Esta mañana, en el Forrester B2B Summit, compartí con una sala llena de líderes de marketing que el acrónimo más relevante de nuestra industria se reescribió en silencio.
Como especialistas en marketing B2B, todos conocemos y valoramos el ABM (Account-Based Marketing). Durante casi una década, fue la columna vertebral de la estrategia go-to-market en B2B y enterprise. Para muchos, representó una estrategia, una agenda de innovación y una plataforma GTM que impulsó el liderazgo en marketing y las carreras profesionales. Construimos los manuales de estrategia, los conjuntos de soluciones, los organigramas y los KPI que convirtieron al ABM en la mejor práctica del sector. Aprendimos a personalizar la experiencia para el CMO, el CIO, el CFO, los tomadores de decisiones y el equipo operativo dentro de una misma cuenta, porque entendimos que ninguna decisión enterprise la toma una sola persona, sino un grupo de compra.
Y por un tiempo, tuvimos razón en todo eso. Pero hoy estaremos equivocados si no redefinimos quién (o qué) forma parte del grupo de compra.
Porque el nuevo ABM es Agent-Based Marketing.
Y no se trata de una visión a futuro. Ya es una realidad.
El cambio… en cifras
Seamos concretos sobre las realidades que enfrentan hoy los especialistas en marketing B2B.
Uno. Bain & Company descubrió que el 80 % de los consumidores ya confía en resultados generados por IA para al menos el 40 % de sus búsquedas, lo que redujo el tráfico web orgánico hasta un 25 %. Al mismo tiempo, el tráfico impulsado por IA hacia sitios de EE. UU. creció un 269 % interanual en marzo (Adobe Digital Index). La puerta de entrada tradicional se está cerrando mientras una nueva se abre. Quien no es visible a través de ella simplemente no existe. Y quien no está preparado corre el riesgo de volverse irrelevante.
Dos. 1 de cada 4 clientes ya recurre a los motores de respuesta de IA como principal herramienta para investigar, descubrir y decidir (Adobe AI and Digital Trends 2026). La tendencia se agudiza cada trimestre, y lo que hace 18 meses era un comportamiento marginal se convierte rápidamente en la norma. Además, las visitas de tráfico referido por IA registran un tiempo de interacción en el sitio un 48 % mayor en comparación con las visitas provenientes de otros canales (Adobe Digital Insights, marzo de 2026). Los compradores no usan la IA solo para iniciar su proceso; también la usan para concluirlo.
Tres. Forrester descubrió que el 68 % de los compradores B2B ya tiene un favorito desde el inicio mismo de su proceso de compra, y ese favorito gana el 80 % de las veces. Para cuando un comprador llega al sitio, ya consultó un agente de IA, filtró alternativas que ni siquiera se llegaron a considerar y llega con la decisión prácticamente tomada y con mayor información. Menos tráfico, mayor intención, menos tiempo para ganar o perder.
Analicemos estos tres datos en conjunto. La puerta de entrada se desplazó, o más bien se transformó. Los compradores la atraviesan más rápido, cargados de intención y contexto definido. Y para cuando llegan a los canales propios, ya tienen la decisión casi tomada.
Esto no es una anomalía pasajera. Es un cambio estructural en el funcionamiento del marketing B2B.
Qué está cambiando y qué no
El recorrido del comprador B2B no desaparece. Descubrir, considerar, evaluar, decidir: esas etapas siguen siendo reconocibles. Lo que cambió es quién realiza el descubrimiento y dónde. Quién hace la consideración y cómo. Y cada vez más, qué es lo que evalúa.
Durante la última década, construimos el ABM en torno a una premisa simple: identificar las cuentas que importan, mapear el grupo de compra dentro de ellas y personalizar la experiencia para cada persona en ese grupo. Las tácticas evolucionaron (datos de intención, acciones basadas en señales, puntuación basada en cuentas y personas), pero el modelo subyacente siempre supuso que había una persona al otro lado de cada interacción.
Ese supuesto ya no se sostiene.
El grupo de compra ahora es híbrido. Sigue incluyendo al CMO, al CIO, al CFO, a los tomadores de decisiones funcionales y al responsable de adquisiciones. Pero también incluye a ChatGPT. A Perplexity. A Gemini. Al Copilot integrado en la suite de Microsoft. Y, cada vez más, a los agentes personalizados que los propios equipos de IT despliegan para realizar la investigación preliminar, antes de que alguien llegue a abrir una pestaña o hacer una búsqueda por su cuenta.
Al igual que aprendimos a personalizar de forma distinta para un CMO que para un CIO, ahora hay que personalizar de manera diferente para ChatGPT que para Gemini. Cada uno de estos sistemas busca y presenta la información a su manera. Cada uno tiene su propia ponderación, sus propias preferencias de citación y sus propias particularidades. Funcionalmente, representan un nuevo segmento del público, uno que influye activamente en las decisiones dentro de las cuentas que ya son clave.
Eso es el Marketing Basado en Agentes.
Los “tres ‘agentes’”
Este es el enfoque que he aplicado con el equipo, con colegas y en el escenario de Adobe Summit a principios de este mes, para convertir estas ideas en algo concreto en lugar de abstracto.
Hay tres relaciones que cada líder de marketing debe construir con los agentes ahora mismo. Me gusta llamarlas los “tres ‘agentes’”:
Los agentes como herramientas. Cada vez más, los agentes amplían lo que es posible dentro de los equipos. Nos ayudan a producir contenido, generar variaciones, analizar el rendimiento y romper con los flujos de trabajo heredados que nunca fueron diseñados para operar a velocidad agéntica. Los especialistas en marketing y los equipos que aprendan a aprovechar estas herramientas como multiplicadores de capacidad superarán a quienes no lo hagan.
Los agentes como compañeros de equipo. Esta es la relación que la mayoría de los líderes aún no ha asimilado del todo. Los agentes no son solo un nuevo público ni únicamente herramientas: son colaboradores capaces de ejecutar un flujo de trabajo a la par, en función de los objetivos establecidos y con los puntos de control que definamos. El rol del especialista en marketing pasa de la producción al diseño y la gobernanza; de ejecutar el trabajo, a afinar la estrategia y crear las condiciones para que ese trabajo se realice bien.
Los agentes como público objetivo. Esta es la que me quita el sueño. Si la marca no está estructurada para ser legible por máquinas, si el contenido, los metadatos y las señales de terceros no están orientados a la forma en que los LLM sintetizan respuestas, la marca será invisible en esta próxima ola de descubrimiento de marcas. La puerta de entrada ya no es la página de inicio: es una respuesta en una ventana de chat. Y no hay dos iguales.
Herramientas. Compañeros de equipo. Objetivos. Tres relaciones. Un manual de estrategia por reescribir.
Por qué esto requiere un nuevo manual de estrategia, no uno actualizado
El error más común en esta conversación es pensar que la IA agéntica es “simplemente” otro canal, otra capa de optimización, otra táctica que se suma a lo que ya se está haciendo. La realidad es bien distinta. Creo que esto exige un replanteo honesto y desde cero de cuatro aspectos de los que todo líder de marketing B2B es responsable:
- Señales y datos. Los prompts nos brindan un contexto más rico que el que jamás ofrecieron los clics, pero ocurren cada vez más en canales que no son propios ni se pueden monetizar directamente. Por eso, la visión de 360 grados del cliente se volvió más difusa y, al mismo tiempo, más interesante.
- Estrategia de contenido. Dado que los LLM citan con mayor frecuencia fuentes de terceros, revisadas por pares, redes sociales y comunidades que la propia página de inicio, la proliferación de contenido no solo implica mayor volumen, sino también diferencias: distintas superficies, distintos formatos y distintas formas de influencia.
- Marca. En un mundo donde los LLM sintetizan respuestas a partir de lo que otros dicen sobre una marca, las que triunfen serán aquellas que los clientes amen de verdad, tanto como para hablar de ellas. Esta es una de las implicaciones más subestimadas de todo el cambio, y en la que más apostamos, respaldada por el lanzamiento e inversión en la campaña de marca Adobe CX Enterprise: “It starts with Adobe.”
- Modelo operativo. Nada de lo anterior funciona si el organigrama, la combinación de habilidades de los equipos y la relación con el riesgo siguen optimizados para una versión de IA de asistencia probabilística. Los líderes que triunfen están diseñando flujos de trabajo deterministas de extremo a extremo, donde las personas y los agentes tienen roles claramente definidos.
Seguiré explorando y desarrollando estas ideas con mayor profundidad en próximas publicaciones.
El lugar de Adobe en todo esto
Para mí, esto va mucho más allá de un punto de vista personal. Adobe CX Enterprise se construyó en torno a tres casos de uso: aumentar la presencia de marca, incrementar la velocidad de contenido e interactuar con los clientes de formas más significativas. Todos tienen un propósito claro: corresponden exactamente a los tres frentes donde este cambio está impactando con más fuerza a los especialistas en marketing empresarial.
Los sitios web han dejado de ser el único punto de entrada a los productos y servicios de las empresas, y los especialistas en marketing necesitan soluciones reales para estar presentes en la web agéntica y en las interfaces conversacionales donde los clientes acuden cada vez más como primer paso para informarse. Las herramientas de Adobe para ampliar la presencia de marca integran Adobe Experience Manager con aplicaciones diseñadas específicamente para la web agéntica: Adobe Brand Visibility (anteriormente Adobe LLM Optimizer) Adobe Brand Concierge y Adobe Experience Manager Sites Optimizer.
Ayer mismo, nos complace compartir que completamos la adquisición de Semrush, una destacada plataforma de visibilidad y descubrimiento de marca. Esta adquisición amplía la capacidad de Adobe para apoyar a tu empresa con soluciones de SEO basadas en datos y búsqueda con IA, en un momento en que la visibilidad de marca es más crítica que nunca.
Content supply chain es el espacio donde los especialistas en marketing están reimaginando lo que es posible con el contenido: no solo ampliando la producción, sino elevando la calidad y la relevancia para no solo llegar a los clientes, sino impresionarlos. Un content supply chain agéntico acelera ese proceso de forma exponencial, con más iteración, pruebas, variación y datos de los que creíamos posibles. La IA generativa se convierte en algo comercialmente seguro para usar a velocidad y escala empresarial, y ser coherente con la marca deja de ser un sacrificio frente al cumplimiento de plazos. Adobe Brand Intelligence es el elemento integrador: un sistema de aprendizaje continuo que mantiene cada recurso fiel a la marca, sin importar cuántas variantes se produzcan ni con qué rapidez.
La interacción con los clientes es donde se reescribe el recorrido del comprador en tiempo real. Antes, la personalización significaba enviar el mensaje correcto al segmento adecuado en el momento preciso. Hoy implica orquestar experiencias conectadas y en tiempo real en todos los canales, anticipando la intención, respondiendo a las señales y optimizando continuamente para lograr los resultados que importan. La solución de interacción con los clientes de Adobe ahora se amplía con Adobe Engagement Intelligence y CX Analytics.
El nexo de todo: Adobe CX Enterprise Coworker. Este es el anuncio de Adobe Summit de la semana pasada que más me entusiasma, el que da vida al “tercer ‘agente’”, los agentes como compañeros de trabajo. Tú defines el resultado. CX Coworker construye el flujo de trabajo, reúne los datos correctos, activa los agentes especializados adecuados, ordena los pasos y monitorea el rendimiento en relación con el objetivo en tiempo real. Se coordina con las aplicaciones de Adobe, las plataformas de IA de terceros y los sistemas empresariales que ya usas, con el control humano bien presente en las decisiones que importan. Va más allá de la velocidad de ejecución: el objetivo son mejores resultados y la transición de la ejecución por campañas a una interacción continua e inteligente. CX Coworker estará disponible de forma general en los próximos meses, y es una de las expresiones más claras que encontré de lo que realmente significa poner la IA agéntica a trabajar para un equipo de marketing empresarial y junto a él.
Brand Visibility. Content supply chain. Interacción con los clientes. CX Coworker los une a todos. Así es como Adobe ayuda a tender un puente entre el ABM clásico y el nuevo: del marketing basado en cuentas al marketing basado en agentes. Es el sistema operativo del CXO en el que estoy apostando la estrategia de mi equipo.
Lo que exploraremos en esta serie
En las próximas semanas, exploraré otros temas sobre cómo se ve el Marketing Basado en Agentes en la práctica, sumando la perspectiva de colegas, clientes y expertos:
- Parte 2: Marketing para máquinas: por qué la estrategia de contenido necesita un replanteamiento desde cero, no solo una actualización de SEO.
- Parte 3: Indicaciones, no clics: Repensando la señal, la intención y el recorrido de cliente cuando los momentos más influyentes ocurren en conversaciones que no puedes ver.
- Parte 4: ¿El gran igualador? Por qué la marca importa más en un mundo agéntico y la apuesta que hago con mi propio presupuesto.
- Parte 5: Construyendo la organización de marketing agéntico: Modelo operativo, mentalidad y el trabajo por venir.
Si sentiste que el terreno bajo tu estrategia B2B se movía sin poder ponerle nombre a esa sensación, esta serie tiene las respuestas.
La sigla es la misma. Casi todo lo demás cambió.
Te damos la bienvenida al nuevo ABM.
Marissa Dacay es vicepresidenta global de Marketing Empresarial en Adobe, una líder que convierte la ambición en impacto medible.
Marissa lidera el marketing empresarial de campo y la ejecución de campañas a nivel global con una combinación única de instinto creativo, disciplina basada en datos e innovación sin límites. Está enfocada sin descanso en lo que funciona, y en el porqué. Su enfoque fusiona la inteligencia de datos con una narrativa audaz, impulsando estrategias de marketing empresarial que siempre superan las expectativas. Lidera con audacia y empatía, desafiando a sus equipos a pensar en grande, ejecutar con mayor inteligencia y elevar el listón en cada oportunidad. Marissa no solo genera resultados; también forma a la próxima generación de líderes de marketing audaces.
