De los pilotos a los resultados: qué pueden aprender los CMO de los esfuerzos de Google para escalar la IA

Hemos llegado al final del principio en esta era de la IA, pero muchos equipos de marketing siguen atrapados en un ciclo interminable de pruebas piloto. Esta vacilación se alimenta de un estudio del MIT de 2025 que sostiene que el 95% de los pilotos de IA fracasan, un titular que generó mucho ruido en la industria. Sin embargo, el estudio tenía un detalle importante: solo calificaba un piloto como “exitoso” si generaba millones de dólares de forma inmediata.

Para un CMO, esa es una forma muy estrecha de medir el valor. Al enfocarse únicamente en una ganancia inmediata, el estudio ignoró el proceso: el arduo trabajo de cambiar la forma en que operan los equipos para que la IA pueda impulsar un crecimiento real a gran escala.

En Google, aprendimos que los pilotos exitosos no son experimentos aislados. Son el primer paso en la evolución de toda la organización. Un piloto fallido no es un callejón sin salida: es una herramienta de diagnóstico que revela brechas operativas. Solo es un fracaso si no se puede aprender ni adaptarse para cerrar esas brechas.

De la parálisis de los pilotos al rendimiento a escala en 3 movimientos

Google Marketing gestiona un presupuesto publicitario masivo, y nosotros actuamos como nuestro cliente más exigente. En el equipo de Media Lab, conectamos la inversión en medios con la innovación en IA. Nuestro equipo identifica los desafíos organizacionales y desarrolla procesos y soluciones para impulsar el rendimiento a escala global.

Muchos de los primeros proyectos piloto “fallaron”, pero brindaron valiosas lecciones. En lugar de rendirnos, buscamos dónde fallaban las cosas y dónde residía el potencial inicial. Aquí presentamos tres estrategias del Media Lab de Google que los directores de marketing pueden usar para pasar de la parálisis de los pilotos a un rendimiento significativo.

1. Encuentra los nichos que pueden escalarse

Al analizar los pilotos iniciales de IA, el equipo advirtió que el mayor obstáculo no era el código. Era el hábito humano de esperar la perfección. En lugar de buscar una herramienta que lo solucionara todo de inmediato, adoptamos una mentalidad centrada en la versión 1 y nos enfocamos en encontrar los éxitos.

Nuestros primeros equipos de prueba estaban formados por profesionales del marketing con una mentalidad de aprendizaje y una mentalidad abierta al fracaso para alcanzar el éxito. Su objetivo era buscar casos de éxito que demostraran el potencial del modelo.

Los primeros éxitos nos brindaron el aprendizaje práctico necesario para mejorar las pruebas en otras áreas más complejas. Al comenzar pronto y realizar pruebas en una gran variedad de resultados (ventas, clientes potenciales y uso), logramos comprender a fondo dónde funcionaba mejor la IA. A medida que la tecnología sigue madurando, el impulso organizacional ya está consolidado, lo que nos permite escalar al ritmo de los modelos.

2. Audita a tus partners para asegurar su preparación para la IA

Pronto nos dimos cuenta de que la preparación desigual de nuestros partners de agencias externas estaba limitando el impacto de nuestros pilotos. Por ello, desarrollamos una serie estricta de capacidades necesarias para la IA y auditamos a toda nuestra lista de partners según cuatro características:

• Madurez tecnológica: ¿Tienen una hoja de ruta de IA a largo plazo que coincida con nuestra visión, o solo herramientas puntuales llamativas?
• Responsabilidad en la medición: ¿Pueden identificar las oportunidades inmediatas? ¿Tienen un plan que muestre cómo implementarán realmente las herramientas de medición, y está integrada la rendición de cuentas?
• KPIs concretos: ¿Pueden reducir de forma demostrable los plazos de entrega, disminuir los costos e impulsar la incrementalidad?
• Escalabilidad y repetibilidad: ¿Se puede repetir el flujo de trabajo en todos los idiomas y países en los que operamos?

¿El resultado? Consolidamos nuestra lista de agencias, centralizamos nuestro proceso de colaboración y transformamos un flujo de trabajo fragmentado en un sistema escalable donde la IA podía ofrecer un impacto medible.

3. Encuentra ganadores escalables con la prueba de las 4 puertas

Muchas ideas son prometedoras de forma aislada, pero solo algunas tienen la solidez técnica y el cumplimiento normativo necesarios para pasar de una prueba independiente a formar parte permanente de una estrategia de marketing. Para identificar las soluciones de IA viables y sostenibles, aplicamos una rigurosa prueba de cuatro filtros que los CMO pueden tomar prestado.

1. Compliance: ¿Las herramientas utilizadas son lo suficientemente seguras para tu infraestructura central y cumplen los requisitos legales y regulatorios?
2. Seguridad de marca: ¿Se puede desactivar? No escales hasta tener control. En Media Lab hemos estado trabajando con nuestros equipos de producto para brindarles a todos los anunciantes mayor control.
3. Transparencia en la medición: ¿Es una caja negra? Si no se comprende el “por qué” del rendimiento, no se puede optimizar.
4. Impacto: ¿Se alinea con los objetivos de negocio? En las campañas de alcance de video, observamos que un alcance eficiente optimizaba el costo, pero perjudicaba la frecuencia. Optamos por priorizar la frecuencia para alinear la IA con la filosofía central de nuestra marca, la cual se basa en investigaciones que demuestran que la frecuencia de los anuncios es un factor clave para el posicionamiento de la marca.

El nuevo imperativo de gestión

El reto de la adopción de la IA va más allá de lo técnico y se adentra en el desafío humano de la gestión del cambio. La tarea del liderazgo consiste en buscar partners afines, con visión de futuro en IA, que deseen experimentar, aprender y escalar junto a ellos. Los primeros éxitos proporcionarán las pruebas necesarias para impulsar al resto de la organización.

La era de los experimentos puntuales con IA se ha terminado. Para pasar de la fase piloto al rendimiento, es necesario cambiar la mentalidad y no añadir más tecnología. Empieza por reclutar un equipo de profesionales del marketing familiarizados con la IA, dispuestos a afrontar las dificultades de los modelos “versión 1”. Luego, somete cada experimento a la prueba de las cuatro puertas: cumplimiento, seguridad de la marca, transparencia en la medición e impacto. Deja de preguntarte si la IA funciona y empieza a preguntarte si tus procesos son lo suficientemente robustos para gestionarla.