Cuando tu MadTech Stack se cree ChatGPT
Pero ni sabe quién es el 'cliente'
Imagina por un momento que tu CDP, CRM o Marketing Automation adquiere de repente la confianza desbordante de ChatGPT. De la noche a la mañana, empieza a responderlo todo con gran aplomo, a generar campañas omnicanal como quien improvisa una canción de los Beach Boys, e incluso a inventar segmentos de clientes con nombres rimbombantes. Suena genial, ¿no?
El problema es que, mientras tu stack presume de inteligencia artificial, en realidad sigue sin saber quién demonios es el ‘cliente’. Es como ese amigo listillo de los 90 que hablaba de todas las pelis de Spielberg sin haber visto ni una: mucho ruido, poca sustancia.
Bienvenidos al hype de la IA generativa en marketing, donde a veces ponemos el Delorean a 88 millas por hora sin haber revisado si queda plutonio en el condensador de fluzo.
El hype de la IA generativa. ¿Revolución o simplemente un “Bluff”?
Desde que apareció ChatGPT a finales de 2022, la industria de marketing y publicidad ha vivido un déjà vu digno de Matrix. Si en los 80 todo tenía que tener “Turbo” o “Mega” en el nombre, en 2023-2024 todo producto tech tuvo que llevar las siglas AI o, mejor aún, GenAI (Generative AI). No se podía hablar de marketing tech sin que alguien mencionara IA, igual que en 1985 nadie callaba con la llegada de Marty McFly al pasado. ¿Hype? Sin duda.
El 82% de los directivos dice que la IA está impactando sus objetivos y casi la mitad de los consejos de administración la pusieron como prioridad número uno. En retail, el 84% de los comercios ya están usando o probando IA de alguna forma. Y ojo, que un 24% de los consumidores afirma haber usado IA generativa al comprar, y otro 35% planea hacerlo pronto. Vamos, que la fiebre por la “IA mágica” se extendió más rápido que los Gremlins en agua.
Ahora bien, como en todo hype ochentero, de los coches voladores a la práctica real, hay una brecha. Algunas empresas han invertido millones en IA generativa y se han encontrado con que llevar esos prototipos chulos a producción es más difícil de lo que imaginaban.
2023 fue el año de jugar con los chatbots –todos hicimos nuestros pinitos “hablando” con ChatGPT o probando qué tan Dalí era DALL-E–, pero 2024 nos tocó una resaca de realidad: había que alinear esas pruebas con objetivos reales, presupuesto y resultados medibles. En palabras de un analista, 2024 fue “The Great Reconciliation”, el año de dejar de juguetear y ponerse serios con la IA. Y es que si bien es cierto que la IA generativa promete una revolución en toda regla, sin ciertos ingredientes (datos de calidad, gobierno, estrategia), corremos el riesgo de quedarnos con una bonita demo y poco más.
IA generativa se cuela en tu stack de datos (y en todas partes)
Pongámonos en situación: abres tu plataforma MadTech y ahora tiene un botón que dice “Ask me anything”. Tu Customer Data Platform trae un copiloto tipo ChatGPT integrado, tu herramienta de email marketing te sugiere asuntos ingeniosos sola, y hasta tu software de analíticas dice generar informes con lenguaje natural como si fuera KITT de El coche fantástico dándote el parte diario. No es ciencia ficción; estas funcionalidades ya están aquí.
Por ejemplo, Treasure Data (un conocido CDP) lanzó un “Marketing Copilot” con interfaz de chat que permite a los marketers explorar y construir audiencias simplemente conversando en lenguaje natural. Según la propia empresa, este copiloto generativo ayuda a “armar y analizar nuevos segmentos de audiencia” en segundos, obteniendo “insights” al momento y hasta proponiendo planes de acción paso a paso.
Y no para ahí la cosa. Este nuevo stack “inteligente” promete cubrir todo el flujo de marketing: desde la generación de contenido hasta la personalización predictiva de la experiencia del cliente. Herramientas como Salesforce han incorporado su Einstein GPT for Marketing, diseñadas para generar texto personalizado al vuelo –emails, copies de anuncios, posts– basándose en datos CRM en tiempo real.
HubSpot no se quedó atrás: su asistente Breeze presume de usar IA generativa más los datos de tu CRM para actuar como “sidekick” en todas tus tareas, desde crear contenido hasta responder a clientes. Según HubSpot, este Breeze Copilot es un AI conversacional que “entiende tu negocio” y te mantiene dos pasos por delante en ejecución de campañas.
Por otro lado, si hablamos de plataformas MadTech que están incorporando IA generativa como si fuera topping de yogur helado, Adobe Experience Platform (AEP) no se queda atrás. Su integración con OpenAI no es anecdótica, es estructural. Desde la posibilidad de generar segmentos predictivos hasta la personalización de journeys con lenguaje natural, Adobe ha metido a GPT en su cocina… y no solo para pelar patatas.
No olvidemos que Microsoft es el principal inversor de OpenAI y Adobe lleva años de la manita con los de Redmond —tanto, que entre Shantanu Narayen y Satya Nadella solo falta que compartan cenas de Navidad. La integración va desde el Adobe Firefly hasta experiencias de creación de contenido automatizado vía Sensei GenAI, que se apoyan también en modelos de OpenAI para enriquecer el customer data stack de forma bastante potente.
En plataformas de marketing automation tipo Braze o Iterable, ya se integran modelos GPT que escriben asuntos de email, optimizan secuencias de mensajes y hasta recomiendan cuándo enviarlos para cada segmento. La idea es que el marketer ya no tenga que configurar flujos rígidos como si montara un Lego, sino que la IA actúe de copiloto: proponiendo la ruta óptima para cada cliente, igual que Google Maps hace en tus trayectos (esperemos que con menos desvíos inesperados).
¿Y qué hay del análisis de datos? También pilló cacho: en vez de cuadros de mando estáticos, ahora se habla de “natural language analytics” –le haces una pregunta a tus datos en lenguaje coloquial y la IA te suelta insights al momento. De hecho, en este artículo se pinta un stack ideal donde la IA está en todas partes: datos (creando “personas sintéticas” y mirándote clientes parecidos), contenido (generando textos e imágenes a escala), orquestación (flujos adaptativos automágicos), analítica (reportes predictivos) y personalización (hipersegmentación dinámica).
Para muestra un botón, un caso explicado por McKinsey de la cadena Michaels Stores pasó de personalizar apenas el 20% de sus emails a personalizar 95% de las comunicaciones gracias a una plataforma de generación de contenido y segmentación potenciada con IA, logrando +41% de click-rate en SMS y +25% en emails. Son cifras para que a cualquier CMO se le pongan ojos de dólar.
Hasta aquí suena a maravilla futurista, ¿verdad? Un stack de marketing tan listo que te genera clientes felices como churros. Pero… (siempre hay un “pero”) es hora de mirar bajo el capó de este coche fantástico. Porque si le preguntas a Kit “¿Quién es Michael Knight?” y no lo sabe, por muy inteligente que sea para otras cosas, vais directos a estrellaros contra un muro. Pero tranquilos para esto está vuestro amigo Andújar, así que veamos los riesgos.
Pies de barro. Los riesgos de usar IA sin buenos cimientos de datos
Pongamos los pies en la tierra. Que tu stack lleve “IA” de apellido no significa que mágicamente entienda a tus clientes mejor que tú. Sin una base sólida de datos, meter IA generativa es como construir un castillo de naipes sobre arena movediza. Existe un viejo mantra informático: “garbage in, garbage out” (si metes basura, sale basura). En el contexto de la IA generativa esto cobra una importancia brutal: la calidad de los datos de entrada determina la calidad (y fiabilidad) de las salidas.
Un modelo tipo GPT puede “alucinar” respuestas muy verosímiles pero totalmente incorrectas si no tiene datos fiables que masticar. Por ejemplo, si tu base de datos del cliente está incompleta o mal unificada, la IA quizá rellene huecos con invenciones: recomendará productos o segmentos basados en patrones genéricos, o peor, en sesgos aprendidos de datos mal curados. La IA generativa es potente, sí, pero no es clarividente: si no sabe algo de tu cliente, se lo puede inventar con la misma seguridad con la que Doc Brown hablaba del futuro… y ya sabemos cómo terminó el almanaque deportivo en manos de Biff Tannen.
La privacidad y seguridad son otro flanco delicado. En la prisa por aprovechar ChatGPT, más de un equipo ha volcado datos confidenciales o personales en herramientas de terceros sin pensar en las consecuencias (¿recuerdas el caso de empleados de Samsung subiendo código interno a ChatGPT inadvertidamente?). Sin controles, es fácil que datos sensibles del cliente acaben en prompts de IA que viajan a saber dónde. Y ojo: “lo que pasa en Las Vegas, se queda en Las Vegas” no aplica a la nube. Un descuido y podrías violar regulaciones de privacidad o sufrir fugas de información. Empresas consultoras como PwC y Deloitte ya están pregonando marcos de riesgo para el uso interno de GenAI, enfatizando la necesidad de gobernanza para no crear brechas legales o éticas.
También hay un riesgo de incoherencia y daño a la marca si la IA no está bien domada. Por ejemplo, la generación automática de contenido puede salirse del tono de voz de la marca o, peor, meter la pata con mensajes inadecuados. Imagina un asistente generando respuestas a clientes enfadados: si el modelo no fue cuidadosamente afinado, podría responder con frases insensibles o erróneas – un hallucination – que escale el problema. Mantener la “brand safety” es clave: los modelos hay que vigilarlos como cetrero a su halcón. De hecho, se recomienda usar prompts y plantillas controladas, filtros que bloqueen ciertas salidas, y revisión humana en contenidos sensibles.
Por último, el stack de datos muchas veces “no sabe quién es el cliente” porque las empresas no han resuelto problemas básicos de integración y calidad. Es común encontrar duplicados de perfiles (Juan Pérez y J. Perez en sistemas distintos que la IA cree personas separadas) o atribuciones incorrectas (productos mal categorizados, eventos sin trackear). Si a eso sumamos silos organizativos –dato de terror: el 48% de las empresas confiesa que cada departamento tiende a quedarse sus datos sin compartirlos con el resto–, el resultado es una IA parcial, con visión de túnel. Un asistente genial de marketing digital puede meter la pata si no ve las interacciones de ese mismo cliente en tienda física, por ejemplo. La IA solo puede ser tan buena como la visibilidad que tenga de tu cliente: si le tapamos un ojo (o los dos), hará suposiciones… y ya podemos agarrarnos. Los equipos necesitan datos de alta calidad, gobernados y confiables para que un proyecto de IA generativa llegue a buen puerto. Sin esos cimientos, toda esa inteligencia artificial se vuelve artificial pero no inteligente.
¿Quién tiene el mando? Impacto en la gobernanza del dato y la alineación de equipos
Integrar IA generativa en el stack no es solo un tema tecnológico, sacude también estructuras organizativas y responsabilidades internas. Aquí entra la gran pregunta: “¿Quién pilota esta nave?”. En teoría, la lógica diría que el equipo de datos (Data / Analytics) debería liderar la carga porque entienden mejor las tripas de los modelos y la calidad del dato. Pero marketing es quien suele tener el presupuesto y la urgencia por innovar para no quedarse atrás. Resultado: a veces se instala un copiloto de IA sin que el equipo de datos se entere… o al revés, se hacen pruebas de concepto en el área de datos sin implicar a marketing desde el inicio.
El divorcio entre departamentos acecha. Un estudio reciente mostraba que ni siquiera hay consenso sobre quién “es el dueño” de los datos dentro de las organizaciones: un 22% decía el CDO (Chief Data Officer), otros que el comité de dirección, otros que cada área lo suyo –vamos, sálvese quien pueda. Esa falta de claridad en la gobernanza puede trabar cualquier iniciativa de IA: sin un liderazgo definido, no hay quien establezca políticas claras ni coordine el esfuerzo multidisciplinar que esto requiere.
Pensemos en gobernanza del dato en la era de la IA. Añadir generative AI al stack implica revisar y reforzar las normas de cómo se manejan los datos de cliente. Por ejemplo: ¿está permitido usar datos personales en prompts hacia modelos externos? Si usamos modelos de terceros, ¿cómo garantizamos que no usen información sensible? ¿Quién aprueba qué casos de uso de IA son aceptables (legal, compliance, ética)? Son cuestiones de gobernanza esenciales. Integrar IA sin revisarlas es como darle un Ferrari al equipo sin definir las normas de circulación internas: probablemente acabarán derrapando. Y no olvidemos la responsabilidad: si la IA comete un error grave (por ejemplo, envía una oferta indebida por mal segmentar, o sugiere un contenido legalmente comprometido), ¿a quién le cae el marrón? Mejor tener desde el principio un marco de accountability, para no vivir el clásico “yo pensé que lo revisaban ellos”.
La alineación entre equipos de marketing, datos, IT e incluso legal es más importante que nunca en estos proyectos. Un caso típico: marketing quiere velocidad y facilidad de uso –meter un prompt y que salga la campaña lista–, mientras el equipo de datos pide cautela para validar modelos, limpiar datos y configurar infraestructuras seguras. Si no hay comunicación, marketing puede impacientarse y contratar por su cuenta alguna solución mágica de IA (SaaS externo), creando un shadow IT difícil de gobernar. O a la inversa, que tecnología imponga tantas trabas que marketing tire la toalla y desaproveche oportunidades.
Aquí hace falta un delicado equilibrio: diferentes perfiles profesionales con idiomas distintos, obligados a cooperar. Las organizaciones más avanzadas están creando “task forces” mixtas para IA generativa, con marketers, data scientists, ingenieros y juristas en la misma mesa, definiendo juntos casos de uso y reglas. Esto no solo alinea objetivos, sino que ayuda a evangelizar internamente y a formar a cada perfil en las preocupaciones del otro. Porque sí, la IA generativa también requiere cambio cultural: que los creativos pierdan el miedo (la IA no viene a reemplazarte, amigo, viene a aumentarte dándote ‘superpoderes’) y que los técnicos entiendan las necesidades del negocio (no sirve un modelo “académicamente perfecto” que llegue tarde a la campaña de Navidad).
Resumiendo, la gobernanza y la alineación son el “pegamento” que hará que esa integración de IA no se descarrile. Si los equipos se pelean, podemos liarla parda. Pero si actúan coordinados, tenemos una oportunidad de oro para que la IA generativa realmente potencie el stack MadTech sin perder el control del mismo.
De experimentos y sustos: casos reales (y un viaje ficticio al desastre)
Para aterrizar ideas, veamos algún caso real de IA generativa en marketing –con sus luces y sombras– y luego un escenario ficticio que podría ocurrir si hacemos las cosas mal.
Empecemos con lo bueno: empresas que han abrazado la IA generativa con cierta cabeza. Ya mencionamos el caso de Michaels Stores, la cadena de manualidades de EE.UU., que combinó su CDP con modelos de generación de contenido para personalizar casi todas sus comunicaciones. El resultado fueron incrementos notables en engagement. Otro ejemplo: Stitch Fix, el servicio de ropa personalizado, usa IA generativa para ayudar a sus estilistas a interpretar el feedback de clientas y recomendar prendas; traducen montañas de textos libres (reseñas, preferencias) en sugerencias accionables. Incluso gigantes de consumo como Coca-Cola han coqueteado con la IA generativa en marketing –recordemos su campaña de imágenes “Masterpiece” con DALLE-2– aunque ahí el beneficio es más creativo/publicitario que de data.
Lo importante de los casos exitosos es que tenían ciertos deberes hechos: datos de first-party bien recopilados, un objetivo claro (p.ej. mejorar la personalización del email, o agilizar la atención al cliente) y pilotos controlados antes de desplegar a lo loco. Nunca es darle a un botón mágico.
Ahora, vayamos a Viajes Skynet, nuestro caso ficticio que ilustra qué puede salir mal. Disclaimer: cualquier parecido con incidentes reales es pura coincidencia… (¿o no?). Skynet Travel –nombre odioso donde los haya– es una agencia de viajes imaginaria que decidió subirse al tren de la IA generativa antes que sus competidores. Integraron un flamante asistente GPT en su MadTech Stack con la promesa de revolucionar el marketing: generación automática de itinerarios personalizados, respuestas instantáneas a cualquier consulta del viajero y segmentación inteligente de clientes según sus sueños vacacionales más recónditos. ¿El problema? Los datos de clientes de Skynet Travel eran un auténtico caos.
Para empezar, no tenían un perfil unificado del cliente: la información estaba desperdigada entre la base de datos de reservas, el CRM de newsletters y un Excel olvidado con historiales de quejas. Pero ¿a quién le importan esas minucias? – pensaron – “Tenemos ChatGPT, ¿qué puede salir mal?”. Ay, alma de cántaro… La primera campaña que lanzaron fue un despropósito épico: el asistente generativo envió emails personalizados que empezaban con “Hola {FirstName}” (literal, con la variable sin sustituir) a miles de clientes. Resulta que nadie probó en staging y el modelo no supo encontrar el nombre porque en algunos registros faltaba o estaba en otro campo. Los que sí recibieron su nombre, alucinaban con las recomendaciones: a un cliente VIP que siempre compraba viajes de lujo para su familia con niños pequeños, la IA le ofreció un tour de mochilero en albergues baratos por Tailandia – ¡sin niños, claro! 🤦♂️ Y a otro cliente amante de esquí le sugirieron un “Safari de Sol y Playa” en pleno diciembre.
¿Qué había pasado? Pues que el asistente se basó en patrones generales (segmentos medio inventados tipo “aventureros jóvenes”) porque los datos específicos brillaban por su ausencia. Básicamente, Skynet Travel obtuvo sugerencias genéricas sacadas de la galera de internet, como si a todos les pudiera encajar el mismo viaje estándar.
La cosa empeoró cuando el IA-copiloto, intentando ser proactivo, empezó a responder preguntas de clientes directamente en el chat de la web. Un usuario preguntó si necesitaba visa para un destino exótico y la IA, muy segura de sí, le dio información desactualizada (lo que encontró por ahí de 2018). Otro preguntó por políticas COVID y el bot, cual Oráculo de Delfos versión bug, le largó una mezcla de recomendaciones OMS y párrafos inventados. El resultado: clientes confundidos (unos apareciendo en el aeropuerto sin visa cuando sí hacía falta, ¡tragedia!) y un buen follón para el equipo legal y de atención al cliente.
Skynet Travel se había pegado un tiro en el pie: su stack “inteligente” se volvió loco al no tener buenos datos ni reglas. El fiasco acabó saliendo en alguna que otra red social –un hilo viral tipo “Mi agente de viajes era un robot y me mandó al quinto pino”– y la empresa tuvo que dar muchas explicaciones incómodas. Moraleja: Si tu MadTech Stack se cree ChatGPT pero no sabe ni el nombre del cliente, el batacazo puede ser antológico.
Futuro. ¿Al borde del abismo o un mañana más brillante?
Después de todo lo anterior, cabe preguntarse: ¿hacia dónde vamos con esta integración precipitada de IA generativa? Hay dos futuros posibles – uno digno de Black Mirror y otro más esperanzador en plan “Regreso al Futuro II” (donde al final la tecnología mejora la vida, patinetes voladores incluidas).
En el escenario pesimista, si no corregimos el rumbo, podríamos asistir a un estallido de la burbuja de la IA generativa en la industria MadTech. La sobrepromesa y las implementaciones chapuceras llevarían a desencanto. Directivos preguntando “¿dónde está el ROI?” y obteniendo silencios incómodos. Equipos de marketing quemados tras perseguir la última moda tech sin resultados tangibles. Sería un déjà vu de otros hype cycles: mucho ruido inicial y luego pocas nueces.
No olvidemos que los clientes finales también pueden volverse reticentes si perciben interacciones IA sin valor: ¿cuántos de nosotros acabamos odiando los chatbots que no entienden nada? Un uso torpe de GenAI podría erosionar la confianza en la personalización digital – consumidores sintiendo que las marcas “no les conocen” a pesar de tanta data recopilada. Además, en ausencia de reglas, podríamos ver sustos regulatorios: sanciones por mal uso de datos, prohibiciones de la UE a ciertas prácticas opacas de IA, etc. En resumen, un futuro oscuro con IA arrumbada en un cajón por mala fama, como aquel videojuego de E.T. del 82 enterrado en el desierto de Nevada.
¿Y el escenario optimista? Pasa por aprender de los errores y adoptar la IA generativa con estrategia y método. Significa frenar el “modo cowboy” (disparar primero, preguntar después) y volcarse en preparar los fundamentos: invertir en calidad de dato, en integrar fuentes dispersas y en eliminar sesgos. Muchas empresas ya se han dado cuenta de esto: en 2024, por ejemplo, la principal prioridad de inversión en nuevos proyectos de datos fue mejorar la calidad del dato – señal de que quieren esa base sólida para luego sí construir IA encima.
También veremos mayor especialización de los modelos de IA: en vez de usar un modelo genérico para todo, se entrenarán o ajustarán modelos específicos para customer data, marketing y publicidad, reduciendo errores y alucinaciones. Gartner predice que para 2027, más del 50% de los modelos generativos usados por empresas serán especializados por industria o función. Es decir, pasaremos de “un ChatGPT para todo” a un “GPT para retail”, “GPT para banca”, etc., más pequeños pero más controlables.
Y en lugar de depender solo de datos históricos (que a veces escasean o están restringidos por privacidad), se usará data sintética generada por IA para entrenar y probar modelos de forma segura. De hecho, Gartner también augura que para 2026 el 75% de las empresas generará datos sintéticos de clientes con IA para suplir carencias de datos reales. Bien aplicada, esta técnica puede resolver problemas de desbalance de datos, proteger la privacidad (al no usar datos personales reales en pruebas) e incluso simular escenarios nuevos para ideas de campaña.
Organizacionalmente, el futuro brillante implica romper silos definitivamente: marketing, datos y TI trabajando como un solo equipo en torno a la personalización AI-driven. Algunos visionarios incluso dicen que veremos “fusionarse los equipos de marketing con los de data science” más que nunca. Quizá surjan nuevos roles tipo “AI Marketing Strategist” o “Digital Engineer” incrustados en áreas MadTech, así como “AI Ethicist” en los departamentos de datos velando por el uso responsable.
En cuanto a la tecnología, seguramente proliferarán los “copilotos” en cada herramienta del MadTech Stack, pero más maduros: con mejores controles, registro de decisiones (audit trail) y opciones de ajuste manual. La IA dejará de ser vista como una caja negra incomprensible y pasará a ser un colaborador transparente. Imaginemos un futuro cercano en que tu CDP no solo te diga qué segmento crear, sino que te explique por qué – por ejemplo: “He agrupado estos 500 clientes porque veo patrones similares de compra post-vacacional y afinidad a destinos exóticos”, todo respaldado por datos. Esa explicabilidad ayudará a que los equipos confíen y entiendan a la IA, en lugar de tomar sus salidas como magia arcana.
En síntesis, el futuro bueno nos pinta un marketing potenciado por IA pero centrado en el cliente de verdad: donde la tecnología se usa de forma ética, con datos bien gobernados, para entregar experiencias más relevantes y humanas (¡qué paradoja, IA para ser más humanos en la relación con el cliente!). No es un camino automático; requerirá esfuerzo coordinado, aprender nuevas habilidades y quizás tragarnos algún que otro ego departamental. Pero si lo logramos, tal vez en unos años miremos atrás al hype inicial de 2023-2025 y nos riamos, igual que ahora vemos los efectos especiales de una película de los 80.
P.D. Un servidor se va a la playa (literalmente)
Sé que estabas esperando otro post sobre cómo los algoritmos cambiarán tu desayuno o cómo Kafka te puede ayudar a elegir vino, pero… toca descanso. MadTech Soul se pone en modo avión unas semanas. Me voy a la playa a desconectar un rato de las tecnologías de marketing y publicidad, y a reconectar con el chiringuito.
No llores. Volveré 👋