Los 50 principales casos de uso de genAI en marketing

A medida que la adopción de la IA generativa se acelera, las organizaciones deben ir más allá del bombo publicitario para determinar qué casos de uso aportan valor real. Para proporcionar claridad, en MartechTribe encuestamos a 283 profesionales del marketing —incluyendo CEOs, consultores, directores de marketing y gerentes de operaciones— para entender con qué frecuencia los mercadólogos utilizan diferentes aplicaciones de IA generativa.

Los casos de uso analizados fueron cuidadosamente seleccionados de nuestro Martech Supergraphic, que rastrea las tendencias en tecnología de marketing. En 2024, 2,324 herramientas de IA generativa representaron el 77% del crecimiento en el panorama de la tecnología de marketing, destacando el impacto significativo de la IA en la industria. Sin embargo, los patrones de adopción varían: algunos casos de uso están profundamente integrados en los flujos de trabajo diarios, mientras que otros siguen siendo en gran medida aspiracionales.

Insights basados en las 6 funciones principales de martech

Los resultados de la encuesta destacaron patrones distintos en las seis categorías clave de martech del Mapa Martech:

• Anuncios.

• Contenido.

• Social.

• Ventas.

• Datos.

• Gestión.

Entre estos, los casos de uso de contenido y datos dominaron el top 20, mientras que los casos de uso relacionados con anuncios lucharon por ganar tracción.

1. El contenido toma el centro del escenario

Las aplicaciones de IA generativa relacionadas con el contenido (naranja) lideran el grupo, con siete de los 20 principales casos de uso enfocados en la ideación, producción y optimización de contenido. Los mercadólogos confían fuertemente en la IA generativa para agilizar los flujos de trabajo, mejorar la personalización y mantenerse al día con la creciente demanda de contenido de alta calidad.

Los principales casos de uso de contenido son:

• Ideación de copy (50.7%): La IA generativa se usa extensivamente para hacer lluvia de ideas y generar ideas frescas.

• Producción de copy (43.9%): La automatización juega un papel importante en la redacción de contenido en múltiples formatos.

• Optimización y prueba de contenido (28.6%): Los mercadólogos usan IA para refinar el rendimiento del contenido.

2. Los datos como impulsor estratégico

Las aplicaciones relacionadas con datos (azul) también son prominentes, con seis de los 20 principales enfocados en la gestión del conocimiento, investigación de competidores y documentación. La capacidad de la IA generativa para analizar grandes cantidades de datos y extraer insights accionables es un impulsor clave detrás de su popularidad.

Los principales casos de uso de datos cubren fuentes distintas a los datos de clientes.

• Conocimiento y documentación (22.5%): La IA apoya la organización y recuperación de datos críticos de marketing.

• Investigación de competidores (21.4%): La IA generativa ayuda a los mercadólogos a mantenerse adelante analizando estrategias de la competencia.

3. La brecha de adopción en adtech

A pesar de la fuerte presencia de la publicidad (rojo) en el marketing digital, la adopción de IA generativa en esta área sigue siendo baja. La aplicación de anuncios mejor clasificada aparece en la posición 28, con siete de los últimos 23 cayendo bajo adtech. Varios factores pueden explicar esta brecha.

• Subcontratación: Muchos mercadólogos dependen de agencias y socios externos para la producción de anuncios, limitando su interacción directa con herramientas de IA generativa.

• IA integrada: Performance Max de Google Ads y Advantage+ de Facebook automatizan la optimización de anuncios sin que los mercadólogos se den cuenta activamente del papel que juega la IA.

• Control creativo: Los mercadólogos pueden ser reacios a delegar la toma de decisiones creativas a la IA.

4. Social y gestión: Dos casos mixtos

Los casos de uso social y de gestión (amarillo y gris) muestran tendencias divergentes en la adopción. Mientras algunas aplicaciones disfrutan de alta adopción, otras permanecen subutilizadas.

Para social, las herramientas de análisis y programación son ampliamente utilizadas, mientras que la participación comunitaria impulsada por IA y la gestión de influencers enfrentan resistencia.

En gestión, las tareas de transcripción y resumen ven alta adopción, impulsando la productividad, pero las herramientas de gestión de talento y reclutamiento permanecen en gran parte sin explotar.

5. Ventas: Integración selectiva

Los casos de uso de IA generativa relacionados con ventas (verde) se aplican selectivamente, principalmente en la puntuación de leads y segmentación de clientes. Los mercadólogos parecen preferir la IA para insights basados en datos en lugar de automatizar el proceso de ventas por completo, enfatizando la continua importancia de la participación humana.

Insights basados en la frecuencia de uso

En términos de uso mensual, la encuesta muestra que la IA generativa típicamente apoya la planificación estratégica y tareas especializadas, mientras que los casos de uso diarios y semanales están más enfocados en operaciones y producción.

Las principales aplicaciones de IA generativa usadas mensualmente incluyen:

• Contenido: Ideación de imagen/video (24.3%).

• Datos: Conocimiento y documentación (22.5%).

• Datos: Investigación de competidores (21.4%).

• Contenido: Producción de imagen/video (21.1%).

• Contenido: Optimización y prueba de contenido (20.0%).

Estas tareas son típicamente más complejas e intensivas en recursos, requiriendo esfuerzo periódico en lugar de ejecución diaria. Apoyan ciclos de planificación de contenido, insights estratégicos y optimizaciones a nivel de campaña en lugar de operaciones del día a día.

Los casos de uso diarios y semanales se enfocan principalmente en la creación y gestión de contenido, como:

• Ideación de copy (50.7%).

• Producción de copy (43.9%).

• Transcripción, notas, resúmenes (43.2%).

Estas funciones son altamente repetitivas e integradas en flujos de trabajo regulares, reflejando una necesidad continua de velocidad y eficiencia en la ejecución del marketing.

Algunos casos de uso, como Contenido: Ideación de imagen/video (6.1%) y Contenido: Puntuación y distribución de leads (3.2%), han visto adopción inicial pero fueron eventualmente abandonados, posiblemente debido a desafíos en la realización del ROI, complejidad de integración o cambio de prioridades.

Insights de la 'lista de deseos'

Los datos de la encuesta destacan patrones claros en casos de uso de IA generativa que los encuestados aún no han probado, ofreciendo insights sobre las aspiraciones y dudas de los mercadólogos.

Basado en las respuestas, estos casos de uso caen en tres categorías.

Alto interés (casos de uso en lista de deseos)

Estas son las áreas donde un número significativo de encuestados (40% o más) han indicado que no han probado el caso de uso todavía pero probablemente están interesados en explorarlo en el futuro.

Los siguientes casos de uso pueden requerir más educación, prueba de valor y accesibilidad de herramientas para fomentar la adopción. Estos casos de uso representan oportunidades emergentes con fuerte demanda potencial.

• Contenido: Producción de audio/podcasts (51.4%).

• Datos: Cumplimiento y riesgo (46.4%).

• Contenido: Gestión de redes sociales (43.2%).

• Contenido: Puntuación y distribución de leads (42.5%).

• Gestión: Gestión de talento/reclutamiento (41.1%).

Interés moderado (algunos probaron, muchos aún interesados)

Este grupo incluye casos de uso con un nivel moderado de encuestados (20-40%) que no los han probado todavía pero pueden estar interesados. Estas áreas pueden ver adopción gradual a medida que más casos de estudio e implementaciones exitosas se vuelven disponibles.

Las siguientes áreas pueden considerarse valiosas pero podrían tener barreras como complejidad, restricciones presupuestarias o prioridades competitivas:

• Contenido: Construcción de sitios web/páginas (38.2%).

• Gestión: Asistentes de ventas (36.1%).

• Datos: Construcción de audiencia (31.4%).

• Contenido: Producción de imagen/video (29.3%).

• Datos: Obtención de datos (28.9%).

Pocos interesados (casos de uso de menor prioridad)

Un porcentaje menor (por debajo del 20%) de mercadólogos han expresado interés en estos casos de uso, sugiriendo que actualmente pueden no verlos como críticos para sus operaciones. Para ganar tracción, estos casos de uso pueden requerir propuestas de valor más fuertes o mejor alineación con las prioridades de marketing.

• Anuncios: Seguridad de marca (17.9%).

• Social: Servicio al cliente y soporte (14.6%).

• Ventas: Optimización de pipeline (12.9%).

• Anuncios: Creación de anuncios en video (12.5%).

• Gestión: Conocimiento y documentación (11.4%).

Fuente original: The top 50 genAI use cases in marketing