6 tendencias y las últimas innovaciones prácticas que cambiarán el marketing en los próximos años

Todos sabemos que la IA Generativa (IA Gen) ya ha tenido un gran impacto en el marketing y en el mundo en general. Sin embargo, su crecimiento será mucho mayor en el futuro, ya que, como veremos, muchas empresas han sido sorprendentemente lentas en adaptarse y adoptarla. Además, se están produciendo innovaciones sorprendentes a medida que avanzamos hacia la IA (Inteligencia Artificial General), donde la IA tendrá la capacidad de comprender, aprender y completar tareas a un nivel comparable o superior al de un ser humano.

En esta publicación, cubriré las tendencias que abarcan tanto la estrategia de IA como el desarrollo de las herramientas GenAI.

Quienes hemos adoptado con entusiasmo la IA en nuestro marketing nos hemos acostumbrado a la increíble capacidad de GenAI para crear textos, imágenes y código atractivos cuando se nos presentan indicaciones suficientemente detalladas. Sin embargo, también somos conscientes de sus limitaciones, y eso es lo que hace que los próximos meses y años sean particularmente interesantes. Ya es «increíble», es decir, casi increíble lo que puede lograr, pero aún estamos en las primeras etapas si consideramos las limitaciones de GenAI. Por mencionar solo tres limitaciones que, en mi opinión, restringen su uso en marketing:

• Indicaciones individuales . Se trabaja principalmente con indicaciones individuales y específicas, en lugar de completar una serie de tareas y luego tomar decisiones en función de cada etapa.
• No es realmente conversacional . Requiere que tú lo impulses, en lugar de liderar la conversación. Los resultados dependen de tu habilidad para impulsar, de ahí todas las exhortaciones a desarrollar habilidades de ingeniería de impulsos. En mi opinión, un modelo más natural es aquel en el que la IA puede liderar la conversación, como lo ejemplifica el enfoque liderado por IA de Pi de Inflection, en lugar del enfoque guiado por humanos que se observa en ChatGPT, Gemini y Claude. Sin embargo, todos estos se están moviendo hacia una dirección más multimodal y conversacional, que es una de nuestras tendencias que se explican a continuación.
• Integración deficiente con datos estructurados . Si bien es eficaz para analizar y crear contenido estático en documentos, se requieren principalmente herramientas de terceros para integrar hojas de cálculo o bases de datos. Las herramientas introducidas recientemente ya están cambiando esto, pero aún hay margen para mejoras importantes.

Ahora revisaré las principales tendencias que afectarán el marketing tal como las veo al entrar en 2025, impulsadas en parte por el anuncio de Gemini 2.0 por parte de Google a fines del año pasado, que mostró algunas mejoras asombrosas que veremos a continuación.

Creo que se entiende generalmente que, a pesar de que Google invirtió en investigación de IA y desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLM) durante más de una década, fue reemplazado por OpenAI cuando lanzó ChatGPT y después de su anuncio de código rojo ha estado trabajando duro para contraatacar y ahora puede estar abriéndose camino de nuevo hacia el liderazgo.

Esto queda ilustrado por el último benchmark de AI Chatbot Arena , una plataforma abierta para la evaluación comparativa de IA colaborativa, desarrollada por investigadores de UC Berkeley y LMArena. Con más de un millón de votos de usuarios, la plataforma clasifica los mejores chatbots de IA y LLM.

Como puede ver, los modelos líderes provienen ahora de Google según este ranking y, desde un punto de vista práctico, muchos influencers de IA elogian la potencia de AI Studio de Google en combinación con Gemini. Esto permite el diálogo conversacional con la IA y la discusión para mejorar los resultados de lo que se comparte en pantalla, como una página web, un correo electrónico o una hoja de cálculo.

Este es un ejemplo basado en marketing que muestra el valor de esta combinación, en particular si usted forma parte de un equipo de marketing que necesita asesoramiento e intercambiar ideas con la IA (en este caso, sobre cómo mejorar una página de destino).

Otros videos, como los de nuestro nuevo módulo para miembros premium sobre el uso de AI Studio, muestran cómo usarlos para el análisis y aprendizaje de hojas de cálculo.

Tendencia 1. Adopción de IA en marketing

Con toda la cobertura sobre el impacto de la IA en el marketing, se podría pensar que todos los profesionales del marketing utilizan GenAI con entusiasmo día a día, pero las encuestas sugieren que este no es el caso.

En nuestro informe “El Futuro del Marketing Digital”, elaborado en colaboración con Technology for Marketing y eCommerce Expo a mediados del año pasado, descubrimos que aproximadamente un tercio de los profesionales del marketing no utilizaban GenAI para las aplicaciones de marketing más comunes. Sin embargo, las aplicaciones más comunes de la IA eran su uso para apoyar la redacción de textos publicitarios para email marketing, búsqueda orgánica y redes sociales.

Así lo respalda el informe más reciente de Econsultancy Future of Marketing 2025, en el que menos de la mitad de los encuestados lo utilizaban en su trabajo habitual.

Por supuesto, muchas de las aplicaciones de IA en marketing que se muestran arriba son para redacción de textos publicitarios, pero los LLM se utilizan cada vez más para respaldar la creación de estrategias, como se exploró en mi publicación: ¿Cómo se puede utilizar la IA para la estrategia y planificación de marketing digital?

Tendencia 2. Gestión estratégica de la IA para el marketing

Si bien las personas pueden usar activamente las herramientas de GenAI, esto es muy diferente a su uso coherente en toda la empresa. Un uso más estratégico de la IA implica:

• Una estrategia para priorizar la adopción del uso de IA para diferentes roles y casos de uso
• Un manual o plan de gobernanza para centrarse en casos de uso y herramientas específicos y excluir otros
• Inversión en los más recientes LLM pagados con resultados de la más alta calidad
• Acuerdo sobre cómo personalizar cada IA ​​para estandarizar el tono de voz de la marca y el estilo apropiado para la audiencia.
• Usar una biblioteca de indicaciones para ahorrar tiempo y obtener resultados consistentes para casos de uso comunes
• Un plan o programa estructurado para desarrollar habilidades

Nuestra investigación sugiere que muchas empresas no están usando IA de manera estratégica porque no tienen un manual a seguir ni capacitación establecida.

En Smart Insights, creemos que los controles son esenciales para mantener la calidad, como lo mostramos en nuestra plantilla de política de gobernanza de IA para marketing y en nuestro artículo que no fue escrito por IA (además de colaborar en la estructura, un ejemplo de marketing más inteligente).

Para respaldar un plan o programa estructurado para desarrollar habilidades, hemos creado muchos cursos de aprendizaje para nuestros miembros premium que explican cómo crear una estrategia de IA y con módulos prácticos sobre cómo usar ChatGPT y Gemini en marketing.

Tendencia 3. Multimodalidad

Este término me llamó la atención desde su aparición destacada en el nuevo AI Studio de Google: https://aistudio.google.com/live y en su anuncio de diciembre. Es una tendencia que hemos observado con la evolución de ChatGPT, que ahora admite múltiples entradas y salidas.

Los aspectos clave de la multimodalidad en la IA son:

1. Múltiples tipos de entrada

La IA puede procesar diversas entradas, como:
• Texto: Lenguaje escrito o hablado.
• Imágenes: Fotos, dibujos o datos visuales (posibles en Gemini 2.0 mediante una cámara web y compartiendo pantalla).
• Audio: Voz, música o efectos de sonido.
• Vídeo: Imágenes en movimiento y contexto a lo largo del tiempo (también posibles en Gemini 2.0).

2. Comprensión intermodal

La IA puede vincular información entre modalidades. Por ejemplo:
• Generar un subtítulo para una imagen (vinculando texto a la imagen).
• Responder una pregunta sobre un video (vinculando texto al video).
• Transcribir audio a texto mientras se identifican las emociones del hablante.

3. Integración contextual
La IA multimodal integra información contextual de diferentes modalidades para proporcionar información más completa.

Un ejemplo es cuando un asistente virtual utiliza la voz (audio), el significado de las palabras (texto) y señales visuales (imágenes o gestos de una cámara) para interactuar de forma natural con el usuario. Esto es lo que Gemini logra con sus ejemplos.

La personalización a partir de conocimientos específicos de la empresa es también una tendencia importante, cada vez más conocida como RAG.

RAG significa Generación Aumentada por Recuperación, lo que significa que se complementa el entrenamiento genérico que la IA ha recibido con información específica de la empresa y el mercado, lo que permite a las empresas personalizar las respuestas de la IA utilizando sus propios datos. El proceso RAG se muestra a continuación:

El proceso es:

• Comprensión de consultas : la IA analiza los temas de entrada.
• Recuperación : busca fuentes de datos especificadas por el usuario (archivos internos o sitios web externos).
• Integración de contexto : combina los datos recuperados con el mensaje.
• Generación : produce una respuesta utilizando tanto el conocimiento entrenado como el contenido recuperado.
• Refinamiento iterativo : ciclos adicionales refinan la respuesta.

Cuando el lanzamiento de ChatGPT trajo consigo la prominencia de GenAI, las funciones de RAG eran limitadas, pero ahora son características estándar de todas las plataformas GenAI más conocidas, como ChatGPT, Gemini y Claude.

4. Capacidades generativas

Estos incluyen:
• Los sistemas avanzados de IA multimodal pueden generar contenido en diversas modalidades:
• Generación de texto a imagen (p. ej., DALL-E de OpenAI, no disponible en Gemini 2.0).
• Resúmenes de video a partir de descripciones de texto.
• Generación de audio a partir de guiones escritos.

Lienzos y colaboración

Esta es quizás una tendencia menor en comparación con las demás, pero representa un gran cambio en cómo interactuamos con la IA.

Tradicionalmente, en herramientas como Photoshop o Canva, el “lienzo” es donde un usuario coloca elementos (texto, imágenes, etc.) para crear un diseño.

Dentro de GenAI, un lienzo se refiere al espacio de trabajo virtual o superficie digital en blanco donde se crean imágenes, diseños o ilustraciones generados por IA y el usuario puede potencialmente interactuar con el lienzo.

Observé esta tendencia por primera vez con el lanzamiento de Claude’s Artifacts en agosto de 2024, que se ha descrito como una “ventana mágica”. Genera piezas de contenido independientes, ya sea código, documentos o elementos interactivos, que puedes ver y manipular mientras conversas con Claude.

En octubre, OpenAI presentó Canvas, una nueva interfaz para trabajar con ChatGPT en proyectos de escritura y programación que van más allá del simple chat. Canvas se abre en una ventana independiente, lo que permite colaborar con ChatGPT en un proyecto.

Tendencia 4. AI Shovelware

Hemos visto muchas de las tendencias positivas y ahora hay una tendencia negativa.

AI Shovelware ahora se usa a menudo para referirse a software y videojuegos de baja calidad creados por IA, pero una tendencia que estoy viendo, y estoy seguro de que usted también está viendo, es contenido de formato largo generado por IA a partir de contenido existente. Aquí hay solo un ejemplo útil: el informe de tendencias de marketing Trust Insights 2025. Tiene más de 90 páginas, lo que, dado lo ocupados que estamos todos y la capacidad de la IA para resumir, no es la decisión más inteligente… En realidad, es un enfoque interesante y más útil que muchos informes de investigación, ya que utiliza IA para analizar los últimos 90 días de publicaciones y comentarios, de temas específicos de marketing de Subreddit como Marketing Digital , r/SEO y r/social media, cada uno con un total de 300.000 a 500.000 palabras. En Smart Insights, hemos revisado Reddit en los últimos años como una forma de comprender las últimas preocupaciones de nuestra audiencia, también hay ventajas y desventajas de este contenido.

Este artículo no está generado por IA, ya que sigo disfrutando de la escritura y la experimentación me ha demostrado que creo que puedo escribir contenido más interesante, atractivo, útil y único que incluso los más recientes LLM capacitados en mi contenido. Sin embargo, utilizo GenAI para resumir, trabajando con ella colaborativamente para, con suerte, aportar valor a través de mis análisis y recomendaciones.

Tendencia 5. La era de la agencia

Google enfatizó este término con el lanzamiento de Gemini 2.0 cuando Sundar Pichai los describió como ” modelos que pueden entender más sobre el mundo que lo rodea, pensar múltiples pasos por adelantado y tomar acciones en su nombre, con su supervisión “.

Una fase inicial de esta era es el encadenamiento de indicaciones, donde los flujos de trabajo de IA se implementan combinando múltiples indicaciones en una secuencia. La salida de una indicación sirve como entrada para la siguiente, lo que permite a la IA realizar tareas complejas de varios pasos. Este enfoque es necesario para descomponer problemas grandes o complejos en pasos más pequeños y manejables, a la vez que se garantiza un mejor control del proceso de razonamiento de la IA.

El Proyecto Mariner de Google es un prototipo de investigación desarrollado con Gemini 2.0 que explora el futuro de la interacción humano-agente. Como prototipo de investigación, es capaz de comprender y razonar con la información en la pantalla del navegador, incluyendo píxeles y elementos web como texto, código, imágenes y formularios, y luego utiliza esa información mediante una extensión experimental de Chrome para completar tareas por usted. Aquí tiene una demostración que ilustra el encadenamiento de indicaciones:

Esta demostración es lo más cercano que he visto a lo que PR Smith, mi coautor de Excelencia en Marketing Digital, describió en 2001 como agentes inteligentes que harían las compras por usted.

ChatGPT presenta limitaciones en este aspecto, aunque se pueden crear wrappers con la API para intentar el encadenamiento de solicitudes. Como un pequeño paso hacia esto, en 2025, OpenAI añadió tareas programadas en la versión Beta, lo que permite a ChatGPT crear tareas para su ejecución posterior. Las tareas pueden activarse en momentos específicos (puntuales o recurrentes) o en la interfaz de usuario.

Otra plataforma LLM interesante que soporta RAG es You.com: tienen un modelo interesante ya que su plataforma admite la personalización a través de RAG para que las empresas puedan crear sus propios agentes, pero seleccionando entre diferentes LLM para diferentes propósitos .

Tendencia 6. Computadoras cuánticas

Entonces, esto ciertamente no te afectará en 2025, las aplicaciones prácticas probablemente estén a décadas de distancia, pero ha habido avances significativos que lo han llevado más allá de la teoría de las últimas décadas donde ha sido anunciado como el futuro.

Esto nos lleva de nuevo al ejemplo previo a Navidad de Google, donde, según Techcrunch, Google afirma que su nuevo chip cuántico Willow indica que existen múltiples universos y ofrece un punto de referencia donde la velocidad de cálculo es asombrosa:

El rendimiento de Willow en esta prueba es asombroso: realizó un cálculo en menos de cinco minutos que le tomaría a una de las supercomputadoras más rápidas de la actualidad 10 elevado a 25, o 10 septillones de años. Si lo quieres escribir, son 10.000.000.000.000.000.000.000.000 años .

No voy a intentar explicar la aplicación de eso, sería bueno si nos ayudara a resolver la división y el odio del mundo de la posverdad en el que vivimos ahora…

Entonces, estas son las tendencias que veo, ¿y tú? Déjame saber en mi LinkedIn. Disfruto aprendiendo de los demás.

Espero que disfrutes del viaje y del desafío en los próximos años.