Con los últimos avances, la inteligencia artificial en marketing ya no se limita a generar textos o proponer ideas para una campaña.
La IA puede participar en prácticamente en todo el proceso: desde la interpretación del brief y la investigación inicial hasta la creación de contenidos, la adaptación por canal y el análisis de resultados.
Muchas empresas y profesionales aún trabajan de forma aislada: Dentro de un mismo departamento, un profesional de marketing le pide un post a ChatGPT, otro genera una creatividad con otra herramienta diferente, y otro utiliza IA para resumir informes.
Cada tarea se saca adelante correctamente, pero por separado, sin establecer un flujo de trabajo integrasdo con IA.
¿Cuál es el resultado? Creatividades que no siguen los estilos de la empresa, mensajes inconsistentes y muchas horas dedicadas en revisar los materiales antes de publicarlos.
La pregunta ya no debe ser “¿qué puede hacer la IA en marketing?”, sino: «¿En qué partes el proceso podemos integrar la IA sin perder calidad, uniformidad en los contenidos y, más importante, sin perder el criterio humano?«
En este post vamos a desgranar una campaña de marketing, desde el brief hasta el análisis de resultados, con ejemplos prácticos de prompts para marketing para que los puedas adaptar a tu trabajo diario.
¿Cómo puedo empezar a utilizar la Inteligencia Artificial en marketing?
Para empezar, podemos aplicar la inteligencia artificial en marketing para apoyar tareas relacionadas con la investigación, estrategia, creación de contenidos, personalización, análisis y optimización de acciones de marketing.
Algunos ejemplos iniciales pueden ser:
- Analizar, sintetizar y resumir información y documentos.
- Hacer brainstorming para que la IA nos aporte ideas.
- Generar y revisar contenidos como imágenes, videos o texto.
- Reescribir un mensaje para adaptarlo a un público diferente.
- Adaptar contenidos a distintos canales.
- Analizar resultados de campañas.
- Automatizar de forma segura ciertas tareas repetitivas.
Es importante señalar que usar IA no significa delegar el marketing a una IA, sino usarla para apoyar y acelerar nuestro trabajo.
Aunque la IA nos apoye en el trabajo, las decisiones sobre la estrategia, el posicionamiento de marca, las decisiones de negocio y la validación final deben seguir siendo una parte del trabajo que debe hacerla completamente un ser humano.
Antes de empezar: qué necesita un equipo de marketing para usar IA
Antes de incorporar IA a una campaña conviene resolver dos cuestiones: qué herramienta utilizar y qué contexto proporcionarle.
No existe una única herramienta de IA para marketing
Existen muchas herramientas con las que conseguir buenos resultados en marketing.
Herramientas como ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot o Perplexity, además de muchas otras para tareas específicas, pueden ser un gran añadido para un equipo de trabajo.
Por eso, en lugar de buscar la herramienta definitiva para marketing, es posible que lo más conveniente sea utilizar una u otra herramienta en función de la tarea que tengamos que hacer.
El contexto es tan importante como el prompt
Un uso avanzado de una herramienta no consiste solo en escribir un buen prompt.
Es necesario configurar la memoria para que la IA tenga una serie de directrices sobre cómo queremos que genere los textos o las creatividades.
Además, en el propio prompt podemos darle más información, para crear un mejor contexto, como:
- Identidad y posicionamiento de la marca.
- Público objetivo.
- Buyer persona.
- Producto o servicio.
- Propuesta de valor.
- Objetivo de la campaña.
- Canal de comunicación.
- Tono de voz.
- Mensajes que deben aparecer.
- Mensajes que deben evitarse.
- Ejemplos de contenidos anteriores.
- Restricciones legales o comerciales.
Por ejemplo, no es lo mismo pedir: “Escribe un post sobre nuestro nuevo software.”
Que darle más información: sobre el producto, el público, el posicionamiento, el tono de la marca, el objetivo del contenido y ejemplos de publicaciones anteriores.
Cuanto mejor sea el contexto, menos genérica será la respuesta.
Fases para llevar a cabo un proyecto de marketing apoyado con IA
La IA nos apoya en cada uno de los pasos que tenemos que dar. Vamos a desgranar paso por paso.
Fase 1. Del brief a la estrategia con IA
El brief es uno de los primeros donde la inteligencia artificial ya puede aportar valor.
A nivel simple, la IA puede diseñar y generar automáticamente toda la estrategia de marketing, pero esa no es la forma de trabajar.
La estrategia mejor es usar la IA paso a paso, proponiéndole a la IA una serie de objetivos pequeños que, paso a paso, vayan dándonos partes de lo que necesitamos y que poco a poco nos permite desarrollar el trabajo completo, pero controlando y verificando los pasos intermedios.
Por otro lado, la IA también verifica nuestro trabajo: Podemos usar la IA como asistente para estructurar la información, detectar vacíos y plantear preguntas.
Por ejemplo, al terminar la reunión con un cliente le podemos pasar nuestras notas a la IA, y trabajar con la IA, paso a paso para poder crear un briefing estructurado.
Prompt para estructurar un briefing
Un primer prompt:
“Actúa como estratega de marketing.
A partir de la información de esta reunión:
[PEGAR NOTAS]
Vamos a uar estas notas para estructurar un briefing de campaña con:
1. Objetivo principal.
2. Objetivos secundarios.
3. Público objetivo.
4. Buyer persona.
5. Problema o necesidad que queremos abordar.
6. Propuesta de valor.
7. Mensaje principal.
8. Mensajes secundarios.
9. Canales potenciales.
10. KPIs.
Antes de crear el briefing, hazme preguntas para detectar cosas como:
– Información que falta que pueda ser necesaria para el briefing.
– Señala posibles contradicciones.
– Formula las 10 preguntas más importantes que deberíamos resolver antes de lanzar la campaña.
No inventes información que no aparezca en las notas.”
A continuación, la IA nos hará preguntas para completar la información que considere que falta, permitiéndole luego crear un briefing mucho más completo.
En cuanto a la última instrucción, es especialmente importante: La IA tiene alucinaciones.
Las alucinaciones se producen muchas veces cuando la IA trata de completar un vacío cuando no dispone de cierta información. La IA, por defecto, no va a contestar “esto no lo sé”, sino que va a tratar de rellenar el vacío con información falsa, aunque a simple vista puede parecer muy razonable y correcta.
Para poder trabajar mejor con la IA y entender las alucinaciones, tienes este post que explica las causas de las alucinaciones y cómo podemos prevenirlas.
Fase 2. Investigación y análisis del público
Antes de empezar a generar contenidos es muy importante establecer claramente para quién estamos creando la campaña.
La IA puede ayudarnos a extraer conclusiones de forma rápida de información procedente de entrevistas, encuestas, reviews, comentarios de clientes, estudios o documentos internos.
Por ejemplo, podemos proporcionarle decenas de reviews de clientes y pedirle que identifique patrones.
Prompt para analizar comentarios de clientes
“Analiza los siguientes comentarios de clientes:
[PEGAR COMENTARIOS]
Agrúpalos en categorías según:
– Necesidades.
– Problemas.
– Objeciones.
– Motivaciones de compra.
– Preguntas frecuentes.
– Beneficios más valorados.
Para cada categoría indica:
1. Número aproximado de menciones.
2. Patrones comunes.
3. Frases o expresiones representativas.
Diferencia claramente entre información presente en los comentarios e inferencias tuyas.
No inventes datos.”
Fase 3. Generación de ideas y conceptos creativos
Una de las aplicaciones más simples y evidentes de la IA generativa en marketing es el brainstorming.
No debe sustituir a la inventiva personal y al criterio creativo, pero se puede usar como generador de posibilidades.
Por ejemplo, le podemos pedir 20 propuestas y utilizar después el criterio del equipo para seleccionar, combinar o descartar ideas.
Prompt para generar conceptos de campaña
«Actúa como director creativo especializado en campañas B2B.
Necesitamos una campaña para:
– Producto/servicio: [PRODUCTO]
– Público objetivo: [PÚBLICO]
– Objetivo: [OBJETIVO]
– Propuesta de valor: [PROPUESTA]
Genera 10 conceptos creativos claramente diferentes.
Para cada concepto debe incluir:
– Idea central.
– Insight en el que se basa.
– Ángulo de comunicación.
– Titular.
– Mensaje principal.
– Ejemplo de aplicación en redes sociales como LinkedIn.
Evita clichés publicitarios y conceptos intercambiables.
No repitas la misma estructura conceptual con diferentes palabras.”
Pedirle a la IA que genere 50 ideas no significa que vaya a generar 50 buenas ideas, o siquiera ideas que encajen con el objetivo que tenemos en mente.
Las ideas generadas pueden ser creativamente interesantes pero no encajar con el posicionamiento, la audiencia, el momento comercial o la identidad de la marca.
La elección de los contenidos sigue siendo tarea del equipo.
Fase 4. Generación de copys y contenidos
Sin duda, esta es la funcionalidad más universalmente utilizada de inteligencia artificial en marketing.
Aunque inicialmente puede parecer sencillo, se suelen cometer varios errores importantes:
- Generar un texto genérico y después intentar adaptarlo a todos los canales.
- No seguir el estilo de publicaciones de la marca, a nivel estético o del copy.
Lo ideal es establecer claramente el mensaje estratégico, y una vez lo tengamos claramente definido, crear versiones específicas para cada canal.
Prompt para adaptar un mensaje a diferentes canales
“Tenemos este mensaje estratégico:
[MENSAJE]
Adáptalo a los siguientes canales:
1. LinkedIn:
– 150-200 palabras.
– Público profesional.
– Tono experto y directo.
2. Instagram:
– Máximo 125 palabras.
– Lenguaje más visual y cercano.
– CTA final.
3. Email:
– 3 asuntos diferentes.
– Preheader.
– Primer párrafo.
– CTA.
4. Anuncio:
– Titular de máximo 40 caracteres.
– Descripción de máximo 90 caracteres.
Mantén en todos los formatos el mismo posicionamiento y propuesta de valor.
No añadas afirmaciones que no aparezcan en la información proporcionada.”
Como comentábamos antes, conseguiremos un resultado aún mejor si dividimos el trabajo en una secuencia de prompts, en vez de pedirle todo en un único prompt, pero el ejemplo sigue siendo válido.
El objetivo es simplemente generar más contenido, sino conseguir la IA adapte un mismo mensaje estratégico para que funcione correctamente en diferentes contextos.
Cómo conseguir que la IA escriba con el tono de tu marca
En muchas ocasiones con solo leer un texto ya notamos si está escrito con IA.
El tono de voz es uno de los puntos donde más fácilmente se nota un uso poco trabajado de la IA.
La forma más fácil de que el tono se adpate a lo que queremos, es proporcionar a la IA una serie de ejemplo (esta técnica se llama few-shot prompting).
Por ejemplo:
“Partiendo de cinco textos de nuestra marca:
[TEXTO 1]
[TEXTO 2]
[TEXTO 3]
[TEXTO 4]
[TEXTO 5]
Genera un nuevo mensaje, manteniendo el tono y el estilo de escritura que transmita la siguiente idea.
[TEXTO 4].
No reutilices frases de los ejemplos.”
Esto permite que la IA siempre genere mensajes que sean acorde a otros mensajes para poder utilizar la IA, pero manteniendo un tono acorde con el trabajo que hemos hecho anteriormente.
Pasar de utilizar IA para generar textos aislados a construir un sistema de generación de contenidos coherente con la marca.
Fase 5. SEO y contenidos con IA
Es importante entender que la IA no puede utilizarse para generar artículos masivamente.
El posicionamiento en buscadores de nuestra marca se va a ver afectado negativamente si los textos están generados por IA.
A pesar de esto, la IA puede intervenir en el proceso SEO, aunque no la usemos para generar contenido.
A nivel de SEO, podemos utilizar IA para:
- Generar ideas de contenidos.
- Agrupar palabras clave por intención de búsqueda.
- Crear estructuras de artículos.
- Revisar y añadir mejoras a un texto.
- Ampliar o perfeccionar artículos.
- Añadir ideas que no hemos recogido inicialmente.
- Identificar entidades y conceptos relacionados.
- Proponer títulos, fases clave, slugs y metadescripciones.
- Adaptar contenidos para diferentes intenciones de búsqueda.
El objetivo de una estrategia SEO es responder mejor a una necesidad de búsqueda concreta y ofrecer información útil, fiable y diferenciada. Claramente la IA nos puede servir de ayuda en este ámbito.
De cara al GEO además, conviene pensar en cómo estructurar la información para que pueda ser comprendida y utilizada, a su vez, por sistemas de IA.
Fase 6. Creación de recursos visuales
El poder generar imágenes a la carta y en poco tiempo es una de las funcionalidades más útiles y más versátiles de la IA.
Las herramientas de generación de imágenes se acaban convirtiendo en un proceso vital en marketing. Son especialmente útiles para:
- Bocetos iniciales.
- Resúmenes visuales.
- Prototipos y diseños iniciales.
- Infografías.
- Variaciones creativas.
En cualquier caso, es muy importante diferenciar prototipado visual de diseño final de marca.
El diseño visual de marca debe respetarse, lo cual a veces resulta complicado usando la IA ya que tienden a hacer cambios visuales. Por eso la IA no se utiliza necesariamente como sustitutivo de todo el proceso de diseño.
Fase 7. Análisis de campañas y resultados
Una vez se lanza la campaña, la IA puede intervenir en diferentes aspectos.
La IA nos permite analizar los resultados de la campaña. Podemos proporcionarle datos reales de una campaña y pedirle que los interprete.
Prompt para analizar resultados
«Analiza estos resultados de campaña:
[DATOS]
Métricas:
– Inversión:
– Impresiones:
– Alcance:
– Clics:
– CTR:
– Conversiones:
– Tasa de conversión:
– CPA:
– ROAS:
Genera un análisis para dirección dividido en:
1. Resultados principales.
2. Métricas que destacan.
3. Métricas que requieren atención.
4. Posibles explicaciones basadas exclusivamente en los datos.
5. Preguntas que deberíamos investigar.
6. Tres hipótesis para la siguiente iteración.
No afirmes causalidad cuando los datos solo permitan establecer correlaciones.
No inventes información adicional.
Diferencia claramente entre datos, interpretación e hipótesis.”
Una Ia es fácil que alucine la interpretación de los resultados de una campaña.
Puede sonar convincente explicando los motivos por los que una camapaña ha funcionado o no, pero que la explicación sea convincente no significa que sea cierta.
Es necesario revisar pormenorizadamente las conclusiones y revisar los pasos que le han llevado a la IA a llegar a esas conclusiones.
Aunque la IA en este caso acelera el trabajo, es muy importante el trabajo de revisión humana (Esta estrategia se llama Human in the loop).
Fase 8. Optimización de la siguiente campaña
Una vez analizados los resultados, podemos partir de los resultados de esta campaña para diseñar o mejorar la siguiente campaña.
Los resultados, positivos o negativos, se pueden usar para crear nuevas hipótesis de trabajo.
Por ejemplo:
“A partir del análisis anterior, diseña una propuesta de segunda iteración.
Mantén constantes:
– Público objetivo.
– Producto.
– Objetivo de campaña.
Propón cambios únicamente en:
– Mensaje.
– Creatividad.
– CTA.
– Formato.
– Canal.
Para cada cambio indica:
1. Hipótesis.
2. Cambio propuesto.
3. Métrica que debería mejorar.
4. Cómo comprobaríamos si la hipótesis es correcta.
No presentes ninguna hipótesis como un hecho demostrado.”
El utilizar los resultados para ayudar en la ideación de la siguiente campaña convierte la IA en una herramienta de iteración, no solamente de generación.
Podemos realimentar a la IA con resultados y que nos ayude a enfocar la siguiente campaña.
Esto nos permite probar cosas nuevas en ciclos relativamente rápidos, usando al a IA en todos los aspectos del proceso.
Los principales errores al utilizar IA en marketing
1. Utilizar prompts sin contexto
“Escribe un post sobre nuestro producto” proporciona muy poca información.
Escribir prompts sin contexto va a generar un resultado básico, cuanta más información aportemos más se va a parecer el resultado a lo que necesitamos.
Es recomendable indicar a la IA en el prompt toda la información posible: qué producto es, para quién, con qué objetivo, en qué canal y bajo qué restricciones.
2. Publicar directamente lo que genera la IA sin revisión
Como comentamos antes, la estrategia Human in the loop es la forma más segura de utilizar la IA cuando la usamos para generar contenidos como copys e imágenes.
El contenido generado por IA puede contener errores, afirmaciones incorrectas o un tono que no encaje con la marca, e incluso puede ser totalmente inventado por una alucinación.
La revisión humana hay que asumirla como un paso crítico e imprescindible del proceso.
Es verdad que revisar el trabajo generado por IA consume mucho tiempo, pero siempre va a ser en total mucho menos tiempo que cuando desarrollábamos todo el trabajo sin ayuda de la IA.
3. Alucinar datos
Este es uno de los riesgos más importantes.
La IA tiende a tener más alucinaciones cuando trabajamos con números.
Cuando generamos estadísticas, porcentajes, estudios o referencias usando la IA estamos trabajando en los casos más peligrosos y que suelen generar más problemas.
Lo peor es que a simple vista pueden parecer completamente reales y veraces.
Los datos deben ser verificados, al menos, haciendo un muestreo de las cifras y contrastándolos con algunos cálculos que hagamos a mano nosotros.
Otra opción es usar otra IA que verifique los resultados obtenidos (por ejemplo, pedirle a ChatGPT que verifique cálculos hechos con Claude).
4. Introducir información confidencial sin control
Las IAs como Claude, ChatGPT, Gemini o Copilot tienen diferentes licencias de uso.
En general, si usamos las licencias gratuitas, las IAs suelen utilizar la información para entrenar a nuevas versiones.
Si introducimos datos sensibles de la empresa en algunos modelos con ciertas licencias, podemos estar creando un problema para nuestra empresa. Le estamos regalando know-how corporativo a una tercera empresa.
Cualquiera de los siguientes datos se considera sensible:
- Datos personales.
- Información de clientes.
- Bases de datos de nuestra empresa.
- Información comercial.
- Resultados financieros.
- Estrategias de lanzamiento.
- Información confidencial.
Cuando empecemos a usar una herramienta de IA, es importante comprobar las condiciones del servicio, la configuración de privacidad y las políticas internas de nuestra empresa.
El hecho de que una herramienta de IA esté disponible para los empleados no significa que se pueda introducir cualquier información que esté de nuestra mano.
5. Crear una “Shadow AI” dentro del departamento
Se le llama Shadow AI al uso de herramientas IA no autorizadas por parte de un empleado de una empresa.
En un departamento, un profesional utiliza ChatGPT, otro una herramienta de generación de imágenes, otro una aplicación para transcribir reuniones y otro una herramienta de análisis.
Si la empresa no define una política común, la empresa puede terminar sin saber:
- Qué herramientas utiliza realmente el equipo.
- Qué información se está introduciendo.
- Qué cuentas están conectadas.
- Qué datos están compartiéndose.
- Qué resultados están siendo utilizados externamente.
Por eso, implantar IA en marketing no es solamente una cuestión tecnológica, también requiere que la empresa establezca preceptos de gobernanza, formación y criterios de uso.
La IA no sustituye al equipo de marketing
La incorporación de inteligencia artificial al marketing no consiste, en absoluto, en sustituir al departamento por una serie de prompts.
La IA se encuentra muy limitada, y no sustituye la creatividad y la capacidad de invención de un profesional.
Su verdadero potencial está en combinar información: IA + datos + contexto + procesos + criterio humano.
La IA puede aportar generando alternativas, resumiendo información, analizando grandes cantidades de contenido y acelerando el trabajo de tareas repetitivas.
Pero siempre un humano debe tomar decisiones como:
- Qué quiere conseguir la campaña.
- A quién va dirigido
- Qué datos podemos utilizar.
- Qué mensaje es adecuado.
- Qué resultados esperamos.
- Qué mejoras podemos añadir en la siguiente iteración.
La IA puede participar en todas esas fases, pero participar no significa decidir.
Conclusión: cómo integrar la inteligencia artificial en marketing
La inteligencia artificial en marketing aporta más valor cuando se deja de usar como sustituto de un buscador como Google y deja de utilizarse como una herramienta que genera imágenes y textos.
Muchas veces se dice que el objetivo de la IA es generar más contenido, pero eso no es correcto.
El objetivo de todo departamento o profesional de marketing moderno debe ser integrar la IA en su flujo de trabajo diario.
El objetivo debe ser acelerar el proceso de trabajo y usar la IA para centrarse en las tareas realmente importantes y críticas.
Desde el brief hasta el análisis de resultados, la inteligencia artificial en marketing puede ayudar a investigar, estructurar información, generar ideas, crear contenidos, adaptar mensajes, analizar datos y acelerar la iteración de campañas.
Para poder llevar a cabo todas estas tareas, se debe enseñar al equipo cómo incorporar la IA a su trabajo diario de forma segura, estratégica y medible, de forma que se integre en el día a día, se compartan recursos, se creen GPTs para documentación, se estandaricen los prompts que usan…
Existen una infinidad de mejoras que se pueden incluir y en SocraTech trabajamos precisamente este enfoque: formación práctica en IA adaptada a departamentos y casos reales de empresa, para que equipos de marketing, ventas, RR. HH., finanzas y dirección puedan pasar de experimentar con herramientas de IA a integrarlas realmente en sus procesos de trabajo.
Una empresa puede pensar que es eficiente por usar la IA, pero la verdadera eficiencia se encuentra en usar la IA de forma avanzada, estandarizada y sofisticada.
La IA va a ser como la electricidad o internet, llegará un momento que ni nos podamos imaginal cómo trabajar sin ella.
