BCG presenta Agentic Marketing, modelo con IA para LATAM

Del marketing digital a un sistema que aprende en cada interacción

La consultora Boston Consulting Group (BCG) publicó este 22 de septiembre su reporte "Del Marketing Digital al Agentic Marketing", firmado por Juan Camilo Bonilla y Javier Perez Moiño, donde presenta el concepto de Agentic Marketing como la próxima etapa de la disciplina en la región. El dato de contexto que abre el informe: en América Latina, los canales digitales ya originan entre el 40% y el 55% de las ventas del sector bancario.

Agentic Marketing, según BCG, no consiste en sumar más herramientas de IA a los procesos existentes. Es un modelo operativo en el que datos, contenido, medios, conversión y activación dejan de funcionar como áreas separadas y se conectan en un único sistema capaz de personalizar, experimentar y aprender de forma continua. La consecuencia directa: los agentes absorben una parte creciente de la ejecución repetible, mientras los equipos humanos se concentran en estrategia, supervisión y decisiones de mayor valor.

¿Qué cambia respecto al marketing digital tradicional?

Durante años, la vara que separaba a los equipos de marketing era quién optimizaba mejor sus campañas: pujas, creatividades, segmentaciones. El reporte de BCG desplaza esa vara hacia quién puede aprender, decidir y actuar con mayor velocidad a lo largo del funnel.

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En términos operativos, esto se traduce en tres movimientos que cualquier CMO debería reconocer:

De sumar herramientas a conectar un sistema. Donde antes se apilaban un generador de copies, un optimizador de pujas y un recomendador que no se hablaban entre sí, el nuevo modelo exige integrar esas piezas en un sistema que se retroalimenta con cada interacción.
De ejecutar todo a decidir lo importante. Los agentes pasan a hacerse cargo de la repetición —variantes de anuncios, ajustes de segmentación, pruebas A/B, monitoreo de inventario creativo— y el equipo humano se reserva la supervisión y la dirección estratégica.
De experimentar por proyectos a experimentar de forma continua. Lo que antes requería meses de planificación —definir hipótesis, brief creativo, presupuesto, lanzamiento, medición— puede comprimirse a ciclos cortos que un agente ejecuta y descarta según performance.

¿Qué tan adoptada está la IA en marketing en LATAM hoy?

El reporte se publica en un contexto en el que la adopción de IA en marketing ya es mayoritaria en LATAM, aunque todavía desigual. Varios indicadores publicados en septiembre de 2026 lo respaldan:

El 65% de los consumidores latinoamericanos ya usa inteligencia artificial para buscar información, según un artículo de CIO Noticias publicado el 17 de septiembre de 2026.
En México, el 42% de los consumidores utiliza asistentes de IA para realizar compras, una cifra casi triplicada en un año, según datos de Adyen citados en la misma nota.
El 85% de las startups de la región ya usa inteligencia artificial generativa, según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
El 74% de los directores de marketing de Latinoamérica ya trasladaron parte de su presupuesto de SEO tradicional hacia iniciativas de motores generativos, según el informe Redegal 2026.
El 57% de las empresas mejora la satisfacción del cliente y el 54,3% aumenta sus ventas al incorporar estas herramientas, según The Linux Foundation.
A nivel corporativo, el 73,9% de las empresas entrevistadas por NTT DATA y MIT Technology Review consideran que la IA puede revolucionar sus operaciones. Ese informe —publicado en enero de 2026 por El Español— muestra que las áreas de marketing, diseño y publicidad son las más activas en el uso de IA generativa, principalmente para creación de contenido y automatización de procesos.

La lectura agregada es directa: tanto el consumidor como el marketer ya incorporaron IA. Lo que queda por construirse, según BCG, es el sistema que los conecta.

¿Dónde aplica Agentic Marketing dentro del funnel?

El reporte reserva los casos concretos y las cifras de impacto al PDF completo, pero su sumario público identifica cuatro frentes del funnel donde el modelo ya muestra potencial en la región:

Propuesta de valor. El mensaje deja de ser único y validado en comité para pasar a un mensaje dinámico que el agente adapta por segmento, contexto y momento del journey, ajustándolo según la respuesta del usuario en tiempo real.
Generación de demanda. La planificación trimestral de campañas se reemplaza por la orquestación de cientos de variantes creativas y de canal que los agentes prueban y descartan según performance.
Conversión. La personalización one-to-one —que hasta hace poco dependía de proyectos largos de data y desarrollo— se vuelve una capacidad operativa del agente: ajustar landing pages, ofertas y argumentos sobre la marcha.
Activación. Seguimiento, retención y upselling dejan de ser campañas programadas y se convierten en respuestas automáticas a señales de comportamiento.

Qué significa esto para tu startup

El modelo de BCG no requiere presupuesto de multinacional para empezar a probarse. Tres acciones concretas que puedes aplicar esta semana:

Audita qué tan conectado está tu stack de marketing hoy. Si tus herramientas de email, ads, analytics y contenido no comparten datos en tiempo real, todavía no puedes operar un sistema que aprende en cada interacción, solo tienes varias herramientas que no se hablan. Un primer paso accesible: conectar todas las fuentes a un data warehouse (BigQuery, Snowflake o un Postgres bien armado) antes de pensar en agentes.
Identifica una tarea repetible y delegar a un agente esta semana. No hace falta esperar al "modelo operativo perfecto". Empieza con algo concreto: variantes de copy para Meta Ads, resúmenes semanales de performance o propuestas de asunto para email. El objetivo es medir cuánto tiempo real se libera, no la sofisticación del agente.
Mide el aprendizaje, no solo el CTR. Si el equipo se sigue evaluando con las mismas métricas de siempre —CTR, CPL, ROAS— el nuevo modelo no tiene cómo justificarse. Incorpora una métrica de aprendizaje: cuántas hipótesis se prueban por semana, cuánto se tarda desde la idea hasta el experimento, qué porcentaje de aprendizajes llega al próximo ciclo.

La diferencia entre una startup que "usa IA" y una que opera bajo la lógica de BCG no está en el catálogo de herramientas: está en si tu sistema de marketing puede aprender, decidir y actuar en cada interacción sin esperar a una reunión de revisión mensual.

Conclusión

El reporte de BCG no introduce una tecnología nueva: introduce una forma de organizar la que ya está disponible. En una región donde el consumidor y el marketer ya adoptaron IA, la siguiente frontera competitiva es menos el "qué herramienta uso" y más el "qué tan rápido aprende mi sistema". Para founders, la pregunta práctica es directa: ¿tu stack actual te permite aprender de cada interacción, o todavía te obliga a esperar al reporte mensual?