La inteligencia artificial puede aprender patrones, pero solo las personas pueden comprender significados. El marketing del futuro, combinará algoritmos y sensibilidad humana para construir vínculos auténticos, donde la tecnología acompañe sin reemplazar la empatía.
Por Nassib Segovia.- La inteligencia artificial ha transformado el marketing en un sistema vivo, capaz de aprender y reaccionar en tiempo real. Sin embargo, la velocidad y la precisión algorítmica no siempre garantizan comprensión ni empatía. En esta nueva era, la verdadera ventaja competitiva no proviene de procesar más datos, sino de saber decidir con criterio humano en entornos gobernados por algoritmos.
Las empresas enfrentan un doble desafío: aprovechar la automatización sin perder el sentido ético ni la conexión emocional con las personas. Esto exige un nuevo paradigma basado en seis criterios clave:
Del producto al propósito: Las personas ya no compran lo que haces, sino por qué lo haces. El valor percibido se construye sobre propósito y coherencia, no solo sobre atributos funcionales. Herramientas como el Brand Purpose Canvas, modelos de ESG Branding (Environmental, Social and Governance) y métricas como el Brand Trust permiten medir esa coherencia entre discurso y práctica.
Del dato a la decisión: La información sin criterio es solo ruido. En un entorno saturado de big data, el diferencial no está en recolectar más, sino en saber qué datos son realmente accionables. Modelos como Data Governance, Predictive Analytics y Decision Intelligence deben ir acompañados de interpretación humana capaz de leer contexto y consecuencias.
De la segmentación a la personalización responsable: El marketing deja atrás la segmentación demográfica para avanzar hacia la personalización basada en comportamiento, emociones y contexto. Plataformas como Customer Data Platforms (CDP) integran información en tiempo real, pero deben operar bajo principios de consentimiento informado, minimización de datos y protección de la privacidad.
Del algoritmo a la ética: La automatización sin valores genera desconfianza. Los sistemas de IA requieren gobernanza algorítmica, auditorías de sesgo y marcos de responsabilidad. Implementar AI Governance Frameworks o comités éticos de datos se vuelve esencial para fortalecer la legitimidad institucional.
De la eficiencia al sentido: La velocidad no sustituye la sensibilidad. Métricas como ROAS, CTR y CPA deben complementarse con indicadores de impacto emocional y social. La verdadera innovación está en integrar Customer Experience (CX) con Human Experience (HX), transformando la tecnología en un medio para acompañar, escuchar y conectar.
De la competencia al ecosistema: En un entorno interconectado, la ventaja proviene de la colaboración estratégica. Plataformas de Open Innovation o Data Sharing Alliances permiten optimizar recursos y acelerar aprendizajes, generando impacto compartido y reputación colectiva.
En Chile, esta evolución ya se percibe en políticas públicas de inteligencia artificial ética y en empresas que incorporan principios de transparencia y responsabilidad digital. El futuro del marketing no será del más veloz, sino del más consciente: aquel que combine precisión tecnológica, empatía y propósito para crear valor sostenible.
Los cuatro pilares de la inteligencia artificial en el marketing
Aprender para anticipar: El machine learning permite procesar millones de datos y mejorar con la experiencia. Empresas como Falabella.com o Mercado Libre Chile utilizan modelos predictivos para ajustar precios y recomendaciones en tiempo real.
Percibir para comprender: La percepción involucra la interpretación de estímulos visuales, auditivos o lingüísticos. Bancos chilenos ya aplican análisis de tono y emociones en atención al cliente, mientras agencias publicitarias experimentan con reconocimiento facial emocional.
Razonar para decidir: Algoritmos de precios dinámicos ajustan tarifas según demanda y contexto. Pero sin sensibilidad ética, pueden generar tensiones, como en el caso del terremoto del 27F en Chile.
Abstraer para generalizar: La abstracción permite transferir aprendizajes a nuevos contextos. Aunque las máquinas reconocen patrones, aún no comprenden significados culturales profundos, como el valor simbólico de diseños artesanales en Latinoamérica.
La nueva arquitectura de la planificación en marketing
La inteligencia artificial ha modificado profundamente las tres etapas tradicionales del marketing: investigación, estrategia y acción.
Investigación: del muestreo a la escucha continua
La investigación de mercados ya no depende de encuestas, sino de la interpretación de flujos masivos de información. Plataformas como Admetricks y Kantar Ibope Media emplean IA para analizar en tiempo real el comportamiento digital de los consumidores chilenos, midiendo frecuencia y contexto de conversación.
Estrategia: precisión con validación socio-algorítmica
La segmentación algorítmica permite dividir el mercado en microaudiencias con un nivel de precisión antes impensado. Sin embargo, la frontera entre personalización y discriminación se ha vuelto difusa. Imaginemos un sistema de recomendación crediticia que penaliza indirectamente a comunas históricamente estigmatizadas como La Pintana o Cerro Navia.
El algoritmo no discrimina por intención, sino porque replica patrones estadísticos del pasado sin comprender su trasfondo social. Por eso, la supervisión ética y la revisión contextual son hoy tan importantes como la precisión analítica.
Acción: de las 4Ps tradicionales a las 4Cs del marketing inteligente
Durante más de medio siglo, las “4P” (Producto, Precio, Plaza y Promoción), formuladas por J. McCarthy y popularizadas por P. Kotler, estructuraron la oferta comercial. Hoy, la IA y la analítica en tiempo real han transformado este marco: las decisiones se toman segundo a segundo.
Automatización de las 4Ps:
Producto: Chatbots, asistentes virtuales y herramientas de diseño generativo permiten adaptar productos y experiencias. La IA posibilita el desarrollo de Digital Twins, convirtiendo el producto en un sistema evolutivo de valor.
Precio: Algoritmos de dynamic pricing ajustan valores según demanda, perfil y contexto. La transparencia en la lógica de precios se vuelve clave para sostener la fidelidad.
Plaza: La integración física-digital genera entornos phygital y estrategias de distribución basadas en analítica avanzada. Modelos de real-time supply chain optimizan inventarios y entregas.
Promoción: La publicidad programática y los contenidos generados por IA automatizan campañas. Sin embargo, deben integrarse con estrategias de brand storytelling guiadas por inteligencia emocional.
De las 4Ps a las 4Cs del marketing inteligente
La tecnología no elimina los fundamentos del marketing, pero sí los reinterpreta. Las “4Ps” evolucionan hacia “4Cs”: Cliente, Contexto, Criterio y Confianza.
Cliente: El foco se desplaza del producto a la persona. Herramientas como CRM y modelos de Customer Lifetime Value (LTV) permiten anticipar necesidades. Integrar la Voice of Customer (VoC) es clave para una segmentación ética.
Contexto: La IA permite adaptar precio, mensaje y oferta a cada momento. Pero la decisión final requiere discernimiento estratégico para evitar prácticas que exploten vulnerabilidades situacionales.
Criterio: La gestión phygital exige juicio humano para decidir dónde y cómo intervenir. Sin criterio, la omnicanalidad se convierte en dispersión algorítmica.
Confianza: En la economía de la atención, la confianza es la nueva moneda de valor. La trazabilidad de datos, la protección de la privacidad y la autenticidad del mensaje determinan la sostenibilidad reputacional.
La paradoja de Moravec: cuando la máquina calcula, pero no comprende
En la década de 1980, el científico Hans Moravec formuló una paradoja tan simple como profunda: las tareas más difíciles para las máquinas son, precisamente, las más naturales para las personas. Caminar, reconocer un rostro, sentir empatía o improvisar siguen siendo desafíos complejos para los algoritmos, aunque resolver ecuaciones o procesar millones de datos les resulte trivial.
En el marketing contemporáneo, esta paradoja se hace evidente. Un chatbot puede responder con rapidez, aunque sea incapaz de consolar a un cliente frustrado; un algoritmo puede clasificar miles de opiniones, pero no captar la ironía ni el subtexto emocional; y la inteligencia artificial, por más que anticipe la intención de compra, aún no logra comprender el significado cultural de un gesto o una palabra.
Imaginemos una cadena de farmacias que incorpora un asistente virtual para resolver dudas sobre medicamentos. El sistema identifica correctamente los productos y entrega información exacta sobre precios y disponibilidad. Sin embargo, ante la consulta de una persona mayor que expresa preocupación por su tratamiento, la respuesta automatizada se limita a reenviar un enlace genérico. El consumidor no busca solo información, sino contención. Esa capacidad de leer el contexto emocional y responder con empatía continúa siendo el sello de las relaciones genuinas entre personas. Por sofisticada que sea, la eficiencia tecnológica no sustituye la comprensión. Cuando la empatía se diluye, la tecnología deja de conectar y termina generando distancia donde debería construir confianza.
Ética y regulación: la confianza como ventaja competitiva
La ética ya no es un tema filosófico, sino estratégico. La transparencia algorítmica, la protección de datos y la rendición de cuentas se han convertido en condiciones básicas de competitividad. En América Latina, y particularmente en Chile, se están dando pasos relevantes hacia una regulación moderna de la inteligencia artificial.
El Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación impulsó un Marco Ético para el Desarrollo y Uso de la IA, mientras que el Proyecto de Ley de Inteligencia Artificial propone principios de explicabilidad, responsabilidad y no discriminación algorítmica. Pero el desafío no se agota en la ley: las empresas deben construir una cultura de responsabilidad digital. La confianza del consumidor se gana cuando las organizaciones explican cómo y para qué utilizan sus algoritmos.
Chile avanza hacia una IA ética. Ejemplos recientes incluyen:
- ChileCompra: uso de IA para fortalecer la trazabilidad y transparencia en licitaciones públicas.
- SERNAC: sistema inteligente de análisis de reclamos ciudadanos basado en aprendizaje de texto.
- Banco Bci: lineamientos internos sobre ética de datos y modelos predictivos para reforzar inclusión y no discriminación.
Estos avances muestran que la regulación debe complementarse con autorregulación ética genuina, donde la responsabilidad institucional se alinee con el bienestar y la confianza de las personas.
El futuro del marketing: tres escenarios estratégicos
A partir del análisis de tendencias globales, pueden proyectarse tres escenarios complementarios para el marketing en la era de la inteligencia artificial:
- Escenario N.º 1: marketing algorítmico
La automatización alcanza su máxima expresión. Las decisiones se basan en sistemas predictivos y datos en tiempo real. Ventajas: eficiencia y escalabilidad. Riesgos: pérdida de identidad de marca y desconexión emocional. - Escenario N.º 2: marketing híbrido
Modelo intermedio que combina analítica avanzada con creatividad humana. La IA actúa como Asistente Estratégico, pero el control narrativo permanece en manos humanas. Sectores como educación, servicios y retail podrían adoptar este enfoque. - Escenario N.º 3: marketing ético-digital
Evolución deseable a largo plazo. Las organizaciones integran ética, sostenibilidad y tecnología con propósito. La IA amplifica capacidades humanas, reforzando confianza, creatividad y compromiso social.
