Basis: 61% de marketers usa IA a diario, solo 6,5% mide ROI

El 61,4% de los profesionales de marketing y publicidad usa inteligencia artificial generativa o agéntica todos los días, casi el doble que el 33,6% que lo hacía un año antes. El problema no está en la adopción: está al otro lado del balance, donde apenas 6,5% de sus organizaciones mide el retorno de esa inversión con indicadores definidos de antemano.

Si diriges una startup, ese dato te interpela directo: probablemente ya pagas dos o tres suscripciones de IA y no tienes forma de explicar, con números, qué cambió en el negocio desde que las contrataste. Ese es exactamente el hueco que documenta la cuarta edición de AI and the Future of Marketing 2026, el informe que Basis publicó el 19 de octubre tras encuestar a 184 profesionales de agencias, anunciantes y medios.

¿Cuántos profesionales de marketing usan IA a diario en 2026?

Casi todos. El 98,4% de los consultados declaró usar alguna modalidad de inteligencia artificial en su trabajo, y el uso diario saltó 27,8 puntos porcentuales en un año, de 33,6% a 61,4%.

La disposición a pagar creció todavía más rápido. Según Basis, 88,6% de las organizaciones encuestadas paga por herramientas premium, frente a 65,7% en 2025 y 44% en 2024. Es decir: la curva del gasto sube más empinada que la curva de la adopción.

Hay un matiz metodológico que conviene tener presente. La muestra es pequeña y no es representativa de ningún mercado en particular, incluido el mexicano. Su valor es el de una serie anual: Basis mide desde 2023, así que las comparaciones año contra año son la parte más sólida del informe.

¿Por qué las empresas no miden el ROI de la IA?

Porque medir es más difícil que implementar. El 65,1% de los encuestados afirmó que su organización no mide el retorno de estas inversiones o desconoce si alguien dentro de la empresa lo hace. Solo 6,5% lo evalúa con parámetros previamente definidos.

El informe pone el dedo en una confusión muy común: ahorro de tiempo no es beneficio financiero. Si un equipo produce el doble de propuestas creativas con los mismos empleados, mejoró su productividad. Para hablar de retorno económico falta saber si aumentaron los ingresos, bajaron los costos o mejoró algún resultado comercial atribuible a la herramienta.

"Los marketers ya dejaron atrás la pregunta de si la IA pertenece o no a su flujo de trabajo. Aun así, hace falta más trabajo para justificar la inversión", dijo Katie McAdams, chief marketing and commercial officer de Basis, en el comunicado de la compañía recogido por Business Insider.

¿Cuánto presupuesto de marketing se destina a IA?

El CMO Spend Survey 2026 de Gartner aporta la otra mitad del cuadro. Los directores de marketing asignan en promedio 15,3% de sus presupuestos a iniciativas de IA, pero solo 30% considera que su organización tiene capacidades maduras para escalarlas. La encuesta se hizo entre enero y marzo de 2026 a 401 líderes de marketing de Norteamérica, Reino Unido y Europa.

El contexto presupuestario agrava la tensión: los presupuestos de marketing están prácticamente estancados y subieron apenas a 7,8% de los ingresos de la compañía en 2026, desde 7,7% en 2025.

La brecha entre ambición y ejecución es visible. El 70% de los CMOs dice que convertirse en líder en IA es un objetivo crítico para 2026, pero ese mismo 70% reconoce que sus procesos internos de marketing todavía no son lo bastante maduros para implementarla y escalarla.

"Los CMOs reconocen el potencial de la IA como multiplicador de crecimiento, eficiencia y transformación, pero la mayoría de las organizaciones de marketing todavía no está construida para capturar ese valor", señaló Ewan McIntyre, VP Analyst y chief of research de la práctica de Marketing de Gartner.

Agentes de IA en marketing: ¿para qué los usan las empresas?

El 51,1% de las organizaciones encuestadas por Basis ya emplea agentes de IA —programas que ejecutan secuencias de tareas con distintos grados de autonomía—, un crecimiento relativo del 155,5% respecto al año anterior.

Los usos más mencionados entre quienes ya los tienen:

• Reportes y análisis de información: 72,3%
• Elaboración de briefs de campaña: 56,4%
• Creación de contenido: 45,7%
• Planeación de medios: 35,1%

Además, 47,8% indicó que su organización reemplazó tareas antes hechas por personas con soluciones de IA, frente a 27,9% en 2025. Ojo con la lectura: la pregunta es sobre funciones, no sobre puestos. Automatizar un informe puede liberar horas sin que la empresa recorte plantilla, y el estudio no permite concluir que casi la mitad de las organizaciones haya despedido gente por IA.

El 75% de los participantes percibe que la IA mejoró moderada o considerablemente su eficiencia en el último año. Es una percepción declarada, no una medición independiente de productividad. Gartner proyecta, en cambio, que el trabajo de marketing automatizado con IA podría pasar de 16% en 2026 a 36% en 2028, una expectativa recogida entre directivos y no un resultado garantizado.

ChatGPT vs. Claude: cómo cambió el uso entre marketers

ChatGPT sigue siendo la herramienta más usada entre los consultados, con 74,5%, pero perdió terreno desde el 88,6% de 2025. En el mismo periodo, Claude pasó de 17,9% a 72,3%, lo que deja la diferencia entre ambos en apenas 2,2 puntos porcentuales.

Estos porcentajes no son cuotas de mercado ni usuarios exclusivos: un mismo profesional puede usar varios modelos según la tarea. Lo que muestran es diversificación, y esa diversificación tiene un costo oculto para las finanzas de tu startup. Cuando el equipo reparte su trabajo entre dos o tres proveedores, la suma de suscripciones sube sin que nadie audite funciones duplicadas.

Contenido con IA: 76,6% lo considera inferior al humano

La adopción diaria no implica conformidad. El 76,6% de los profesionales considera que el contenido generado con IA está todavía por debajo del trabajo humano dentro de su organización. Y el 100% reconoce riesgos de desinformación y seguridad de marca, aunque solo 50% los califica como amenaza considerable.

El punto importa para cualquier equipo que publique a escala. La IA puede producir muchas versiones de una pieza, pero su velocidad no garantiza precisión, cumplimiento de lineamientos de marca ni pertinencia cultural. La supervisión se vuelve crítica cuando la campaña incluye afirmaciones sobre productos, precios, beneficios de salud o comunicaciones reguladas.

Un dato externo que ayuda a dimensionar dónde poner ese esfuerzo: Muck Rack reportó, en un análisis citado por Forbes, que el contenido ganado concentra 84% de las citas de IA en ChatGPT, Claude y Gemini. Si tu visibilidad depende de que un modelo te cite, la fuente que el modelo premia no es tu propio blog.

¿Qué significa esto para tu startup?

El informe no dice que la IA no sea rentable. Dice que sus usuarios no pueden demostrarlo. Para una startup con presupuesto limitado, ahí hay una ventaja competitiva: la disciplina de medición es barata comparada con la suscripción.

Tres implicaciones concretas:

• El piloto sin línea base no cuenta. Si no registraste cuánto costaba la tarea antes de la herramienta (horas de trabajo por costo hora), no tienes contra qué comparar después.
• El costo real incluye lo invisible. Licencia, integración, capacitación, supervisión y corrección de errores. Un precio de lista de suscripción es la parte más pequeña del total en la mayoría de los casos.
• La duplicación es el gasto silencioso. Con 88,6% pagando herramientas premium y dos modelos casi empatados en uso, es muy probable que tu equipo tenga funciones solapadas.

Cómo medir el ROI de la IA en tu equipo: 4 pasos

1. Censo de herramientas y gasto. Lista cada suscripción de IA que paga la empresa, quién la usa, para qué tarea y cuánto cuesta al mes. Muchas startups descubren aquí que pagan licencias que nadie abrió en 60 días.
2. Define el indicador antes de la campaña. Elige una variable comercial —ingresos, costo por lead, conversión por punto de venta— y fíjala por escrito. Medir después de implementar es cómo se termina justificando con percepciones.
3. Calcula el costo completo por tarea. Tiempo liberado, más licencias, integración, capacitación y horas de corrección. Si el ahorro de tiempo no se tradujo en menores costos o en capacidad productiva adicional, no hay retorno: hay eficiencia sin destino.
4. Controla las variables externas. Si quieres atribuir ventas incrementales a una herramienta, necesitas aislar descuentos, temporalidad, distribución, promociones simultáneas y cambios en la demanda. Sin esos controles, es fácil atribuirle a la IA una mejora que vino de otra decisión comercial.

Para equipos en LATAM y España, donde el presupuesto de marketing es más ajustado que el de los 401 directivos que encuestó Gartner, este orden importa más, no menos. No necesitas la suite más grande: necesitas saber qué cambió.

Conclusión

El gasto en IA avanza y la capacidad de evaluarlo se quedó atrás. Basis mide adopción y prácticas declaradas; Gartner mide asignación presupuestaria y preparación organizacional. Metodologías y universos distintos, misma conclusión: las empresas pagan antes de saber qué reciben.

Con presupuestos de marketing prácticamente planos, sostener inversiones tecnológicas solo con percepciones de eficiencia se vuelve insostenible. La próxima vez que renueves una licencia de IA, lleva un número a la reunión: cuánto costaba el proceso antes, cuánto cuesta ahora y qué cambió en el negocio. Ese número es tu verdadero argumento.

Fuentes

• InformaBTL — El 61% de los marketers ya usa inteligencia artificial a diario, pero solo 6.5% mide su rentabilidad (fuente original)
• Business Insider — Daily AI Use Nearly Doubles Among Marketers as Measurement Lags
• Yahoo Finance — Gartner 2026 CMO Spend Survey Finds CMOs Allocate 15.3% of Marketing Budgets to AI
• Basis — AI and the Future of Marketing 2026 Edition
• Forbes — How To Manage Your PR Budget In The Era Of AI Search