En este #MagazineAMDD, creamos una edición especial de Visiones: cinco preguntas sobre cómo aplicar en la práctica la IA generativa para mejorar las campañas. Once referentes del marketing digital responden y entregan sus puntos de vista al respecto.
1: ¿Cuáles son las principales aplicaciones de la IA generativa que utilizan en su trabajo para transformar datos en contenidos relevantes?
Cristián Schuler, subgerente BI en Sodimac Chile.
Hoy podemos hiper-personalizar mensajes a un nivel que antes parecía imposible, adaptándolos a variables como estilo de vida, intereses e incluso el tipo de vivienda de los clientes. Esto nos permite crear comunicaciones mucho más relevantes y generar una conexión real con cada persona a través de nuestros distintos canales, como correos electrónicos, Whatsapp y mensajería push en nuestra app.
Otro gran cambio ha sido la automatización de la generación masiva de contenido y el desarrollo de nuevas funcionalidades en nuestro canal de e-commerce.
Ahora podemos hacerlos de forma automática y a gran escala como, por ejemplo, la generación de descripciones emocionales en las páginas de productos y resúmenes de los reviews de clientes, recomendar productos relacionados y hasta identificar colecciones de productos que combinan entre sí y vincularlos directamente al carrito de compra.
Estamos utilizando la IA también para encontrar y corregir inconsistencias de información en nuestra página, sobre la base de toda la información que tenemos disponible en diferentes formatos (fichas de productos, imágenes, videos, manuales de usuario, etc.).
Lukas Zamora, Head of Analytics de Tenpo.
En Tenpo utilizamos IA en el contexto de generación de creatividades para realizar producciones audiovisuales, variantes de imágenes y textos para notificaciones, entre otros.
Para ello hemos diseñado una maquinaria que nos permite, de forma consistente, respetar los lineamientos de marca así como asegurar comunicarles a nuestros clientes contenidos relevantes para ellos.
Camilo Salazar, COO de Viper.
Toda organización posee dos tipos de conocimiento. Por un lado, el estático, contenido en documentos como manuales, políticas o informes históricos. Nuestra inteligencia artificial puede leer, comprender y utilizar toda esa información para responder preguntas de forma inmediata.
Por otro lado, está el conocimiento dinámico, compuesto por datos que cambian constantemente, como inventarios, operaciones o emergencias, y que se encuentran en bases de datos.
Nuestra tecnología funciona como un traductor universal y seguro: el cliente formula una pregunta en su idioma y el sistema comprende la intención, la traduce al lenguaje técnico que requieren las bases de datos, accede de forma segura a la información específica del cliente y devuelve una respuesta clara y precisa.
En definitiva, eliminamos la barrera técnica entre las personas y los datos, transformando la información empresarial en un conocimiento vivo, conversable y accesible para tomar decisiones más rápidas e informadas en todos los niveles de la organización.
Edmundo Casas, creador de Casas Lab y fundador de Kauel.
En Kauel utilizamos IA generativa para convertir datos técnicos y operativos en contenido estratégico que conecta con audiencias humanas.
Nuestra aproximación combina modelos de lenguaje, visión computacional y análisis predictivo para transformar grandes volúmenes de información industrial, energética o educativa en mensajes claros, visuales y accionables.
Por ejemplo, en nuestras plataformas de monitoreo para energía y minería, la IA no solo detecta eventos o anomalías, sino que genera reportes automáticos, resúmenes narrativos y visualizaciones adaptadas a cada perfil de usuario: desde dashboards ejecutivos hasta briefings en lenguaje natural para equipos de terreno.
En marketing esta misma tecnología la aplicamos para crear contenidos dinámicos basados en datos reales: historias interactivas, videos explicativos o campañas personalizadas donde el mensaje se ajusta en tiempo real al comportamiento del público o al contexto del canal.
2: ¿Cómo ha cambiado la IA generativa la forma en que diseñan ideas o conceptos creativos para diferentes canales?
Cristián Schuler, subgerente BI en Sodimac Chile.
Hemos incorporado IA en la creación y mejora de imágenes, audio y videos que nos permiten producir renders y piezas visuales para campañas omnicanales con una agilidad mucho mayor.
También la usamos para producir imágenes ambientadas de productos para catálogos físicos y digitales, además de la confección de videos y reels en distintos formatos para nuestros canales digitales, utilizando contenido propio y voces de nuestros rostros, todo generado con IA.
Rodrigo Kampers, Marketing transformation manager de Accenture Song Chile.
La IA generativa ha redefinido fundamentalmente el proceso creativo. Según el informe TechVision 2025 de Accenture, el cambio principal reside en la introducción de la abstracción y la autonomía en los sistemas tecnológicos, lo que ha multiplicado el output digital.
Ahora la IA generativa permite que los conceptos digitales tomen forma en horas en lugar de semanas, lo que acelera la modernización y permite a los creativos superar los límites de las soluciones únicas para todos.
El diseñador pasa de ser un ejecutor a un curador o supervisor, utilizando la IA como habilitador de la creatividad y el ingenio humanos. Herramientas como Adobe Firefly demuestran que, en lugar de ser un simple “kit de herramientas” para creativos, las aplicaciones ahora contienen un “creador” dentro, que responde al lenguaje natural.
A su vez, la IA permite que las interfaces se generen dinámicamente en tiempo real, adaptándose al contexto y las necesidades individuales del usuario.
Esto es crucial en canales donde la interacción es digital, ya que permite que la interfaz sea completamente personalizada, desvinculándose de un diseño rígido.
Según el TechVision 2025, el desafío es evitar la monotonía que resulta de usar modelos neutrales. Por ello, las empresas deben inyectar la personalidad de su marca en la IA, creando una IA personificada que pueda establecer relaciones de confianza con el cliente a una escala sin precedentes.
Teresa Moreno, directora de marketing de Cebra.
Antes de la llegada de la IA generativa, los equipos de marketing se demoraban mucho tiempo en generar ideas o conceptos, ya que tenían que crear desde cero cada una de las piezas.
Hoy HubSpot entrega herramientas con IA generativa que permiten que, desde una sola pieza creativa, se puedan generar en un par de clics una serie de piezas para aplicar en los diferentes canales.
Por lo tanto, la IA generativa ha permitido que una vez definida la línea gráfica y el concepto creativo, se puedan mantener para ser adaptados en distintos canales. Desde las primeras etapas del proceso creativo, los equipos tienen un apoyo de herramientas que facilitan ir adaptando el tono y el formato al canal deseado.
3: ¿Cómo miden el impacto de los contenidos generados con IA en los distintos canales?
Andrés Alcalde, Co-Founder & director de Moov Media Group.
La adopción de IA generativa en Moov Media Group ha impulsado la creación de perfiles híbridos más integrales, donde creatividad, analítica y tecnología convergen para transformar la forma en que diseñamos y medimos contenidos.
Hoy los equipos combinan herramientas de IA con métricas avanzadas de performance y modelos predictivos, permitiendo evaluar el impacto en tiempo real según conversiones, engagement y contribución al negocio.
Esta integración ha hecho más ágil la toma de decisiones y más eficiente la producción, conectando datos, audiencias y resultados en un mismo flujo de trabajo.
En definitiva, la IA generativa no reemplazó la mirada creativa: la amplificó, entregándonos una capacidad inédita para adaptar mensajes y formatos con precisión y velocidad.
Cristián Schuler, subgerente BI de Sodimac Chile.
La métrica principal que utilizamos en Sodimac es la tasa de conversión: a través de experimentos con A/B testing comparamos el rendimiento de páginas y campañas con contenido generado por IA (grupo tratamiento) frente a las generadas de forma tradicional (grupo control).
Los resultados han sido muy positivos, generando incrementos de entre 2x y 4x en la tasa de conversión. Otras métricas que solemos seguir bajo este mismo esquema son visitas, permanencia y ticket promedio, entre otras.
Lukas Zamora, Head of Analytics de Tenpo.
Dependiendo del contenido y el canal, nuestra medición puede variar en diversos indicadores como impresiones u interacciones. Sin embargo, siempre estamos viendo cómo estas creatividades impactan en algún indicador de negocio.
Teresa Moreno, directora de marketing de Cebra.
En Cebra, como partner elite de HubSpot, usamos esta herramienta a nivel interno más allá de las implementaciones a nuestros clientes.
Según lo que hemos comprobado, uno de los mayores retos al usar contenido generado por IA es lograr medir su impacto. Al emplear HubSpot, resolvemos este desafío, ya que tenemos acceso a métricas del contenido (blogs, correos electrónicos, publicaciones sociales y landing pages), midiendo clics y conversiones, entre otras.
Luego, tenemos la posibilidad de agrupar todos los activos de una campaña, obteniendo en específico su rendimiento global. Junto con lo anterior, medimos el impacto mediante reportes avanzados que permiten identificar qué contenido influye directamente en las decisiones de compra.
4: ¿Qué desafíos han enfrentado al implementar la IA generativa en campañas omnicanal?
Cristián Schuler, subgerente BI de Sodimac Chile.
El primer desafío ha sido empezar a probar y experimentar la gran cantidad de herramientas disponibles en el mercado.
Al estar en constante evolución y mejora en sus capacidades y funcionalidades, hay que mantenerse atentos a sus avances. En relación a las licencias y los costos, el acceso limitado a créditos puede frenar la producción y no conviene comprometerse con una sola herramienta, porque el mercado evoluciona muy rápido.
Uno de los mayores retos es el cambio cultural: hay personas que adoptan la IA con entusiasmo y otras que son más reticentes, lo que genera diferencias en la velocidad y capacidad de trabajo.
Cambiar la mentalidad del equipo es fundamental para aprovechar todo el potencial de esta tecnología. Además, la curva de aprendizaje es constante: el equipo necesita capacitación y tiempo para experimentar. Y en el retail, donde todo se mueve a gran velocidad, compatibilizar la operación diaria con la implementación de IA es un reto adicional.
Lukas Zamora, Head of Analytics de Tenpo.
Si bien la generación de la pieza es relevante, el mayor desafío está en la generación del sistema que permita distribuir de forma consistente el contenido producido por nuestros equipos.
La IA, más que cambiar las reglas del juego, te entrega nuevas herramientas para jugar el partido de mejor forma.
Teresa Moreno, directora de marketing de Cebra.
Al implementar la IA generativa en campañas omnicanal, nos hemos encontrado con desafíos como mantener la coherencia de marca entre todos los activos, lograr que la revisión y control de calidad por los diferentes responsables sea simple, dificultad para coordinar entre canales y equipos, y cómo lograr una evaluación más objetiva (métricas) de todos los contenidos para que no dependa de criterios subjetivos.
Pablo Rossel Estay, CEO de CGS LATAM.
Implementar IA en campañas omnicanal nos ha impuesto como reto lograr contenido de alta calidad, preciso y coherente con la voz de marca en cada punto de contacto con un cliente.
En CGS hemos comprobado que la clave está en integrar datos confiables y actualizados dentro de arquitecturas seguras, permitiendo que los motores generativos —como GPT-5 y modelos entrenados con información propietaria— produzcan respuestas precisas, consistentes y verificables.
El verdadero desafío no es sólo generar contenido, sino mantener la precisión de la información en el origen y evitar “alucinaciones” mediante procesos de revisión, validación y control humano.
Además, asegurar un tono uniforme y emocionalmente adecuado en canales como chat, voz o email requiere definir una supervisión muy activa.
La IA no viene a reemplazar la creatividad, sino que la potencia: transforma información en acciones concretas de atención y venta, impulsa la relevancia y mide resultados reales cuando se combina tecnología avanzada, datos sólidos con dirección estratégica.
5: ¿Qué lecciones podrían compartir con otros profesionales del marketing sobre el uso de IA generativa en campañas omnicanal?
Cristián Schuler, subgerente BI de Sodimac Chile.
Hay varias recomendaciones que pueden ayudar para sacarle el máximo provecho a la IA.
La primera es reservar tiempo y recursos para innovar, incluso cuando las urgencias del día a día presionan. Es clave contar con un líder comprometido con la capacitación y experimentación en este tipo de herramientas.
La curiosidad y el aprendizaje continuo son esenciales, porque lo que hoy funciona puede quedar obsoleto en meses. Por lo mismo, antes de invertir grandes sumas de dinero, conviene probar herramientas usando licencias que duren un tiempo acotado para validar si realmente resuelven las necesidades.
Otra recomendación es empezar con proyectos concretos y medibles, que permitan demostrar de forma rápida el valor que generan y escalar gradualmente.
También, se debe cuidar el cumplimiento de las normativas internas para proteger la información de la compañía y no transgredir la legislación vigente, sobre todo en relación a los derechos de autor.
Por último, la colaboración interdisciplinaria y la intervención humana en la postproducción son claves para asegurar calidad y mantener la esencia de la marca.
Laura Flores, gerente general iProspect de Dentsu Chile.
En medio de la transformación profunda que plantea la inteligencia artificial generativa, hay principios que siguen siendo esenciales: la necesidad de medir lo que hacemos, de testear antes de escalar, de mantener una obsesión sana por entender a nuestros clientes y aportarles valor real.
La IA nos ayuda a acelerar procesos, generar variantes creativas y personalizar a gran escala. Sin embargo, su verdadero valor surge cuando se combina con el criterio humano, una mirada estratégica y una interpretación profunda de los datos. Las herramientas pueden ser nuevas, pero el método no: seguimos necesitando hipótesis claras, aprendizajes accionables y foco en los resultados.
La clave está en adoptar estas tecnologías con curiosidad y sin miedo, pero también con claridad, propósito y un plan de acción concreto. No se trata de subirse a la moda, sino de experimentar con intención, aprender rápido y aplicar lo aprendido para evolucionar.
En definitiva, la IA es una aliada poderosa, pero su impacto dependerá de cómo la integramos con lo más valioso que tenemos: el juicio, la empatía y la visión humana.
Matías Echeverría, CEO y fundador de Housepricing.
En HousePricing usamos IA generativa no como “el centro” de las campañas, sino como un acelerador de ideas. El verdadero valor no está en pedirle a la IA que escriba por ti, sino en cómo integrar su output dentro de una estrategia.
La IA puede ayudarte a encontrar ángulos que no ves, testear hooks más rápido o adaptar mensajes para distintos canales, optimizando las keywords de forma instantánea.
En nuestro caso, usamos IA para generar hipótesis y acelerar drásticamente el tiempo que nos toma implementar tareas creativas; así podemos dedicar más tiempo a nuestro core del negocio.
En resumen, la idea no es buscar reemplazar la creatividad humana, sino multiplicarla. La IA es una herramienta que debe ser iterada y contrastada con conocimiento experto.
Rafael Fuentes, cofundador y director de estrategia y operaciones de Rocketbot.
Una de las grandes lecciones que nos dejó el Rocketbot Summit 2025, evento realizado en octubre, fue comprender que la inteligencia artificial generativa (IAG) no sólo es una herramienta creativa, sino un verdadero aliado estratégico para construir experiencias omnicanal coherentes y memorables. Puede —y debe— participar en todo el ciclo de una campaña: desde la estrategia creativa hasta la automatización conversacional.
La conceptualización gráfica fue un proceso impulsado por la creatividad humana y complementado estratégicamente con IAG para dar forma a la narrativa central y los mensajes claves, lo que nos permitió mantener una identidad sólida y consistente en todos los puntos de contacto: desde invitaciones y reels hasta el material audiovisual antes y durante el evento, publicaciones en redes sociales y la comunicación con la prensa.
En la producción audiovisual, la colaboración con Veo3 fue fundamental para llevar las ideas generadas por IA a un nivel visual y emocional de alta calidad.
Por otro lado, desarrollamos agentes inteligentes con IAG que gestionaron la confirmación de invitados por canales telefónicos, correo electrónico y SMS. Esto nos permitió escalar la personalización y mantener un tono cercano y humano en cada interacción, sin sobrecargar al equipo humano.
