Hay una frase que se ha repetido tanto alrededor de la Inteligencia Artificial que empieza a perder significado: “la IA no te va a sustituir; te sustituirá alguien que sepa utilizarla”.
Puede que tenga parte de razón. Pero, aplicada al marketing, creo que se queda bastante corta.
Porque la cuestión no es solo quién sabe utilizar una herramienta. La cuestión interesante es otra: qué parte de nuestro trabajo sigue teniendo valor cuando producir una presentación, resumir cien páginas, generar veinte conceptos creativos o analizar una tabla de datos deja de ser necesariamente una tarea de horas.
Y ahí la conversación cambia.
La IA está abaratando la ejecución. No necesariamente el pensamiento.
Durante mucho tiempo hemos asociado seniority con capacidad de producir: mejores presentaciones, mejores informes, mejores campañas, mejores análisis. Todo eso sigue importando, pero una parte creciente de esa producción puede acelerarse con IA.
Lo estamos viendo ya en herramientas de investigación, creatividad, personalización, medición y optimización. McKinsey sitúa precisamente insights, creatividad, personalización, agentic commerce y optimización entre las capacidades que están remodelando el marketing. Google, por su parte, continúa incorporando IA a procesos de medios, medición, pujas, creatividad y toma de decisiones dentro de su ecosistema publicitario.
Eso puede hacernos más rápidas. También puede hacernos producir muchísimo más.
Pero producir más no es lo mismo que pensar mejor.
Una IA puede generar treinta territorios de campaña en unos minutos. El problema sigue siendo decidir cuál tiene sentido para la marca, cuál responde a una tensión real del consumidor, cuál podemos defender frente a negocio y cuál es simplemente una frase razonablemente bonita.
Puede resumir un dashboard. Otra cosa es saber qué dato importa, qué estamos dejando fuera y qué decisión deberíamos tomar a partir de él.
Puede construir un customer journey impecable sobre una diapositiva. No puede convertir automáticamente una organización llena de prioridades, sistemas heredados, presupuestos, egos y restricciones en una experiencia de cliente coherente.
O, al menos, todavía no he encontrado el botón.
El estratega deja de ser quien tiene todas las respuestas
Para mí, una de las transformaciones más interesantes no está en la respuesta que produce la IA, sino en la calidad de las preguntas que obliga a formular.
¿Qué problema estamos intentando resolver realmente?
¿Qué información necesitamos antes de decidir?
¿Qué asumimos como cierto sin haberlo comprobado?
¿Qué parte puede automatizarse y cuál necesita contexto, negociación o criterio?
¿Qué ocurriría si la recomendación de la herramienta fuese técnicamente correcta pero estratégicamente equivocada?
Ese trabajo es menos visible que generar un entregable. Y probablemente por eso durante años se ha infravalorado.
La IA lo está haciendo más evidente.
Cuanto más fácil sea generar respuestas, más valioso será saber qué pregunta merece la pena hacer.
Hay una diferencia entre usar IA y tener una estrategia de IA
Abrir ChatGPT, Gemini o Claude para redactar un briefing no convierte a una organización en AI-first. Igual que tener Google Analytics nunca convirtió automáticamente a una empresa en data-driven.
La tecnología puede estar disponible y, aun así, cambiar muy poco.
De hecho, uno de los riesgos que veo es utilizar la IA únicamente para hacer más rápido lo que ya hacíamos. Es útil, claro. Ahorrar tiempo tiene valor. Pero difícilmente constituye por sí solo una ventaja sostenible.
Una reflexión reciente de McKinsey sobre dónde creará valor la IA —y dónde probablemente no— plantea precisamente esa diferencia: mejorar productividad puede generar eficiencia, pero las ventajas más difíciles de copiar aparecen cuando la tecnología cambia productos, modelos de negocio o la forma de competir.
En marketing lo traduciría así: el salto no está solo en escribir más rápido una campaña. Está en preguntarnos si podemos entender antes una señal, personalizar mejor una experiencia, conectar información que antes vivía separada o tomar una decisión con más contexto.
La IA como atajo es interesante. La IA como nueva capacidad de negocio lo es bastante más.
Entonces, ¿qué significa ser estratega ahora?
No creo que la respuesta sea convertirse en ingeniera de prompts ni perseguir cada herramienta nueva que aparece un martes y desaparece el jueves.
Creo que significa ampliar el repertorio.
Entender suficientemente bien la tecnología para saber qué puede hacer. Entender suficientemente bien el negocio para saber qué merece la pena hacer. Y conservar algo que ninguna herramienta debería externalizar por completo: la responsabilidad sobre la decisión.
Eso implica criterio para seleccionar, capacidad para conectar disciplinas, curiosidad para experimentar y bastante humildad para reconocer cuándo una respuesta aparentemente brillante no encaja con la realidad.
También implica aprender a trabajar con sistemas que no siempre vamos a poder explicar como explicábamos una hoja de cálculo.
Y eso, para quienes venimos de estrategia, marketing y comunicación, me parece más una evolución que una ruptura.
Lo incómodo no es que la IA piense por nosotros
Lo incómodo es que puede dejar bastante expuesto cuándo nosotros tampoco estábamos pensando demasiado.
Cuando un trabajo consistía fundamentalmente en recopilar información, reorganizarla y darle una apariencia profesional, la IA empieza a competir muy bien.
Cuando el valor está en interpretar una situación ambigua, elegir entre alternativas imperfectas, defender una decisión, entender a las personas implicadas y asumir las consecuencias, la conversación es distinta.
Por eso no creo que la Inteligencia Artificial reduzca la necesidad de estrategia.
Creo que aumenta la exigencia.
Nos obliga a distinguir mejor entre producir y aportar valor. Entre saber utilizar una herramienta y saber para qué utilizarla. Entre tener una respuesta y tener criterio.
Y quizá esa sea una de las mejores cosas que puede pasarle a nuestra profesión.
Fuentes y lecturas
McKinsey — From campaigns to continuous growth: AI capabilities shaping marketing ↗
Análisis publicado en junio de 2026 sobre cinco capacidades de IA que están transformando el marketing: insights, creatividad, personalización, agentic commerce y optimización.
McKinsey — Where AI will create value—and where it won't ↗
Reflexión sobre la diferencia entre utilizar IA para ganar productividad y utilizarla para transformar propuestas de valor, modelos de negocio y ventaja competitiva.
Google — Google Marketing Live 2026 ↗
Recopilación oficial de novedades sobre cómo Google está incorporando IA a publicidad, medición, pujas, presupuestos y nuevas experiencias de búsqueda.