El futuro del marketing en tiempos de la IA.

Cada vez que alguien me pregunta cómo veo el futuro del marketing en tiempos de la IA, recuerdo una frase de Picasso:

“No existe el arte, solo artistas: personas con el don de combinar formas y colores.”

Pienso que con el marketing ocurre lo mismo. La disciplina sobrevivirá a los intentos del mercado por devaluarla, aunque muchas de sus funciones, probablemente, no.

Llevamos años intentando “matar” el marketing. Y, como disclaimer, no creo que ChatGPT o la IA vayan a acabar con Google, ni que los agentes de IA (como Manus o Gemini) sustituyan a las agencias o consultoras. Basta mirar los resultados financieros de Google tras integrar IA en las búsquedas para entender que no es tan simple.

Mi reflexión se centra en cómo cambia la labor del marketing según el tipo de empresa y el contexto actual. En resumen: los directores de marketing tendremos que entender más de tecnología, de psicología y, sobre todo, de comunicación interpersonal.

Durante los últimos 20 años, el marketing online ha evolucionado en torno a tres grandes vectores: plataformas, automatización y personalización, y cada avance en uno de ellos ha venido acompañado de predicciones sobre el fin de los otros.

Como disclaimer: para quienes quieran consultar solo el “top ten”, sin contexto, puedes saltar haciendo clic aquí.

Evolución de las plataformas

Para quienes trabajamos en medios o pasamos de los 40, el gran punto de inflexión fue la aparición de los blogs. Supusieron la democratización del acceso a la comunicación: cualquiera podía opinar, crear una audiencia y llegar a un público global que antes pertenecía solo a los medios o a las grandes marcas.

Ken Doctor, en Newsonomics, reflexiona sobre cómo este cambio alteró el equilibrio del sistema mediático. Los medios perdieron el monopolio de crear, gestionar y canalizar la conversación pública.

De pronto, cualquiera podía hablar de nuestros productos, de la competencia (para bien o para mal) y la monitorización, Los tiempos de respuesta y la coordinación se convirtieron en los principales activos de los equipos de marketing.

La multiplicación de plataformas trajo consigo los primeros modelos sociales de búsqueda y un marco “pre-influencer”, donde la autoridad se redistribuye hacia las voces individuales.

Cada nuevo canal ha llegado con su propio obituario para el anterior: Google no murió a manos de Del.icio.us, ni Digg o Menéame acabaron con el SEO, ni Facebook, Twitter, Instagram, Snapchat, Pinterest o Flickr lograron borrar a los demás. Todos han encontrado su lugar y su valor.

El cambio más profundo para el marketing no ha sido presupuestario, sino conceptual: aprender a gestionar la complejidad y coexistencia de canales, su medición y su atribución.

La nueva segmentación

La segmentación, hoy incuestionable, ha cambiado radicalmente. En 2005, bastaba con comprar clics a 5 céntimos en Google para saturar de anuncios a cualquiera que buscara “Madrid”, en plena era pre-GDPR del Third Party Data.

Hoy, segmentar implica conocer realmente al cliente (First Party Data) y comunicarse con él en el momento adecuado. También exige capacidad de optimización dinámica para el “cliente arquetipo” o persona.

El marketing ya no puede apuntar de forma rentable a “padres de 45 años con su primer hijo”: ahora exige colaboración entre equipos de Data, MarTech, UX y Adquisición para diseñar eventos, audiencias y mensajes que los algoritmos puedan amplificar con eficacia.

Segmentación basada en valor: un ejemplo real

Una app que ayudaba a hacer la declaración de la renta quería llegar a usuarios con posibles deducciones.

Como el mercado no permitía segmentar por variables personales (“acabo de tener hijos”, “me he comprado una casa”), desde su CDP se identificaron comportamientos comunes de los usuarios con mejores resultados.

Se creó un evento personalizado y se optimizó la campaña con base en ese objetivo: mostrar creatividades a quienes tuvieran más probabilidad de completar esa acción.
El reto es tecnológico, sí, pero también profundamente humano: aprender a confiar en que un algoritmo puede hacerlo mejor que nosotros y aceptar que eso no nos hace prescindibles, sino más necesarios en otros niveles.

Automatización: el vector silencioso

La automatización es quizá el cambio que menos resistencia ha encontrado. Pese a que se presenta como destructora de empleo, su adopción es total.

La expansión de las disciplinas digitales (social, SEO, campañas de app) ha obligado a depender de procesos automáticos para poder gestionar un entorno cada vez más fragmentado con los mismos recursos humanos.

Aquí, el tipo y tamaño de empresa marcan la diferencia: no todos los procesos deben automatizarse, pero sí entenderse. Porque automatizar no es desentenderse, sino liberar espacio para pensar mejor.

Automatización en consultoría / pymes

En la conferencia coniadigital, Iñaki Huerta explica los peligros de automatizar determinados procesos de la empresa. La generación de valor y el conocimiento de negocio no se puede delegar y siempre se ha de trabajar en teniendo en cuenta que estructurar el trasvase de conocimiento es fundamental.

Las recomendaciones generales son:

• Identificar qué procesos repetitivos te impiden escalar, consumen tiempo y no aportan tanto valor en la ejecución y automatización.
• Acelerar extracción y procesado de datos, auditorías previas, clusterización, análisis de errores y sistemas de alertas que permiten mantener el core del negocio con una aproximación personal y reducir la dependencia de horas.
• N8N, Make o integraciones con MCP son fundamentales para profesionales de marketing.

En medianas empresas la necesidad es diferente

El proceso de generación de valor depende de más departamentos y de la sincronía entre ellos. La función del marketing requiere de la coordinación con diferentes áreas y herramientas como Braze, Klaviyo, Hubspot Marketing Hub, que facilitan la gestión, y es importante ver más allá del precio de cada herramienta, el coste oportunidad y limitación a futuro.

La visión del cliente siempre es parcial en estas plataformas. Cada una con sus ventajas y limitaciones, con posibilidades de fuentes de datos adicionales y su propia caja negra para modelos, scoring o propensión. No obstante, lo que se pierde de información, se gana en control y en tiempo de reacción.

En corporaciones, el reto es la escala

Múltiples departamentos, agencias, tecnologías y dependencias hacen que el uso de la IA no pueda radicar en instancias individuales, sino en procesos automáticos. El output de un análisis ha de ser el input de otro proceso o departamento.

La gestión de la complejidad es es el principal reto y se abren determinados caminos a explorar:

• Mantienes la visión 360 del cliente en una plataforma de caja o un entorno propietario.
• Si tienes un entorno propietario, construyes un CDP para poder ejecutar las acciones y te apoyas en un Reverse ETL (Hightouch, Census) para aprovechar el desarrollo previo.
• Cuando construyes un CDP, lo haces con la posibilidad de ejecutar modelos o carga de listas de propensión.
• Si se automatiza la creación de creatividades o no, cómo normalizar y estructurar el naming de campaña para poder entender los ejes racionales y emocionales de la propuesta de valor.

En definitiva, es importante entender cómo gestionas, establecer un flujo para retroalimentar el funnel y dar posibilidad a los diferentes expertos de aportar valor de forma específica a cada micromomento.

Aquí, la herramienta principal es un Miró (o un Mural) y el skill intrapersonal es la comunicación y el valor personal del director o directora de marketing, que ya no radica en el control de los procesos, sino en el diseño de escenarios.

Mi top de recomendaciones para marketers de 2026

1. Cada vez vamos a poder hacer más procesos de forma semiautomática y la creación de una visión compartida, guidelines, tono de voz y calidad del dato van a tomar más peso. Invierte ahora en crear bien tu visión.
2. El segment of one o persona definition puede tener nombre y apellidos, pero si no eres capaz de sintetizar en un evento en tu analítica, te costará más dinero conseguir nuevos clientes. Puedes automatizar campañas, emails o creatividades, pero si no eres capaz de comunicar a las plataformas de compra la tipología de clientes, te estás limitando.
3. Toda plataforma de Marketing va a introducir IA Generativa para las interacciones con los responsables de marketing, el reto radica en cómo hacer que varias a la vez entiendan tus objetivos.
4. El vector del cambio va a acelerarse, la forma de gestionar va a requerir comunicación, delegación y gestión por objetivos.
5. Estamos entrando en el mundo de la exponencialidad con el impacto directo, digitalizando procesos. Democratizar el acceso y demonetizar la función.
6. Automatizar consultas con MCP o IA generativa es interesante y únicamente válido cuando tienes un consumo personal de la información. Si quieres escalar, tienes que asegurarte de que tus insights están estructurados y normalizados en un informe reconocido.
7. Lo perfecto es enemigo de lo bueno. Toda herramienta que te pueda aportar una ventaja competitiva merece la pena estudiarse. Hay que gestionar bien el tiempo de implementación y las barreras de salida.