Hoy nadie discute si hay que usar inteligencia artificial en marketing. La discusión real pasa por otro lado: si todo ese uso está generando decisiones mejores, resultados más claros y crecimiento real, o si simplemente estamos incorporando herramientas porque “hay que hacerlo”.
El Global AI Confidence Report 2025 de MiQ (Noviembre, 2025) pone números a una sensación bastante extendida en la industria: la IA está en todos lados, pero la confianza en su impacto todavía no acompaña.
Y cuando la confianza falta, se nota. En cómo se toman decisiones, en cómo se miden resultados y en cuánto valor real termina generando la tecnología.
Mucho uso, poca seguridad
La adopción, claramente, no es el problema. Hoy dos de cada tres profesionales ya usan herramientas de IA en la mayoría de sus proyectos, sobre todo para crear contenido, automatizar tareas de marketing y gestionar redes sociales.
El problema aparece cuando hay que responder la pregunta incómoda: ¿esto está funcionando de verdad? Solo el 25% de los profesionales dice confiar plenamente en las soluciones de IA, y menos de la mitad se siente segura aplicándolas para lograr eficiencias operativas concretas.
Ahí aparece la famosa brecha de confianza: usar tecnología no garantiza entenderla, medirla ni capitalizarla.
Una industria que todavía está probando
Para entender este momento, MiQ habla de una curva de confianza en la IA, que va desde el aprendizaje inicial hasta una etapa de madurez real. Hoy, la mayoría de las organizaciones sigue claramente en el primer tramo: aprendizaje y exploración.
Estamos probando herramientas, ajustando flujos de trabajo y sumando IA a procesos existentes, pero todavía cuesta mostrar resultados consistentes y escalables. De hecho, un dato del MIT Media Lab citado en el informe es contundente: el 95% de las organizaciones no logró un retorno medible sobre sus inversiones en IA generativa.
Paradójicamente, los mayores beneficios se dieron puertas adentro, en automatización de procesos internos, y no tanto en marketing orientado al crecimiento.
Saber de IA no es saber usarla
Muchos equipos sienten que “entienden” la IA. Sin embargo, eso no siempre se traduce en un uso efectivo. En la práctica, los mismos problemas se repiten: falta de capacitación real, dificultades para integrar datos propios y herramientas demasiado genéricas como para adaptarse a objetivos concretos de negocio.
Sin datos relevantes, entrenamiento adecuado y prioridades claras, la IA termina produciendo outputs prolijos pero poco accionables, difíciles de sostener frente a KPIs de negocio.
Seguimos midiendo lo fácil
La forma en que medimos también impacta en la confianza. Solo el 44% de los profesionales siente que está evaluando el éxito con los objetivos correctos, mientras que métricas como CTR o engagement siguen dominando la conversación.
La IA puede optimizar casi cualquier variable, pero hay un límite claro:
no puede optimizar aquello que no está bien definido ni correctamente medido. Si la medición no está alineada al negocio, la tecnología pierde sentido.
Insights que llegan tarde
Algo parecido ocurre con los insights. Aunque muchos valoran los reportes de campaña, pocos logran usarlos de verdad: solo el 40% consigue aplicar aprendizajes de una campaña a la siguiente, y todavía menos encuentra valor real en los insights previos.
El problema no es la falta de datos, sino su activación. Insights que llegan tarde, no se integran a la planificación o no influyen en decisiones concretas terminan siendo irrelevantes, por más sofisticada que sea la tecnología detrás.
IA con criterio humano
Hay un punto en el que el informe es claro: la IA más efectiva no reemplaza al criterio humano, lo potencia. Las organizaciones que avanzan en la curva de confianza son las que combinan tecnología con estrategia, datos de calidad y experiencia.
No se trata de sumar más herramientas ni de seguir modas, sino de usar la IA adecuada, con objetivos claros y un marco de decisión sólido.
Conclusión
La inteligencia artificial ya está presente en el marketing. El verdadero desafío no es adoptarla, sino cerrar la brecha de confianza y convertirla en una palanca real de crecimiento.
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