En qué fallan las herramientas de escritura con IA (y el stack que utilizo en su lugar)

La parte difícil en el marketing de contenidos es la información: ideas, datos verificados y material de referencia. Y ahí es exactamente donde estas herramientas se quedan cortas.

Aprendí esto tras generar 40 artículos a través de Claude. Primero probé las herramientas de escritura, pero simplemente no podían manejar la parte que realmente importa. Y por «herramientas de escritura con IA» me refiero a las plataformas construidas sobre LLMs (Jasper, Frase, Writesonic y esa categoría). Lo que utilicé en su lugar fue el LLM directamente, con mis propios archivos y un proceso a su alrededor.

En este artículo, comparto los cinco problemas con los que me topé y cómo los manejo ahora.

No voy a nombrar las herramientas específicas que probé. No son malos productos. Si no tienes grandes habilidades de redacción o SEO, o si no tienes tiempo para un proceso más manual, son una buena opción. Ese contenido es mejor que no tener contenido. Pero si tienes las habilidades y quieres elevar la calidad, se convierten en tu techo, no en tu base.

La mayoría de las herramientas de escritura con IA «verifican» el contenido que generan cruzándolo con lo que posiciona en Google. Páginas de marketing de la competencia. Publicaciones de blog desactualizadas. Artículos que copiaron sus datos de otros artículos. En la práctica, están blanqueando errores mediante el consenso: si tres fuentes equivocadas están de acuerdo, la IA lo trata como un hecho.

Y ese es un camino directo hacia el meta-spam a nivel mundial.

Es decir, cuando dejé que las herramientas de escritura se encargaran de la investigación, obtuve precios incorrectos, funcionalidades equivocadas y números de bases de datos con márgenes de error millonarios. La mayoría de las veces, simplemente sacaban información de fuentes sesgadas y no tenían forma de saber que eran malas.

Una de las herramientas que probé utilizaba Gemini Deep Research como base para el artículo. Pero Gemini (y sospecho que cualquier otro asistente de IA) hace lo mismo.

Cuando escribí una comparativa que cubría ocho productos, necesité ocho documentos separados con datos verificados, uno por producto, además de una guía de estilo, un checklist de edición y un prompt con los elementos obligatorios. Eso suma unos 15-20 archivos que necesitaba que la IA consultara durante todo el proceso. Ninguna herramienta de escritura que probé pudo manejar eso.

Crea archivos de datos verificados para cada producto y competidor que cubras. Empieza con una fuente de la verdad para tus propios productos, en un formato desde el que puedas generar documentos fácilmente: precios, funcionalidades, casos de uso, todos los números clave. De hecho, creé una herramienta con vibecoding para eso.

Si necesitas incluir competidores en tu contenido, prepara documentos para las partes que quieres referenciar: sus páginas de precios, listas de funcionalidades, limitaciones, etc. Descargué las landing pages de la competencia, tomé capturas de pantalla y programé con vibecoding un scraper para extraer precios y funcionalidades de las fuentes oficiales.

Nunca empieces ningún proyecto de contenido con IA hasta que tus archivos de conocimiento estén terminados. Si tu proyecto va a durar cuatro semanas, dedica tres semanas a esos archivos.

Las herramientas de escritura son líneas de montaje: configuras las entradas, presionas generar, recoges el resultado. Pero escribir se parece más a cocinar: pruebas en cada etapa, añades algunos ingredientes no planeados o quizás conviertes la receta en algo completamente distinto.

No importa cómo maneje una herramienta de escritura la voz de la marca. Ya sea a través de un menú desplegable, un archivo de estilo o un conjunto de instrucciones, el resultado siempre necesita edición. Conseguir que nuestra voz sonara bien nos llevó cinco o seis rondas por artículo. Leía un borrador y decía «eso suena a nota de prensa» o «pon el número primero, estás ocultando lo más importante». Para eso necesitas una conversación.

Esto también es un problema de interfaz. Editar texto generado por IA implica trabajar a todos los niveles: reescribir una sola oración, reestructurar una sección entera o arreglar un patrón a lo largo de todo el artículo. En un chatbot, simplemente pedía lo que quería en un lenguaje sencillo. Las herramientas de escritura me daban opciones de edición fijas que no podían abarcar todo ese abanico.

Divide tu flujo de trabajo en tareas repetibles y desarrolla prompts para cada una:

Ensayo y error hasta que cada prompt dé en el clavo.

Más adelante, estos prompts pueden convertirse en tus skills de Claude, si alguna vez decides usar flujos de trabajo de contenido automatizados.

Consejo: Para los pasos más importantes, ejecuté mis prompts dos veces, o pasé la misma comprobación por una segunda IA para detectar cualquier cosa que a la primera se le hubiera escapado.

Las herramientas de escritura te animan a pensar en automatizar contenido a escala. Algunas incluso ofrecen funcionalidades de flujo de trabajo para ello. Pero en la práctica me resultaron frustrantes: difíciles de construir, la funcionalidad con intervención humana es muy limitada y el resultado se desvía a medida que tus requisitos se vuelven más detallados.

Los asistentes de IA ya resolvieron esto, y Claude Code lo llevó al siguiente nivel. Podía escribir «escanea cada artículo en busca de los precios del Producto X y compruébalo con el archivo de referencia» y lo hacía. Cuando algo necesitaba un ajuste, simplemente se lo decía.

Esa es una funcionalidad que las herramientas de escritura no ofrecen, a pesar de que el LLM subyacente es capaz de hacerlo.

En Claude Code y OpenAI Codex, una instrucción inicia todo el proceso. Extrae datos SEO, saca información de mis archivos de referencia, coge lo que necesita de la web y escribe el artículo por fases. Definí las fases y luego dejé que se ejecutara mientras yo hacía otra cosa.

Aquí también es donde entran en juego las herramientas de investigación. Las integraciones MCP como la de Ahrefs te permiten canalizar datos reales directamente a estos flujos de trabajo; estamos experimentando con un pipeline completo en Claude Code donde la investigación SEO ocurre automáticamente. Si tu herramienta aún no soporta MCP, extrae los datos manualmente. Incluso las capturas de pantalla funcionan, siempre que le des a la IA datos específicos con los que trabajar.

Una suscripción a un chatbot cuesta 20 $al mes y te da acceso al modelo más reciente sin límites de artículos o palabras. Las herramientas de escritura que probé cuestan entre 50 y 200$ al mes, una incluso 2000 $ al mes, y ejecutaban modelos más antiguos con topes en la cantidad que podías generar. Da la sensación de pagar más por menos.

Aquí va un ejemplo. Para escribir uno de los artículos del experimento, extraje los artículos más citados para mi palabra clave (usando Brand Radar de Ahrefs), y luego le pedí a Claude que revisara estas páginas para extraer la estructura y usarla como plantilla para la generación de contenido. Luego le pedí que integrara mis propias ideas. Investigación, estructura, redacción; todo en una sola conversación, controlando cada etapa.

Pero quizás me equivoque. Quizás una herramienta de escritura con todo integrado sea más tu estilo. Te dejo a ti decidir qué tiene más sentido económicamente. No quiero decirte qué hacer con tu dinero, pero sé que para mis necesidades, nunca volveré a usar herramientas de escritura con IA.

También hay algo un poco contraproducente en el ecosistema de las herramientas de IA. Cada vez que un proveedor de LLMs lanza un modelo mejor, muchas de las herramientas construidas sobre él pierden parte de su razón de ser.

Redirige tiempo y dinero hacia:

Esta configuración también hace que sea más fácil adaptarse cuando los modelos cambian o las necesidades de tu contenido varían. Tendrá sentido después de la siguiente sección.

Las herramientas de escritura asumen que todo el contenido funciona de la misma manera. Introduce una palabra clave y obtendrás un artículo. Pero en nuestro sector veo que el contenido se divide en dos vías, y las herramientas de escritura no pueden manejar ninguna de las dos correctamente.

La primera es el contenido buscable (searchable content). Documentación de productos, artículos de ayuda, páginas de comparativas; aquello que la mayoría de los equipos trataban como una obligación. De repente es algo crítico porque si un modelo de IA no puede basar su respuesta en algo que hayas publicado, usará lo que encuentre. O alucinará. Tu documentación de producto es ahora la voz de tu marca dentro de cada conversación con IA.

Así es como se ve cuando funciona. Le pregunté a AI Mode: «¿Cuántas marcas puedes rastrear en Brand Radar?», y citó nuestros documentos directamente.

Y esto es lo que ocurre cuando hay un vacío: no se cita ninguna fuente oficial. Por suerte, el dato por el que pregunté en AI Mode fue mencionado en otra pieza de contenido, pero eso ocurrió casi por accidente.

La segunda, en mi opinión, es el contenido para compartir (shareable content). Contenido verdaderamente centrado en el humano. Cosas que provienen de la experiencia personal y que no se pueden crear con plantillas. Mi experimento de desinformación con IA es un ejemplo: no posicionó para nada, pero generó 24 000 visitas y más tracción en redes sociales de la que pude contar.

Ambas vías de contenido necesitan enfoques distintos, y los chatbots de IA son las únicas herramientas lo suficientemente flexibles como para manejar ambas. Así que lo que necesitas es un proceso para crear documentación que puedas compartir fácilmente con la IA.

Para el contenido buscable, audita la documentación de tu producto y el contenido de ayuda. Si un modelo de IA no puede responder a una pregunta básica sobre tu producto usando tu propio contenido, ese es un hueco que alguien más llenará, ya sea de forma accidental o deliberada.

Puedes chatear con los asistentes de IA más populares para detectar brechas, o configurar el rastreo en una herramienta como Brand Radar de Ahrefs para hacerlo a escala.

Para el contenido para compartir, construye una cartera de ideas. Empieza un álbum de recortes. Guarda ideas, datos, citas, publicaciones en redes sociales, extractos de la newsletter y cualquier cosa a la que quieras darle acceso a la IA en el futuro.

Puedes usar Notion, Evernote o lo que mejor te encaje. Pero considera crear una herramienta personalizada con vibecoding, como mi compañera Louise. De esa manera, puedes integrar funcionalidades como un «buscador de ejemplos» que muestra respaldo relevante para las afirmaciones en tu escritura, o que simplemente genera ideas de contenido al instante a partir de tu material.

Otra idea: configura un agente de IA que rastree la web en busca de ideas de contenido de forma programada. Creé uno con Relay que revisa las conversaciones de LinkedIn y Reddit (uso legítimo) cada 7 días. Me ayudó a mantenerme al día con todo el contenido nuevo que salía más rápido que nunca y a no perder la sanidad.

Si quieres mantener un pulso constante del nuevo contenido en tu sector, prueba nuestra nueva herramienta, Firehose. Transmite el contenido de la web en tiempo real sobre cualquier tema que definas, con filtrado avanzado. Describes lo que buscas en lenguaje natural y ya está listo para funcionar. También puedes conectarlo a tus agentes de IA a través de la API.

Si te llevas una sola cosa de este artículo, que sea esta: invierte en lo que le das a la IA. Crea tus archivos como fuente de la verdad antes de escribir una sola palabra y mantén tu criterio presente en todo el proceso.

Las personas que produzcan el mejor contenido asistido por IA dentro de un año estarán trabajando a partir de mejor información y mejor criterio. Sospecho que algunos equipos ya están en ese punto. Creo que todos seremos más curadores de conocimiento que escritores en el sentido tradicional.

El desglose completo del experimento de los 40 artículos que mencioné en la introducción se publicará en otro artículo.

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