Formas prácticas en que las marcas utilizan la IA para impulsar el crecimiento y las ganancias
A estas alturas, la mayoría de lxs directivos de marketing han escuchado la misma historia sobre la IA: contenido a escala, producción más rápida y personalización más inteligente. Esas cosas importan, pero ya no son diferenciadores. Muchas marcas ya lo utilizan o están trabajando para lograrlo.
Lo que resulta más interesante es lo que ocurre alrededor del marketing: las formas más silenciosas y menos discutidas en las que se aplica la IA para eliminar fricciones, agudizar la toma de decisiones y desbloquear ganancias en lugares donde lxs humanxs simplemente no pueden operar a tal velocidad o escala.
A través de nuestro trabajo con retailers, plataformas y marcas globales, el cometido de la IA se está ampliando: de ser un acelerador creativo a convertirse en un motor de decisiones para el crecimiento.
A continuación, presentamos algunos ejemplos prácticos de cómo se manifiesta esto hoy en día.
1. Uso de agentes de IA para eliminar cuellos de botella en los ingresos, no solo para acelerar flujos de trabajo
Las redes de retailers son un excelente ejemplo de donde el crecimiento suele estar limitado por los procesos, no por la demanda. En teoría, las marcas quieren gastar más. En la práctica, las aprobaciones, el cumplimiento y la gobernanza lo ralentizan todo.
Al trabajar con Sainsbury’s, un importante retailer de comestibles del Reino Unido, ayudamos a aplicar agentes de IA para automatizar gran parte del proceso de aprobación de anuncios en su red de medios. En lugar de revisiones manuales que tomaban días o incluso semanas, los anuncios podían verificarse, aprobarse y desplegarse en 90 segundos, con un costo por auditoría cercano a cero y con una precisión del 95%.
Aprobaciones más rápidas han significado:
- Más campañas activas
- Captación de mayor presupuesto
- Menos fricción entre la marca, el retailer y la plataforma.
En otras palabras, la IA no está produciendo más contenido; está despejando los puntos críticos operativos que retenían los ingresos y desbloqueando ahorros reales en su red de medios.
2. Dejar que la IA decida en qué invertir, no solo cómo optimizar
La mayor parte de la optimización de medios sigue mirando hacia atrás: redoblar la apuesta en lo que convirtió la semana pasada. Eso funciona hasta que deja de hacerlo.
Con Foot Locker, la IA se ha aplicado en una etapa más temprana del proceso, ayudando a decidir qué productos merecen inversión en primer lugar. También se trata de calificar a las audiencias para el crecimiento a largo plazo. No solo se busca la conversión más rápida, sino predecir qué audiencias devolverán productos, lo que aumenta los costos y reduce el beneficio. En lugar de confiar únicamente en las señales de la plataforma, la toma de decisiones a nivel de producto incorpora factores como el margen, las tasas de devolución y el índice de ventas junto con los datos de rendimiento.
El resultado es un modelo de crecimiento más equilibrado:
- Los productos que generan volumen pero erosionan las ganancias pierden prioridad
- Los productos que respaldan la rentabilidad a largo plazo escalan
- Las decisiones de medios comienzan a reflejar la realidad del negocio, no solo las métricas del canal.
Y lo más importante, esto ha resultado en un incremento del 13% en los ingresos provenientes de campañas de compras basadas en la calificación de productos.
Este tipo de IA ofrece a lxs especialistas en marketing una visión clara de las compensaciones que son imposibles de modelar manualmente a escala.
3. Usar la IA para crecer de forma más selectiva, no más agresiva
Uno de los beneficios más ignorados de la IA es su capacidad para decir “no” más rápido.
En Rituals, la predicción de audiencia y la personalización impulsadas por IA se utilizan junto con una estrategia consolidada global de SEO y plataformas. El objetivo es llegar a las personas adecuadas, en los momentos adecuados, sin inflar los costos.
Al unificar los datos, reducir la duplicación y aplicar la IA a las decisiones de audiencia y canales, la marca ha logrado:
- Mejorar el retorno de la inversión publicitaria
- Reducir el desperdicio en medios
- Impulsar el crecimiento sin aumentar la complejidad
Aquí, la IA actúa menos como un acelerador y más como un regulador, ayudando a que el negocio escale de manera sostenible en lugar de perseguir ganancias a corto plazo.
4. A medida que los CMO son más responsables de los ingresos y ganancias, la IA se traslada a la toma de decisiones comerciales
Para muchxs directores de Marketing, el trabajo ha cambiado silenciosamente. Sus funciones ahora se extienden más allá de la salud de la marca y la generación de demanda, llegando a áreas que afectan directamente los ingresos, el margen y la eficiencia.
Este cambio lxs está obligando a acercarse a decisiones comerciales que históricamente residían en otras partes de la organización. Y la IA suele ser el puente.
Para un líder global en tecnología y electrónica de consumo, por ejemplo, se utilizan motores de decisión de IA para determinar si los dispositivos de segunda mano deben revenderse, reacondicionarse o desmantelarse para obtener piezas, basándose en qué opción será más rentable en un momento dado.
Aunque esto no parezca “marketing” a simple vista, las implicaciones son muy reales:
- Las estrategias de precios y promociones pueden informarse mediante una lógica de margen en tiempo real
- Las decisiones de inventario definen qué productos debe priorizar el marketing (o evitar)
- La generación de demanda se alinea con lo que la empresa puede vender de forma rentable, no solo con lo que puede promocionar.
Para lxs CMO bajo presión para generar resultados comerciales medibles, este tipo de toma de decisiones impulsada por IA ayuda a conectar la actividad de marketing directamente con la realidad comercial.
5. Usar la IA para detectar valor que lxs humanxs no sabían cómo buscar
Finalmente, existe una clase creciente de aplicaciones de IA enfocadas en el conocimiento más que en la ejecución.
En nuestro trabajo exploratorio con una organización deportiva global, se ha utilizado la IA para:
- Analizar patrones de audiencia y medios para informar asociaciones comerciales más inteligentes
- Permitir que los equipos consulten vastas cantidades de datos de clientes e investigación utilizando lenguaje natural, reduciendo drásticamente el tiempo y el costo.
Estas aplicaciones son aún recientes, por lo que los resultados reales se verán más adelante en 2026. Pero apuntan a un futuro donde la IA ayuda a las organizaciones a ver oportunidades que antes no podían articular, y mucho menos aprovechar.
Qué significa esto para lxs profesionales del marketing
El hilo conductor de todos estos ejemplos es sencillo: la IA se trata cada vez menos de “hacer más” y cada vez más de “decidir mejor”.
Las marcas que obtienen el mayor valor hoy en día no persiguen la novedad. Están aplicando la IA para:
- Eliminar fricciones de los procesos que generan ingresos
- Tomar decisiones de inversión que reflejen resultados comerciales reales
- Escalar el crecimiento sin escalar el desperdicio
- Conectar la actividad de marketing más estrechamente con las ganancias.
El contenido a escala seguirá siendo importante. Pero la próxima ola de ventaja competitiva se está construyendo en lugares que no siempre aparecen en los resúmenes de campaña o en las presentaciones creativas.
Ahí es donde la IA está realizando, silenciosamente, su trabajo más valioso.
