Estudio CoMarks: 32% cuestiona la IA en publicidad

Un tercio de los comentarios duda del contenido creado con IA

Una investigación de la firma CoMarks, liderada por la doctora Ana Teresa Brotóns Gómez (catedrática de la Universidad de Puerto Rico, Recinto de Río Piedras), detectó que 32.3% de los comentarios en redes sociales sobre piezas publicitarias creadas con inteligencia artificial puso en duda su autenticidad, frente a apenas 1.4% cuando se trataba de contenido producido por personas. La brecha, recogida durante abril, mayo y junio de 2026, no es anecdótica: describe una asimetría de percepción que las marcas suelen subestimar al decidir cuánto delegar en modelos generativos.

El estudio combinó social listening sobre 300 comentarios originales en Instagram y Facebook alrededor de 16 publicaciones de la industria de belleza —ocho con contenido IA y ocho con contenido humano de la misma categoría— con una encuesta piloto CAPI a 123 participantes. La metodología mixta buscaba contrastar lo que la gente dice espontáneamente con lo que declara cuando se le pregunta directamente.

El consumidor usa IA… pero no confía en que la marca la use

El hallazgo más interesante del estudio no es el rechazo, sino la separación de usos. 85.4% de los encuestados dijo haber visto publicidad creada con IA y 54.5% reconoció consultar herramientas de IA antes de comprar un producto o servicio. Sin embargo, cuando se les pidió elegir el formato preferido para los mensajes de marca, 64.2% optó por contenido creado por personas, 29.3% por una combinación humano-IA y solo 6.5% se mostró indiferente.

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La interpretación de la Dra. Brotóns apunta al núcleo del problema: existe una diferencia entre utilizar la IA como herramienta personal de búsqueda y aceptarla como vehículo de persuasión comercial. Para un founder, esto significa que el consumidor admite usar ChatGPT o Gemini para decidir, pero castiga a la marca que le habla desde el mismo canal.

Cómo se compara Puerto Rico con el resto del mundo

La tendencia no es local. Tres investigaciones publicadas en paralelo durante 2026 confirman que la desconfianza hacia la publicidad generada por IA cruza mercados y plataformas:

EEUU (Bentley University y Gallup, encuesta de mayo de 2026): 49% de los estadounidenses ve negativamente el uso de IA en publicidad y 25% lo rechaza de forma intensa. Solo 19% lo ve con buenos ojos. El porcentaje sube a 66% entre adultos de 18 a 29 años y a 73% cuando la IA se usa para crear personas o voces sintéticas, incluso con disclosure. Fuente: Finger Lakes 1.
Canadá (Vistar Media, State of Consumer Attention Report): 43% de los canadienses dice ser menos propenso a confiar en un anuncio creado con IA y un tercio considera invasiva la personalización automatizada. Aun así, 69% sigue valorando el humor, la emoción y el entretenimiento como lo que hace memorable a un anuncio, atributos donde la IA todavía flaquea. Fuente: Retail Insider.
Industria publicitaria global (IAB, AI Transparency and Disclosure Framework v2): Más de la mitad de los consumidores quiere que las marcas disclosed cuándo usan IA, aunque 73% de Gen Z y Millennials afirma que la disclosure tendría poco o nulo impacto en su decisión de compra. La IAB advierte del riesgo de "fatiga de disclosure": etiquetarlo todo enseña a ignorar las etiquetas. Fuente: Marketing Tech News.

Un dato adicional para marketers con presupuesto: un estudio de NYU Stern citado por la IAB encontró que los click-through rates cayeron 31.5% cuando se告知aba explícitamente al usuario que el anuncio había sido creado con IA generativa. Es decir, la disclosure honesta tiene un costo medible en performance.

¿Por qué el consumidor rechaza lo que la marca ya produce?

La convergencia de los datos apunta a tres fricciones que un founder debe entender antes de escalar contenido sintético:

Sustitución vs. asistencia. Gallup detectó que 75% de estadounidenses acepta que la IA ayude a empleados a idear borradores cuando se disclosed, pero la aceptación cae a 53% cuando la IA produce el producto final y a 38% (62% lo rechaza) cuando genera personas o voces. La regla operativa: la IA suma cuando asiste, resta cuando reemplaza.
Generación de personas sintéticas. Tanto el estudio de CoMarks como el de Gallup identifican que la parte más rechazada de la publicidad IA son los rostros y voces que simulan humanos. Para marcas conCreator economy detrás, esto es una señal directa: los avatares y modelos sintéticos pueden ahorrar presupuesto, pero erosionan confianza.
Disclosure como espada de doble filo. La IAB detectó que 72% de los anunciantes quiere estándares de disclosure, pero solo 17% apoya etiquetar la IA en cada uso. Las marcas que disclosed siempre pagan el costo del CTR; las que no lo hacen asumen el riesgo reputacional cuando se descubre.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si sos founder o responsable de marketing de una startup, el estudio de CoMarks y los datos globales dejan tres acciones concretas para esta semana:

Segmenta el rol de la IA en tu funnel. Usala para idear, investigar palabras clave, analizar sentimiento y producir borradores internos; reservá la firma humana para el producto creativo final. El consumidor castiga el reemplazo, no la asistencia.
Hacé auditoría de avatares y voces sintéticas. Si tu marca ya usa modelos generados por IA como rostro visible, evaluá el riesgo: 62% de los consumidores estadounidenses los rechaza incluso con disclosure, y el segmento de 18-29 llega a 73%. Un video de un fundador real puede rendir menos en producción pero más en conversión.
Diseñá una política interna de disclosure antes de que la regulación te obligue. La ley de intérpretes sintéticos de Nueva York entró en vigor en junio de 2026, el Artículo 50 del AI Act de la UE se aplica desde agosto de 2026 y la ley básica de IA de Corea del Sur exige identificación de contenido IA desde enero de 2026. No esperes al marco local de tu país: definí cuándo tu marca etiqueta, cuándo no y por qué. Documentalo.

La lección de fondo es incómoda para los equipos que ven a la IA como atajo creativo: la eficiencia que la tecnología promete tiene un tope impuesto por la confianza del consumidor. Las startups que entiendan ese límite antes de saturar sus canales con contenido sintético tendrán una ventaja competitiva difícil de copiar por competidores que ya quemaron reputación en exceso de automatización.