La era de la IA agéntica: De líderes de marketing a ‘pensadores sistémicos’

Jim Lecinski es profesor de marketing en la Kellogg School of Management de la Northwestern University y autor de “The AI Marketing Canvas” (Stanford Press, 2026), donde apareció este concepto por primera vez.

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

El plan anual, el lanzamiento de un producto, la próxima gran campaña, el briefing de una agencia: durante décadas, el trabajo de marketing se ha organizado en torno a tareas puntuales e independientes de este tipo. El éxito era para el equipo capaz de generar los mejores resultados en cada ciclo.

Y entonces llegó la inteligencia artificial. Al principio, la IA aplicada al marketing simplemente ayudó a hacer el mismo trabajo más rápido. Los profesionales del marketing usaban los chats de IA para resumir estudios, redactar briefings, personalizar contenido, elaborar informes automáticamente y evaluar resultados rápidamente. Aunque la velocidad y la eficiencia aumentaron, la IA basada en chat no modificó la naturaleza del trabajo de marketing: simplemente aceleró procesos. Sin embargo, lo que está cambiando ahora con la IA agéntica tiene una trascendencia mucho mayor.

El paso de la IA puntual a la IA agéntica

La IA avanza ahora rápidamente hacia aplicaciones agénticas: sistemas que pueden ejecutar tareas, gestionar partes de un flujo de trabajo y operar con una autonomía cada vez mayor dentro de unos límites definidos. Esto cambia la lógica del propio trabajo. Aleja al marketing de un modelo basado en entregas puntuales para acercarlo a uno basado en sistemas repetibles, escalables y siempre activos, capaces de generar de forma constante resultados sólidos impulsados por la IA.

Esto exige que los líderes de marketing definan con exactitud flujos de trabajo, reglas de decisión, ciclos de pruebas, mecanismos de protección y casos en los que la IA debe dar paso a la intervención humana. Esto implica que los directores de marketing (CMOs) pioneros deben encabezar un cambio radical hacia el “pensamiento sistémico”.

¿Significa esto que los profesionales del marketing tienen que convertirse en ingenieros de software? Por suerte, no. Lo que sí significa es que deben empezar a plantearse otro tipo de preguntas.

Hoy en día, estas son preguntas fundamentales para los responsables de marketing.

Rediseñar el trabajo en sí

Cabe señalar que la utilidad de los agentes de IA no depende de lo sofisticada que sea la petición que escribas, sino de lo bien definido que esté el flujo de trabajo del que forman parte. En la práctica, esto significa proporcionarles el contexto adecuado, un objetivo claro, límites de decisión, estándares de calidad y una especificación concreta de lo que se considera un buen resultado.

Tomemos de ejemplo una tarea de marketing habitual: convertir un montón de transcripciones de focus groups en un informe ejecutivo. Un investigador experto no solo se encarga de leer y resumir. Tienen como meta resolver una pregunta comercial, extraen los indicadores en bruto, agrupan los temas, determinan cuáles son más importantes y los sintetizan en una narrativa de decisión, y presentan el resultado de forma que ayude a los ejecutivos. No es solo una tarea, sino un flujo de trabajo. Una vez que se ha concretado un flujo de trabajo, los agentes de IA pueden contribuir a algunas fases o incluso encargarse de ellas. Pero la condición indispensable es que el equipo humano haya definido primero el sistema.

Este ejemplo refleja el cambio general al que se enfrentan los CMOs. La IA agéntica no aporta tanto valor cuando se añade a los procesos de siempre como cuando los responsables de marketing rediseñan el flujo de trabajo en sí.

Esto cambia el modelo operativo de marketing. Para crear funciones propias de la era de la IA agéntica, debe definirse claramente la propiedad del flujo de trabajo, los derechos de decisión y los mecanismos de protección. Realizar experimentos informales con pruebas piloto puntuales no es suficiente. El marketing de vanguardia precisa un modelo que gire en torno a estándares, a la gobernanza y a sistemas compartidos, y que los equipos locales adapten esos sistemas al contexto. La pregunta es qué flujos de trabajo son los más importantes, cómo deberían ejecutarse y qué papel debería desempeñar la IA en ellos.

Se trata de un problema de rendimiento empresarial, no solo de modelo operativo. Los sistemas bien diseñados permiten acelerar los procesos y tomar mejores decisiones, además de reducir la repetición del trabajo, aumentar la coherencia en equipos y mercados, y contribuir a que el marketing sea más escalable sin sacrificar el control. También ayudan a los CEOs y los CFOs a entender la función del marketing, pues esta empieza a dejar de parecer una sucesión de actividades puntuales para asemejarse más a un motor de crecimiento disciplinado.

Cinco imperativos para los CMOs pioneros

Entonces, ¿qué debe hacer un CMO de vanguardia para adoptar el pensamiento sistémico? Colaborar con su experto en IA aplicada al marketing para hacer lo siguiente:

1. Identificar un número reducido de flujos de trabajo de alto valor que sean más determinantes para obtener buenos resultados de marketing. Tampoco elijas 20: empieza por entre 3 y 5. Pueden ser flujos como los de segmentación de audiencias, pruebas de creatividades, clasificación de oportunidades de venta, planificación de precios y promociones, orquestación de recorridos o elaboración de informes de rendimiento. La clave está en empezar por el trabajo, no por las herramientas.
2. Definir los flujos de trabajo al detalle. ¿Por dónde empieza el trabajo? ¿Qué información requiere? ¿Qué decisiones se toman a lo largo del proceso? ¿Dónde hay cuellos de botella, decisiones subjetivas, retrasos y derivaciones? Muchas organizaciones descubren rápidamente que el mayor obstáculo para la IA no es la tecnología, sino que el proceso subyacente está tan fragmentado, es tan incoherente o es tan informal que no se puede escalar.
3. Detallar las instrucciones de funcionamiento del flujo de trabajo. Proporciona con claridad el contexto que necesita el sistema, lo que se pretende optimizar, las condiciones que debe respetar, los mecanismos de protección que debe tener en cuenta y los estándares por los que se juzgará el resultado. A los agentes no les sienta bien la ambigüedad. Si la intención estratégica, la lógica de aprobación y los estándares de calidad no están claros, la IA agéntica no resolverá el problema. Simplemente, la confusión se manifestará más rápido.
4. Decidir con qué casos debería ayudar la IA, cuáles debe automatizar y cuáles deberían seguir bajo el control humano. Los agentes no tienen que gestionar todos los pasos ni todas las decisiones. El objetivo no es automatizar el raciocinio, sino determinar qué aspectos deben seguir a cargo de las personas y cuáles pueden delegarse en la tecnología.
5. Formar en paralelo. La nueva generación de capacidades de marketing vendrá de la mano de la capacidad de rediseñar bien el trabajo. Los equipos siguen necesitando criterio, gusto, creatividad, claridad estratégica y un profundo conocimiento del arte del marketing. También deben incorporar el ‘pensamiento sistémico’: aprender a diseñar flujos de trabajo, sistemas y procesos. De lo contrario, se corre el riesgo de debilitar la capa de profesionales del marketing que pueden convertir los análisis de IA en decisiones comerciales fundamentadas.

Para los CMOs de la nueva era de la IA agéntica, el trabajo consiste en definir y rediseñar los flujos de trabajo, los mecanismos de protección y los sistemas con intervención humana y de la IA a través de los cuales se ejecuta el marketing agéntico moderno. La IA no solo trae consigo cambios en las herramientas de marketing, sino en la propia lógica operativa del marketing. Los CMOs y los responsables de marketing que tengan esto claro y empiecen a tomar medidas ya mismo encabezarán las organizaciones con más posibilidades de triunfar.