IA en marketing: el 96% de las grandes marcas ya la usa

El salto: del 45% al 96% en tres años

El 96% de las grandes marcas del mundo ya utiliza inteligencia artificial generativa o agéntica en sus actividades de marketing. En 2023, esa proporción era del 45%. El dato surge de State of AI in Marketing 2026, la investigación de la World Federation of Advertisers (WFA), elaborada con una encuesta realizada en agosto de 2026 a 54 ejecutivos de 46 grandes anunciantes internacionales que, en conjunto, representan una inversión publicitaria de US$93.000 millones.

Para un founder, la lectura no es "la IA llegó al marketing". Es que el piso competitivo se movió: lo que hace tres años era una ventaja temprana hoy es el estándar de operación de los anunciantes más grandes del planeta. Si tu equipo todavía discute si conviene usar IA en marketing, la conversación ya está un ciclo atrás.

¿Qué usos concretos le dan las marcas a la IA?

El informe muestra un desplazamiento claro: la IA dejó de concentrarse en la creación de contenidos y se expandió a la operación completa del área. Los porcentajes de adopción por uso:

• Creación y producción de contenidos: 80% — sigue liderando.
• Generación de ideas para contenidos: 74%.
• Productividad y eficiencia de los equipos: 74%, incluyendo automatización de tareas y circuitos de trabajo.
• Investigación, insights y escucha social: 72%.
• Compra, planificación y optimización de medios: 54%.
• Estrategia y planificación: 48%.
• Automatización de flujos y agentes autónomos: 46%.
• Personalización y experiencia de cliente: 40%, con optimización creativa dinámica.
• Chatbots orientados a consumidores: 20%.
• Influenciadores artificiales o presentadores virtuales: 2%.

El patrón es revelador: las aplicaciones de bajo riesgo y alto volumen (contenido, ideas, investigación) están casi universalizadas, mientras las que tocan la relación directa con el cliente —chatbots y avatares— siguen siendo minoritarias. Ahí está el espacio donde una startup puede diferenciarse con producto propio.

Del piloto a la escala: dónde está el cuello de botella

La adopción es masiva, pero la profundidad no. Solo el 41% de los encuestados afirma que su organización usa estas herramientas de forma intensiva, mientras que el 55% sigue en etapas de pruebas y proyectos piloto. Un 2% declara no utilizarlas y otro 2% aún no lo hace aunque tiene planes de incorporarlas.

En madurez, el 27% considera que alcanzó una fase avanzada, con la IA integrada en la estrategia de marketing y adopción amplia entre áreas. En octubre de 2025 esa proporción era del 16%. Las empresas en etapa limitada —experimentos aislados, sin estrategia— bajaron del 23% al 16%. La mayoría, un 57%, permanece en un nivel intermedio con prioridades definidas y varios pilotos en curso. Ninguna de las organizaciones encuestadas se ubica todavía en la categoría más alta del estudio, donde la IA es central para la estrategia de negocio y está incorporada en los flujos habituales de trabajo.

Los obstáculos que frenan el despliegue son operativos, no de entusiasmo: 45% señala problemas de integración tecnológica e interoperabilidad; 43%, exigencias de gobernanza, legales y de cumplimiento; 37%, calidad y acceso a los datos; y 35%, disponibilidad de habilidades.

La brecha de talento: el 69% admite conocimiento moderado

El 69% de los participantes califica como moderado el nivel de conocimiento de IA dentro de su organización, una situación que el estudio describe como diferencias importantes entre equipos y personas. Un 26% lo considera alto, aunque con vacíos, y apenas un 4% lo define como bajo. Ningún encuestado sitúa a su empresa en el nivel máximo de entendimiento sobre capacidades, limitaciones y riesgos de las herramientas.

Hay oferta de capacitación, pero poco estructurada: el 79% puso en marcha iniciativas generales de formación, el 67% cuenta con una plataforma de herramientas aprobada centralmente y el 54% tiene un centro de excelencia o equipo especializado en IA. Sin embargo, solo el 31% organiza jornadas periódicas de aprendizaje, el 29% dispone de entornos controlados de experimentación, el 27% exige capacitación obligatoria antes de habilitar ciertos usos y apenas el 8% implementó programas de certificación.

La conclusión práctica: sobra contenido introductorio y falta formación formal con consecuencias reales sobre los permisos de uso.

Gobernanza: la IA ya se gestiona como un activo de riesgo

El 51% de las organizaciones delega las decisiones de adopción y gobernanza en equipos multifuncionales; el 27% las concentra en marketing; el 10%, en transformación digital; y legal, tecnología y compras reúnen porcentajes marginales. Con el 43% declarando que equilibra innovación y riesgo, las medidas más extendidas son:

• 75% exige supervisión humana de los resultados generados por IA.
• 70% mantiene listas de herramientas autorizadas o prohibidas.
• 57% establece requisitos de revisión y aprobación de contenidos.
• 55% restringe el uso de la imagen o semejanza de personas en contenidos generados artificialmente.
• 49% exige informar cuándo se usó IA para generar o mejorar materiales.
• 47% cuenta con orientaciones sobre propiedad intelectual y derechos de autor.

La centralización de herramientas también avanzó: el 55% dispone de un listado de soluciones aprobadas y un proceso claro para incorporar nuevas aplicaciones, frente al 18% que registraba ese mecanismo en 2023. La protección de datos y la seguridad encabezan las preocupaciones (57% muy preocupado), seguidas por propiedad intelectual y derechos de autor (45%) y cumplimiento legal (43%).

Visibilidad de marca en las búsquedas con IA: la frontera que casi nadie domina

Solo el 8% de los anunciantes se declara muy preparado para gestionar su visibilidad en respuestas generadas por IA, con estrategia clara, responsables definidos y marco de medición. El 74% está desarrollando una estrategia pero se considera apenas parcialmente preparado, el 11% monitorea sin actuar y el 7% no abordó el tema.

Aun así, hay movimiento: el 73% ya monitorea y mide la presencia de sus marcas en respuestas de IA, el 67% adapta sus prácticas de optimización para buscadores y el 58% revisa sus estrategias de contenidos y mensajes prioritarios.

En publicidad pagada dentro de plataformas de IA, la cautela es la norma: el 20% hace pruebas activas, el 18% estudia posibilidades, el 20% observa el mercado y el 18% planea explorarlo más adelante. Las preocupaciones son altas: 85% por la transparencia de las respuestas generadas, 83% por la visibilidad y el control de marca, 78% por la confianza del consumidor y 70% por la incertidumbre regulatoria.

Cómo se mide el retorno: el 30% no tiene indicadores

El 30% de las organizaciones aún no dispone de indicadores formales para medir el aporte de la IA al negocio. Entre quienes sí miden, cuatro métricas empatan en 52%: tiempo ahorrado, efectividad del marketing, ahorro de costos y mejoras de productividad. La velocidad de salida al mercado aparece con 45% y las mejoras de calidad con 25%. El crecimiento de ingresos apenas lo mide un 18%.

Sobre eficiencias concretas, el 39% responde que es demasiado pronto para medirlas aunque ya observa mejoras, el 18% no realiza esa medición y el 9% afirma que sus costos operativos de marketing se mantuvieron sin cambios. Solo un 11% reporta reducciones de entre 5% y 15%, un 7% ahorros inferiores al 5% y otro 7% reducciones de entre 16% y 30%. Ninguna empresa encuestada informa ahorros superiores al 30%.

En la relación con agencias, el 59% ya revisó sus contratos de medios o creatividad para incluir disposiciones sobre IA, y el 64% exige a sus agencias declarar cuándo la usan en los trabajos entregados. Las cláusulas más frecuentes son cumplimiento legal y titularidad de propiedad intelectual (88% cada una), confidencialidad y uso de datos para entrenamiento (73% cada una).

Al difundir los resultados, Stephan Loerke, CEO de la WFA, subrayó la necesidad de pasar de las experiencias aisladas a implementaciones de mayor alcance, llevando a escala los casos de uso ya probados, con supervisión humana clara y desarrollo de competencias. La entidad informó además que su comunidad de IA reúne a más de 1.000 profesionales sénior de marketing de más de 150 marcas multinacionales.

¿Qué significa esto para tu startup?

El informe describe a empresas con presupuestos de publicidad enormes que, aun así, siguen atascadas en pilotos. Eso es una señal de mercado: la ventaja no está en tener acceso a los modelos —cualquiera lo tiene— sino en resolver la parte aburrida que nadie resuelve.

• Vende integración, no herramientas. El 45% de los grandes anunciantes señala la interoperabilidad como su principal obstáculo. Si tu producto se conecta con el stack que ya usa el cliente (CRM, plataforma de medios, DAM) en lugar de pedirle migrar, tu ciclo de venta se acorta.
• Empaqueta gobernanza desde el día uno. El 43% menciona exigencias legales y de cumplimiento como freno. Ofrecer trazabilidad de qué generó la IA, registro de aprobaciones humanas y control de uso de imagen te posiciona como proveedor apto para procurement, no como un experimento más.
• Construye tu propia medición de ROI. Con el 30% de las marcas sin indicadores formales y el 39% diciendo que es demasiado pronto para medir, quien llegue con un dashboard que traduzca uso de IA a horas ahorradas y costo por resultado gana la renovación del contrato.
• Mira la visibilidad en búsquedas con IA. Solo el 8% se declara muy preparado, pero el 73% ya monitorea su presencia en respuestas generadas. Es una categoría con demanda comprobada y oferta incipiente: un hueco claro para producto especializado.

La lección de fondo es que la adopción ya no es la pregunta. La pregunta es quién logra escalar, medir y gobernar lo que ya empezó a usar. Ahí es donde una startup pequeña puede moverse más rápido que un anunciante con US$93.000 millones en juego.

Fuentes

• La IA se instala en el marketing: 96% de grandes marcas la utiliza — Anda