IA generativa frente a IA agéntica: cómo liderar en la nueva era del marketing impulsado por IA
Combina los puntos fuertes de la IA generativa y agéntica con los equipos, datos y controles adecuados para impulsar el crecimiento a escala empresarial.
IR A LA SECCIÓN
Cómo la IA generativa y agéntica están reescribiendo el marketing
Comprende dónde reside el valor empresarial con las herramientas de IA
Unifica tu enfoque de IA para aprovechar todo el impacto del marketing
Prepara tu adopción de IA para el futuro con controles de riesgo sólidos
La guía de marketing para la IA generativa y agéntica
La IA generativa y agéntica están redefiniendo la forma de trabajar de los expertos en marketing actuales: una acelera la creación y los datos, la otra impulsa la organización y la acción. Juntas, forman un nuevo motor de crecimiento que une creatividad, automatización e inteligencia para ofrecer experiencias más oportunas, personalizadas y adaptativas.
Esta guía explora los roles distintivos de ambas tecnologías, cómo funcionan juntas a lo largo del ciclo de vida del marketing, y las acciones que el liderazgo puede tomar para integrarlas de forma responsable en personas, procesos y plataformas. Ya estés empezando o avanzando en tu estrategia de IA, descubre cómo pasar de la experimentación a la transformación a escala empresarial.
El punto de inflexión de la IA: cómo la IA generativa y agéntica están reescribiendo el marketing
El rápido ascenso de la IA generativa y agéntica está transformando cómo operan las empresas. La IA ha pasado de ser una ventaja emergente a un verdadero imperativo empresarial y, como resultado, ha marcado un punto de inflexión en cómo las organizaciones crean y capturan valor. El reto para quienes lideran ya no es la adopción en sí, sino aprovechar todo su potencial para ofrecer un crecimiento, una eficiencia y un impacto de cliente medibles.
En solo un año, la adopción empresarial de IA generativa se ha más que duplicado, ya que ha pasado del 33 al 71 por cientoi. Lo que comenzó como proyectos piloto aislados ahora está integrado en todas las funciones empresariales, y en ningún lugar más visiblemente que en marketing y ventas. Aquí, la IA ya está cambiando cómo se crean, personalizan y miden las campañas, y está marcando el ritmo para el resto de la empresa.
Se espera que el gasto global en IA generativa alcance los 202 000 millones de dólares para 2028, casi un tercio de toda la inversión en IA.ii
Al mismo tiempo, están surgiendo nuevas funciones de IA que se extienden rápidamente. En los próximos años, se espera que la mitad de las empresas de la lista Fortune 500 implemente agentes de experiencia de IA, es decir, formas anticipadas de IA agéntica que pueden ofrecer interacciones personalizadas con clientes a escalaiii.
Esta rápida evolución crea tanto una oportunidad extraordinaria como una presión intensa para el liderazgo. El éxito ahora depende de ir más allá de la primera toma de contacto hacia una comprensión clara de lo que diferentes tipos de IA pueden ofrecer. No toda la IA se crea igual, y las implicaciones estratégicas de cada enfoque varían drásticamente.
En Adobe, trabajamos con miles de marcas que atraviesan esta transformación, y vemos dos principales impulsores de ganancias distintos: la IA generativa, que acelera el trabajo creativo y analítico, y la IA agéntica, que extiende ese potencial hacia la ejecución autónoma.
Comprender cómo estas tecnologías difieren, y cómo funcionan juntas, será esencial para cualquier líder que esté lidiando con este nuevo panorama.
Comprende los roles de la IA generativa y agéntica y cómo impulsan el valor empresarial
La IA generativa y agéntica potencian diferentes partes del motor de marketing. Saber dónde cada una impulsa valor te ayudará a aplicarlas con eficacia.
Qué es la IA generativa y por qué es revolucionaria para el marketing empresarial
La IA generativa ha pasado rápidamente de la expectación a resultados convincentes en los últimos años. Después de valorarla con entusiasmo y escepticismo a la vez, ha demostrado por qué tantos la consideran transformadora.
En esencia, la IA generativa se basa en modelos de aprendizaje profundo que crean contenido nuevo a partir de una indicación. En lugar de recuperar material existente, generan texto, imágenes, vídeos, diseños o incluso código originales basándose en patrones aprendidos de grandes conjuntos de datos. A diferencia de la IA tradicional, que sigue reglas predefinidas o ejecuta tareas específicas, la IA generativa crea resultados completamente nuevos.
Para los expertos en marketing, esto podría traducirse en alimentar el sistema con directrices de marca, recursos de campañas anteriores y datos de segmentos de público, y luego pedirle que genere copias de anuncios de marca, elementos visuales para redes sociales o un borrador de guión de vídeo: tareas que de otro modo llevarían días.
Este cambio de la automatización basada en reglas a la verdadera generación de contenido es lo que hace que la IA generativa sea tan importante para el marketing, y por qué está demostrando que es transformadora y que supone un impacto medible en cómo los equipos crean, colaboran y compiten.
es el porcentaje de directivos sénior que utiliza IA generativa e informa de mejoras significativas en la eficiencia del equipoiv.
Las organizaciones pueden obtener un promedio de 7,1 veces el retorno de la inversión neto en tres años y casi 200 millones de dólares en valor anual procedente de la creación de contenido y producción habilitada por IA generativav.
Gran parte de su valor a corto plazo radica en cómo ayuda a las personas a hacer mejor su trabajo. Las investigaciones muestran que las mejoras de productividad de la IA generativa podrían añadir el equivalente de 2,6 a 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundialvi. El marketing y las ventas están preparados para absorber la mayor parte de ese impacto, ya que los equipos utilizan la IA generativa para acelerar los ciclos de campaña, profundizar en la personalización y agilizar las operaciones de contenido.
Ya está transformando cómo los equipos de marketing realizan su trabajo mediante los puntos siguientes:
- Acelerar la producción creativa. Pasar del concepto a los recursos finalizados en días en lugar de semanas. Lo que antes requería múltiples especialistas y largos ciclos de revisión ahora se desarrolla con creativos y profesionales del marketing que trabajan directamente con IA generativa.
- Personalizar sin sobrecargas. Generar copias, imágenes y creaciones distintas en tiempo real para diferentes segmentos de público. Los equipos ahora pueden mantenerse activos en docenas de mercados y canales sin que ello implique un mayor esfuerzo.
- Convertir datos en decisiones. Transformar investigaciones complejas, análisis de la competencia y datos de rendimiento en datos útiles claros y en lenguaje sencillo que terminan en decisiones más rápidas e inteligentes.
Adobe en acción
Adobe ofrece a los equipos de marketing un ecosistema conectado que les permite convertir el potencial de la IA generativa en hechos ampliables a escala: desde Adobe Firefly para la generación segura de imágenes, vídeo y audio de marca, hasta Adobe Express para la creación de contenido de respuesta rápida, pasando por Adobe GenStudio for Performance Marketing para gestionar flujos de trabajo de producción de contenido. Todo diseñado para ayudar a los equipos a ser más creativos sin sacrificar la calidad o la gobernanza.
Qué es la IA agéntica y por qué es el siguiente paso para la experiencia de cliente
Mientras que la IA generativa impulsa la creación y los datos, la IA agéntica los traduce en acciones. La IA agéntica se basa en sistemas que persiguen objetivos empresariales específicos con una mínima supervisión humana. A diferencia de la IA tradicional que espera la aprobación humana en cada paso, la IA agéntica cuenta con un mayor grado de autonomía: puede planificar tareas, tomar decisiones y ejecutar flujos de trabajo de múltiples pasos basándose en aportaciones humanas y validaciones para lograr resultados concretos de forma autónoma.
La diferencia a modo de ejemplo vendría a ser como entre tener un ayudante que redacta correos electrónicos para que tú los envíes o tener un ayudante que puede redactar, mejorar, programar y enviar esos correos electrónicos mientras monitoriza el rendimiento y ajusta el enfoque según los resultados. La IA agéntica se basa en las funciones de generación de contenido de la IA generativa pero con toma de decisiones, integración de herramientas y aprendizaje continuo.
Se prevé que el mercado mundial de agentes de IA crezca un 45 % anualmente, es decir, que pase de 5700 millones de dólares en 2024 a 52 100 millones de dólares en 2030vii
¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y la IA agéntica?
La IA generativa se centra en la creación y produce texto, imágenes, código o datos originales a partir de indicaciones. La IA agéntica se centra en la ejecución, es decir, utiliza esos resultados para planificar y realizar tareas de múltiples pasos para lograr objetivos concretos. En marketing, ambas funcionan mejor cuando se combinan: la IA generativa alimenta el contenido y los datos, mientras que la IA agéntica impulsa la organización y la acción.
IA generativa
- Crea contenido nuevo como texto, imágenes, vídeo, código, etcétera
- Responde a indicaciones o preguntas individuales con resultados inmediatos
- Excelente para acelerar la producción creativa y el trabajo analítico
- Se estima que aportará entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en ingresos anuales
- Usos típicos: redacción de textos de marketing, creación de imágenes, traducción, resumen
IA agéntica
- Actúa sobre ese contenido planificando, decidiendo y ejecutando tareas
- Participa en acciones de varios pasos o continuas basadas en entradas en evolución
- Excelente para automatizar la ejecución y reducir las transferencias
- Se estima que aportará entre 450 000 y 650 000 millones de dólares en ingresos anuales para 2030
- Usos típicos: organización de recorridos, toma de decisiones en tiempo real, automatización de procesos
- Aceleración del desarrollo y activación de campañas: los agentes de IA pueden realizar el trabajo operativo básico, es decir, analizar datos de público, identificar segmentos de alto potencial, asignar recorridos y elaborar borradores de planes de campaña, mientras los equipos de marketing pueden revisar, mejorar y añadir contenido estratégico antes del lanzamiento.
- Optimización de las experiencias digitales en tiempo real: los sistemas agénticos monitorizan continuamente el rendimiento del sitio web, los patrones de participación y las señales de conversión, y ajustan automáticamente la ubicación del contenido, las reglas de personalización o los parámetros de segmentación. Si los primeros correos electrónicos de la campaña muestran bajas tasas de apertura, el sistema puede probar nuevos asuntos, ajustar los horarios de envío y modificar los segmentos de público mientras hace un seguimiento de los resultados y optimiza su enfoque.
- Interacciones personalizadas con clientes a escala: los agentes de IA actúan como representantes digitales de la marca, en otras palabras, presentan proactivamente recomendaciones, ofertas o contenido relevante basado en el contexto y el comportamiento de cada cliente en tiempo real. Los equipos de marketing definen el estilo de la marca y las directrices estratégicas mientras los agentes gestionan la entrega personalizada para que la participación sea individualizada sin un esfuerzo individualizado.
Adobe en acción
Adobe Experience Platform Agent Orchestrator proporciona la base para conectar múltiples agentes de IA y ofrecer casos de uso integrales de marketing. Ayuda a las empresas a coordinar la ejecución y a los equipos de marketing a tener un estricto control de la estrategia de la experiencia de cliente, el rumbo creativo y los estándares de marca.
Unifica la IA generativa y agéntica para aprovechar todo el impacto del marketing
La IA generativa y agéntica están transformando cómo se hace el marketing, pero utilizarlas de forma aislada limita su impacto. Para aprovechar todo su potencial, los equipos de marketing necesitan combinar sus puntos fuertes e integrarlas en los flujos de trabajo cotidianos.
CASO DE USO
Une tecnologías de IA para una mayor eficiencia en todo el ciclo de vida del marketing
La diferencia entre mejoras incrementales y una verdadera transformación radica en integrar la IA generativa y agéntica en un único motor de marketing. La IA generativa acelera el trabajo creativo y analítico necesario para poner en marcha las ideas, mientras que la IA agéntica organiza y automatiza las tareas necesarias para dar vida a esas ideas, a gran escala.
En cuanto a la entrega de experiencias de cliente, esta combinación significa que los expertos en marketing pueden responder verdaderamente a las necesidades de cada cliente en el momento. Ya estamos viendo que muchos equipos comienzan utilizando IA generativa para casos de uso específicos como redactar textos o crear elementos visuales, y luego gradualmente delegan más tareas de ejecución a la IA agéntica. Este cambio gradual genera confianza mientras demuestra el valor de los flujos de trabajo combinados.
Exploremos las sinergias de flujo de trabajo de la IA agéntica y generativa a través de seis etapas del marketing
Planificación y soporte
Problema: La planificación de campañas puede llevar semanas de extracción de datos, análisis de la competencia y debates internos. Cuando los planes se finalizan, corren el riesgo de quedar obsoletos, y los equipos creativos ya están al límite.
Solución: Combinar IA generativa y agéntica reduce ese ciclo a horas. La IA agéntica analiza el rendimiento pasado, las tendencias del mercado y el impacto presupuestario para identificar las estrategias más sólidas, mientras que la IA generativa convierte esas perspectivas en resúmenes, conceptos y marcos de mensajería.
Ejemplo: Una empresa de SaaS que planifica una promoción de actualización primaveral utiliza IA agéntica para identificar cuentas de renovación de alto riesgo y niveles de descuento óptimos, mientras que la IA generativa redacta plantillas de correo electrónico personalizadas y conceptos de campaña para cada grupo de clientes.
Gestión de público
Problema: La segmentación de públicos a menudo se atasca en bucles de pruebas interminables. Los equipos pasan semanas creando segmentos y ejecutando pruebas A/B, solo para ver que los resultados se estancan cuando los comportamientos cambian a mitad de campaña.
Solución: Combinar IA generativa y agéntica mantiene la segmentación precisa y adaptativa. La IA generativa crea personas, resúmenes de investigación y perfiles similares para impulsar la segmentación, mientras que la IA agéntica automatiza la segmentación, ejecuta experimentos y ajusta parámetros en tiempo real conforme llegan los datos de rendimiento.
Ejemplo: Un banco que promociona un nuevo programa de recompensas de tarjeta de crédito utiliza IA generativa para clasificar en grupos de "viajeros frecuentes", "compradores en línea" y "gastadores cotidianos", mientras que la IA agéntica reasigna presupuestos en tiempo real al segmento que convierte con la tasa más alta.
Producción de contenido
Problema: La demanda de contenido sigue superando la capacidad del equipo. Los ciclos de producción manual no pueden seguir el ritmo y los equipos creativos que van con prisas se arriesgan a dañar la credibilidad de la marca.
Solución: Combinar IA generativa y agéntica amplía a escala el contenido sin sacrificar la calidad. La IA generativa genera textos de campaña, imágenes, guiones de vídeo y variaciones de anuncios a gran velocidad, mientras que la IA agéntica monitoriza el rendimiento en directo y cambia automáticamente los recursos con mejor rendimiento para que las campañas sigan siendo relevantes y eficaces.
Ejemplo: Un minorista de moda que ejecuta una venta de media temporada utiliza IA generativa para crear banners localizados, textos de notificaciones push y vídeos para redes sociales en minutos, mientras que la IA agéntica rota los elementos visuales que generan las tasas de clic más altas.
Organización de recorridos
Problema: Los recorridos de clientes son demasiado complejos para gestionarlos manualmente. Coordinar ofertas, contenido y canales a través de puntos de contacto a menudo resulta en campañas desconectadas que frenan la conversión.
Solución: Combinar IA generativa y agéntica aporta cohesión y agilidad. La IA generativa redacta mapas de recorrido, secuencias de consolidación y mensajería personalizada, mientras que la IA agéntica los implementa dinámicamente: ajusta contenido, plazos de tiempo y canales basándose en señales en tiempo real.
Ejemplo: Una plataforma de streaming que ofrece un paquete complementario de deportes utiliza IA generativa para redactar correos electrónicos de actualización, banners en la aplicación y recordatorios de retención, mientras que la IA agéntica activa recordatorios solo a usuarios que ven deportes pero no a los que tienen el paquete complementario.
Gestión de la experiencia
Problema: La personalización a menudo va por detrás del comportamiento de la clientela. El contenido genérico y los ajustes tardíos resultan en una menor participación y oportunidades perdidas.
Solución: Combinar IA generativa y agéntica consigue que las experiencias siempre estén actualizadas. La IA generativa produce textos personalizados, descripciones de productos y respuestas de chatbot, mientras que la IA agéntica responde en tiempo real, ajusta recomendaciones, la navegación u ofertas para coincidir con la intención cambiante.
Ejemplo: Una aerolínea que ofrece tarifas de última hora para el fin de semana utiliza IA generativa para actualizar al instante titulares promocionales y preguntas frecuentes del chatbot, mientras que la IA agéntica actualiza espacios destacados de la página principal y rutas sugeridas conforme la disponibilidad de ciertos vuelos o la aparición de nuevas demandas.
Análisis del rendimiento
Problema: Los datos llegan demasiado tarde para orientar las decisiones. Cuando se compilan los informes, el comportamiento de la clientela ya ha cambiado.
Solución: La combinación de IA generativa y agéntica convierte los datos en acciones en tiempo real. La IA agéntica detecta anomalías, tendencias y oportunidades de optimización conforme surgen, mientras que la IA generativa traduce los datos en resúmenes comprensibles, historias visuales y recomendaciones sobre las que los equipos pueden actuar de inmediato.
Ejemplo: Una aplicación de entrega de comida que ejecuta una oferta de "envío gratuito los viernes" utiliza IA agéntica para detectar una caída de pedidos a mediodía en dos ciudades, mientras que la IA generativa genera un informe rápido de datos recomendando ofertas localizadas de notificaciones push.
Integra herramientas de IA en tu pila tecnológica de marketing para obtener mejores resultados
Incluso las herramientas de IA más inteligentes tienen limitaciones cuando funcionan de forma aislada. Para ofrecer resultados fiables y de alta calidad, tanto la IA generativa como la agéntica necesitan conectarse a tus sistemas de marketing existentes: tu gestión de relaciones con clientes y sistemas de administración de recursos digitales, CMS, plataformas de análisis y herramientas de campaña.
Una vez conectadas, pueden acceder a datos reales de clientes, directrices de marca y señales de rendimiento para crear contenido que no solo sea rápido, sino preciso, relevante y coherente con la marca. Esta integración también hace que sus decisiones sean auditables, y permite a los equipos incorporar medidas de cumplimiento, aprobaciones y derechos de uso antes de que los materiales lleguen a la clientela.
A continuación se presentan cinco funciones empresariales donde esta integración genera el mayor impacto.
Personalización con contexto real de cliente
Flujos de trabajo de marketing de extremo a extremo sin interrupciones
Medidas de protección integradas para marca y cumplimiento
Optimización continua en tiempo real
Resultados y decisiones ampliables a escala
Cómo Adobe activa la IA generativa y agéntica integrada
Adobe ofrece agentes especializados que funcionan dentro de las herramientas que los expertos en marketing utilizan a diario, y se conectan directamente a sus datos, contenido y sistemas de activación de recorridos. Basándose en tecnología de IA generativa e impulsados por Adobe Experience Platform Agent Orchestrator, estos agentes incorporan IA agéntica en los flujos de trabajo cotidianos a lo largo de todo el ciclo de vida del marketing: respaldan desde la planificación y estrategia de público hasta la entrega de contenido, optimización de experiencias y análisis de rendimiento, en entornos unificados.
Con herramientas creativas y de marketing como Adobe Firefly, Adobe Express y Adobe GenStudio for Performance Marketing, así como soluciones de IA agéntica como Adobe LLM Optimizer y Adobe Brand Concierge, Adobe ofrece a los expertos en marketing ambos aspectos de la ecuación de la IA: el potencial de la IA generativa para acelerar la creación y la organización de la IA agéntica para dirigir la ejecución, todo ello sin que los equipos pierdan el control de la estrategia de marketing, los estándares de marca y las directrices.
¿Qué modelo de IA deberían adoptar primero las empresas?
La mayoría de organizaciones comienzan con IA generativa para mejorar la creatividad y productividad, y después se expanden hacia la IA agéntica conforme maduran. La IA generativa crea funciones fundamentales como la creación de contenido y la generación de datos, mientras que la IA agéntica amplía a escala esos beneficios mediante la automatización y la ejecución conectada. Una buena adopción empresarial combina ambas, empezando por la creación y avanzando después hacia la organización.
Prepara tu adopción de IA para el futuro con controles de riesgo avanzados
Conforme la IA generativa y agéntica pasan de proyectos piloto a la producción, los riesgos crecen tan rápido como las oportunidades. Casi el 47 % de organizaciones que utilizan IA generativa han informado al menos de una consecuencia negativaviii (principalmente inexactitud, brechas de ciberseguridad o problemas de inteligibilidad) y el 77 % de líderes de ciberseguridad temen que estos riesgos puedan socavar sus estrategias de seguridadix.
Más allá de los fallos técnicos, la responsabilidad se está convirtiendo en una preocupación apremiante. Conforme las empresas implementan herramientas de IA generativa y agentes de IA que pueden actuar a través de sistemas y conjuntos de datos, resulta cada vez más difícil rastrear decisiones o asignar responsabilidades cuando algo sale mal. Esta brecha de responsabilidad está emergiendo como una prioridad creciente en muchas empresas.
El liderazgo no puede permitirse tratar el riesgo como algo secundario. Debe integrarse en las estrategias de IA desde el principio para proteger la confianza en la marca, la seguridad de la clientela y la continuidad empresarial.
Riesgos clave de la IA generativa y cómo prevenirlos
Los riesgos de la IA generativa surgen de la forma en que estos modelos generan contenido nuevo. Problemas como alucinaciones, sesgos ocultos o una toma de decisiones confusa pueden erosionar silenciosamente la calidad y la confianza si los equipos carecen de los controles adecuados. Y para complicar más la situación, la gobernanza puede colapsar rápidamente cuando la cultura va por detrás de la adopción. Por ejemplo, solo una cuarta parte de la plantilla dice que siempre verifica los resultados de la IAx. Sin directrices y supervisión, un pequeño error puede convertirse rápidamente en un problema serio a través de campañas y canales.
La tabla siguiente destaca las áreas de riesgo más comunes de la IA generativa y las funciones necesarias para mitigarlas.
Principales riesgos de la IA agéntica y cómo prevenirlos
Los riesgos de la IA agéntica son diferentes. Surgen de la autonomía de estos sistemas. Como la IA agéntica puede planificar y ejecutar tareas a través de múltiples herramientas, los errores pueden propagarse rápidamente: desde errores operativos como enviar el activador de correo electrónico incorrecto o saturar un segmento con promociones, hasta incumplimientos no intencionados de acceso a datos cuando los agentes actúan a través de plataformas conectadas.
A medida que la adopción se amplía, los permisos y controles de acceso se vuelven más difíciles de administrar. Las organizaciones a menudo descubren que las reglas establecidas para una herramienta no se transfieren automáticamente a toda la cadena de flujos de trabajo de IA agéntica, lo que crea puntos ciegos que aumentan la exposición.
Sin una supervisión humana sólida, la trazabilidad y los permisos bien definidos, incluso los sistemas bien intencionados, pueden comportarse de maneras inesperadas.
La tabla siguiente destaca las áreas de riesgo más comunes de la IA agéntica y las funciones necesarias para mitigarlas.
Elige partners de IA que integren la seguridad desde el diseño
Gestionar los riesgos no se trata solo de procesos internos. También depende de con quién te asocies. La mayoría de las organizaciones no crean todos los mecanismos de seguridad internamente, por lo que necesitas proveedores que promuevan la responsabilidad, el compromiso y la integridad en sus plataformas desde el diseño. Al evaluar posibles proveedores para soluciones de IA generativa y agéntica, busca ejemplos de estas prácticas fundamentales.
Entrenamiento específico
La IA empresarial es tan precisa y fiable como los datos que la respaldan. Busca proveedores que creen conjuntos de datos específicos del dominio, con derechos autorizados y adaptados a tus casos de uso. Esto garantiza que el resultado sea relevante, seguro para la marca y conforme desde el inicio.
Pruebas rigurosas y continuas
Las empresas proveedoras deben someter a pruebas sus modelos y funciones tanto antes como después del lanzamiento. Esto incluye detección automatizada de sesgos, pruebas adversariales y evaluación humana continua, especialmente para casos de uso creativos y de marketing donde la calidad impacta directamente en la reputación de la marca.
Transparencia y trazabilidad
Asegúrate de que la plataforma de cada proveedor proporcione pistas de auditoría claras sobre cómo se generan los resultados, y capte indicaciones, versiones de modelos y fuentes de datos. Esto hace posible revisar, explicar y reproducir las decisiones de IA cuando sea necesario.
Bucles de comentarios y corrección
La plataforma debe permitir a las personas usuarias marcar resultados potencialmente sesgados o perjudiciales, con un proceso claro para revisar y solucionar problemas. Esto no solo reduce el riesgo, sino que también ayuda a mejorar continuamente la calidad del modelo con el tiempo.
Genera valor duradero con IA mediante procesos, personas y plataformas
Implementar IA generativa e IA agéntica de forma responsable va más allá de gestionar riesgos: se trata de crear las condiciones para que la innovación prospere. Comienza con líderes que invierten en una primera fase en las personas, procesos y plataformas que permiten que la IA crezca de forma segura y se convierta en una parte fiable de los flujos de trabajo diarios. Bien ejecutada, acelera la realización de valor y genera confianza duradera en toda la organización.
Para el liderazgo de marketing, esto significa abordar la implementación como un recorrido por etapas: primero fortaleciendo los procesos centrales, luego capacitando a las personas y, finalmente, preparando la tecnología subyacente para apoyarlas a escala.
PROCESO
Cuatro pasos para fortalecer la implementación de IA antes de ampliar a escala
Antes de ampliar a escala herramientas de IA generativa o IA agéntica en tu organización, observa su encaje dentro de tu entorno y establece métricas claras de éxito.
1. Encuentra los puntos de entrada adecuados en tu pila tecnológica
Qué hacer: Asigna tus procesos centrales de marketing y contenido, luego identifica dónde las herramientas de IA generativa e IA agéntica pueden mejorar las plataformas existentes; por ejemplo, usar IA generativa para acelerar la creación de contenido en tus sistemas de gestión de contenidos, o IA agéntica para automatizar la entrega de campañas en tu pila tecnológica de automatización de marketing.
Por qué importa: La IA genera impacto cuando se integra en los flujos de trabajo diarios, y no solo se superpone, pero solo el 28 % de las grandes empresas dice haber integrado eficazmente la IA en sus procesos empresarialesxi.
2. Céntrate en casos de uso de alto impacto
Qué hacer: Elige flujos de trabajo específicos y medibles donde la IA pueda generar valor claro, como crear informes de campañas, personalizar correos electrónicos o automatizar la creación de informes, para validar el valor de integración antes de ampliar a escala.
Por qué importa: Concentrarse en unas pocas aplicaciones de alto valor genera impulso de forma anticipada. Pero las empresas a menudo diluyen el impacto al dispersar recursos en demasiados pilotos de IA. La investigación muestra que el liderazgo que prioriza una media de 3,5 casos de uso de alto valor (frente a 6,1 para otros) puede esperar el doble de ROI en sus iniciativas de IAxii.
3. Define métricas de éxito claras desde el inicio
Qué hacer: Establece objetivos medibles para cada caso de uso de IA, como reducir el tiempo de producción de contenido, disminuir el coste por recurso, mejorar la participación en campañas o aumentar la satisfacción de cliente.
Por qué importa: Los KPI claros son esenciales para demostrar valor y guiar la ampliación, pero menos de uno de cada cinco líderes empresariales dice que sus organizaciones actualmente hacen seguimiento de KPI para soluciones de IA generativa. Establecer métricas de ROI en una fase temprana asegura que la IA genere impacto empresarial realxiii.
4. Establece barreras de protección para ampliar a escala de forma segura
Qué hacer: Integra las iniciativas de IA dentro de tu marco de gobernanza existente, en otras palabras, abarca controles de acceso, privacidad de datos, revisión legal, flujos de trabajo de aprobación y registro de auditoría, antes de ampliar a escala la implementación.
Por qué importa: Mientras que el 74 % del liderazgo empresarial afirma que la gobernanza tendrá un alto impacto a medida que aumente la adopción de IA generativa, solo el 21 % dice que la madurez de gobernanza de su organización es sistémica o innovadoraxiv. Cerrar esta brecha es fundamental para ampliar a escala la IA de forma segura.
es el porcentaje de empleados que usa IA generativa en el trabajo, pero solo el 20 % de las empresas ofrece acceso.
es el porcentaje de empresas que están preparadas para usar IA y tecnologías impulsadas por IA al máximo potencial.
¿Qué deben priorizar quienes lideran al ampliar a escala IA en la empresa?
El liderazgo debe equilibrar la experimentación con la disciplina operativa, así como capacitar a los equipos para innovar mientras mantienen la gobernanza, integridad de datos y estándares de marca. Fomentar la colaboración interdisciplinar entre equipos de marketing, TI, operaciones y datos asegura que las ideas impulsadas por IA puedan ejecutarse de forma segura, eficiente y a escala.
PERSONAS
Capacita a tu equipo para usar la IA con confianza
Tu equipo ya está utilizando herramientas de IA generativa, tanto si las has implementado como si no. Alrededor del 80 % del personal usa IA generativa en el trabajo y el 85 % afirma que permite trabajar más rápido, pero solo el 20 % de las organizaciones ofrece acceso a nivel empresarialxv.
Este acceso desigual a menudo conduce a una adopción irregular: algunos equipos experimentan libremente mientras otros se mantienen en flujos de trabajo tradicionales o se quedan estancados por la falta de aprobaciones. Cuando el departamento de marketing avanza sin el de TI para integrar datos, o sin el departamento legal y de cumplimiento para definir políticas de uso, estas brechas aparecen más tarde en forma de flujos de trabajo desconectados, lanzamientos retrasados y revisiones manuales adicionales.
La verdadera escalabilidad requiere que todas estas funciones se modernicen conjuntamente. Si solo un departamento cambia su forma de trabajar, los beneficios de la IA se estancan antes de alcanzar un impacto empresarial. Si quieres que la IA amplíe a escala de forma segura y aprovechar el aumento de productividad, necesitas ayudar al personal allí donde se encuentre: darles estructura, confianza y espacio para experimentar.
Forma por función
Ofrece formación específica por función sobre uso responsable, sensibilidad de datos y transparencia. Céntrate en formas prácticas y directas de usar IA generativa y agéntica en el trabajo diario.
Orienta el uso cotidiano
Define dónde debe y no debe usarse la IA, cómo etiquetar el trabajo asistido por IA, y cómo encaja en los flujos de trabajo existentes, para que sea parte del proceso, no un trabajo adicional.
Genera responsabilidad
Añade verificaciones éticas a las revisiones y bucles de comentarios. Anima al personal a señalar problemas de forma anticipada y considerar el impacto en la clientela y la marca en sus resultados.
Celebra las victorias rápidas
Comparte ejemplos reales de cómo la IA ahorra tiempo o mejora la calidad. Las victorias pasadas generan confianza y fomentan una adopción más amplia.
Crea supervisión compartida
Forma un grupo multifuncional de legal, RR. HH., TI, marketing y operaciones para coordinar la implementación, administrar riesgos y alinear políticas con el uso real.
Monitoriza y mejora
Realiza un seguimiento de cómo el personal usa las herramientas de IA y los resultados que genera. Usa esos datos para cerrar las brechas que surjan, mejorar el entrenamiento y actualizar políticas a medida que crece la adopción.
PLATAFORMAS
Prepara tus datos e infraestructura para IA a escala empresarial
Incluso los equipos mejor formados no pueden tener éxito si tus sistemas no admiten IA generativa y agéntica a escala. La mayoría de cuellos de botella empresariales no provienen de modelos débiles sino de datos dispersos, API frágiles y sistemas de gobernanza que no están diseñados para la automatización.
De hecho, solo el 13 % de las empresas están preparadas para aprovechar la IA y las tecnologías impulsadas por IA en su máximo potencial, aunque el 50 % de ellas confiesa que ya ha dedicado hasta el 30 % de su presupuesto de TI a la IAxvi. Sin bases sólidas, la IA se queda atascada en experimentos aislados, incapaz de integrarse con sistemas centrales o entregar resultados fiables.
Curiosamente, hemos visto que industrias altamente reguladas como los servicios financieros a menudo avanzan más rápido una vez que deciden adoptar IA porque ya tienen políticas robustas de gobernanza de datos establecidas. Un linaje de datos claro y controles de acceso estrictos dan confianza a los equipos de cumplimiento en la base, lo que ayuda a acelerar las aprobaciones para nuevos casos de uso de IA.
Para escalar la IA de forma segura y sostenible, tus canales de datos e infraestructura deben estar tan preparados como tu gente.
Consideraciones clave de integración e implementación para ayudarte a ampliar a escala el uso de IA.
Verifica la preparación de la infraestructura
Audita tus canales de datos, API, sistemas de almacenamiento y procesos de gobernanza para descubrir cuellos de botella. Busca datos aislados, integraciones frágiles, tiempos de respuesta lentos o versiones y copias de seguridad que falten y que podrían bloquear la ampliación a escala.
Establece criterios claros de selección de sistemas
Define qué significa “preparado para la empresa” antes de añadir nuevas herramientas, y establece estándares para transparencia, mitigación de sesgos, cifrado y cumplimiento con el reglamento general de protección de datos y el marco de administración de riesgos de IA del NIST.
Establece supervisión multifuncional
Crea un equipo de gobernanza que abarque ciencia de datos, TI, seguridad, legal y cumplimiento normativo. Capacítales para gestionar riesgos, supervisar implementaciones y adaptar políticas conforme evolucionen las regulaciones.
Monitoriza el rendimiento en tiempo real
Implementa herramientas de monitorización específicas para IA que rastreen la calidad del resultado, la deriva del modelo, la latencia y la seguridad. Combina paneles automatizados con revisiones humanas periódicas para detectar sesgos, contenido perjudicial o problemas de cumplimiento antes de que se agraven.
Realiza revisiones periódicas de riesgo
Revisa los sistemas implementados con regularidad junto a equipos de ciencia de datos, de cumplimiento y legales. Utiliza bucles de comentarios estructurados para detectar problemas de fiabilidad y mejorar continuamente.
Integra la IA en los canales de entrega
Trata las herramientas de IA como cualquier otro software empresarial: impleméntalas en fases controladas con versiones, pruebas y opciones de reversión para garantizar que los nuevos modelos no interrumpan tus sistemas existentes.
Aporta estructura, velocidad y ampliación a escala a tu recorrido con IA
La IA generativa y agéntica ya no son experimentos. Se están convirtiendo rápidamente en los motores de la velocidad de contenido, la personalización y la interacción con clientes. La pregunta para el liderazgo de marketing es cómo ampliarlas a escala de forma responsable, para que no solo ofrezcan victorias rápidas sino que generen valor duradero. Eso requiere equilibrio: proporcionar herramientas potentes a los equipos, integrar barreras de protección y conectar la IA con los sistemas que ya gestionan tu empresa.
Adobe está ayudando a las empresas a dar ese paso con IA que está preparada para la empresa por diseño. Desde agentes de IA listos para usar que se integran en los flujos de trabajo de marketing diarios, hasta herramientas de IA generativa que aceleran la creación sin sacrificar los estándares de marca, Adobe reúne creatividad, gobernanza y automatización en un ecosistema conectado.
Las organizaciones que prosperen serán aquellas que avancen combinando visión con ejecución, y experimentación con eficiencia. Adobe puede ayudarte a ampliar, estructurar y afianzar ese recorrido.
Fuentes
- Encuesta global sobre el estado de la IA de McKinsey, 2025.
- Guía de gasto mundial en IA e IA generativa.
- IDC Futurescape: Predicciones mundiales sobre el futuro de la experiencia de cliente de 2025.
- Informe de tendencias de IA y digitales de 2025 de Adobe.
- Informe sobre el crecimiento sin cortapisas, de Adobe.
- Informe sobre el potencial económico de la IA generativa, de McKinsey.
- Análisis de BCG en colaboración con Grand View Research.
- Encuesta global sobre el estado de la IA de McKinsey, 2025.
- Cuatro categorías emergentes de riesgos de IA generativa, Deloitte Insights.
- Encuesta sobre tecnología laboral para empleados de CCS Insight.
- Encuesta global sobre el estado de la IA de McKinsey, 2025.
- Encuesta global sobre el radar con IA de BCG, 2025.
- Encuesta global sobre el estado de la IA de McKinsey, 2025.
- Guía empresarial de IBM para la gobernanza de IA, 2024.
- Encuesta sobre tecnología laboral para empleados de CCS Insight.
- Índice de preparación para IA de Cisco, 2024.
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