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EL ESTADO DEL MARKETING EN UN MUNDO IMPULSADO POR IA

La búsqueda de impacto en la era de la velocidad.

Datos estratégicos sobre cómo la IA está redefiniendo el modelo operativo del marketing en 2026 y más allá.

Resumen ejecutivo

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.

El nuevo mandato del marketing en la era de la IA.

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

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.

Dato 1

La velocidad del marketing aumenta. Y también la presión sobre los flujos de trabajo.

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.

90%

afirman que sus flujos de trabajo pueden soportar ciclos de campaña rápidos o de alta frecuencia.

69%

señalan que hacerlo genera tensión, es un reto o simplemente no es posible.

Qué tan bien los flujos de trabajo soportan la velocidad de las campañas.

Gráfico de anillos que muestra el soporte del flujo de trabajo para ciclos de alta frecuencia: un 31 % lo hace muy bien, un 59 % bastante bien y un 10 % no ofrece un buen soporte o no lo ofrece en absoluto. Nota: Este gráfico refleja qué tan bien los flujos de trabajo de marketing soportan actualmente los ciclos de campaña rápidos.
Gráfico de anillos que muestra el soporte del flujo de trabajo para ciclos de alta frecuencia: un 31 % lo hace muy bien, un 59 % bastante bien y un 10 % no ofrece un buen soporte o no lo ofrece en absoluto. Nota: Este gráfico refleja qué tan bien los flujos de trabajo de marketing soportan actualmente los ciclos de campaña rápidos.

CONCLUSIÓN

La velocidad sostenible exige flujos de trabajo diseñados desde la IA, no adaptados a ella.

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

La presión en los flujos de trabajo convierte habitualmente los momentos de marketing en oportunidades perdidas.

84%
de las organizaciones perdió al menos una oportunidad de marketing el trimestre pasado porque su flujo de trabajo no pudo responder a tiempo, y el 29 % perdió seis o más.
Los equipos aseguran que pueden moverse con rapidez, pero las oportunidades perdidas revelan con qué frecuencia esa velocidad resulta insostenible en los momentos que más importan.

Frecuencia de oportunidades de marketing perdidas

Gráfico de barras que muestra los momentos de marketing perdidos el trimestre pasado: el 55% perdió entre 1 y 5, el 26% entre 6 y 10, y el 3% más de 10. Nota: Este gráfico refleja con qué frecuencia las organizaciones perdieron una oportunidad de marketing el trimestre pasado porque su flujo de trabajo no pudo responder a tiempo.
Gráfico de barras que muestra los momentos de marketing perdidos el trimestre pasado: el 55% perdió entre 1 y 5, el 26% entre 6 y 10, y el 3% más de 10. Nota: Este gráfico refleja con qué frecuencia las organizaciones perdieron una oportunidad de marketing el trimestre pasado porque su flujo de trabajo no pudo responder a tiempo.

CONCLUSIÓN

El marketing en tiempo real exige flujos de trabajo diseñados para eliminar los cuellos de botella.

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

La ambición en torno a la IA es alta, pero la madurez operativa sigue siendo poco común.

89%

de las organizaciones aumentará su inversión en IA durante los próximos 12-24 meses.

68%

afirman estar preparadas o muy preparadas para escalar la IA en los próximos 12-24 meses.

7%

incorporaron la IA en sus flujos de trabajo y están generando un impacto medible.

La mayoría de las organizaciones amplían activamente el uso de la IA en sus equipos y refuerzan su confianza para escalarla, incluso mientras el valor empresarial medible sigue consolidándose.

Gráfico 1

Niveles actuales de madurez en IA.

Gráfico de barras sobre madurez en IA: el 46% amplía el uso de IA, el 26% escala casos de uso de IA y el 7% la tiene operacionalizada con impacto medible.
Gráfico de barras sobre madurez en IA: el 46% amplía el uso de IA, el 26% escala casos de uso de IA y el 7% la tiene operacionalizada con impacto medible.

Gráfico 2

Preparación para escalar la IA en los próximos 12-24 meses.

Gráfico de rosca sobre la preparación para escalar la IA: el 68% está preparado o muy preparado, y el 30% algo preparado.
Gráfico de rosca sobre la preparación para escalar la IA: el 68% está preparado o muy preparado, y el 30% algo preparado.

CONCLUSIÓN

El marketing avanza rápido, pero los retos de integración generan una brecha de valor.

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

Del potencial de la IA al rendimiento de marketing.

Casos de uso, capacidades y el paso de los resultados de Output a los impactos reales.

Insight 4

Los líderes de marketing encuentran el mayor valor de la IA en los casos de uso orientados al rendimiento.

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.

Dos gráficos que muestran el marketing de segmentos, la experimentación y el marketing en el momento como los principales casos de uso de IA, y las redes sociales y los medios de pago/Advertising como las principales oportunidades de canal. Nota: Estos gráficos muestran los casos de uso de marketing con soporte de IA y las oportunidades de canal mejor clasificados.
Dos gráficos que muestran el marketing de segmentos, la experimentación y el marketing en el momento como los principales casos de uso de IA, y las redes sociales y los medios de pago/Advertising como las principales oportunidades de canal. Nota: Estos gráficos muestran los casos de uso de marketing con soporte de IA y las oportunidades de canal mejor clasificados.

CONCLUSIÓN

Los casos de uso de mayor valor exigen más de lo que la mayoría de los líderes imagina.

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

La IA se consolida como el motor principal para la variación de contenido a escala.

53%

esperan que la IA asuma la responsabilidad principal en la generación de variaciones de contenido para múltiples activos o canales en 2026.

Para la mayoría, esto implica que la IA lidera el Trabajo con supervisión humana. El modelo predominante es la Producción dirigida por IA, no la automatización total.
Gráfico que muestra la titularidad esperada de la IA en las tareas de variación de contenido: el 46 % indica principalmente IA, el 35 % una combinación equitativa entre humanos e IA, y el 7 % totalmente automatizado. Nota: Este gráfico refleja la combinación esperada de automatización con IA y supervisión humana en las tareas de variación de contenido hasta 2026.
Gráfico que muestra la titularidad esperada de la IA en las tareas de variación de contenido: el 46 % indica principalmente IA, el 35 % una combinación equitativa entre humanos e IA, y el 7 % totalmente automatizado. Nota: Este gráfico refleja la combinación esperada de automatización con IA y supervisión humana en las tareas de variación de contenido hasta 2026.

CONCLUSIÓN

La Producción impulsada por IA hace que la personalización sea más alcanzable.

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

Los datos de rendimiento son la capacidad de IA más valorada a medida que crecen los volúmenes de contenido.

55%
de las organizaciones señalan la medición y los datos de rendimiento como la capacidad de IA que más valoran al evaluar una plataforma de marketing.
Las principales prioridades de IA entre los líderes se reducen a tres aspectos: saber qué funciona, llegar al público adecuado con el contenido indicado y mantener los flujos de trabajo en movimiento.
Gráfico de barras con las capacidades de IA más valoradas: medición y datos de rendimiento 55 %, personalización 43 % y automatización de flujos de trabajo 42 %. Nota: Este gráfico refleja las capacidades de IA que las organizaciones más valoran en una plataforma de marketing.
Gráfico de barras con las capacidades de IA más valoradas: medición y datos de rendimiento 55 %, personalización 43 % y automatización de flujos de trabajo 42 %. Nota: Este gráfico refleja las capacidades de IA que las organizaciones más valoran en una plataforma de marketing.

CONCLUSIÓN

El valor de la IA está migrando de mayor producción a mejores resultados.

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

Escalar la IA en toda la organización.

Qué se necesita para conectar la IA entre Equipos y flujos de trabajo.

Insight 7

Se le pide al área de marketing que impulse los ingresos haciendo más con menos.

65%

de los Equipos de marketing afirman que impulsar el crecimiento de ingresos es el principal mandato para 2026.

57%

se espera que mejoren la eficiencia del marketing al mismo tiempo.

Los Equipos de marketing responden a este doble mandato concentrándose en las capacidades que hacen posible la entrega: adopción de IA, una medición más sólida y operaciones de contenido más ágiles.
Gráfico de barras con clasificación que muestra las principales prioridades para 2026: adopción de tecnología de IA al 41 %, medición al 38 % y velocidad de contenido al 33 %. Nota: Este gráfico refleja las 5 principales estrategias de empresa que los Equipos de marketing priorizan en 2026.
Gráfico de barras con clasificación que muestra las principales prioridades para 2026: adopción de tecnología de IA al 41 %, medición al 38 % y velocidad de contenido al 33 %. Nota: Este gráfico refleja las 5 principales estrategias de empresa que los Equipos de marketing priorizan en 2026.

CONCLUSIÓN

La responsabilidad sobre los ingresos cambia lo que los Equipos de marketing necesitan de la IA.

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

Escalar la IA entre Equipos es donde comienzan a evidenciarse las fisuras organizacionales.

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.

Gráfico de barras que muestra las principales barreras para escalar la IA: inconsistencia en los flujos de trabajo al 51 %, falta de coordinación centralizada al 47 % e insuficiente formación al 44 %. Nota: Este gráfico refleja los retos que enfrentan las organizaciones al expandir el uso de la IA. Las secciones muestran las tasas de respuesta de ejecutivos vs. profesionales para las barreras seleccionadas.
Gráfico de barras que muestra las principales barreras para escalar la IA: inconsistencia en los flujos de trabajo al 51 %, falta de coordinación centralizada al 47 % e insuficiente formación al 44 %. Nota: Este gráfico refleja los retos que enfrentan las organizaciones al expandir el uso de la IA. Las secciones muestran las tasas de respuesta de ejecutivos vs. profesionales para las barreras seleccionadas.

CONCLUSIÓN

Escalar la IA está menos limitado por la tecnología y más por las brechas en el modelo operativo.

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

La IA forma parte de los flujos de trabajo de marketing, pero aún no se orquesta de manera integral.

53%

utilizan suscripciones individuales de IA.

47%

utilizan plataformas de IA a escala empresarial.

El uso de la IA se expande a través de múltiples puntos de entrada de forma simultánea. Las formas más comunes de acceso a la IA se integran en flujos de trabajo existentes o individuales, en lugar de gestionarse de manera centralizada.
Gráfico de barras que muestra cómo los equipos usan la IA hoy: herramientas martech existentes al 69 %, suscripciones individuales al 53 % y plataformas empresariales al 47 %. Nota: Este gráfico muestra las distintas formas en que los equipos de marketing utilizan la IA en la actualidad.
Gráfico de barras que muestra cómo los equipos usan la IA hoy: herramientas martech existentes al 69 %, suscripciones individuales al 53 % y plataformas empresariales al 47 %. Nota: Este gráfico muestra las distintas formas en que los equipos de marketing utilizan la IA en la actualidad.

CONCLUSIÓN

La adopción sin coordinación mantiene a la IA en un plano táctico, lejos de ser transformadora.

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 de IA están surgiendo en marketing, aunque su influencia tiene un alcance limitado.

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.

23%

de las organizaciones afirman que sus referentes de IA tienen una influencia sólida en muchos equipos.

66%

afirman que los referentes influyen de forma moderada en la adopción de la IA más allá de sus propios equipos.

Los equipos que más referentes de IA generan hoy.

Gráfico de barras que muestra dónde surgen con mayor frecuencia los referentes de IA: datos y análisis al 67 % y marketing de rendimiento al 66 % encabezan la lista. Nota: Este gráfico muestra los 5 principales equipos de marketing de los que han surgido los referentes de IA con mayor frecuencia. Los encuestados podían seleccionar más de una opción.
Gráfico de barras que muestra dónde surgen con mayor frecuencia los referentes de IA: datos y análisis al 67 % y marketing de rendimiento al 66 % encabezan la lista. Nota: Este gráfico muestra los 5 principales equipos de marketing de los que han surgido los referentes de IA con mayor frecuencia. Los encuestados podían seleccionar más de una opción.

CONCLUSIÓN

El impulso orgánico de la IA necesita respaldo a nivel sistémico para escalar.

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 ruta de la adopción de IA al impacto real.

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.

  1. La velocidad sin sostenibilidad no es una estrategia: muchos equipos pueden acelerar las campañas en el momento, pero sin flujos de trabajo más conectados, ese ritmo es difícil de mantener y más difícil aún de convertir en un rendimiento sostenido.
  2. Invertir en IA no garantiza resultados automáticos: La brecha entre lo que las organizaciones invierten en IA y lo que obtienen de ella persiste porque pocas han alcanzado la madurez operativa necesaria para cerrarla.
  3. Los flujos de trabajo fragmentados no pueden cumplir con los objetivos de ingresos: Cuando el contenido, la activación y la medición viven en sistemas separados, la visibilidad y el control necesarios para alcanzar resultados financieros quedan fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones.
Cerrar esa distancia implica incorporar los datos de rendimiento directamente al siguiente ciclo de creación, de modo que el material creativo con bajo desempeño se renueve antes de que la saturación aparezca, los activos con mejor rendimiento escalen de forma inteligente y cada activación se nutra de lo que ya funciona, con una gobernanza integrada. Cuando el mandato ejecutivo y la habilitación operativa avanzan en la misma dirección, la IA deja de ser una colección de herramientas y empieza a funcionar como un sistema que genera valor.

Cómo Adobe ayuda a los equipos de marketing a cerrar la brecha de ejecución

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.

Descubre cómo Adobe GenStudio for Performance Marketing puede ayudarte a lanzar material creativo de campaña de alto rendimiento y coherente con la marca en menos tiempo.

Acerca de la investigación

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.

  • El 50 % de los participantes son ejecutivos (nivel C, SVP, VP) y el 50 % restante son profesionales (directores, gerentes sénior, gerentes).
  • El 68 % trabaja en funciones de marketing, mientras que el resto abarca la alta dirección, operaciones empresariales, publicidad y ventas.
  • Todos los encuestados representan organizaciones con ingresos anuales de al menos $100 millones.
  • Los sectores representados incluyen B2B SaaS (25 %), tecnología (21 %) y servicios financieros y seguros (19 %), con el 35 % restante distribuido entre otros sectores.

Todos los encuestados fueron precalificados para garantizar su participación activa en la estrategia de marketing o la ejecución dentro de sus organizaciones.

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