Empresas Apuestan por IA en Marketing, Pero LLYC Revela por qué no Están Creciendo con Ella

Las empresas dicen que usan inteligencia artificial en marketing, pero sus resultados no crecen al mismo ritmo. Esa es la gran alerta que lanza LLYC en su último informe sobre cómo las marcas están aplicando la IA en su día a día y por qué muchas todavía no ven un impacto claro en ventas o fidelización.

Según este análisis de LLYC, elaborado en 2024 con datos de compañías de distintos sectores en España y Latinoamérica, la mayoría ya ha empezado a probar herramientas de IA para campañas, contenidos o anuncios segmentados. Hay un detalle que explica buena parte de la frustración: casi todas se quedan en la superficie.

Lo que ha pasado en estos meses es bastante directo: la IA ha entrado en marketing como una especie de “comodín” para hacer más rápido lo de siempre, pero no como una forma nueva de pensar el negocio. Usas un generador de textos, pruebas un sistema de recomendaciones, automatizas respuestas, y poco más. Ese límite es justo el que está marcando la diferencia entre las empresas que crecen y las que no.

LLYC detecta que las marcas más avanzadas no solo meten IA en una parte de su embudo, sino que conectan datos, decisiones y creatividad en la misma estrategia. El resto se queda con herramientas sueltas, sin plan claro, y luego se pregunta por qué sus cifras no cambian. Falta una pieza que casi nadie quiere mirar al principio: cambiar la forma de trabajar, no solo las apps.

Para entender por qué la inteligencia artificial para marketing no está dando el salto que muchos prometían, el informe se apoya en métricas concretas recogidas en campañas reales y en entrevistas con equipos de marketing y dirección. No son pruebas de laboratorio, son casos de marcas que llevan más de un año probando modelos generativos, sistemas de scoring de leads y personalización dinámica en sus webs y newsletters.

En este grupo de empresas, LLYC observa una mejora media de algunas métricas tácticas, como el tiempo de producción de contenidos (hasta un 40 % menos en ciertos equipos desde 2023), pero un impacto mucho más modesto en indicadores clave como la conversión o el valor del cliente a largo plazo. Como resume el informe, “la IA acelera el marketing, pero no siempre lo hace mejor desde el punto de vista del negocio”.

Una de las claves que más se repite tiene que ver con cómo se entrena y se alimenta la IA. Muchas compañías usan modelos genéricos, con contenidos y datos genéricos, y luego esperan resultados únicos. La inteligencia artificial para marketing solo empieza a marcar diferencia cuando se conecta con datos propios de la empresa, con su histórico de clientes, su tono real de marca y sus ciclos de venta.

Incluso cuando eso se hace bien, queda otro problema: quién toma la última decisión. LLYC subraya que en muchas organizaciones se delega demasiado en la máquina o, justo al revés, se desconfía tanto que todo se revisa como si se hubiera hecho a mano. Esa tensión ralentiza procesos y, al final, hace que la promesa de eficiencia de la IA se diluya en reuniones y correcciones eternas.

Para comprobar estas tendencias, el equipo de LLYC cruza datos internos de campañas con fuentes externas de mercado y herramientas analíticas. No se queda solo con lo que dicen los directores de marketing, sino que revisa costes por lead, ratio de apertura, clics, permanencia en web y ventas reales asociadas a acciones en las que la inteligencia artificial para marketing tenía un papel relevante. Esa combinación permite ver cuándo la mejora es real y cuándo solo es una sensación.

Cómo usar inteligencia artificial en marketing sin perder el foco en el crecimiento

Donde LLYC ve una diferencia clara es en el tipo de preguntas que se hace cada empresa cuando empieza con la inteligencia artificial para marketing. Las que se quedan estancadas suelen preguntar “qué herramienta uso” o “qué modelo está de moda”. Las que sí crecen empiezan por “qué parte del negocio quiero cambiar” y “qué dato necesito para tomar una decisión mejor cada día”.

Esa diferencia se ve en tres frentes muy concretos. Primero, en la medición: si solo miras clics o likes, la IA parece un éxito rápido porque llena los canales de mensajes. Si miras margen, recurrencia o coste de adquisición, la foto es muy distinta. Segundo, en la integración: cuando la inteligencia artificial para marketing está desconectada del CRM, la tienda online o el servicio de atención al cliente, solo maquilla la parte visible, pero no toca el fondo.

El tercer frente tiene que ver con las personas. LLYC advierte de que muchos equipos se han formado tarde y a trompicones, con cursos rápidos y pruebas aisladas. Sin una mínima cultura de datos, la IA se convierte en una caja negra que se obedece o se ignora, pero que casi nadie entiende. En cambio, las empresas que sí ven crecimiento tratan la IA como un compañero más: le piden hipótesis, la contrastan y luego ajustan procesos y mensajes a partir de lo que aprenden.

Errores frecuentes al implantar inteligencia artificial para marketing en empresas

Cuando miras en detalle el informe, aparecen errores que se repiten tanto en grandes compañías como en pymes. Uno muy habitual es usar la inteligencia artificial para marketing solo para producir más contenido, sin una estrategia clara detrás. Se publican más artículos, más posts y más correos, pero no hay un mensaje coherente ni una segmentación fina.

Otro fallo típico es no probar suficiente. Muchas empresas prueban una campaña con IA, ven que no “revienta” las métricas al instante y la guardan en un cajón. LLYC insiste en que la IA funciona mejor cuando se testean variaciones, se corrigen sesgos y se entrena con feedback real de usuarios. La inteligencia artificial para marketing necesita ese bucle de prueba y error igual que cualquier estrategia digital.

Por último, está el tema de la confianza. Hay marcas que venden IA como si fuera magia, prometiendo duplicar ventas solo por cambiar sus herramientas. Eso acaba dañando la credibilidad cuando los números no acompañan. Otras prefieren hablar de piloto, de aprendizaje y de ajustes continuos, y ahí sí se genera un espacio más realista para que la inteligencia artificial para marketing se convierta en una palanca de crecimiento sostenible y no en una moda pasajera.

Al final, casi todas las compañías ya están usando inteligencia artificial para marketing en algún grado, pero solo unas pocas la están convirtiendo en crecimiento real. Si te preguntas en qué grupo estás, la respuesta no está tanto en cuántas herramientas tienes, si no en cuánto han cambiado tus decisiones, tus métricas y tu manera de entender a tus clientes desde que empezaste a trabajar con IA.