Marketing del pensar en la era de las respuestas infinitas

Anita Figueiredo, profesora universitaria y socia de la consultora Proteína Marketing, forma parte de Insiders, el programa de embajadores de Think with Google para América Latina. En este artículo, la autora sostiene que lo que hoy distingue a un equipo de marketing de otro no es solo la velocidad para resolver preguntas, sino la precisión y la profundidad con la que las formula.

Las opiniones expresadas son las suyas y no reflejan necesariamente las de Google.

Un equipo de marketing se sienta un martes cualquiera a la tarde a pensar una campaña. En tres horas, avanza muchísimo y logra tres territorios creativos, 40 ideas de copy, un key visual y prompts para armar un sinnúmero de piezas en cinco formatos. Al día siguiente, vuelven al trabajo… y ya la campaña no se siente tan espectacular. De repente, alguien pregunta qué pasaría si intercambiáramos el logo de la marca con el de su competidor principal... Y la campaña se cae más rápido de lo que se había armado.

La escena es hipotética, pero la sensación es reconocible: haber avanzado mucho sin estar seguros de haberlo hecho hacia donde teníamos que ir.

Hace años que vengo pensando en el marketing dividido en dos dimensiones:

• El marketing del pensar es la columna vertebral estratégica: entender el mercado, elegir los públicos, definir el norte, diseñar el valor, declarar quién es la marca.
• El marketing del hacer es donde todo eso se vuelve tangible.

Nunca fueron planteadas como etapas sucesivas, sino como dos alas, interdependientes, ninguna capaz de sostener el vuelo por sí sola.

Con ese par de alas, la IA hizo algo que todavía no terminamos de dimensionar: abarató enormemente el marketing del hacer (producir, versionar, adaptar, publicar) mientras que no modificó el marketing del pensar de la misma manera. La pregunta es por qué no le estamos pidiendo que nos potencie también esta otra mitad.

La IA nos ayuda a hacer tres cosas, pero usamos solo una

Jim Lecinski, profesor de la Kellogg School of Management, propuso un marco simple y efectivo para ordenar lo que la IA le aporta al marketing: automatizar, aumentar y analizar.

• Automatizar es delegar lo repetitivo.
• Aumentar es amplificar la capacidad creativa humana.
• Analizar es detectar patrones e insights que a una persona le llevarían meses encontrar.

Tres capacidades distintas. En la práctica, los marketers usamos mucho más la primera y la segunda que la tercera. Y es importante (¡muy!) que aprendamos a usar esta tercera capacidad.

Los datos de Estado del Marketing 2025, el estudio bienal que realizamos con Sebastián Paschmann sobre la práctica del marketing en la Argentina, muestran una adopción casi total de IA en marketing. El 94% de los marketers declara usar IA en alguna medida; dos años antes, esa cifra alcanzaba el 42,7%.¹ Pero, atención, que el uso principal, con el 45%, es la generación de contenido (a lo que Jim Lecinski llamaría “aumentar”).² Y las aplicaciones más sofisticadas de IA para segmentación, predicción y análisis que sostengan decisiones (el territorio de “analizar”) siguen siendo minoritarias.

Es decir: adoptamos masivamente una tecnología que puede ayudarnos a pensar mejor, pero la usamos casi únicamente para producir mejor y más rápido. Nos ayuda a hacer. Pero no logramos aún que nos ayude a pensar.

El contraste se vuelve más molesto al cruzarlo con otro dato del mismo estudio. Los dos mayores desafíos al planificar marketing en la Argentina son decidir y priorizar iniciativas, y establecer los KPI correctos para cada acción. Ninguno de los dos es un problema de producción, sino que son problemas de planteo.

En síntesis, estamos aplicando la herramienta (la IA) exactamente donde no está nuestro mayor cuello de botella.

Enamorarse del problema, no de la herramienta

Vale la pena detenerse en el concepto. En marketing, un problema no es un fallo operativo de la empresa; es una tensión no resuelta en la vida de las personas a las que buscamos servir. Se trata de algo que quieren lograr y no pueden, o que resuelven con un costo alto. Toda la disciplina existe para responder a eso. Por eso insistimos en enamorarnos del problema y no de la solución: es el único punto de partida que no se puede delegar.

Volviendo al marketing del pensar, la calidad de una pregunta no depende de la técnica para formularla, sino de la profundidad con la que comprendemos ese problema: a quién le afecta, con qué frecuencia, en qué contexto y qué dimensión tiene. Ese trabajo de dimensionamiento es, precisamente, lo que transforma un simple dato en un insight.

Los errores clásicos en el marketing son viejos conocidos: analizar segmentos distintos bajo un mismo perfil, quedarse en lo funcional ignorando lo emocional, mirar los dolores del cliente sin soltar nunca la lupa de la propia oferta... Ninguno es un error de ejecución. Son errores que hacen que la ejecución no dé resultado. Entonces, si usamos la IA solamente para automatizar y aumentar, esos errores no se corrigen. Se heredan, y se multiplican a una escala y una velocidad que antes no existían.

Entonces: antes de la reunión para definir la campaña, trabajar en el reposicionamiento de la marca o lanzar un producto, necesitamos pensar en formular los verdaderos problemas. Desandar las respuestas que tengamos hasta encontrar las preguntas que nadie se hizo. Usemos IA para eso.

Esto pesa de manera particular en América Latina, donde los cambios de contexto son frecuentes y las personas, los canales y las categorías se mueven de un trimestre al otro. Pensemos en una categoría de consumo masivo cuyo comprador, en menos de un año, pasó del formato familiar al formato chico, migró parte de su compra al mayorista y empezó a decidir por precio por unidad antes que por marca. Un modelo entrenado con el comportamiento del año anterior puede devolver una segmentación impecable de un consumidor que ya no se comporta así.

Una IA trabajando en producir y eficientar sobre patrones estables puede devolver una respuesta impecable sobre un consumidor que ya no existe. Tenemos que implementar soluciones que nos ayuden a pensar el marketing, no solo a hacer marketing.

Cómo se entrena un equipo que pregunta mejor

La clave del éxito pasará, entonces, por trabajar en las preguntas, y no en las respuestas. Esta capacidad no es una cuestión de talento, sino de diseño del trabajo. Acerco 3 prácticas para entrenar a tu equipo de marketing a que pregunte mejor:

• Asignar tiempos: separar el tiempo de plantear del de producir. Si ambos comparten la misma agenda, el segundo se come al primero, siempre. La IA no saca a ningún equipo de la etapa táctica, cuando se responden pedidos sin tiempo para pensar. Le permite habitarla más rápido.
• Capacitar en criterio, complementando la capacitación en herramientas: el problema no es que los equipos no sepan usar IA. Es que no siempre saben qué preguntarle. La brecha no se cierra aprendiendo a promptear mejor, sino aprendiendo a plantear mejor.
• Mejorar el planteo: medir la calidad del planteo y no solo el resultado. Cuando les preguntamos en la encuesta a agencias y proveedores qué priorizan los anunciantes, la respuesta es clara: innovación y eficiencia, más que planificación o medición. Los equipos de Marketing revisan el output que entrega la agencia y casi nunca el brief punto de partida. Cuando algo sale mal, se corrige la pieza y rara vez se revisa la pregunta original.

El último acto estratégico

La IA no vuelve prescindible al marketing, ni mucho menos. Cuando cualquiera puede producir una respuesta razonable, la pregunta pasa a ser el último acto verdaderamente estratégico, y también el más expuesto, ya que no hay volumen de trabajo detrás del cual esconder un planteo pobre.

Hay una idea que sostenemos desde hace tiempo y que esta época vuelve más filosa: la estrategia es un proceso de sacrificio. Elegir es renunciar. Durante años, buena parte de nuestras renuncias no fueron decisiones: fueron límites. No hicimos aquella campaña porque no llegábamos con el presupuesto. No probamos esa variante porque no había tiempo de producción. No exploramos ese segmento porque no teníamos quién analizara los datos. La IA destierra varias de esas excusas. Y cuando la restricción desaparece, lo que queda expuesto es el criterio: ya no elegimos porque no podemos hacerlo todo, elegimos porque decidimos qué vale la pena hacer. Es mucho más difícil. También es mucho más nuestro.

El 95% de los marketers argentinos cree que la IA va a transformar su disciplina.³ Seguramente tengan razón. De muchas maneras, ya la transformó. Lo que aún no está decidido es en qué dirección la transformará: si usaremos el tiempo que nos devuelve para pensar mejor o para producir más. Sospecho que esa decisión, y no la herramienta, va a distinguir a los equipos de marketing de la región en los próximos años. Pero es una sospecha, habrá que estar atentos y no perderle pisada.