Uno de los primeros ámbitos en los que la sociedad presenció la incursión de la inteligencia artificial fue el visual, gracias a la IA generativa. Desde entonces, hemos observado un avance constante y sorprendente, al punto de que hoy resulta difícil distinguir entre una imagen o video real y uno creado mediante inteligencia artificial. Más allá del propósito con el que se utilice, en el ámbito del marketing esta tecnología se ha convertido en una herramienta valiosa, adoptada ya por muchas organizaciones.
La inteligencia artificial se ha convertido en una parte esencial de las estrategias de marketing modernas, ya que ofrece oportunidades para aumentar la eficiencia y la personalización de las campañas. En este artículo exploraremos de manera general, cómo se está utilizando la inteligencia artificial generativa en marketing, así como los desafíos que representa para esta industria en particular.
¿Qué es la IA Generativa?
La inteligencia artificial generativa (IA generativa o GenAI, por sus siglas en inglés) se refiere específicamente a aquella que, mediante modelos de aprendizaje profundo (deep learning), es capaz de crear contenido como imágenes, música, videos y textos. Algunos de los programas más conocidos que utilizan esta tecnología son ChatGPT, Synthesia, MidJourney, DALL·E, entre otros.
Esta capacidad de generación distingue a la GenAI de la IA tradicional, que suele estar basada en reglas y está limitada a ejecutar tareas específicas. A diferencia de esta última, la IA generativa no solo analiza datos, sino que también produce contenido original, lo que la convierte en una herramienta muy valiosa en campos creativos.
El contenido generado por la GenAI se basa en datos preexistentes. Es decir, estos modelos se entrenan con grandes volúmenes de texto, imágenes u otro tipo de información. Una vez entrenados, son capaces de resumir, reinterpretar o generar contenido nuevo de forma autónoma.
Principales aplicaciones de la IA Generativa en el Marketing
El papel de la IA generativa en el marketing es cada vez más relevante, especialmente por su capacidad para optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente.
- Automatización de procesos
La IA generativa puede complementar el trabajo humano al encargarse de tareas repetitivas, aumentando así la eficiencia operativa. Esto permite a los equipos de marketing enfocarse en actividades estratégicas que requieren creatividad y toma de decisiones humanas.
- Optimización de la experiencia del usuario
Los algoritmos de IA sobresalen en el reconocimiento de emociones, lo que permite ofrecer una personalización de contenidos visuales y textuales a gran escala. Tecnologías como los chatbots y asistentes virtuales permiten mantener conversaciones en tiempo real, adaptadas al perfil de cada usuario.
- Análisis de datos
Los sistemas de IA tienen una gran capacidad para analizar grandes volúmenes de datos de clientes. A partir de sus interacciones, intereses y características, pueden detectar patrones de comportamiento y ofrecer recomendaciones personalizadas que mejoren la conversión y fidelización.
- Creación de contenido
Una de las aplicaciones más destacadas de la GenAI es la generación automatizada de contenido: desde textos como entradas de blog o correos electrónicos, hasta material visual como imágenes para redes sociales, banners publicitarios, etc.
Desafíos de su Implementación
La adopción efectiva y sostenible de la IA generativa en marketing depende de dos factores principales. Primero, su capacidad para alcanzar objetivos de negocio y segundo, su eficiencia para reducir costos operativos. Sin embargo, existen varios desafíos importantes. Uno de los principales riesgos en el uso de GenAI es la posible infracción de derechos de autor. Este es un tema delicado en el ámbito creativo, ya que tanto los usuarios como los desarrolladores de IA podrían enfrentar problemas legales si el contenido generado se basa en obras protegidas.
La misma tecnología que permite generar contenido auténtico también puede usarse para crear desinformación o materiales falsos que se hacen pasar por reales. Este riesgo plantea una amenaza seria a la credibilidad y confianza del público.
Al igual que otros tipos de IA, la IA generativa no está exenta de errores. Mientras que la IA analítica puede ofrecer predicciones incorrectas, la IA generativa puede producir salidas inexactas o poco coherentes. Estos errores son inherentes al funcionamiento estadístico y probabilístico de los modelos.
Conclusión
A pesar de los desafíos, es evidente que la IA generativa representa una oportunidad poderosa para las organizaciones que buscan optimizar sus procesos de marketing y diseñar estrategias más personalizadas, ágiles y creativas. Su integración responsable y estratégica puede marcar una diferencia significativa en la forma en que las marcas se conectan con sus audiencias en la era digital.
REFERENCIAS
Grewal, D., Satornino, C. B., Davenport, T., & Guha, A. (2025). How generative AI Is shaping the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 53(3), 702-722.
Hartmann, J., Exner, Y., & Domdey, S. (2025). The power of generative marketing: Can generative AI create superhuman visual marketing content?. International Journal of Research in Marketing, 42(1), 13-31.
Chan, H. L., & Choi, T. M. (2025). Using generative artificial intelligence (GenAI) in marketing: Development and practices. Journal of Business Research, 191, 115276.
