La Inteligencia Artificial (IA) se ha instalado en los equipos de marketing a una velocidad que, hace apenas dos años, parecía ciencia ficción. Sin embargo, su adopción masiva no está evitando el gran pecado de siempre: el mensaje genérico, unidireccional y poco útil. Esa es la principal conclusión del décimo informe “State of Marketing” de Salesforce, basado en una encuesta global a 4.450 responsables de marketing. El estudio dibuja una paradoja incómoda: el 75 % afirma haber adoptado IA, pero el 84 % reconoce que sigue ejecutando campañas genéricas, mientras el 69 % admite que le cuesta responder con rapidez a los clientes.

La promesa original de la IA en marketing era “personalización a escala”. Lo que aparece en 2026, según Salesforce, es algo más crudo: la misma tecnología que podría habilitar conversaciones relevantes se está usando, con demasiada frecuencia, para producir más volumen con el mismo enfoque de siempre. Bobby Jania, CMO de Agentforce Marketing en Salesforce, lo resume con una frase poco diplomática: “Estamos usando la tecnología más potente de la historia para enviar más spam unidireccional, más rápido”.

Los clientes quieren conversación; las marcas siguen en modo altavoz

El informe sostiene que el listón de expectativas ya no lo marcan las campañas, sino la experiencia de conversar con asistentes basados en modelos de lenguaje: respuestas instantáneas, tono natural y contexto. De hecho, el 83 % de los marketers asegura que los clientes esperan poder mantener conversaciones de ida y vuelta con las marcas. El problema es operativo: solo algo más de la mitad dice poder responder de forma fiable a comunicaciones por email y SMS.

Aun así, el estudio detecta una disposición creciente a delegar parte de esa carga en la IA: el 81 % confiaría en la IA para responder a clientes y escalar esfuerzos. La traba no es tanto cultural como estructural: datos fragmentados, sistemas que no se hablan y señales de cliente repartidas en demasiadas herramientas.

El cuello de botella no es el modelo, es el dato (y la organización)

Salesforce señala el origen del bloqueo con bastante claridad: falta de “dato utilizable”. La encuesta refleja que los equipos de marketing no siempre tienen acceso a la información que necesitarían para responder con contexto. En cifras: solo el 58 % dice tener acceso completo a datos de servicio, el 56 % a datos de ventas y el 51 % a datos de commerce. Con esa visibilidad parcial, la personalización termina pareciéndose a una plantilla bonita: correcta, pero indiferenciada.

La diferencia, según Salesforce, aparece cuando la organización sí consigue unificar datos. Los equipos que afirman haberlo hecho de forma satisfactoria son un 42 % más propensos a responder regularmente a los clientes que aquellos que no están satisfechos con su base de datos. Además, son un 60 % más propensos a usar agentes de IA para escalar su trabajo. No es un detalle menor: en el nuevo “marketing conversacional”, responder a tiempo puede ser más importante que el asunto del email.

“Marketing agéntico”: del contenido automático a la acción en tiempo real

Bajo el término “marketing agéntico”, Salesforce propone un salto conceptual: pasar de la IA como generador de copys a la IA como sistema capaz de interpretar contexto, ejecutar acciones y sostener conversaciones. El informe muestra que la presión por personalizar es enorme: el 78 % afirma necesitar más contenido personalizado del que hoy puede producir, y el 75 % ya recurre a IA para cerrar esa brecha. Aun así, el terreno sigue lleno de fricciones: el 98 % afirma encontrarse con barreras para personalizar, y las más comunes vuelven a ser de datos.

En su lectura, la ventaja competitiva ya no está en “tener IA”, porque prácticamente cualquiera puede acceder a los mismos modelos. La diferencia está en el contexto: quién puede alimentar a esa IA con datos relevantes, conectados y gobernados. Dicho de otro modo, el “moat” ya no es el algoritmo, sino la calidad y la disponibilidad del dato.

La búsqueda cambia de reglas: menos clics, más respuestas directas

El informe también describe un cambio de comportamiento que afecta al marketing desde el principio del embudo: la transformación de la búsqueda. Salesforce cita un análisis que sostiene que aproximadamente la mitad de las búsquedas en Google ya incluyen resúmenes generados por IA, lo que reduce la necesidad de visitar webs de marcas. En paralelo, el estudio indica que el 85 % de los marketers afirma que la IA está reescribiendo su estrategia de SEO y el 88 % ya está optimizando para respuestas generadas por IA en entornos como ChatGPT o los resúmenes de Google.

Este giro no es solo semántico: implica que las marcas tendrán menos oportunidades para captar atención en la fase de descubrimiento. Y cuando el descubrimiento se comprime, la conversación (y la capacidad de responder) gana peso. Salesforce apunta además que los equipos “high performers” —los que reportan mayor retorno— son 2,2 veces más propensos a haber optimizado para esta “búsqueda con IA”.

Del informe al negocio: 1,29 billones de dólares en ecommerce y 262.000 millones atribuidos a IA y agentes

Para reforzar que no se trata de una moda, Salesforce acompaña el diagnóstico con datos de comercio digital. En su análisis de la campaña de compras navideñas de 2025 (del 1 de noviembre al 31 de diciembre), la compañía afirma que las ventas online globales alcanzaron 1,29 billones de dólares, y que la IA y los agentes representaron 262.000 millones de ese gasto, impulsando el 20 % de las ventas mediante recomendaciones personalizadas y una interacción más directa con el cliente.

Más allá del marketing, el mensaje es industrial: si la IA entra en el “front” (descubrimiento, recomendación, conversación), también empieza a entrar en el “back” (tareas, devoluciones, cambios de dirección, soporte), convirtiéndose en una palanca operativa. La tesis de Salesforce es que el equipo que use agentes para reducir fricción y responder con contexto no solo venderá más, sino que operará mejor.

Una conclusión incómoda para 2026: la IA no arregla el marketing si el marketing sigue roto

El informe retrata un sector en transición: el 64 % dice que le cuesta seguir el ritmo de los cambios de comportamiento del cliente y el 48 % no ha encontrado aún cómo adaptar su estrategia a la adopción masiva de IA. La tecnología ya está ahí; lo que falta es que los datos estén listos, que los equipos trabajen conectados y que el engagement deje de ser un monólogo.

Porque, en el nuevo marco, el “broadcast and pray” no falla por falta de creatividad: falla porque el cliente ya no espera un impacto, espera una respuesta.

---

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo pasar de campañas genéricas a marketing conversacional con Inteligencia Artificial?
La clave está en habilitar respuestas bidireccionales con contexto (servicio, ventas y commerce) y usar IA para priorizar y redactar, pero con datos unificados y reglas claras de marca.

¿Qué datos necesita un agente de IA para responder bien por email y SMS?
Historial de soporte, estado de pedidos, inventario, interacciones previas, preferencias, consentimientos y señales de compra. Sin esa vista unificada, el agente corre el riesgo de responder “bonito” pero irrelevante.

¿Qué es la optimización para motores de respuesta y por qué afecta al SEO tradicional?
Es adaptar contenidos y datos estructurados para que sistemas de IA generen respuestas correctas y citen fuentes de forma fiable. Si el usuario recibe la respuesta sin hacer clic, la visibilidad se juega en aparecer en la síntesis, no solo en el ranking.

¿Por qué la unificación de datos es el mayor bloqueo para personalización con IA en marketing?
Porque los modelos pueden generar y automatizar, pero no pueden inventar contexto real del cliente. La personalización efectiva depende de acceso a datos conectados, calidad de datos y gobierno para usarlos con seguridad.