Marketing no es una excepción.
Pero que todo el mundo hable de algo, no significa que sepan aplicarlo.
En este artículo hemos buscado a personas que están usando IA en marketing hoy, con sus equipos, con casas de uso concretos que te pueden servir para aprender e inspirarte.
Tenemos a CEOs de agencia, a fundadoras de startups, mandos intermedios y puestos técnicos.
Antes de empezar, le doy las gracias a nuestro equipo de colaboradores:
- Pelayo Alonso, Director General de Edelman España.
- Víctor Martínez, socio fundador de Kuantik, parte de Good Rebels
- Carlota Corzo, Fundadora y Senior Strategy Advisor en Lazzaro, Forbes 30 under 30, patrona la Fundacion Youth Business Spain
- Mauro Fuentes, Growth Director en las agencias milkyway* y Casanova, parte del Grupo Godó
- María Lázaro, docente y autora de los libros “Community manager. La guía definitiva” y “Redes sociales y menores. Guía práctica”.
- Erik Sarissky, Director de marketing internacional y localización de producto en Ahrefs
Y lo hemos divido en 3 partes diferenciadas, para que elijas lo que más te interesa:
- Empezamos con su visión sobre cómo la IA está redefiniendo el marketing.
- Después veremos un caso de uso concreto que ya hayan implantado.
- Y acabaremos con consejos prácticos para personas que estén empezando.
Ahora, vamos a empezar por las bases.
Aunque la IA es una disciplina con muchas vertientes, cuando hablamos sobre IA en 2025 lo más probable es que nos refiramos a la IA generativa.
¿Qué es la IA generativa?
Tomo prestada la definición del libro “Humanidad Aumentada: el impacto de la inteligencia artificial en Marketing, Comunicación y Experiencia de Cliente”:
La IA generativa, por su parte, se basa en modelos capaces de producir contenido nuevo y original a partir de su entrenamiento con grandes conjuntos de datos. Es el tipo de IA que se volvió tremendamente popular con el lanzamiento de ChatGPT y que está detrás de todas esas aplicaciones que generan textos, imágenes, vídeos e incluso música desde cero. Estos sistemas emplean técnicas de deep learning que combinan arquitecturas transformer (que procesan grandes secuencias de datos de manera muy eficiente) y modelos de difusión (que generan datos paso a paso, refinando gradualmente el resultado). De todo ello hablaremos en profundidad en el siguiente capítulo.
Ya llevamos más de dos años desde “el advenimiento” de ChatGPT. Aunque en algunas empresas se haya prohibido su uso, en muchas otras, se ha impulsado abiertamente.
Y, en la mayoría de casos, nos encontramos con vacíos “legales” en los que los equipos y profesionales, de forma independiente usan herramientas de IA por su cuenta.
Y, a nivel de uso, la mayoría de casos se siguen centrando en la generación de contenido, como vemos en este gráfico que compartieron desde OpenAI:
Más información: Marketing de Contenidos en 2025: una guía actualizada a la IA
Pero… El marketing va mucho más allá de generar contenido.
Vamos a ver cómo está redefiniendo el marketing, a todos los niveles, desde el punto de vista de 7 voces expertas.
Preguntamos a nuestro grupo de expertos y esto es lo que nos dijeron:
El primer paso es el incremento de la eficiencia y posibilidades creativas:
Todas las personas que colaboraron, destacaron que la IA potencia tanto la eficiencia operativa (automatización y análisis de datos en tiempo real) como la creatividad, permitiendo generar contenido y personalizar campañas a gran escala.
Creo que en eso todos estaremos de acuerdo. De repente, tareas que llevaban horas, se convierten en minutos, o segundos.
Pero, coincidieron en que va más allá.
Porque…
La IA supone una transformación integral para Marketing
Todos coinciden en que la IA está revolucionando el marketing, no solo en la automatización de tareas, sino en la forma de diseñar estrategias, gestionar equipos y replantear la relación con el consumidor.
Es un cambio profundo, más amplio y estratégico que la aparición de un nuevo canal o una tecnología con un alcance concreto: tiene una aplicación transversal.
Como nos dice Carlota Corzo:
«El impacto de la IA va más allá de la simple automatización; está redefiniendo tanto la forma en que trabajamos como la relación que tenemos con las personas».
A lo que Erik Sarissky, Head of International Marketing de Ahrefs, añade:
«La IA está revolucionando el marketing en cada fase, desde la formulación de estrategias hasta su ejecución operativa».
Esta transformación exige una revisión no solo de los procesos operativos, sino de la mentalidad de los equipos de marketing, que debemos prepararnos para utilizar herramientas cada vez más sofisticadas.
Lo que nos lleva a…
La necesidad de adquirir nuevas habilidades:
Tenemos que adaptarnos y aprender nuevas habilidades:
- Nuevas competencias técnicas.
- Profundizar en el pensamiento estratégico.
- Por supuesto, aprender cómo aplicar IA en nuestro campo concreto.
La clave, añado, es dominar nuestra disciplina (marketing o el área concreta que nos toque, ya sea creación de contenido, SEO, paid, CRO) y saber lo bastante sobre IA generativa para poder aplicarla cuando tenga sentido y de la forma más eficiente.
Como nos recuerda Mauro Fuentes:
«Habrá un desafío cultural en cualquier organización y en marketing, esta adaptación cultural pasa por capacitar a los equipos en estas nuevas competencias y fomentar una mentalidad abierta a la experimentación con IA.»
Tenemos que pensar en términos de transformación cultural y organizacional
El futuro pasa por equipos híbridos y la necesidad de un cambio cultural que fomente la colaboración, la experimentación y una integración profunda de la tecnología en todos los niveles.
En palabras de Víctor:
«Los equipos deben volverse más híbridos. Creativos que entiendan de datos, analistas que participen en la propuesta de valor, perfiles técnicos con sensibilidad estratégica. La clave estará en crear entornos de colaboración donde la tecnología y la creatividad trabajen de forma integrada. No debemos considerar a la inteligencia artificial como una herramienta externa, sino como un miembro más del equipo.»
Como acabamos de ver, la formación es clave, pero va más allá.
Inversión en infraestructura y modelos personalizados
Si queremos casos de uso avanzados, tenemos que pensar en invertir en tecnología que permita un uso efectivo y alineado con los valores de la organización.
Tenemos que ir más allá del uso estándar de las herramientas, para pensar en cómo adaptar modelos, integrar los datos de la empresa y el uso de la IA a un nivel mucho más profundo que usar una cuenta de ChatGPT, Gemini o Claude.
Esto es lo que nos recomienda Pelayo:
«Las organizaciones que consigan entrenar modelos propios, ajustados a sus datos, tono y valores, estarán en una posición muy favorable frente a la competencia»
Esto nos permitirá…
Personalización e hiper-personalización
Llevamos hablando de la personalización de experiencias desde que tengo uso de razón, pero creo que, al fin, esta vez sí estamos llegando a un punto en el que vamos a poder personalizar de verdad y a escala.
La capacidad de segmentar audiencias y ofrecer mensajes y experiencias altamente personalizados es un punto central, permitiendo campañas dinámicas que evolucionan en tiempo real.
Lo que no deberíamos hacer, y eso han coincidido prácticamente todos, es en no perder el toque humano.
Equilibrio entre automatización y humanización
Aunque la IA permite automatizar muchos procesos, es imprescindible no perder el elemento humano en marketing.
Algo importante, como insiste María:
«La IA permite automatizar muchos puntos del journey del cliente, pero no debe eliminar la empatía, la autenticidad ni el contacto humano. La clave estará en encontrar el equilibrio entre eficiencia y conexión emocional.»
Ética y uso responsable de los datos:
Las cuestiones éticas, como la protección de la privacidad, la gestión responsable de los datos y la transparencia, para evitar manipulaciones y sesgos, son también claves.
Asistente interno para propuestas, presupuestos y procesos
Quién comparte el caso: Víctor Martínez, Socio Fundador de Kuantik, parte de Good Rebels
Objetivo: mejorar la eficiencia operativa del equipo en tareas repetitivas como elaboración de presupuestos, estructuración de propuestas comerciales y consulta de procesos internos.
Tecnologías usadas: asistente conversacional con OpenWebUI y modelos como Llama o Mistral.
Implementación
Estamos en fase de pruebas e implantación de un asistente conversacional interno utilizando OpenWebUI y modelos como Llama o Mistral.
Este asistente puede responder preguntas sobre vacaciones, procesos de alta de proyectos, o normativas internas, y también sugiere estructuras y textos base para propuestas comerciales. Utiliza nuestra base de conocimiento para ofrecerte los mejores casos o aproximaciones para las propuestas comerciales.
El sistema está conectado a una base de conocimientos actualizada con documentos clave de Good Rebels, y se ha entrenado con prompts adaptados al estilo de comunicación de la marca. Está disponible internamente en un entorno privado accesible desde el navegador.
Se ha implementado una arquitectura distribuida que optimiza el rendimiento y la escalabilidad de los diversas entidades del sistema, utilizando instancias diferentes para cada componente.
- Interfaz del asistente: la interfaz del asistente se ha desarrollado con OpenWebUI, alojada en una instancia de AWS de propósito general. Esta aplicación gestiona la interacción con el usuario, presentando la información y capturando las entradas que se enviarán a los componentes correspondientes del sistema.
- Instancia optimizada para inferencias con GPU: El procesamiento de inferencias, que requiere de un alto nivel de procesamiento, se realiza en una instancia optimizada con GPU.
- Usamos Ollama como gestor de modelos, facilitando el uso de modelos como Llama o Mistral. Esta instancia está configurada para ejecutar modelos de machine learning y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, utilizando Amazon EC2 y sus instancias especialmente diseñadas para tareas de inferencia con deep learning.
- Almacenamiento en base de datos: los datos utilizados por el asistente se almacenan en bases de datos relacionales y vectoriales. Para la configuración de la aplicación, hemos elegido PostgreSQL, mientras que para el almacenamiento del RAG (Retrieval-Augmented Generation), empleamos ChromaDB.
Esta arquitectura garantiza la escalabilidad de la solución, permitiendo la incorporación de un clúster con Kubernetes si se requieren más recursos en el futuro.
Resultados:
Por ahora, la implantación del asistente está siendo un éxito.
Hemos observado una adopción muy alta por parte del equipo piloto interno, que lo utiliza a diario para consultar procesos, resolver dudas y estructurar propuestas. El impacto más tangible ha sido una reducción del 35 % en el tiempo de generación de propuestas, pero también se ha logrado mejorar la coherencia de los documentos enviados a clientes, agilizar la resolución de cuestiones operativas y aumentar la autonomía del equipo en tareas administrativas y comerciales.
Archie, herramienta propia de Edelman basada en Inteligencia Artificial
Quién comparte el caso: Pelayo Alonso, Director General de Edelman España
Objetivo: análisis de conversaciones digitales, identificación de tendencias y extracción de insights estratégicos.
Tecnología usada. Archie es una herramienta propia de Edelman basada en inteligencia artificial que nos ayuda a analizar conversaciones digitales, identificar tendencias y extraer insights estratégicos. Utiliza machine learning y procesamiento del lenguaje natural para entender qué temas preocupan a la gente, cómo hablan sobre ellos y con qué tono, lo que nos permite anticipar riesgos y detectar oportunidades para nuestros clientes.
Resultados. La usamos en todas las fases del trabajo: desde la investigación y planificación hasta la evaluación del impacto. Gracias a Archie, podemos desarrollar narrativas más relevantes, medir la confianza y adaptar nuestras recomendaciones en tiempo real. Su valor diferencial es que ha sido entrenada con la metodología y enfoque de Edelman, con especial atención a la confianza y la reputación.
Además, Pelayo añade:
En Edelman ya estamos trabajando con IA generativa personalizada para acelerar la producción de contenidos, asegurar consistencia en múltiples mercados y elevar la creatividad. Esto nos permite eficientar tiempo sin perder control de calidad y dedicar más recursos allí donde podemos aportar más valor a los clientes.
Otro flujo donde también tenemos integrada la IA es en la activación de earned media: alimentamos los modelos con briefing de cliente, contexto cultural y comportamiento de audiencias, y obtenemos recomendaciones sobre qué medios priorizar, qué mensajes destacan más y cómo adaptar el enfoque por mercado.
Chatbot de la Fundación A la Par
Quién comparte el caso: Carlota Corzo
Objetivo. Mejor gestión de reservas para cumpleaños
Tecnología usada. A través de un bot con base de IA y conectándolo con un flujo al CRM interno. Generamos un proceso de reservas para fiestas de cumpleaños para muchas personas en su plataforma Fundaland y un bot para ayudar a gestionar las dudas respecto a las reservas.
Resultados. Conseguimos descargar trabajos repetitivos y manuales al equipo de la Fundación a la Par.
Asistente de Educación Digital
Quién comparte el caso: María Lázaro, docente y autora de los libros “Community manager. La guía definitiva” y “Redes sociales y menores. Guía práctica”.
Objetivo. Ayudar a las familias a guiar a niños, niñas y adolescentes en el uso responsable, creativo, positivo y crítico de la tecnología. Su objetivo es proporcionar orientación sobre redes sociales, dispositivos móviles, pantallas y videojuegos. El asistente está diseñado para responder preguntas y crear contenido relacionado, ofreciendo consejos y orientaciones prácticas, comunicándose de manera clara, empática y educativa, y fomentando un ambiente de aprendizaje positivo.
Tecnología utilizada. GPT personalizado. Las respuestas se basan exclusivamente en los archivos cargados en la base de conocimiento del GPT, consideradas fuentes de documentación fiables, para evitar polarización en las respuestas y desinformación. Se utiliza en talleres con familias en centros educativos y ayuntamientos.
Resultados. En fase beta, pero podéis acceder aquí.
Creación de storyboards rápidos con MidJourney
Quién comparte el caso: Mauro Fuentes, Growth Director en las agencias milkyway* y Casanova, parte del Grupo Godó
Objetivos:
- Agilizar la fase inicial de visualización de ideas para storyboards de campañas publicitarias.
- Permitir a los equipos de marketing y creativos iterar y experimentar rápidamente con conceptos visuales.
- Obtener visualizaciones preliminares de storyboard de forma veloz y a bajo coste para validación interna y comunicación efectiva.
Tecnología usada: Plataforma de generación de imágenes por IA. En este caso, Midjourney.
Método de trabajo:
- Brainstorming y Concepto: Se define el concepto general de la campaña y un guion/resumen escena por escena.
- Traducción a Prompts: Cada escena se describe detalladamente en prompts de texto para Midjourney, incluyendo acción, estilo visual, atmósfera y personajes relevantes.
- Generación con Midjourney: Se generan imágenes para cada escena utilizando Midjourney, iterando con prompts si es necesario y seleccionando las mejores variaciones.
- Montaje de Storyboard: Las imágenes generadas se organizan secuencialmente en un documento o presentación, creando un storyboard visual preliminar.
- Revisión y Feedback: El storyboard visual se presenta internamente para obtener feedback, refinar ideas y alinear la visión de la campaña.
Resultados:
- Aceleración del proceso visual: Reducción del tiempo para obtener visualizaciones de storyboard de días a horas.
- Mayor iteración: Facilidad para experimentar rápidamente con múltiples ideas visuales y estilos de storyboard.
- Comunicación efectiva: Mejora la comunicación interna de conceptos visuales, facilitando la comprensión y la alineación de equipos.
- Ahorro de recursos: Optimización de costes al evitar la creación de storyboards detallados en fases conceptuales, reservando recursos para etapas más avanzadas una vez validados los conceptos iniciales con Midjourney.
Leanspots: Herramientas de IA para emprendedores
Quién comparte el caso: Carlota Corzo
Objetivo. Evaluación y desarrollo de sus proyectos de emprendimiento
Tecnología utilizada: Leanspots ha incorporado el módulo de inteligencia artificial generativa denominado PAISANO, empleando técnicas avanzadas de IA generativa para ofrecer sugerencias creativas, redactar contenidos y proporcionar soluciones adaptadas a las necesidades específicas de cada proyecto.
Al integrarse con las herramientas existentes de Leanspots, como la valoración económica de proyectos, el autodiagnóstico y la traducción automática, PAISANO enriquece el ecosistema de apoyo al emprendimiento, facilitando la generación de ideas y la optimización de procesos.
Esta sinergia de herramientas basadas en IA permite a los emprendedores mejorar la eficiencia y efectividad en el desarrollo de sus iniciativas.
Resultados.
- Valoración económica de proyectos: Utiliza IA y big data para analizar más de 100 parámetros, permitiendo a los emprendedores conocer la valoración económica de su startup en minutos.
- Autodiagnóstico de proyectos: Emplea técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para ofrecer a los emprendedores un análisis detallado de su proyecto, identificando fortalezas y áreas de mejora.
- Traducción de textos: Incorpora IA en sistemas de traducción automática, facilitando la adaptación de contenidos a idiomas como el catalán, lo que mejora la comunicación en mercados locales.
- Recolección de información: Utiliza crawlers basados en IA para recopilar y agregar información relevante del mercado, ayudando a los emprendedores a tomar decisiones informadas.
Redacción personalizada con ChatGPT
Quién comparte el caso: Erik Sarissky, Director de marketing internacional y localización de producto en Ahrefs
Objetivo: agilizar la producción de contenido.
Tecnología usada: Proyectos en ChatGPT.
Método de trabajo: Ryan Law, director de Marketing de Contenidos en Ahrefs, ha creado un “Proyecto” para el blog que contiene instrucciones personalizadas y documentación para que todas las conversaciones hagan referencia a él. Después, trabajó en definir a fondo el proceso para generar y editar una publicación.
Básicamente, reflejó el proceso editorial actual de Ahrefs, con él actuando como editor y ChatGPT como escritor, dejando comentarios de edición en el lienzo mientras esquematizaba, redactaba, añadía enlaces internos, shortcodes, etc.
Podéis ver el flujo de trabajo que trató de seguir en el diagrama:
Básicamente, le dio acceso a ChatGPT a los SOPs (documentación para seguir los procedimientos) usados por el equipo en cada paso del proceso de creación de contenido.
Hubo muchas idas y venidas, pero, en general, consiguió que el sistema aplicara sus ediciones correctamente, aunque empezó a perder el rumbo al final.
Definitivamente, no sirve para obtener el contenido a la primera, de ninguna manera, pero se puede usar para acelerar el proceso.
Probablemente pueda refinar este proceso, simplificar los SOPs y enfocarse más en lo que realmente marca la diferencia.
Por ejemplo, instrucciones como, “escribe desde la perspectiva de un especialista en marketing de Ahrefs” generaron una gran diferencia positiva.
Todavía hay muchos profesionales que están empezando a usar IA en sus proyectos de marketing o que tienen dudas de cómo arrancar.
Aquí os dejamos un consejo para empezar, cortesía de nuestros colaboradores:
Carlota Corzo, Fundadora y Senior Strategy Advisor en Lazzaro:
Empieza por entender el propósito antes que la herramienta.
No implementes IA solo por tendencia, sino para resolver una necesidad real. Prueba con pequeños proyectos, mide el impacto y mantén siempre el criterio humano.
Por ejemplo, una marca de moda puede usar IA para recomendar productos según las preferencias del usuario, pero si un cliente tiene una consulta compleja sobre tallas o combinaciones de prendas, el bot puede derivarlo a un asesor humano.
Así, se logra eficiencia sin perder la cercanía con el cliente.
Mauro Fuentes, Growth Director en las agencias milkyway* y Casanova, parte del Grupo Godó
Prueba, no tengas miedo a equivocarte, probar es barato.
Empieza por un proyecto piloto concreto y de valor, como automatizar tareas repetitivas en marketing de contenidos o personalizar emails. No te lances a la piscina sin salvavidas: prioriza la formación básica del equipo y una gobernanza de datos sólida. La IA es una herramienta para potenciar, no sustituir a tu equipo. La clave es aprender haciendo y medir resultados desde el inicio. Así nuestros equipos tendrán superpoderes.
María Lázaro, docente y autora
Elige una aplicación o caso de uso muy concreto (creación de un chatbot conversacional para atender clientes en tu web, GPT personalizado para gestión documental, uso de IA generativa para creación de fichas de producto para su ecommerce), no pretendas desarrollar un gran sistema de IA con integración de todas las fuentes de datos para una visión 360 y personalización de ofertas a tus clientes.
Construye paso a paso con un roadmap definido y visión de futuro.
Pelayo Alonso, Director General de Edelman España
Empieza en pequeño y de forma acotada pero con propósito. Mejorar y optimizar un flujo real aporta más valor y genera más impacto que experimentar solo por seguir la moda sin una necesidad clara.
Víctor Martínez, Socio Fundador de Kuantik, parte de Good Rebels
Empieza por un problema real, no por una herramienta.
En nuestro caso, cuando aplicamos IA para generar propuestas o analizar campañas, fue porque necesitábamos más velocidad o mejor precisión. La clave es detectar cuellos de botella en el proceso y testear con soluciones rápidas. A partir de ahí, escalar es mucho más fácil.
Erik Sarissky, Director de marketing internacional y localización de producto en Ahrefs
Que lo hagan con marketeros experimentados. Ahora está de moda el “vibe marketing” o el marketing en piloto automático, y sin la revisión de un profesional esto puede acabar mal. Lo mismo aplicaría a cualquier otra área en la que las empresas quisieran utilizar la IA.
Para terminar
Llevo unos 2 años aplicando IA en mis proyectos, dando formaciones y hablando con otros profesionales.
Creo que uno de los temas más repetidos, sobre todo al principio, es el “esto nos va a dejar a todos en paro”.
No creo que sea el caso, pero tampoco podemos ignorar y pensar que no nos va a afectar: es inevitable.
El caso más manido es el de la creación de contenido, pero los casos de uso de IA en marketing de contenidos van mucho más allá de lo que la mayoría se piensa, y, como acabamos de ver, afectan a cualquier área de marketing, desde la estrategia, a la operativa, la creatividad o la cultura.
Me gustaría cerrar con 3 reflexiones:
- La formación más útil es la que aplicamos en el día a día, en proyectos reales o en prototipos. Hacer cursos está genial, pero si no lo pones en marcha, no sirve de nada. Lo veo cada día en mis clases.
- Si estás empezando, elige un caso de uso concreto y no muy complejo. Es más o menos lo que han aconsejado el resto de colaboradores del artículo, y coincido: arranca en pequeño y después añade complejidad.
- No tengas miedo, y no ignores lo que está pasando. Esto no va a parar y no es bueno que te despiertes dentro de 6 meses y te sientas obsoleto. Estás a tiempo de aprender e incorporar nuevas habilidades.
¿Tienes alguna duda? ¿Quieres añadir tu caso de uso? Cuéntanoslo en X o LinkedIn.
