Rajamannar (Mastercard): la confianza, clave con IA

La confianza dejó de ser un valor blando

El 80% de los consumidores afirma que elegirá marcas en las que confía incluso si le cuestan más, y el 69% dice haber abandonado una marca porque dejó de confiar en ella. Son datos del estudio The Truth About Global Brands, de McCann y Economist Enterprise, realizado en 20 países entre noviembre de 2025 y enero de 2026.

En ese contexto, Raja Rajamannar, senior fellow de Mastercard y ex responsable global de marketing y comunicaciones de la compañía, publicó una columna (difundida originalmente por Ad Age) donde sostiene que la confianza ya no es un subproducto del buen marketing, sino el único factor de diferenciación real en un mercado donde la IA volvió commodity las capacidades.

Su argumento central es incómodo: la IA puede hacer que una marca sea infinitamente más persuasiva sin volverla ni un ápice más creíble. Y esa brecha entre persuadir y merecer confianza es, para él, el nuevo campo de batalla.

Por qué ganarse la confianza es más difícil que nunca

Rajamannar describe el entorno que enfrenta cualquier equipo de marketing hoy: imágenes generadas por IA indistinguibles de fotografías reales, videos de personas diciendo cosas que nunca dijeron, reseñas que pueden ser auténticas o no, recomendaciones diseñadas para maximizar el interés comercial de otro.

El resultado es una paradoja. Nunca hubo tantas herramientas para influir en el comportamiento del consumidor, pero esas herramientas no hacen a la marca más digna de confianza. Según el mismo estudio de McCann, el 76% de las personas teme que pronto no podrá distinguir entre humanos reales y artificiales en internet, y el 55% cree que las marcas son menos veraces que hace 20 años.

Rajamannar lo resume con una idea que debería estar pegada en la pared de cualquier startup: el hecho de que la tecnología permita hacer algo no significa que debas hacerlo. Un algoritmo puede descubrir que generar urgencia artificial aumenta las compras, que un modelo de precios identifica clientes dispuestos a pagar mucho más, o que explotar vulnerabilidades emocionales sube la interacción. Todos esos caminos mejoran los números de corto plazo. La pregunta es si conviene recorrerlos.

La IA creó un mar de contenido idéntico

En una entrevista en el podcast CMO Insider de Business Insider, Rajamannar fue más concreto sobre lo que ve en el mercado. Su diagnóstico: las herramientas de IA están al alcance de cualquiera, así que una corporación global y una pyme escriben prompts parecidos y obtienen resultados parecidos.

"Antes de que te des cuenta, se convierte en un mar de similitud", dijo. Puso un ejemplo concreto: en un ejercicio reciente detectó más de 100 campañas usando icebergs como metáfora visual. Cuando todos tienen acceso a la misma tecnología, la diferenciación se vuelve más difícil, y ahí es donde la creatividad y el insight sobre el consumidor recuperan valor.

Rajamannar no es un teórico del marketing. Dirigió la marca Mastercard durante casi 13 años y dejó el cargo de CMCO a comienzos de 2026 para asumir como senior fellow. Según Yahoo Finance, durante su gestión recortó de forma permanente el presupuesto publicitario de Mastercard en un 70%, redirigiendo ese gasto hacia experiencias, patrocinios y programas de involucramiento con el consumidor. Su tesis es que la publicidad tradicional ya no funciona como los marketers creen: el consumidor promedio ve entre 3.000 y 10.000 anuncios por día y aprendió a ignorarlos.

Los datos: la desconfianza tiene costo medible

Si la confianza fuera solo un tema de reputación, se podría posponer. El problema es que ya aparece en los números.

Una encuesta de Raptive a 3.083 consumidores estadounidenses realizada en septiembre de 2026 y difundida por PRNewswire encontró que el 74% considera extremadamente o muy importante saber cuál es la fuente detrás de una respuesta de IA. Y la fuente cambia el resultado: la confianza en una respuesta fue del 42% cuando no se mostraba ninguna fuente, del 41,8% cuando la fuente era desconocida, y subió al 75,4% cuando estaba vinculada a un creador o experto que el usuario ya conocía.

Del otro lado, Forbes cita la investigación AI Consumer Trends 2026 de Klaviyo: solo el 13% de los consumidores confía completamente en la IA, y el 39% confía menos en las marcas cuando estas comparten contenido de marketing generado por IA. El mismo artículo menciona una encuesta de Gartner de 2026 según la cual la mitad de los consumidores estadounidenses preferiría hacer negocios con marcas que no usen IA generativa en sus mensajes de cara al cliente.

La conclusión práctica: la transparencia no es un gesto ético, es una táctica. El estudio de McCann señala que el 53% de las personas considera que ser transparente sobre el uso de la IA es la forma más eficaz de generar confianza.

Qué significa esto para tu startup

Si diriges una startup, la buena noticia es que la confianza es uno de los pocos activos que no se compra con presupuesto. La mala es que tampoco se replica de un día para el otro. Rajamannar propone tratarla como un principio de diseño, no como una campaña.

1. Define dónde entra la IA y dónde no. La regla que sugiere Forbes es simple: si el cliente se sentiría expuesto, emocionalmente vulnerable o en riesgo financiero, mantén a un humano en el circuito. La IA rinde mejor en tareas de baja emoción y alta frecuencia —consultas rutinarias, recordatorios, comparaciones básicas, investigación— y falla cuando se la pone en el momento de construir el vínculo.

2. Declara el uso de IA antes de que te lo pregunten. No hace falta un manifiesto, sí una política visible: qué se automatiza, qué no, quién revisa cada salida de cara al cliente. El dato del 53% de McCann indica que esa declaración es, hoy, la palanca más eficiente para ganar credibilidad.

3. Mide la confianza como mides la conversión. Rajamannar pregunta cuántas organizaciones gestionan la confianza con el mismo rigor que aplican a otras métricas. La respuesta, en la mayoría de los casos, es ninguna. Incorpora indicadores concretos: tasa de recompra, disposición a compartir datos, motivos de abandono, menciones de desconfianza en soporte.

4. Cuida el canal donde te descubren. El contexto cambió rápido. Según Periódico Publicidad, OpenAI lanzó ChatGPT Ads el 11 de agosto de 2026 en México, Reino Unido, Brasil, Japón y Corea del Sur, y la plataforma alcanzó una tasa anualizada de ingresos de mil millones de dólares en menos de 200 días. La AMVO reporta que el 30% de los consumidores mexicanos ya usa IA para resolver dudas sobre productos y el 22% para comparar precios. Si tu audiencia te encuentra dentro de una conversación con IA, la fuente que respalda tu respuesta importa tanto como el mensaje.

Conclusión

La tesis de Rajamannar no es que la IA sea mala para el marketing. Es que la IA igualó el piso de las capacidades técnicas y dejó la confianza como el único terreno donde una marca pequeña puede ganarle a una grande. Su propia lista de precios lo ilustra: el contenido generado por IA cuesta cero, la personalización unos pesos, la automatización más, y la confianza del consumidor no tiene precio de lista.

Para un founder, eso se traduce en una decisión concreta: cada vez que un modelo te ofrezca una táctica que mejora la métrica de la semana pero erosiona la relación de largo plazo, tienes que elegir. Esa elección, repetida cien veces, es tu marca.

Fuentes

• Marketers by Adlatina — Por qué la confianza es el único factor verdadero de diferenciación del marketing en la era de la IA (fuente original)
• Business Insider — Mastercard's former CMO says we're entering a 'golden era' for marketing
• Yahoo Finance — Traditional advertising is dead, says the marketer who cut Mastercard's ad budget by 70%
• TMCnet / PRNewswire — New Raptive Survey: A Familiar Source Can Nearly Double Consumer Trust in an AI Answer
• Forbes — AI Can Automate Your Marketing, But It Can't Automate Trust
• Mercado — The Truth About Global Brands: la confianza como motor del crecimiento de marcas
• Periódico Publicidad — La publicidad entra a la conversación con IA