Las agencias de marketing son los mayores adoptantes de IA; Y no es sorprendente.
El estado de datos de la IAB 2025 encontró el doble de agencias y editores que han escalado completamente la IA en comparación con las marcas. Y el informe 2024 de Forrester encontró que el 91% de las agencias de publicidad estadounidense están usando o explorando IA generativa.
Esto no es sorprendente porque la IA es genial en:
✅ Automatizar tareas tediosas que conlleva la ejecución de una agencia
✅ Subir la estrategia y los entregables del cliente
✅ Ahorrar tiempo y recursos
Sin embargo, a pesar del impulso, la mayoría de las agencias aún no han integrado completamente la IA en sus operaciones. De hecho, el mismo informe de IAB encontró que solo el 34% de las agencias han adoptado la IA a escala. El resto todavía lo está resolviendo.
Según nuestras conversaciones con los líderes de la agencia, tres problemas clave son retener a los equipos:
- Demasiadas herramientas, no hay suficiente estrategia. Con más de 30,000 herramientas de IA en el mercado, la mayoría de las agencias solo usan una fracción, e incluso entonces, no con una hoja de ruta estratégica clara.
- Caos de datos. Fuentes fragmentadas, preocupaciones de seguridad y entradas inconsistentes hacen que sea difícil confiar en las salidas.
- Miedo a romper la confianza del cliente. Muchas agencias aún no están seguras de cómo ser transparentes sobre el uso de la IA sin incomodar a los clientes.
Para ayudarlo a superar estos desafíos e implementar la IA con éxito, hablamos con los líderes de la agencia que han pasado por el proceso y compilaron sus mejores prácticas de AI en este artículo.
1. Sea transparente con sus clientes
Esta es la regla número 1. Si está utilizando AI en cualquier parte de su flujo de trabajo, sus clientes deben saberlo.
“Muchas agencias no dicen, anuncian o son transparentes sobre su uso de IA en el trabajo orientado al cliente. Esto causa una gran cantidad de problemas”, dice Ryan Anderson, presidente de Markiserv, una agencia creativa. “Hemos tenido clientes que cambian con nosotros porque sus agencias anteriores usaron IA sin revelarla”.
Estos clientes a menudo se sienten engañados cuando descubren que el trabajo que asumieron que era hecho humano había sido generado o apoyado por IA. Este tipo de violación de confianza es extremadamente costoso de reparar.
“Los clientes podrían usar fácilmente la IA de forma gratuita”, dice Ryan, “pero contratan agencias para la estrategia, la creatividad y la calidad adicionales que proporciona la supervisión humana”.
Más allá de la confianza, el cumplimiento es otra preocupación importante. “Muchas organizaciones tienen reglas estrictas en contra del uso de trabajo producido por AI-AI en sus campañas de marketing o activos creativos”, señala Ryan.
Dada la turbia historia de derechos de autor de AI, no revelar el uso de la IA puede conducir a complicaciones legales.
La solución es ser sincero. Explique dónde se usa la IA, como en la investigación o la ideación, y enfatiza que la experiencia humana aún impulsa los entregables finales. La transparencia fortalece la confianza y mantiene a los clientes con usted.
2. Verifique la política de IA de sus clientes
Hablando de cumplimiento, conocer la política de IA de su cliente por adelantado no es negociable.
Como explica Robin Emiliani, fundador y CEO de Catalyst Marketing, “Mi mayor consejo para las agencias es descubrir primero sus herramientas, regulaciones y protocolos de IA”.
Diferentes clientes tendrán diferentes mentalidades y políticas hacia la IA y no aclarar esto de antemano puede conducir a situaciones incómodas, rotación e incluso batallas legales.
“Fuera de la biblioteca de 25 o 30 clientes, probablemente tengamos una cuarta parte de ellos que dicen: ‘Usted no puedo Usa AI con nosotros ‘. Y luego otro segmento que dice: “Está bien, puedes usar IA pero solo estas herramientas específicas, y tienes que VPN en nuestro espacio de trabajo para poder usarla”, comparte.
Por ejemplo, uno de los clientes de Robin aprueba el uso de Jasper, mientras que otro aprobará a Gemini. Y es crucial averiguar qué herramientas le darían luz verde antes de comenzar a usarlas.
La mejor manera de hacer esto es hornear la pregunta AI a su proceso de incorporación. Por ejemplo, puede agregar estas preguntas al documento de incorporación de su cliente:
- ¿Permites AI en nuestro flujo de trabajo?
- En caso afirmativo, ¿qué herramientas están aprobadas?
- ¿Hay alguna restricción de seguridad que debamos seguir?
Luego, pase por esto en una llamada de incorporación para asegurarse de que tanto usted como su cliente estén alineados en la IA. Robin aconseja: “Realmente obtenga una comprensión clara de los clientes, lo que puede hacer y lo que no puede hacer antes de entrar”.
3. Evalúe sus procesos antes de automatizar
La IA puede automatizar casi cualquier proceso, pero es importante asegurarse de que el proceso sea realmente necesario y vale la pena automatizar primero.
“Un mal proceso, cuando está automatizado, se convierte en un mal proceso más rápido”, dice Peter Lewis, fundador y CEO de Strategic Pete, una agencia de consultoría de marketing.
“He visto a las agencias saltar a la IA para la generación de leads sin un buen sistema para hacer un seguimiento de los clientes potenciales. Los clientes potenciales comenzaron a fluir, pero las ventas no porque el equipo no tenía un buen flujo de trabajo para manejar la carga”.
Antes de automatizar cualquier cosa, auditar sus procesos. Pregúntese:
- ¿Es este proceso valioso y realmente necesario?
- ¿Qué ineficiencias podemos eliminar?
- ¿Hay una manera más inteligente de lograr el mismo objetivo?
Una vez que haya identificado que un proceso específico es necesario y valioso, puede emprenderse para automatizarlo con AI.
Los líderes de la agencia de marketing son bombardeados con lanzamientos de productos de IA, nuevas características y reclamos competitivos de gigantes tecnológicos.
El resultado es lo que Jeff Su, gerente de marketing de productos de Google, llama un “AI Herramientas de parálisis “—El sentimiento abrumador de no saber qué herramientas realmente vale la pena usar.
Advierte que la mayoría de las discusiones de herramientas de IA se centran en el bombo en lugar de la productividad del mundo real. “Las nuevas características y los impresionantes puntajes de referencia no significan nada si no se traducen como un impacto en el mundo real”, explica.
En lugar de perseguir cada nueva herramienta de IA, Jeff recomienda construir un kit de herramientas mínimo viable: Un conjunto pequeño y enfocado de herramientas que abordan las necesidades comerciales esenciales.
Aquí le mostramos cómo aplicarlo:
- Identifique sus desafíos recurrentes. ¿Qué tareas repetitivas en su agencia tardan demasiado? Ejemplo: Investigación de tendencias de publicidad digital.
- Encuentre una herramienta que resuelva el problema. Jeff probó múltiples herramientas de investigación de IA y descubrió que la perplejidad superó a otros en velocidad y precisión.
- Masterelo antes de agregar cualquier cosa nueva. Se comprometió a usar la perplejidad exclusivamente hasta que se convirtió en una segunda naturaleza.
Este método asegura que no pierda el tiempo cambiando entre herramientas que se superponen en exceso pero que subdircitan.
5. Incorporar las indicaciones de AI en flujos de trabajo
Incluso si ha identificado herramientas específicas que serían excelentes para su agencia, usted o su equipo aún no las usan de manera consistente debido a algo llamado “muerte por indicaciones”.
Esto significa que sabe que una herramienta de IA específica puede ayudar (por ejemplo, Claude) pero no la está utilizando de manera consistente porque se siente demasiado esfuerzo para crear el aviso correcto cada vez. Jeff comparte un ejemplo:
“Tengo este increíble mensaje que transforma mi escritura en una copia clara y concisa. Pero no hay absolutamente ninguna manera de usar esto 20 veces al día si tuviera que escribirla cada vez”.
¿Su solución es? Reducir la fricción. Aquí está como:
- Use un expansor de texto. En lugar de volver a realizar largas indicaciones, instale un Herramienta de expansión de texto como Raycast (Mac) o Beeftext (Windows). Jeff demuestra cómo un atajo simple (por ejemplo, :: CHPTConcise) carga instantáneamente su aviso favorito en ChatGPT.
- Incrustar directamente a los flujos de trabajo. En lugar de mantener las indicaciones en las notas dispersas, Jeff aconseja crear una base de datos de indicaciones en su herramienta de gestión de proyectos favorita, como la noción.
Luego, aconseja agregar un enlace al indicador relevante directamente donde lo necesita.
Por ejemplo, si tiene una tarea en su calendario de Google para “Escribe un correo electrónico de promoción de seminarios web”puede agregar el enlace al mensaje que lo ayudará a escribir o editar el correo electrónico directamente a la tarea.
Esto reduce la sobrecarga mental de recordar dónde encontrar sus indicaciones y lo ayuda a llegar a los resultados más rápido.
6. Centralizar y limpiar sus datos
No puede construir flujos de trabajo inteligentes de IA en datos desordenados. Si su equipo está enchufando la IA en hojas de cálculo aisladas, convenciones de nombres inconsistentes o informes obsoletos, solo está automatizando la confusión.
“La preparación de datos y la limpieza son realmente importantes”, dice Artūras. “Si consolide datos de canales cruzados y le pide a la IA que genere resúmenes, su mente será volada por lo bien que la IA puede detectar todo”.
Aquí es donde entra una plataforma de inteligencia de marketing como WhatAgraph. Con él, puede:
- Centralizar Sus datos de más de 55 plataformas de marketing en un solo espacio
- Organizar los datos para garantizar la calidad de los datos. Arregle las inconsistencias de nombres, eliminar los duplicados y estandarizar los formatos.
- Mezclar datos Desde diferentes fuentes juntos para obtener una visión más holística del rendimiento de marketing
Una vez que sus datos están limpios y centralizados, cualquier información que AI le brinde sobre esos datos es más relevante, precisa y realmente procesable.
Por ejemplo, en WhatAgraph, puede hacerle preguntas a nuestro chatbot de IA sobre su rendimiento de marketing como:
- ¿Qué campañas publicitarias trajeron las conversiones más altas?
- ¿Cuánto dinero gastamos en la campaña X el último trimestre?
- ¿Qué anuncios se convirtió más?
La IA le dará respuestas sucintas basadas en la fuente de datos específica y el marco de tiempo que desea analizar. Y puede confiar completamente en las respuestas porque nuevamente se basa en datos centralizados y limpios.
Según estas ideas precisas, puede tomar las acciones correctas como:
- Ajustar las ofertas en sus anuncios
- Activando las campañas/desactivadas
- Optimizar a los creativos para aumentar las conversiones
7. Construya un hábito de aprender ai regularmente
La IA no es una implementación única, es una capacidad continua. Las herramientas evolucionan rápidamente, los nuevos casos de uso surgen constantemente y mantenerse a la vanguardia requiere más que solo la adopción inicial.
Las agencias que hacen que el aprendizaje de IA sea parte de su rutina son las que pueden adaptarse, escalar y liderar con confianza.
Jeff Su, gerente de marketing de productos en Google, se refiere a esto como el Estrategia de bucle de impacto:
“Incluso si solo puede ahorrar 30 minutos a la semana, tomar medidas e implementar algo que haya aprendido es infinitamente más poderoso que consumir algo pasivo”.
Así es como puede incrustar el aprendizaje de IA regular en sus operaciones:
- Elija uno o dos boletines de confianza Al igual que la IA de la AI, Marketing AI, se mantendrá informado sin sentirse abrumado.
- Ponga a un lado de 30 a 60 minutos por semana Para probar las herramientas, refinar las indicaciones o explorar nuevos flujos de trabajo y documentar lo que funciona.
- Fomentar el intercambio de conocimientos internos Al crear un lugar central para registrar casos de uso de IA, indicaciones y lecciones aprendidas.
El resultado final
La IA ya no es una palabra de moda para las agencias de marketing. Se está convirtiendo en una parte central de cómo se hace el trabajo.
Pero implementar AI con éxito no se trata solo de elegir las herramientas adecuadas. Necesita los sistemas adecuados, la comunicación clara y la disposición a aprender y adaptarse.
Para recapitular, aquí están las mejores prácticas de AI que hemos discutido en este artículo:
✅ Sea transparente con los clientes sobre cómo y dónde se usa la IA
✅ Verifique las políticas de IA de sus clientes durante la incorporación para evitar riesgos de cumplimiento
✅ Evaluar los procesos internos antes de automatizar (solo automatizar lo que funciona)
✅ Cree un kit de herramientas de IA mínimo viable y domine primero
✅ Incrustar la IA indica en los flujos de trabajo existentes para reducir la fricción
✅ Use una plataforma de inteligencia de marketing como Whatagraph para centralizar, limpiar y preparar sus datos para AI
✅ Haga que AI aprenda un hábito semanal: prueba, compartir y documentar lo que funciona
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