La inteligencia artificial en marketing se utiliza para analizar datos, conocer mejor a los consumidores, personalizar campañas, automatizar tareas y anticipar comportamientos. Tiene aplicaciones en todo el recorrido del cliente, ya que sirve para segmentar audiencias, crear contenidos y publicidad, atender al cliente o hacer previsiones de ventas.
Las herramientas de IA para marketing son soluciones con finalidades concretas. Por tanto, para elegir la correcta, habrá que tener en cuenta el objetivo que se persigue, el nivel de automatización que se necesite y los conocimientos que tenga el equipo al respecto.
Las más utilizadas hoy en día son las siguientes:
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Herramienta |
Para qué sirve |
A quién se dirige |
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ChatGPT |
Generar y revisar textos, investigar, crear ideas y asistir en diferentes tareas de marketing. |
Equipos de contenidos, SEO y marketing general. |
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Jasper |
Crear contenidos y copys manteniendo una línea de comunicación coherente. |
Departamentos de contenidos y publicidad. |
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Google Ads |
Automatizar y optimizar campañas publicitarias mediante sistemas basados en IA. |
Profesionales de paid media y SEM. |
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Google Analytics 4 |
Analizar el comportamiento de los usuarios y obtener información para la toma de decisiones. |
Analistas y responsables de marketing digital. |
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Make |
Automatizar flujos de trabajo y conectar diferentes aplicaciones y procesos. |
Equipos que quieren reducir tareas manuales. |
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Voiceflow |
Crear asistentes conversacionales y experiencias basadas en IA. |
Empresas con necesidades de atención y automatización. |
Hoy en día, estamos cada vez más acostumbrados a ver cómo se usa la IA para crear textos, imágenes o diseños de diversa índole. Sin embargo, la inteligencia artificial en marketing y ventas también puede utilizarse para otras finalidades, como analizar al público objetivo, planificar campañas y gestionar la relación con los clientes.
Los modelos de IA pueden analizar volúmenes de información muy grandes para detectar patrones y agrupar a los consumidores según su comportamiento, intereses o probabilidades de compra. De este modo, las audiencias que se crean son mucho más concretas que los perfiles que se obtienen mediante una segmentación que solo se basa en datos demográficos.
También ayuda a personalizar las comunicaciones con los clientes. Por ejemplo, una tienda online mostrará productos diferentes a cada usuario, ya que usará de referencia su historial de navegación o las compras que hayan hecho antes. La personalización también se utiliza en el email marketing, la publicidad y las recomendaciones dentro de una web, para que los productos y contenidos que se ofrezcan puedan resultarles relevantes a los usuarios.

La IA generativa acelera la creación de textos, imágenes y otros recursos que se suelen utilizar en las campañas digitales. Además, es muy útil para crear diferentes versiones de un mismo anuncio o para generar la primera propuesta para una publicación.
La automatización permite ahorrar tiempo y recursos, pero parte de estos debería destinarse a revisar y refinar lo que ofrecen estas herramientas. Por tanto, habrá que revisar la información porque puede haber errores e incoherencias, adaptar el mensaje a la identidad de la marca y asegurarse de que no se ha perdido de vista el objetivo de la campaña. La IA en marketing digital también se usa en SEO, publicidad online y automatización de contenidos.
Una de las aplicaciones más interesantes consiste en utilizar datos históricos para realizar previsiones. Los modelos predictivos pueden ayudar a estimar qué clientes son los que tienen una probabilidad más alta de comprar, abandonar un carrito o dejar de utilizar un servicio.
También pueden utilizarse para prever la demanda de determinados productos y permitir a la empresa preparar con antelación sus campañas y recursos. No obstante, anticiparse a lo que puede suceder solo resulta útil si la empresa sabe interpretar esa información y utilizarla para tomar mejores decisiones.
Los chatbots y asistentes virtuales llevan ya algunos años con nosotros, y sirven para responder preguntas frecuentes, orientar al usuario durante una compra o proporcionar información sin que una persona tenga que intervenir en cada interacción.
Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar un asistente para informar sobre sus métodos de envío o consultar el estado de un pedido, y si fuera necesario, derivar la consulta a un agente. Este tipo de herramientas puede mejorar la experiencia del cliente, sobre todo si se combina con los datos disponibles en el CRM.

Las empresas llevan años beneficiándose de la IA. Por ejemplo, Amazon utiliza sistemas de recomendación para mostrar productos adaptados al comportamiento y los intereses de cada usuario, y Netflix hace algo similar para personalizar las recomendaciones de contenido.
En publicidad y optimización de campañas, Google Ads y Meta Ads utilizan sistemas de IA para automatizar los procesos de segmentación, puja y optimización. En la actualidad, la inteligencia artificial en marketing forma parte de todas las fases del proceso comercial, como la captura de usuarios, la personalización de los mensajes y contenidos que se les ofrecen, la mejora de la conversión y el análisis de resultados.
Para trabajar con IA no hace falta saber programar, pero si quieres aplicar estas tecnologías al marketing , sí necesitas estas competencias:
Conocimientos de marketing digital, para saber qué problema se quiere resolver antes de elegir una herramienta.
Capacidad analítica, para interpretar datos, métricas y resultados.
Manejo de herramientas de IA, automatización, analítica y generación de contenidos.
Pensamiento estratégico, para conectar las acciones con objetivos como conversión, captación o fidelización.
Criterio humano, necesario para revisar resultados, detectar errores y mantener la coherencia de la comunicación.
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