editoriales, flujos de aprobación y documentos de contenidos con marcos detallados.

El sistema era sólido desde el punto de vista estratégico y estaba estructurado de forma excelente, pero tenía un problema.

Entregué un sistema sofisticado a una persona del equipo que no rendía a ese nivel. En lugar de elevar su producción, el sistema creó una brecha. No podía ejecutarlo.

Perdí semanas gestionando la brecha entre las exigencias del sistema y las capacidades de esa persona.

Ahora pregunto: «¿Quién se encargará de esto el lunes?» antes de construir cualquier cosa.

Cómo garantizar que los mensajes de IA no sean un obstáculo

La IA no arregla los sistemas deficientes; los amplifica. Más resultados, los mismos problemas. La IA funciona mejor con datos de entrada sólidos, un conocimiento claro del cliente, datos reales y un pensamiento preciso.

Así que la pregunta no es «¿cómo usamos la IA?», sino «¿en qué sistema la estamos integrando?»

Un buen ejemplo son los mensajes. En mi primer proyecto piloto, avanzamos rápido, pero no lo basamos suficientemente en datos reales de clientes. El resultado parecía sólido, pero era genérico. No convertía.

Por eso, hay que corregir los datos de entrada antes de usar la IA. Eso significa consolidar los datos del CRM, las ventas y las interacciones con los clientes —incluidas las llamadas de ventas, las objeciones y las entrevistas— para identificar exactamente los problemas, el lenguaje y los momentos que impulsan las decisiones.

Después, defino ángulos claros y nuestro mensaje principal. Una vez que eso está consolidado, incorporo la IA. Me ayuda a ampliar, probar e iterar rápidamente sobre esos ángulos.

A partir de ahí, debería ser un ciclo continuo. Recopilas constantemente información de las ventas, los comentarios de los clientes y el rendimiento, y haces iteraciones en tiempo real.

Por qué los flujos de trabajo deben desglosarse y aumentarse

Cuando se hace bien, el criterio ya no es algo que se tiene o para lo que se contrata.

Puede desarrollarse mediante procesos. Con los datos de entrada, las limitaciones y las iteraciones adecuadas, puedes mejorar sistemáticamente la calidad del pensamiento y de los resultados.

Los mensajes, la creatividad, la investigación e incluso la estrategia. Todos son flujos de trabajo que pueden desglosarse. Después, cada paso puede mejorarse.

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Corrige los datos de entrada antes de usar la IA… Una vez que eso está consolidado, incorporo la IA. Me ayuda a ampliar, probar e iterar rápidamente sobre esos ángulos. Cuando se hace bien, el criterio ya no es algo que se tiene o para lo que se contrata.

Por qué Claude es imprescindible para los profesionales del marketing

Claude es, sin duda, mi herramienta de referencia. Es una capa que conecta todo y actúa como un excelente compañero de reflexión y debate.

Lo que más me entusiasma son Claude Code y Claude Cowork, porque van más allá del chat y se adentran en entornos de trabajo como la programación, la gestión de archivos y la automatización de tareas.

Aún no he probado Claude Code con Cursor, ¡pero eso es lo siguiente!

Cómo la IA está cambiando los equipos

En cuanto a la estructura de los equipos, dependemos menos de especialistas en áreas muy concretas y más de personas capaces de pensar de forma transversal en todo el sistema. Personas que entienden al cliente, saben plantear bien los problemas y saben utilizar la IA para ejecutar.

El trabajo de ejecución —producción, análisis e iteración— ya no es el cuello de botella, así que el valor cambia de lugar. Ahora busco criterio, buen gusto y capacidad para diseñar flujos de trabajo. Personas que puedan pasar rápidamente de la información a la acción, no solo estar al frente de una función.

También ha cambiado nuestra forma de colaborar. Las fronteras entre los roles son menos rígidas. El marketing, las ventas y la experiencia del cliente están más conectados porque comparten flujos de trabajo.

Por qué los CMO deben centrarse en la claridad

La mayoría de los equipos de marketing que utilizan IA producen más trabajo mediocre con mayor rapidez.

Así que este es mi consejo: céntrate en los datos de entrada y en la claridad estratégica.

Cuando la IA se utiliza en marketing sin datos de entrada sólidos ni claridad estratégica, no es más que una máquina de contaminación de contenidos.

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