BCG: Agentic Marketing ya sube 69% las ventas en LATAM

Qué es el Agentic Marketing y por qué reemplaza la lógica de campañas

Entre 40% y 55% de las ventas bancarias en América Latina ya se originan en canales digitales, según el informe «Del Marketing Digital al Agentic Marketing» de Boston Consulting Group (BCG). Para un founder, ese dato no es una curiosidad del sector financiero: marca el punto en que digitalizar dejó de ser una ventaja y pasó a ser el terreno donde se compite.

El autor de la columna, Juan Camilo Bonilla, Partner and Head of Acquisition Latam de BCG, plantea el cambio en dos preguntas. Durante años la conversación fue cómo usar IA para hacer más eficiente lo que ya hacíamos. La pregunta que empieza a importar es otra: qué pasa si la IA no solo acelera el marketing, sino que cambia la forma en que una compañía aprende, decide y crece.

Ese salto es el Agentic Marketing. En la práctica, agentes especializados ejecutan, recomiendan y ajustan decisiones a lo largo del funnel, mientras las personas mantienen el control de la estrategia, la marca y las decisiones sensibles.

La diferencia con el marketing digital clásico es de arquitectura, no de herramientas. El modelo tradicional funciona por campañas: se define la estrategia, se segmentan audiencias, se produce contenido, se compran medios, se mide y, semanas después, se decide qué ajustar. El problema es que el consumidor ya no se mueve a esa velocidad.

Hoy cada interacción genera una señal: una búsqueda, una conversación con un asistente de IA, una visita, un abandono, una compra. El cuello de botella no es la falta de información, sino la capacidad de convertir esas señales en decisiones oportunas.

Los números: qué resultados documenta BCG en América Latina

El informe no se apoya en proyecciones, sino en casos concretos. Estos son los que se repiten en la cobertura regional del estudio:

• Chile: un banco incrementó 69% sus ventas digitales y elevó en 15 puntos porcentuales la participación del canal digital, tras combinar modelos de valor, optimización de conversión y más de 20 experimentos a lo largo del funnel.
• Centroamérica: otro banco triplicó sus ventas digitales de tarjetas, llevó la participación digital de 20% a 43% y aumentó 86% la activación de cuentas, según recoge Infobae.
• Un tercer caso documentado por Business Empresarial muestra 60% más de ventas digitales y 30% más de cartera incremental, combinando datos, automatización de audiencias, visión 360 del cliente y mayor experimentación.
• En el agregado, BCG reporta incrementos de hasta 4 veces en ventas digitales, reducciones de 30% en el costo por adquisición y tasas de conversión que llegan a duplicarse. En casos específicos, el impacto alcanzó unos USD 350 millones en ingresos incrementales.
• En velocidad de aprendizaje, los modelos más maduros muestran entre 10 y 20 veces más rapidez, entre 50% y 80% menos costo por experimento y hasta 80% más eficiencia operativa. En producción de contenido, la reducción de tiempos y costos llega a superar el 80%.

La frase de Bonilla que resume el hallazgo es esta: «El 69% no vino de una campaña exitosa, sino de más de 20 experimentos corridos en paralelo. Con un modelo agentic, el banco dejó de esperar semanas por resultados y empezó a ajustar su estrategia casi en tiempo real».

El aprendizaje transversal es que el crecimiento no vino de una tecnología aislada, sino de conectar datos, experimentación, medios, personalización y modelo operativo.

Por qué el cuello de botella no es la IA, sino el modelo operativo

Las empresas ya invirtieron durante años en datos, canales digitales, automatización y personalización. Tener esas capacidades no significa operar de forma integrada. En muchas organizaciones, marketing, tecnología, medios, analítica, ventas, agencias y áreas legales siguen funcionando como piezas consecutivas de una cadena, no como partes de un mismo sistema de aprendizaje.

Los datos de adopción confirman esa brecha. Según el informe 2026 State of AI in the Enterprise de Box, que encuestó a 1.640 responsables de TI en Estados Unidos, Reino Unido, Francia y Japón, el 83% de las organizaciones ya opera agentes de IA, pero solo el 36% los conectó a contenido interno confiable en múltiples casos de uso. Casi la mitad sufrió un incidente de exposición de datos relacionado con IA y apenas el 34% tiene estándares formales sobre cómo los agentes acceden a la información.

Las barreras que reportan los encuestados, recogidas por Campus Technology, son menos glamorosas que el discurso de la IA: seguridad y privacidad (38%), cumplimiento regulatorio (29%), datos fragmentados entre sistemas (25%), dificultad de integrar IA en sistemas existentes (24%) y permisos o controles de acceso faltantes (21%).

Traducido a una startup: si necesitas semanas para probar una nueva propuesta, si los datos de clientes no pueden activar decisiones en tiempo real, si cada área optimiza su propio indicador o si una campaña termina sin que sus aprendizajes alimenten la siguiente, el problema probablemente no sea la falta de tecnología. Es el modelo operativo.

GEO: cuando el cliente le pregunta a una IA y no a Google

Hay un segundo frente que el informe pone sobre la mesa. Los motores generativos empiezan a convertirse en una nueva puerta de entrada al proceso de decisión: el tráfico referido por modelos de lenguaje creció cinco veces en el último año, y las compañías que trabajan en Generative Engine Optimization (GEO) reportan hasta siete veces más visibilidad en motores de IA.

Los efectos secundarios también se miden: según los casos recogidos por 24horas.cl, quienes invierten en GEO registran el doble de citaciones, 32% más de tiempo de navegación, 10% más de páginas exploradas y una tasa de rebote 27% menor.

Conviene poner expectativas realistas. Según la escuela de negocios IEBS, Google sostiene que optimizar para experiencias generativas sigue siendo parte del trabajo de SEO y no exige archivos ni datos estructurados especiales para AI Overviews o AI Mode. El paper académico que dio origen al término, publicado en 2023 y aceptado en KDD 2024, midió mejoras de visibilidad de hasta 40% bajo condiciones experimentales concretas: no es un multiplicador universal.

La consecuencia práctica para una marca es directa: ya no basta con aparecer. Hay que ser relevante, comprensible y confiable para ser citada por una máquina cuando un consumidor formula una pregunta.

Qué significa esto para tu startup

No necesitas un banco ni un presupuesto de banca para aplicar la lógica. Estas son las acciones con mayor retorno:

• Audita tu modelo operativo antes de comprar herramientas. Mide cuántos días pasan desde que surge una hipótesis de marketing hasta que tienes un aprendizaje utilizable. Si la respuesta es «semanas», el problema no se resuelve sumando un copiloto de IA: se resuelve acortando el circuito entre dato, decisión y ejecución.
• Conecta lo que ya tienes en lugar de reemplazarlo. La recomendación de BCG es incorporar capacidades de IA generativa sobre las plataformas y datos existentes, priorizando trazabilidad y control, sin sustituir todo el ecosistema tecnológico. Para una startup con stack limitado, eso significa empezar por el CRM, la analítica y el canal donde ya vendes.
• Define qué decisiones quedan en manos humanas. El modelo funciona con agentes que ejecutan y ajustan, pero con personas a cargo de marca, calidad y cumplimiento. Escribe esa lista antes de automatizar, no después.
• Trabaja tu visibilidad en motores de IA. Publica datos propios, casos reales y metodologías que no se puedan replicar sin citarte, identifica autoría y procedencia de los datos, y mide el tráfico referido por asistentes de IA como una fuente separada en tu analítica.
• Redefine los roles del equipo. Si la IA absorbe producción de contenido, análisis y ejecución repetitiva, el valor humano se desplaza hacia formular preguntas, interpretar señales y diseñar hipótesis nuevas. Esa transición se gestiona, no se improvisa.

Conclusión

El Agentic Marketing no promete marketing más barato ni más rápido por sí solo. Promete algo más difícil de copiar: organizaciones capaces de aprender más rápido que su mercado. La evidencia regional muestra que los resultados llegan cuando se conectan datos, experimentación, medios, personalización y modelo operativo en un mismo sistema, con supervisión humana en las decisiones sensibles. Para un founder, la pregunta útil no es qué herramienta de IA comprar, sino cuánto tarda hoy su empresa en convertir una señal en una decisión.

Fuentes

• Forbes Chile: ¿Quién se queda con el cliente? La próxima ventaja competitiva en la era de la IA (fuente original)
• Infobae: Inteligencia artificial gana terreno en la banca: ventas digitales crecen hasta 69% en América Latina
• 24horas.cl: «Marketing agentic»: el modelo con el que un banco chileno elevó 69% sus ventas digitales
• Business Empresarial: Bancos de América Latina multiplican hasta 4 veces sus ventas digitales
• Campus Technology: Report: Content Infrastructure, Governance Lag Behind Agentic AI Adoption
• IEBS: GEO, qué es y cómo optimizar tu contenido para la búsqueda con IA

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