Seg煤n McKinsey & Company, las operaciones de marketing se llevan a cabo cada vez m谩s a trav茅s de sistemas mediados por IA. La IA agente est谩 comenzando a dar forma a los flujos de trabajo de marketing a medida que los consumidores utilizan plataformas digitales para descubrir y comprar productos, mientras que las expectativas de personalizaci贸n y tiempos de respuesta contin煤an endureci茅ndose.
Las herramientas de IA generativa ya se est谩n utilizando para tareas como redacci贸n y creaci贸n de im谩genes. Estas implementaciones a menudo se limitan a casos de uso aislados, lo que genera sistemas fragmentados que aumentan el volumen de producci贸n sin mejorar el rendimiento empresarial general.
McKinsey describe esto como una brecha entre la experimentaci贸n generalizada y el impacto empresarial limitado, impulsada en parte por pilotos desconectados que no se integran en los flujos de trabajo. Las pilas de tecnolog铆a de marketing existentes, incluidos los sistemas de gesti贸n de contenidos, las plataformas de gesti贸n de activos digitales, los sistemas de relaciones con los clientes y las herramientas de an谩lisis, no fueron dise帽adas para modelos de datos compartidos ni flujos de trabajo de agencia en tiempo real.
IA agente y redise帽o del flujo de trabajo
Los sistemas de IA agente capaces de ejecutar procesos de varios pasos se basan en modelos b谩sicos. Los sistemas permiten a las organizaciones estructurar flujos de trabajo donde los agentes de IA manejan la ejecuci贸n mientras los equipos humanos supervisan los resultados. En este modelo, un 煤nico profesional de marketing puede supervisar a varios agentes responsables de tareas como la generaci贸n y optimizaci贸n de contenidos. El informe describe esta estructura como una fuerza laboral h铆brida entre humanos y agentes, donde los humanos definen objetivos y barreras de seguridad mientras los agentes llevan a cabo la ejecuci贸n en m煤ltiples pasos.
El informe afirma que la adopci贸n de este enfoque requiere capas de datos unificadas, marcos de identidad consistentes y sistemas que permitan a los agentes interactuar a trav茅s de interfaces de programaci贸n de aplicaciones. El informe se帽ala que la interoperabilidad del sistema, no la capacidad del modelo, es a menudo la principal limitaci贸n en la implementaci贸n de flujos de trabajo agentes. Agrega que se requieren una infraestructura flexible de servicio de modelos y sistemas de activaci贸n capaces de exponer API confiables para permitir que los agentes act煤en en entornos de contenido y distribuci贸n.
McKinsey estima que la IA agente podr铆a respaldar hasta dos tercios de las actividades de marketing actuales, incluidas las pruebas de audiencia sint茅ticas, donde se utilizan simulaciones de audiencia generadas por IA para evaluar el rendimiento de la campa帽a antes de su implementaci贸n, con generaci贸n automatizada de contenido y planificaci贸n de medios basada en la audiencia. La firma tambi茅n informa que las organizaciones que implementan estos flujos de trabajo han registrado aumentos potenciales de ingresos del 10 al 30 % a trav茅s de una ejecuci贸n m谩s espec铆fica.
Los sistemas agentes tambi茅n pueden acelerar los procesos de campa帽a en un factor de 10 a 15, incluida la generaci贸n y el despliegue de ideas. El informe afirma que la automatizaci贸n de las tareas operativas permite reasignar los presupuestos de marketing desde los procesos internos hacia la participaci贸n directa del cliente.
La implementaci贸n sigue siendo limitada. Los datos citados por McKinsey indican que casi el 90% de los directores de marketing est谩n probando aplicaciones de IA, mientras que menos del 10% ha implementado flujos de trabajo de un extremo a otro que generan valor mensurable. El informe atribuye esta brecha a la complejidad de redise帽ar los flujos de trabajo y la integraci贸n de sistemas, no a las limitaciones de los modelos de IA subyacentes.
Dise帽o de flujos de trabajo de marketing agente
Las organizaciones que adoptan IA agente est谩n reestructurando los flujos de trabajo al mapear los procesos existentes en estructuras de tareas detalladas. Esto incluye identificar dependencias en sistemas como plataformas CRM, herramientas de gesti贸n de activos digitales y canales de an谩lisis. Algunas empresas han dividido los flujos de trabajo en cientos de microtareas para identificar d贸nde se puede aplicar la automatizaci贸n. El informe se帽ala que este mapeo tambi茅n incluye actividades relacionadas con el conocimiento, como la s铆ntesis de datos, la generaci贸n de hip贸tesis y la interpretaci贸n de las se帽ales de los consumidores, que siguen dependiendo parcialmente del juicio humano.
Luego, las tareas se agrupan en categor铆as funcionales como an谩lisis de datos, generaci贸n y ejecuci贸n de contenido. En un ejemplo citado en el informe, una marca de consumo clasific贸 las actividades de marketing en arquetipos de agentes reutilizables.
El informe afirma que esta organizaci贸n identific贸 casi 100 agentes modulares en flujos de trabajo relacionados con contenidos. Estos arquetipos inclu铆an funciones como generaci贸n de contenido, recuperaci贸n de conocimiento, localizaci贸n, an谩lisis y ejecuci贸n, permitiendo que los agentes se reutilizaran en diferentes procesos de marketing.
La implementaci贸n tambi茅n depende de la compatibilidad del sistema. A menudo surgen desaf铆os de integraci贸n al conectar agentes a plataformas de datos y repositorios de contenido. Algunos proveedores, incluidos Adobe y HubSpot, han introducido agentes de inteligencia artificial integrados en plataformas de marketing para generar y actualizar contenido basado en entradas en tiempo real. Estos agentes pueden adaptar variaciones de contenido, actualizar activos en canales y responder a se帽ales de comportamiento sin requerir intervenci贸n manual en cada paso.
El redise帽o del flujo de trabajo cambia el papel de los equipos de marketing. Las responsabilidades incluyen validar resultados, gestionar la calidad de los datos y mantener el cumplimiento de los requisitos reglamentarios y de marca. Los equipos tambi茅n son responsables de supervisar los metadatos del contenido, las reglas de orquestaci贸n y la gobernanza de API para garantizar que los agentes operen de manera consistente y segura. Los roles humanos tambi茅n incluyen revisar conceptos generados por IA, perfeccionar los resultados y garantizar la alineaci贸n con el posicionamiento de la marca y el contexto del mercado.
Las organizaciones est谩n invirtiendo en capacidades como ingenier铆a r谩pida, monitoreo de calidad y fluidez de datos e inteligencia artificial para respaldar estos flujos de trabajo. Estas funciones ayudan a gestionar el rendimiento de los agentes y garantizar que los resultados se alineen con los objetivos comerciales. Las capacidades adicionales incluyen aprendizaje autom谩tico aplicado, dise帽o de experimentaci贸n y orquestaci贸n del flujo de trabajo para respaldar la optimizaci贸n continua.
La implementaci贸n suele realizarse por fases. Una marca de consumo implement贸 su sistema de marketing agentic en tres etapas: una fase inicial centrada en la ideaci贸n continua, una segunda fase que introdujo pruebas previas automatizadas y verificaciones de marca y riesgo, y una tercera fase que extendi贸 la localizaci贸n y el lanzamiento al mercado. El informe afirma que este enfoque por fases permite a las organizaciones priorizar los flujos de trabajo de alto impacto mientras preparan los sistemas subyacentes para una implementaci贸n m谩s amplia.
Los primeros resultados piloto muestran reducciones en los plazos de producci贸n. En algunos casos, los ciclos de creaci贸n de contenidos se completaron hasta cuatro veces m谩s r谩pido que los procesos tradicionales. Los sistemas agentes tambi茅n se est谩n aplicando en la ejecuci贸n de medios, donde los agentes de IA ajustan los par谩metros de la campa帽a, como los presupuestos y las variaciones creativas, en tiempo real. Estos sistemas pueden realizar una optimizaci贸n continua realizando ajustes incrementales en las campa帽as, reduciendo la necesidad de intervenci贸n manual.
Desaf铆os de gobernanza e implementaci贸n
La gobernanza sigue siendo una consideraci贸n importante debido al impacto directo del marketing en el contenido orientado al consumidor. Los datos de la encuesta citados por McKinsey identifican la gobernanza legal y de marca, las brechas de capacidad, la falta de inversi贸n en tecnolog铆a y los cuellos de botella en los datos como principales preocupaciones entre los ejecutivos de marketing. El informe tambi茅n destaca la necesidad de mecanismos de validaci贸n para garantizar que los conocimientos generados por la IA cumplan con los umbrales de precisi贸n definidos antes de utilizarse en la toma de decisiones.
La IA agente se est谩 implementando con otras tecnolog铆as de automatizaci贸n, incluida la automatizaci贸n de procesos rob贸ticos y los sistemas de aprendizaje autom谩tico. El informe se帽ala que las organizaciones est谩n evaluando estas herramientas de forma colectiva, sin depender 煤nicamente de sistemas de agentes. A帽ade que centrarse exclusivamente en la IA agente puede limitar las ganancias de eficiencia si no se integran otros enfoques de automatizaci贸n en los flujos de trabajo.
Las implementaciones actuales combinan la ejecuci贸n automatizada con la supervisi贸n humana para gestionar la complejidad operativa y mantener el control sobre la marca y los requisitos de cumplimiento.
(Foto de Luk谩s Blazek)
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