Estudio del marketing 2025

Equipos atrapados entre dos eras. Descubre la brecha real de adaptación a la IA y cómo cerrar la ventana de ventaja competitiva.

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El marketing en 2025 presenta una paradoja fascinante: mientras el 88% de los profesionales de marketing utilizan IA en su trabajo diariamente, la mayoría sigue operando con mentalidad y metodologías del siglo pasado. Esto no es casualidad, es el síntoma de una transformación incompleta que está abriendo una ventana de ventaja competitiva para quienes logren pasar de usar IA a generar resultados medibles.

Fuente: SurveyMonkey.

Mucha adopción, poco retorno

Hoy, la adopción es alta pero el valor es desigual. A nivel empresa, 78% ya usa IA en al menos una función (con picos en marketing y ventas); y 71% declara uso regular de IA generativa en alguna función.

El contraste está en la medición: solo 49% calcula el ROI de esas inversiones. El resto opera a ciegas. Si antes muchos equipos "quemaban" el presupuesto sin obtener retorno, hoy lo hacen a mayor velocidad.

La fragmentación que frena la velocidad

Los datos desconectados no solo generan trabajo manual: crean una desventaja competitiva. Mientras tu equipo copia información entre sistemas, tus competidores con datos unificados personalizan, optimizan y ejecutan automáticamente.

El 41 % de los marketers identifica la fragmentación de datos como su principal barrera para aprovechar insights, y solo el 38 % afirma tener datos realmente centralizados. Esto confirma que la mayoría de equipos de marketing sigue operando con datos fragmentados entre múltiples plataformas. El resultado: tiempo perdido en trabajo manual, decisiones basadas en información incompleta y oportunidades que se escapan. La unificación de datos ya no es solo una mejora operativa: es el requisito básico para competir en velocidad.

El cansancio post-hype

Lo que casi no se dice: ya hay un ligero retroceso en la adopción declarada por grandes empresas en EE. UU. No porque la IA no sirva, sino porque la presión de “hacer más” sin resultados desgasta. Más producción, menos aprendizaje. Objetivos que suben, resultados que no llegan.

Equipos saturados de apps y métricas pero con pocos insights.

Decenas de variaciones sin método ni criterios claros.

Dependencia de prompts “mágicos” en vez de procesos que escalen.

Equipos más pequeños y AI-first

Las empresas avanzan hacia modelos AI-first, y el impacto en marketing ya es evidente. Cada vez más equipos recurren a agentes de IA para tareas como investigar tendencias, analizar competidores, generar y planificar contenido, optimizar SEO o diseñar campañas. Funciones que antes dependían de personas ahora son ejecutadas, en gran parte, por sistemas automatizados.

En este escenario, el rol del líder cambia: debe ser visionario de la estrategia de IA, garante de la integridad de los datos, promotor de la experimentación y mediador entre lo táctico (herramientas y automatizaciones) y lo estratégico (objetivos de negocio).

El liderazgo medio (mid-management) también gana protagonismo: su responsabilidad es traducir la estrategia de IA en acciones concretas, coordinar flujos entre marketing, ventas y servicio, e impulsar una cultura de aprendizaje continuo con tolerancia al error controlado.

Madurez > adopción

Lo que marca la diferencia no es la adopción, sino la madurez. El primer benchmark formal de preparación en IA para marketing (hecho en Australia, un mercado con retos comparables) revela la foto:

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52%
de los equipos son principiantes.

Interés temprano por la IA, pero muy poca implementación práctica. No tienen roadmap claro, marcos de gobernanza poco definidos, habilidades internas limitadas, poca confianza de liderazgo. Se ven muchas pruebas aisladas, pero sin estructura, sin un plan estratégico robusto.

pie chart 40% 

están en fase emergente.

Ya hay algo de progreso: se están empezando a definir estrategias, hay alguna experiencia, herramientas usadas, algunas iniciativas piloto. Pero no es consistente: liderazgo no siempre seguro, planes aún tienen lagunas, falta cohesión y gobernanza, habilidades no siempre maduras o suficientes.

pie chart 8% 

son avanzados.

Equipos con madurez: liderazgo claro, estrategia integrada, IA usada en varias áreas, buenas prácticas de gobernanza, ética, gestión de datos, despliegue consistente, integración entre lo estratégico y lo operativo. Son los que mejor preparan el camino para escalar.

En síntesis: la mayoría aún está en etapa de pruebas o construyendo fundamentos. Solo unos pocos han convertido la IA en un músculo operativo capaz de generar resultados predecibles y sostenibles.

Fuente: ACAM – AI Readiness Benchmarking Report, 2025

El cuello de botella real: habilidades, gobierno y metodología

La verdadera traba no está en la tecnología, sino en la gente y en la forma de trabajar. Sin habilidades nuevas, sin reglas claras y sin una metodología, la IA se convierte en un “extra” que acelera tareas, pero no transforma resultados.

pie chart 70% 

marketers dicen que su empresa no ofrece entrenamiento en IA generativa.

pie chart 43% 

de los vendedores no saben cómo obtener el valor de la IA en su trabajo.

pie chart 53% 

de los marketers no saben cómo obtener más valor de la IA en su trabajo.

Estos datos dejan claro el desafío: la mayoría de los equipos usa IA, pero no sabe cómo sacarle provecho. Falta formación, falta confianza y falta un marco de acción que conecte la tecnología con el impacto en ventas, marketing y negocio. Hasta que no se cierre esa brecha, la adopción seguirá alta, pero el retorno seguirá bajo.

Riesgo: Stacks tecnológicos en crecimiento

En paralelo, el stack tecnológico de los equipos de marketing no solo crece, también se complica. Cada subequipo termina usando sus propias herramientas para operar, los datos se fragmentan en silos, la visibilidad se pierde y la personalización se vuelve casi imposible. El resultado: decisiones poco confiables y costos en aumento.

De hecho, un estudio reciente indica que el 62,1 % de los equipos de marketing usan más herramientas que hace dos años, lo que ha intensificado la complejidad del stack y los desafíos de integración.

Fuente: State of the Stack 2025 – MarTech / ChiefMartec.

La solución no es sumar más features ni “la herramienta de moda”, sino hacer que lo que ya tienes trabaje en conjunto (interoperabilidad), establecer reglas claras de uso y propiedad de datos (gobierno) y diseñar flujos orquestados que alineen procesos y equipos (metodología). Solo así el stack deja de ser un peso muerto y se convierte en una ventaja competitiva.

La carrera por organizar y unificar la información

Muchos equipos de marketing está en plena “mudanza digital”: organizando, limpiando y unificando sus datos para tener una sola fuente confiable. Durante años cada subequipo acumuló sus propias herramientas, listas y dashboards, creando un ecosistema fragmentado que hacía imposible ver al cliente como un todo.

La presión por personalizar, medir y aprender obliga a dar este paso. Ya no basta con tener muchos datos: si están dispersos, son ruido. Por eso la prioridad ahora es construir un centro único de verdad: un CRM sólido, con reglas de gobierno claras y procesos que obliguen a sincronizar información entre marketing, ventas y servicio.

El cambio no es menor. Centralizar significa redefinir rutinas de trabajo, ordenar históricos, eliminar duplicados y decidir quién es dueño de cada parte del dato. Pero la recompensa es enorme: cuando la información fluye sin fricciones, la IA puede personalizar en serio, los equipos aprenden de cada interacción y las decisiones estratégicas se toman con confianza.

Hoy, más que una tendencia, la centralización de datos es la condición mínima para que la IA funcione como motor de crecimiento y no como simple acelerador de tareas.

 

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Alta adopción, bajo retorno, fatiga y desorden en los datos. El siguiente paso no es usar más herramientas, sino un nuevo marco para crecer tu marketing con IA.
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