Tres fracturas que la IA está dejando en el marketing mexicano Expansión

La conversación sobre inteligencia artificial (IA) en la industria del marketing pasó, en menos de tres años, de la curiosidad técnica al gasto presupuestal. Lo interesante hoy no es que la tecnología exista, sino que el mercado mexicano lleva el tiempo suficiente experimentando con ella como para que las primeras fracturas estructurales comiencen a verse. Tres, en particular, definirán quién captura valor de la IA durante los próximos dos años y quién la mantendrá como un experimento permanente.

Que muchas empresas estén probando IA y pocas la tengan integrada no es, por sí solo, una fractura. Es la curva natural de adopción de cualquier tecnología. La fractura aparece cuando observamos qué tan estrecho es el embudo entre ambas etapas, y cuánto cuesta quedarse atrapado en el medio. De acuerdo con el Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 de Gartner, más del 80% de las empresas globales probó herramientas de IA generativa, pero menos de un tercio logró escalar proyectos a producción transversal. McKinsey, en su State of AI in 2025, reporta que cerca de dos tercios de las organizaciones siguen en lo que llaman "purgatorio de pilotos": pruebas que nunca se convierten en operación real. Y mientras eso ocurre, el costo se acumula: el mismo informe de Gartner cita un gasto medio de 1.9 millones de dólares en iniciativas de IA generativa en 2024, pero menos del 30% de los líderes técnicos reporta que sus CEOs estén satisfechos con el retorno. Lo grave no es que las empresas experimenten. Es que el sistema premia reportar adopción sin haber movido al negocio. Mientras esa contradicción persista, los pilotos seguirán acumulándose, los presupuestos seguirán inflándose, y los resultados de fondo seguirán sin aparecer en el estado financiero. En noviembre de 2024 y nuevamente en 2025, Coca-Cola presentó dos versiones consecutivas de su comercial navideño Holidays Are Coming generadas con inteligencia artificial. Ambas piezas generaron controversia pública, pero el dato que importa aquí es otro: la marca ya no fue la única en hacerlo. En el último año, decenas de anunciantes globales han producido campañas con las mismas herramientas, los mismos modelos y, en muchos casos, los mismos estilos visuales. Cuando todos tienen acceso a las mismas herramientas y todos parten de modelos que aprenden de patrones existentes, el resultado tiende a una media estética y narrativa. La personalización masiva, que era la promesa central de la IA aplicada a marketing, se convierte en su contrario: producción a escala de contenido cada vez más parecido entre marcas que antes se diferenciaban con claridad. La fractura aquí no es tecnológica, es de identidad. Las marcas con una voz propia, un territorio definido y un criterio editorial sólido, usan la IA como amplificador. Las que no tienen esa base, reciben el promedio del mercado disfrazado de personalización. Y el consumidor, expuesto a contenido cada vez más homogéneo, deja de distinguir.

La tercera fractura es la más estructural, y la menos discutida. Según un estudio de Manpower 2025, México enfrenta una escasez del 77% en talento especializado en tecnologías de información, y reportes de la industria señalan que la demanda de competencias en IA creció 148% entre 2023 y 2025. Pero el dato más revelador no es la escasez técnica. Es qué tipo de talento se está volviendo crítico. El informe de LinkedIn Economic Graph 2025 identifica un déficit del 35 al 45% en perfiles especializados híbridos: profesionales que combinan capacidades técnicas con criterio estratégico y comprensión de negocio. No los que saben construir un modelo, sino los que saben qué problema vale la pena resolver con uno, qué decisión no se debe automatizar, y cuándo conviene apagar el proyecto. Esos perfiles no se forman en bootcamps de seis meses ni se importan con la facilidad de una licencia de software. Y mientras esa brecha exista, los proyectos de IA seguirán teniendo herramientas sofisticadas dirigidas por criterios insuficientes. La diferencia entre las empresas que capturan valor de la IA y las que no, no está en la tecnología que compran. Está en quién la conduce y con qué claridad de negocio lo hace. Las tres apuntan a la misma conclusión. La IA dejó de ser una ventaja competitiva en el momento en que se volvió accesible para todos. Comprarla, suscribirla e integrarla son habilidades que se democratizaron; dirigirla con criterio, no. Y mientras esa asimetría persista, los reportes de adopción seguirán creciendo más rápido que los resultados de negocio. La conversación que viene no es sobre adoptar IA. Es sobre construir la disciplina de ejecutarla. Y esa disciplina, hoy, sigue siendo escasa. ____ Nota del editor: Israel Santiago es presidente de LDM. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión