El CMO de 2031: menos campañas y más decisiones de negocio

El 70% de los CMOs no puede escalar la IA (y el problema no es la herramienta)

El 70% de los directivos de marketing reconoce que sus procesos internos no están preparados para escalar el uso de la inteligencia artificial, aunque ya destinan el 15,3% de su presupuesto a iniciativas de IA. El dato sale de un estudio de Gartner entre más de 400 responsables de marketing de distintos mercados, y fue el eje de la intervención de Aleix Valls, CEO de WeAi, en el II Foro de Marketing organizado por Anuncios y Marketing News.

La conclusión de Valls incomoda: "la IA lleva con nosotros cuatro años, pero pocas cosas han cambiado realmente con su aplicación". Las compañías están enchufando herramientas nuevas a procedimientos viejos —generar contenido, armar informes, automatizar tareas repetitivas— y confundiendo eso con transformación.

Para un founder, la lectura es directa: si tu equipo de marketing usa IA solo para producir más rápido, estás compitiendo en el terreno donde la IA ya es un commodity. La ventaja, dice Valls, se corre a otro lado: creatividad, criterio para elegir las mejores ideas y capacidad de aportar valor real al consumidor.

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¿Cuáles son las tres etapas de la transformación del marketing con IA?

Valls ordenó el camino en tres fases que sirven como mapa de madurez para cualquier equipo:

Primera etapa: liberar tiempo. Automatizar tareas sueltas para que el equipo deje de perder horas en lo repetitivo.
Segunda etapa: automatizar procesos completos. No una tarea, sino el ciclo entero de producción, aprobación y medición.
Tercera etapa: construir productos, experiencias y herramientas en lugar de limitarse a generar mensajes publicitarios.

La tercera es la que redefine el puesto. Según Valls, ahí aparece el CMO de 2031, que deja de gestionar la producción de campañas para convertirse en responsable de diseñar sistemas que se relacionan con los consumidores, personalizan ofertas y optimizan decisiones comerciales.

El efecto colateral es que el marketing recupera terreno en la mesa de dirección: vuelve a participar en decisiones de producto, precio y experiencia. Y los equipos cambian de forma: más pequeños, más especializados y más estratégicos, con perfiles creativos, expertos en datos y gente dedicada a diseñar y supervisar agentes inteligentes.

Marketing para agentes: cuando el que decide la compra no es una persona

El cambio más incómodo que anticipa Valls es la aparición de un destinatario nuevo: agentes de inteligencia artificial que compran en nombre del consumidor. Su frase resume el problema: "No puedes emocionar a un algoritmo con un spot".

Si una parte de las decisiones de compra se delega en asistentes digitales —Valls apunta a categorías como telecomunicaciones o energía—, las marcas necesitan ofertas comprensibles para las máquinas, argumentos verificables y una reputación sólida. Y aparece un indicador nuevo: la cuota de recomendación algorítmica.

Esto ya no es teoría. Según el análisis de Worldline recogido por The Objective, el comercio agéntico podría representar entre el 15% y el 25% de las transacciones de e-commerce en Estados Unidos en 2030, con un gasto de consumidores de entre tres y cinco billones de dólares. El mismo artículo cita el Marketplace Shopping Behavior Report 2026 de ChannelEngine: el 58% de los consumidores ya usa IA para investigar productos, y Walmart reporta que quienes usan asistentes de IA llenan la cesta un 35% más que el resto.

El ritmo de adopción también se mueve. Worldpay midió que el porcentaje de consumidores que decía que jamás compraría con un agente de IA cayó del 25% en 2025 al 6% en 2026, según recogió Infobae en la cobertura del encuentro anual de la Cámara de Medios de Pago. Y Mastercard proyecta que uno de cada diez consumidores europeos usará habitualmente agentes de IA para comprar antes de 2030, según su informe citado por TerritorioFintech.

El corrimiento de fondo es de canal: el SEO deja espacio al GEO (optimización para motores generativos). Un informe de BCG citado por Infobae señala que el tráfico referido por modelos de lenguaje creció cinco veces en el último año, y que las compañías que invierten en ser citadas por estas plataformas registran hasta siete veces más visibilidad en motores de IA.

¿Por qué la gobernanza es el cuello de botella?

El discurso de Valls encaja con una tensión que Gartner viene midiendo en toda la organización, no solo en marketing. En su encuesta del segundo trimestre de 2026 a más de 2.000 CIOs y ejecutivos de tecnología, el 71% de las organizaciones espera desplegar IA agéntica en los próximos doce meses, pero solo el 21% tiene capacidades de gobernanza para hacerlo, según el comunicado recogido por Yahoo Finance.

Traducido a marketing: la capacidad de ejecutar con agentes va muy por delante de la capacidad de controlarlos. Y en un área que habla con el cliente final, ese desfase es riesgo de marca, no solo riesgo técnico.

El contexto de gasto confirma que la ola no se frena. Gartner proyecta que el gasto mundial en IA alcanzará los US$2,67 billones en 2026, un 49,5% más que en 2025, según su previsión publicada en septiembre de 2026 y recogida por The Journal. La mayor parte se va a infraestructura, no a modelos: por cada dólar destinado a modelos de IA generativa, más de 52 dólares se destinan a infraestructura.

¿Qué significa esto para tu startup?

El mensaje central de Valls —"el CMO de hoy compra atención, el de 2031 gana confianza, de personas y de máquinas"— tiene implicancias concretas para equipos pequeños, que son la mayoría en el ecosistema hispanohablante.

1. Audita en qué etapa estás antes de comprar otra herramienta. Si tu equipo usa IA solo para escribir posts más rápido, estás en la primera etapa y el retorno se agota ahí. El salto de valor está en automatizar el ciclo completo —brief, producción, aprobación, medición— y en usar los datos que genera para decidir precio y producto.

2. Prepara tu información para que una máquina pueda leerla. Si los agentes van a comparar y recomendar, tus especificaciones, precios, políticas y certificados tienen que estar en formatos estructurados y verificables. Un agente no interpreta una promesa de sostenibilidad sin respaldo: necesita el certificado que pueda localizar y comprobar. Revisar hoy cómo se ve tu catálogo desde un motor generativo es más barato que rehacerlo en 2030.

3. Empieza a medir tu cuota de recomendación algorítmica. Si el tráfico de modelos de lenguaje crece a la velocidad que reporta BCG, necesitas saber qué dicen de tu producto cuando un usuario le pregunta a un asistente. Es un tablero nuevo, y casi nadie lo tiene montado todavía.

4. Rediseña el perfil que contratas. El equipo de 2031 mezcla creatividad, datos y supervisión de agentes. Si tu próxima búsqueda en marketing sigue siendo la misma de 2022, estás contratando para un puesto que se está extinguiendo.

Conclusión

La IA no va a reemplazar al director de marketing: va a reemplazar la parte de su trabajo que consistía en producir volumen. Lo que queda —criterio, creatividad y capacidad de decidir sobre el negocio— es justamente lo que no se automatiza. La pregunta para un founder no es si adoptar IA en marketing, sino si su equipo la está usando para hacer más de lo mismo o para ganar una posición que antes no tenía.