Sección 1
El impulso crece, pero la madurez avanza de forma desigual.
Dónde se rezaga la preparación operativa y qué se necesita para no perder el ritmo.
En el informe El estado del marketing en un mundo impulsado por IA , analizamos cómo el criterio para medir el éxito de la IA en marketing está evolucionando: ya no se trata de cuánto produce, sino de qué tan buenos son los resultados. Y exploramos qué necesitan las organizaciones para pasar de la adopción al impacto empresarial real. Los hallazgos revelan que, aunque el uso de IA se acelera, la madurez operativa necesaria para convertirlo en rendimiento medible lleva retraso, y el coste de esa brecha se traduce en oportunidades perdidas y valor sin aprovechar. Más de 8 de cada 10 equipos de marketing perdieron una oportunidad el trimestre pasado por no poder responder a tiempo, y solo el 7 % incorporó la IA de manera que genera resultados empresariales medibles. Los siguientes diez datos explican por qué persiste esa fricción, dónde está emergiendo el valor y qué se necesita para cerrar la brecha entre la actividad de IA y un rendimiento de marketing sostenido.
La búsqueda constante de velocidad y escala en marketing viene acompañada, con igual urgencia, de la necesidad de demostrar valor. Los equipos enfrentan una presión creciente: impulsar el crecimiento de los ingresos y, al mismo tiempo, ganar en eficiencia. Un reto difícil en cualquier entorno, pero aún más complejo cuando las expectativas de los clientes cambian rápido, los canales evolucionan en tiempo real y la ventana de respuesta del marketing se reduce cada vez más.
La IA se posiciona cada vez más como el motor que puede hacer posible todo esto. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones aún están en las primeras etapas de convertir esa promesa en resultados concretos.
Nuestra encuesta global a líderes y profesionales del marketing refleja un optimismo sólido en torno a escalar la IA, pero solo unas pocas organizaciones lograron integrarla en el flujo de trabajo de manera que genere impacto empresarial real. Para la gran mayoría, la IA sigue siendo una capa táctica sobre los procesos existentes, más que una fuente de ventaja estructural.
Estar a la altura de este momento exige redefinir el valor de la IA en términos más amplios. La pregunta ya no es cuánta actividad puede acelerar, sino qué tan bien puede convertir la creación, la activación y la optimización en un motor de rendimiento integrado. Las organizaciones que avancen hacia ese tipo de orquestación estarán mejor posicionadas para capitalizar el valor de la IA y generar las interacciones de alto nivel que los clientes de hoy esperan.
Sección 1
Dónde se rezaga la preparación operativa y qué se necesita para no perder el ritmo.
Dato 1
Los equipos de marketing aseguran haber aprendido a mantener el ritmo de campañas aceleradas. Pero para la mayoría, esa velocidad se sostiene sobre flujos de trabajo al límite, manuales y difíciles de mantener.
afirman que sus flujos de trabajo pueden soportar ciclos de campaña rápidos o de alta frecuencia.
señalan que hacerlo genera tensión, es un reto o simplemente no es posible.
CONCLUSIÓN
Los equipos de marketing están encontrando formas de lanzar campañas más rápido, aunque con frecuencia a costa de una presión creciente en sus flujos de trabajo. En la mayoría de las organizaciones, la IA aceleró la creación de contenido más que las etapas que la rodean, las cuales siguen operando de forma independiente y a su propio ritmo. El problema se hace evidente cuando los recursos creativos avanzan lentamente por las revisiones y controles de cumplimiento, cuando los traspasos entre equipos y herramientas retrasan la activación, y cuando los datos de rendimiento permanecen desconectados del proceso de ideación y creación en lugar de retroalimentarlo. Para ganar velocidad sin sobrecargar a los equipos, las organizaciones deben replantear los flujos de trabajo con la IA como eje central, de modo que los equipos puedan crear, revisar, activar y optimizar de forma más fluida a lo largo de un ciclo de vida conectado.
Insight 2
CONCLUSIÓN
Los traspasos entre equipos, los retrasos en las aprobaciones y la falta de disponibilidad de datos son los puntos donde el impulso del marketing se frena de manera recurrente. Para los equipos que gestionan campañas en tiempo real, experimentos continuos y ciclos de actualización de anuncios, esos retrasos tienen un coste directo en términos de interacción e ingresos. Para sostener la agilidad necesaria y obtener resultados, quienes trabajan en marketing deben poder producir, personalizar y versionar el contenido de forma controlada y gobernada, sin caer en registros de asuntos pendientes ni fragmentar los flujos de trabajo.
Insight 3
de las organizaciones aumentará su inversión en IA durante los próximos 12-24 meses.
afirman estar preparadas o muy preparadas para escalar la IA en los próximos 12-24 meses.
incorporaron la IA en sus flujos de trabajo y están generando un impacto medible.
Gráfico 1
Gráfico 2
CONCLUSIÓN
La mayoría de las organizaciones de marketing ya superaron las pruebas piloto iniciales con IA. Varios equipos están experimentando, la inversión crece y la confianza para escalar es alta. Sin embargo, el uso de la IA sigue siendo en gran medida ad hoc y fragmentado. El contenido se crea en un lugar, se revisa en otro, se activa en un tercero y los datos de rendimiento permanecen separados de todo lo anterior. Mientras los equipos no puedan cerrar el ciclo entre el rendimiento y la creación (usando datos en tiempo real para orientar la próxima mejor propuesta creativa y de activación), la brecha entre la adopción y el impacto empresarial medible persistirá.
Sección 2
Casos de uso, capacidades y el paso de los resultados de Output a los impactos reales.
Insight 4
La IA genera más valor donde los equipos pueden segmentar, hacer pruebas y optimizar con rapidez. Por eso, las mayores oportunidades de canal se concentran en entornos de alto rendimiento.
CONCLUSIÓN
El marketing de segmentos, la experimentación y el marketing en el momento destacan porque son los que más cerca están de los resultados de rendimiento: combinan precisión, velocidad y optimización iterativa. Sin embargo, también plantean grandes exigencias en la ejecución, lo que puede explicar por qué ejecutivos y profesionales valoran la IA de manera distinta.
Los ejecutivos califican la experimentación como un caso de uso de alto impacto en una proporción mucho mayor que los profesionales (85 % frente al 60 %). Quienes están en la operación saben lo que requiere la prueba y optimización rápidas: metadatos limpios, nomenclatura coherente de activos y señales de rendimiento en tiempo real. Sin esos cimientos, la velocidad que habilita la IA se desvanece antes de traducirse en resultados.
Insight 5
esperan que la IA asuma la responsabilidad principal en la generación de variaciones de contenido para múltiples activos o canales en 2026.
CONCLUSIÓN
La IA asume cada vez más el rol de Producción detrás de la creación de contenido a escala. El cambio no apunta simplemente a generar contenido más rápido, sino a que la IA pueda hacer el Trabajo necesario para adaptar el contenido sin la carga manual que históricamente hizo que la verdadera personalización fuera impráctica a escala. Lo que importa ahora es si la IA puede hacer que esa variación sea funcional en la práctica, con los controles y el soporte de flujos de trabajo necesarios para generar variantes con rapidez, adaptar el contenido a distintos mercados, personalizar para públicos específicos y acelerar la reutilización y el ensamblaje de activos en distintos formatos y canales.
Insight 6
CONCLUSIÓN
A medida que la IA multiplica los volúmenes de contenido, medir qué está funcionando se convierte en el reto más difícil y valioso a resolver. Los líderes buscan una IA que vaya más allá de la Producción: que ayude a los Equipos a cerrar el ciclo entre creación, activación y rendimiento, atribuyendo resultados a las decisiones creativas, identificando qué está impulsando los resultados e informando la siguiente mejor acción en tiempo real. La mayoría de las organizaciones aún están construyendo esa capacidad, pero la dirección es clara: avanzan hacia una visión más madura de la IA, definida menos por la novedad del contenido y más por la rendición de cuentas.
Sección 3
Qué se necesita para conectar la IA entre Equipos y flujos de trabajo.
Insight 7
de los Equipos de marketing afirman que impulsar el crecimiento de ingresos es el principal mandato para 2026.
se espera que mejoren la eficiencia del marketing al mismo tiempo.
CONCLUSIÓN
Los Equipos de marketing ya no se evalúan solo por su actividad. El mandato apunta a resultados financieros: crecimiento de ingresos, ganancias en eficiencia y retornos medibles. El contenido es uno de los insumos más directos hacia esos resultados, y los Equipos necesitan una IA que les brinde mayor control sobre cómo se produce, aprueba, activa y optimiza. Esto explica directamente por qué la medición y los datos de rendimiento se posicionan como las capacidades de IA más valoradas, y por qué los Equipos ya están dirigiendo inversiones hacia la adopción de IA y una medición más robusta. Lo que esperan de esa inversión es control operativo sobre el flujo de trabajo completo de contenido, para que cada Output pueda vincularse a un resultado de empresa.
Insight 8
La confianza en escalar la IA es alta en el sector. En la práctica, expandir la IA más allá de los Equipos iniciales expone la fricción organizacional en torno a flujos de trabajo, gobernanza y habilitación.
CONCLUSIÓN
La confianza que la mayoría de las compañías expresa sobre escalar la IA puede no contemplar del todo lo que la expansión revela en la práctica. A medida que el uso de la IA se extiende por los Equipos, las principales barreras no son nuevas ni las introduce la tecnología. Son debilidades de larga data en flujos de trabajo, aprobaciones, gobernanza y coordinación, que la IA vuelve más visibles al aumentar los volúmenes y la complejidad.
Los ejecutivos tienden a ver el reto como un problema de gobernanza e infraestructura, mientras que quienes trabajan en la operación sienten a diario las limitaciones de una influencia débil a nivel de equipo. Ambas visiones son válidas. Escalar la IA requiere tanto coherencia en el modelo operativo como innovación, y las organizaciones con mayor estandarización y coordinación estarán mejor posicionadas para expandirla con menos fricción.
Insight 9
utilizan suscripciones individuales de IA.
utilizan plataformas de IA a escala empresarial.
CONCLUSIÓN
A medida que el uso de la IA se acelera, muchas organizaciones de marketing no están repensando su modelo operativo. En cambio, extienden lo que ya existe e incorporan la IA a través de herramientas que ya utilizan o de forma individual. El resultado de esta adopción por la vía de menor resistencia es que la IA solo puede mejorar los flujos de trabajo individuales sin necesariamente conectarlos entre sí. Esto genera resultados desconectados, una gobernanza inconsistente y dificultad para medir el impacto. Las organizaciones que más provecho saquen de la IA serán aquellas que vayan más allá del acceso y avancen hacia la orquestación.
Insight 10
Los referentes a nivel de equipo desempeñan un papel significativo en la difusión de la IA, aunque su influencia suele ser moderada más que profundamente transversal en la organización.
de las organizaciones afirman que sus referentes de IA tienen una influencia sólida en muchos equipos.
afirman que los referentes influyen de forma moderada en la adopción de la IA más allá de sus propios equipos.
CONCLUSIÓN
Los referentes de IA han surgido de forma orgánica a medida que los equipos experimentan con herramientas y demuestran su valor, pero la adopción desde las bases tiene un techo natural. Sin respaldo a nivel sistémico que amplifique sus señales, estos referentes solo pueden influir en cómo trabajan algunos equipos, sin transformar el funcionamiento de toda la organización. El modelo que mayor impacto logra combina dos niveles: un patrocinador ejecutivo que crea las condiciones para que la IA escale, y un referente operativo que impulsa la adopción en el día a día. Juntos, reducen la brecha entre influencia e impacto.
La investigación revela una historia coherente: la inversión crece, el uso de la IA se expande y la confianza para escalarla aumenta. Lo que presenta retraso es la capacidad de convertir ese impulso en una ejecución conectada que se traduzca en un rendimiento empresarial medible.
La distancia se reduce a tres tensiones sin resolver.
El informe deja claro que el valor de la IA en el marketing no se define por la cantidad de contenido que puede generar, sino por la capacidad de las organizaciones para operacionalizarla en todo el trabajo que la rodea y escalarla de manera sostenible.
Aquí es donde Adobe GenStudio for Performance Marketing cierra la brecha. Diseñado para el ritmo y la complejidad que exige el marketing moderno, sus flujos de trabajo basados en IA conectan la velocidad de Producción de contenido con la infraestructura de activación, medición y gobernanza que hace posible su sostenibilidad.
Para los equipos de marketing bajo presión que necesitan moverse más rápido y demostrar más resultados, esto significa generar variaciones creativas coherentes con la marca a la carta, activar directamente en canales pagados y propios, y convertir los datos de rendimiento en mejores decisiones creativas de forma continua.
El resultado es un flujo de trabajo donde la velocidad y el rendimiento se potencian mutuamente. Los equipos actúan con mayor precisión y agilidad, manteniendo la coherencia de marca y la visibilidad del rendimiento para garantizar que la actividad de IA se traduzca en impacto empresarial.
Este informe se basa en una investigación realizada por Advanis en nombre de Adobe entre diciembre de 2025 y enero de 2026.
Un total de 150 líderes y profesionales de marketing de Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Francia y Alemania completaron la encuesta en línea.
Todos los encuestados fueron precalificados para garantizar su participación activa en la estrategia de marketing o la ejecución dentro de sus organizaciones.