Así va la implementación de IA en el marketing y la comunicación

La mayoría de los directores de marketing (CMOs) y comunicación (Dircoms) en España ya utilizan inteligencia artificial en su día a día, pero sin un modelo operativo adaptado a ella. Es la principal conclusión del informe “Supremacía Agéntica: la Matriz de Madurez en IA para transformar marketing y negocio”, elaborado por LLYC, en colaboración con la AMKT y el Club de Marketing de Barcelona, a partir de las respuestas de casi 60 responsables de marketing y comunicación de empresas de distintos sectores.

El estudio sitúa la madurez media en IA de los departamentos de Marketing y Comunicación en 2,25 sobre 5. La mayoría de las organizaciones se concentra en la llamada “zona de la paradoja” (niveles 1 y 2): usan IA generativa, automatizan tareas y producen más rápido, pero sin integrarla en sus procesos, datos ni gobernanza, lo que limita el impacto real en negocio.

En términos cuantitativos, el 81 % de las compañías analizadas se mueve entre 1,6 y 2,5 puntos de madurez, y solo un 10 % supera la franja 2,6–3,5. Ninguna organización alcanza aún niveles avanzados (por encima de 3,5), donde la IA se convierte en palanca clara de crecimiento. “Las empresas están haciendo IA, pero muy pocas están siendo IA. La mayoría se ha quedado en la fase de eficiencia táctica: generan contenidos más rápido, montan dashboards en menos tiempo, pero no han rediseñado su modelo operativo para conseguir los retornos que consiguen las empresas AI-First”, asegura Jesús Moradillo, socio y director general de estrategia de marketing en LLYC.

El informe subraya que el bloqueo no es tecnológico, sino organizativo y de gobernanza: los equipos avanzan más deprisa que las estructuras que deberían soportar el cambio.

La ventaja competitiva no será del que tenga más presupuesto ni más herramientas, sino del que tenga el modelo operativo más inteligente: gobernado por datos, diseñado para IA y preparado para interactuar con agentes, no solo con audiencias humanas.

El motor del marketing, gripado: eficiencia táctica sin modelo operativo

La Matriz de Madurez en IA desarrollada por LLYC evalúa 6 dimensiones clave y una frontera estratégica (Comercio Agéntico): Paid Media & Marketing Ops; Contenido & Creatividad; Customer Engagement & Experience; Reputación & Brand Authority; Gobernanza, Ética y Riesgo; Organización, Talento y Cultura; y Agentic Commerce & AI Distribution Infrastructure.

El diagnóstico por bloques revela un patrón claro:

• Paid Media & Marketing Ops y Contenido & Creatividad se sitúan en torno a 2,34 sobre 5. Son las áreas donde la IA ha entrado antes: generación de piezas, automatización de campañas, uso de plataformas como PMax o Advantage+. Sin embargo, la investigación concluye que la automatización se ha acoplado a procesos antiguos, sin rediseñar briefings, inputs de datos ni modelos de medición.
• Customer Engagement & Experience es una de las dimensiones más rezagadas (2,03). Pese al discurso sobre la hiperpersonalización, la mayoría de organizaciones sigue operando con journeys lineales, datos fragmentados y chatbots básicos, sin copilotos ni sistemas que aprendan de cada interacción
• Reputación & Brand Authority, con una nota media de 1,97, es la dimensión más baja del estudio. Prácticamente ninguna empresa audita cómo aparece su marca en los grandes modelos de lenguaje, ni dispone de datasets de marca, sistemas de escucha algorítmica o protocolos para gestionar la “reputación en entornos IA”.
• Organización, Talento y Cultura alcanza 2,57 de madurez, con la subdimensión “Capacidades y formación en IA” en 2,81, la más alta de todo el informe. Los equipos están motivados, se forman y experimentan, pero sin roles redefinidos, sin KPIs específicos y sin flujos human–agent formalizados, lo que genera el riesgo de “shadow AI”: usos útiles pero desordenados, con baja trazabilidad y poco aprendizaje organizativo.
• Gobernanza, Ética y Riesgo (2,32) muestra otra paradoja: muchas compañías ya han redactado principios y políticas de uso responsable, pero carecen de mecanismos reales de trazabilidad, logs y accountability algorítmica, por lo que la gobernanza existe en el documento, pero no en el día a día.

Sectores líderes, sectores en riesgo

El informe identifica diferencias claras por industria:

• Sectores líderes: Banking & Capital Markets (3,49), Industrial Manufacturing (3,21), Seguros y Telco & Media (en torno a 2,8–3) son los que muestran un modelo más equilibrado entre tecnología, gobernanza y talento. La IA se integra en procesos core (personalización, cumplimiento, automatización de operaciones) y no solo en campañas aisladas.

• La “zona de la paradoja”: Sectores como Retail, Educación, Healthcare o Fashion se sitúan, de media, entre el 2 y el 2,5. La IA se usa intensamente en Paid y Contenido, pero sin conexión con datos propios ni con la experiencia de cliente, lo que se traduce en mucho movimiento y poco impacto estructural.

• Zonas críticas: Energy, Chemicals, Legal Services y parte del sector tecnológico quedan por debajo de la media nacional. En muchos casos, la capacidad técnica existe, pero no se aplica de forma sistemática en marketing y comunicación, lo que abre una brecha competitiva frente a sectores más avanzados.

El futuro: competir en la “Era Agéntica”

Más allá de la foto actual, el informe de LLYC advierte de un cambio de paradigma inminente: la llegada de la “Era Agéntica”, donde los agentes de IA actuarán como compradores, recomendadores y prescriptores en nombre de los usuarios.

En este nuevo escenario B2A (Business-to-Agent) y, posteriormente, M2M (Machine-to-Machine):

• Los consumidores delegarán en sus agentes personales (integrados en modelos como ChatGPT, asistentes de Google, Amazon o superapps) la decisión de comparar, filtrar y seleccionar productos y servicios.
• Las marcas dejarán de competir solo por impresiones y clics; competirán por ser legibles, confiables y transaccionables para los agentes de IA.

La matriz incorpora esta dimensión bajo el concepto “Agentic Commerce & AI Distribution Infrastructure”.

El informe propone una hoja de ruta concreta para que CMOs y Dircoms pasen de proyectos sueltos de IA a un modelo IA-first, integrando la IA en los flujos de decisión, en los roles y en la medición del negocio.