NTT Data: solo 15% del marketing LATAM usa IA para ingresos

La adopción ya no es el desafío: qué dice el informe de NTT Data

El 40% de las empresas de América Latina ya le asigna a la inteligencia artificial una prioridad media o alta en su estrategia de marketing digital. Sin embargo, los casos de uso que más se conectan con la caja del negocio —personalización en tiempo real, forecasting y nurturing automatizado— siguen por debajo del 15% de adopción, según el informe Marketing Digital en América Latina 2026 de NTT Data.

Ese contraste resume el hallazgo central del estudio: la adopción de herramientas digitales dejó de ser el principal obstáculo para las organizaciones de la región. La ventaja competitiva ahora se juega en la capacidad de integrar datos, automatizar procesos y medir el impacto real del marketing sobre los resultados del negocio.

Para un founder, la lectura es directa: tener IA no es una ventaja. Saber dónde ponerla, sí.

¿En qué se está usando realmente la IA en marketing?

La adopción actual está concentrada en tareas de baja fricción: contenidos y diseño (69%) y marketing conversacional (45%). Son los espacios donde la IA entra rápido porque el retorno es visible de inmediato y el riesgo operativo es bajo.

El problema es que ahí no está el dinero. Los casos con contribución directa a ingresos siguen rezagados y, en materia de automatización, solo retail y banca/fintech aparecen como los sectores más avanzados.

¿Qué cambió respecto de 2024?

En 2024 el uso de IA estaba más concentrado en creatividad y consulta: 40% en contenidos y 40% en ideación, con un bloque grande de empresas sin implementación alguna y un marketing conversacional todavía incipiente.

En la edición actual del informe el centro de gravedad se desplaza. La IA generativa se volvió estándar —75% usa herramientas de texto y 53% de diseño— y aparecen casos de optimización que antes no figuraban: medios, escucha social y personalización.

Las diferencias por industria siguen la lógica del modelo de negocio:

• Banca y fintech: más de la mitad prioriza el uso conversacional, con mayor presencia de casos analíticos y de nurturing.
• Retail: un tercio prioriza la personalización en tiempo real, alineado con la presión por conversión, ticket de compra y recurrencia.
• Comunicación y medios: cerca de la mitad sube la optimización de presupuestos de medios, con foco en eficiencia y desempeño.

La brecha entre conocer al cliente y activarlo

Cerca del 70% de las organizaciones dice segmentar audiencias usando datos propios. Pero solo el 14% alcanza niveles avanzados de personalización basados en el comportamiento de los consumidores.

La conclusión del informe es incómoda: las empresas conocen mejor a sus audiencias, pero no logran convertir ese conocimiento en experiencias personalizadas y escalables a lo largo de todo el recorrido del cliente. Ese es el punto donde se gana o se pierde la ventaja competitiva.

¿Por qué la medición sigue rota?

El 35% de las organizaciones afirma vincular sus KPI digitales con objetivos corporativos. La mayoría, en cambio, continúa evaluando los resultados de forma aislada por canal. Y apenas el 7% conecta sus acciones de marketing con indicadores estratégicos de negocio como EBITDA o market share.

Para una startup esto es especialmente relevante: si el equipo de growth reporta clics, impresiones y costo por lead, pero nadie conecta esas métricas con margen o con el valor de vida del cliente, la discusión de presupuesto se vuelve una pelea de opiniones.

¿Cuántas empresas tienen la infraestructura de datos para sostener esto?

El informe es claro en un punto: la madurez tecnológica depende más de la capacidad de integración que de la cantidad de herramientas disponibles. Los números lo muestran:

• 62% usa CRM.
• Solo 38% tiene repositorios unificados de datos.
• 30% cuenta con plataformas de datos de clientes (CDP).
• 20% opera con CDP en tiempo real.
• 19% declara no disponer de ninguna herramienta de gestión de datos de este tipo.

El patrón se repite: muchas empresas tienen el CRM, pero el dato vive fragmentado. Y sin dato unificado, la personalización en tiempo real es una promesa de presentación, no una capacidad operativa.

El mismo patrón se repite en España

Según datos del INE de 2025 recogidos por PuroMarketing, la adopción de IA en empresas españolas se duplicó en el último año y alcanza al 21,1% de las compañías de más de 10 empleados. El mismo artículo, que cita a Learning Heroes, señala que sectores como marketing y atención al cliente reportan mejoras de productividad de hasta un 30%.

Es decir: la herramienta llega, pero la orquestación —integración, gobierno del dato y medición— sigue siendo la parte difícil a ambos lados del Atlántico.

Qué significa esto para tu startup

1. No compres otra herramienta: unifica el dato. El informe es explícito en que la madurez depende de la integración, no del catálogo. Antes de sumar una capa de IA, define un modelo mínimo viable de integración: CRM, analítica de producto y facturación apuntando a un repositorio único. Si tu equipo no puede responder "¿qué hizo este cliente antes de comprar?" con una sola consulta, la personalización no va a funcionar por más modelos que contrates.

2. Elige uno o dos casos de uso atados a ingresos y asígnales dueño y métrica. En lugar de repartir presupuesto entre cinco pilotos de contenido, prioriza nurturing automatizado o forecasting con una métrica de negocio definida desde el día uno: conversión de lead a cliente, ticket promedio o churn. Justamente los casos que el informe muestra rezagados son los de mayor impacto potencial.

3. Lleva un KPI de negocio al tablero de marketing. Solo el 7% de las organizaciones conecta marketing con EBITDA o market share. Tú puedes hacerlo desde el primer día: agrega margen de contribución o la relación entre valor de vida y costo de adquisición al dashboard semanal y verás cómo cambia la conversación con inversores y con el resto del equipo.

4. Profesionaliza la atribución antes de escalar el gasto. El informe recomienda estandarizar las métricas vinculadas al negocio y profesionalizar los modelos de atribución. En la práctica: documenta qué aporta cada canal en la conversión y acepta explícitamente el margen de error del modelo en lugar de atribuir todo al último clic.

5. Gestiona la IA como un portafolio, no como un proyecto suelto. La recomendación del estudio apunta a administrar las iniciativas de IA con objetivos concretos y medibles. Un portafolio con dos apuestas claras y revisión trimestral rinde más que diez experimentos sin dueño.

Conclusión

El informe Marketing Digital en América Latina 2026 de NTT Data deja un mensaje poco glamoroso pero útil: la ventaja competitiva ya no está en adoptar IA, sino en orquestarla. Contenido y diseño son la puerta de entrada, no el destino. Las startups que ganen los próximos dos años serán las que conecten dato, automatización y una métrica de negocio en el mismo circuito, y no las que acumulen herramientas.

Fuentes

• Publimark: La relevancia de la IA en el proceso de marketing digital (fuente original)
• ANDA: NTT DATA, solo el 15% de las áreas de marketing en América Latina utiliza la IA para impulsar ingresos
• PuroMarketing: La adopción de IA se duplica en España y acelera la transformación empresarial