Cuando hablamos de inteligencia artificial en marketing, la conversación suele centrarse en herramientas. Qué modelos usar, qué plataformas probar o qué funcionalidades nuevas están apareciendo.
Pero para los equipos de marketing la pregunta realmente importante es otra: cómo está cambiando el trabajo diario cuando la IA entra en el flujo de trabajo.
En Cyberclick analizamos esta cuestión en el Estudio de Uso de la IA en Marketing 2026, basado en las respuestas de alrededor de 900 profesionales del mercado español. Más que medir únicamente la adopción, quisimos entender algo más práctico: cómo se está integrando la inteligencia artificial en las tareas reales del marketing.
Al revisar los datos aparece un patrón bastante interesante. La inteligencia artificial no está transformando todas las áreas del marketing al mismo ritmo. Algunas funciones ya la han incorporado de forma natural, mientras que otras todavía están en una fase temprana de adopción.
También vemos que la mayoría de profesionales utiliza la IA principalmente como herramienta de investigación, producción y apoyo operativo, mientras que su integración en procesos más estructurados del negocio todavía está evolucionando. Esto tiene implicaciones importantes para los equipos de marketing. La forma en que investigamos, generamos contenido, analizamos información o tomamos decisiones está cambiando rápidamente.
Y entender cómo se están adaptando los equipos hoy puede ayudar a anticipar cómo evolucionará el marketing en los próximos años.
Uno de los aspectos más interesantes del estudio es que permite observar cómo la inteligencia artificial está transformando el flujo de trabajo real dentro de los equipos de marketing, más allá de la simple adopción de herramientas.
Cuando analizamos las funcionalidades que utilizan los profesionales dentro de las plataformas de IA, aparece un patrón bastante claro: el uso está muy concentrado en investigación, estructuración de información y apoyo en tareas complejas de conocimiento.
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Función utilizada en herramientas de IA |
% |
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Investigación profunda |
71 % |
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Canvas o espacios de trabajo estructurados |
33,2 % |
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Generación de imágenes |
26,1 % |
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Creación o análisis de código |
19,6 % |
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No utiliza funcionalidades específicas |
16,9 % |
El dato más revelador es el primero. El 71 % de los profesionales utiliza la IA para investigación profunda. Esto significa que, antes incluso de generar contenido o automatizar procesos, la inteligencia artificial se está utilizando como una herramienta para explorar información, sintetizar conocimiento y acelerar la comprensión de temas complejos.
En la práctica, esto cambia varias fases del trabajo de marketing:
Los equipos ya no parten únicamente de búsquedas tradicionales o de documentación manual. La IA se está utilizando para estructurar información y generar contexto más rápido.
También empieza a aparecer otro tipo de uso interesante: los llamados espacios de trabajo dentro de las herramientas de IA, como canvas o lienzos de trabajo. Aproximadamente un tercio de los profesionales ya utiliza este tipo de funcionalidades para organizar ideas, estructurar proyectos o desarrollar contenidos más complejos.
Este tipo de uso indica una evolución en la forma de trabajar con IA. En lugar de limitarse a prompts aislados, algunos equipos empiezan a utilizar estas plataformas como entornos de trabajo donde desarrollar proyectos completos.
Otro dato relevante tiene que ver con el uso de funcionalidades más técnicas. Aunque el marketing no es un área tradicionalmente asociada al desarrollo tecnológico, cerca de 1 de cada 5 profesionales ya utiliza la IA para trabajar con código o analizar fragmentos técnicos.
Esto no significa necesariamente que los equipos estén programando, sino que están utilizando la IA para tareas como:
Es un pequeño indicio de cómo la inteligencia artificial está empezando a reducir la distancia entre marketing y tecnología.
Al mismo tiempo, todavía existe una parte del mercado que utiliza la IA de forma más básica. Aproximadamente el 16,9 % de los profesionales reconoce que no utiliza funcionalidades específicas, lo que sugiere que todavía hay margen para avanzar en el uso más estructurado de estas herramientas.
Cuando observamos todos estos datos en conjunto aparece una conclusión interesante: la inteligencia artificial no está sustituyendo el trabajo del marketing, pero sí está cambiando la forma en que se realiza.
Las fases de investigación, síntesis de información y estructuración de conocimiento están siendo profundamente aceleradas por estas herramientas. Esto permite a los equipos dedicar más tiempo a tareas de mayor valor estratégico, como la creatividad, la toma de decisiones o la interpretación de los datos.
En otras palabras, la IA no está redefiniendo solo qué hacemos en marketing, sino cómo trabajamos para hacerlo.
Si hay un patrón que aparece con claridad en los datos del estudio es que el uso de la inteligencia artificial no depende solo de las herramientas disponibles, sino de la capacidad de los profesionales para aprender a utilizarlas de forma continuada.
Cuando analizamos cuánto tiempo dedican los profesionales a aprender o experimentar con nuevas herramientas de IA, aparecen comportamientos bastante distintos.
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Nivel de dedicación al aprendizaje de IA |
% |
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Aprende solo cuando lo necesita |
43,6 % |
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No es muy proactivo, aunque le gustaría serlo |
22,1 % |
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Dedica varias horas semanales a experimentar |
21,6 % |
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Dedica entre 1 y 2 horas al día |
12,8 % |
El patrón dominante es bastante claro: la mayoría aprende de forma reactiva.
Es decir, muchos profesionales exploran nuevas herramientas o funcionalidades cuando surge una necesidad concreta en su trabajo, pero no necesariamente mantienen una rutina de aprendizaje estructurada.
Esto tiene cierta lógica. La velocidad a la que aparecen nuevas herramientas de IA hace difícil dedicar tiempo constante a experimentar con todas ellas. Además, en muchos equipos de marketing el aprendizaje se produce en paralelo al trabajo diario, sin programas formativos específicos.
Aun así, los datos también muestran que empieza a aparecer un grupo de profesionales que sí está dedicando tiempo de forma más sistemática a aprender sobre inteligencia artificial. En el estudio vemos que:
Esto indica que la diferencia entre profesionales puede empezar a ampliarse. Aquellos que incorporan el aprendizaje de IA dentro de su rutina profesional probablemente desarrollarán una ventaja práctica frente a quienes solo utilizan estas herramientas de forma puntual.
También aparece otro dato interesante: una parte relevante de los profesionales reconoce que le gustaría aprender más, pero no encuentra el tiempo o el enfoque adecuado. Esto sugiere que el principal reto no es el interés, sino la forma de integrar ese aprendizaje dentro del trabajo diario.
En el marketing actual, donde las herramientas y plataformas evolucionan constantemente, esta capacidad de aprendizaje continuo empieza a convertirse en una competencia estratégica. No se trata solo de conocer una herramienta concreta, sino de entender cómo integrar nuevas tecnologías dentro de los flujos de trabajo del equipo.
En este sentido, la inteligencia artificial no solo está cambiando las herramientas del marketing, sino también la forma en que los profesionales desarrollan sus habilidades y evolucionan dentro del sector.
Si observamos todos los datos del estudio en conjunto, aparece una idea bastante clara: el impacto de la inteligencia artificial en marketing no se está produciendo de forma uniforme. Algunas áreas están cambiando rápidamente, mientras que otras evolucionan con más cautela.
Sin embargo, sí se pueden identificar varias tendencias que probablemente marcarán la evolución del sector en los próximos años.
En primer lugar, la inteligencia artificial se está consolidando como una herramienta de apoyo en las fases de investigación y análisis. Los equipos de marketing están utilizando cada vez más estas herramientas para entender mercados, sintetizar información o explorar nuevas ideas.
En segundo lugar, el trabajo del marketing se está volviendo cada vez más híbrido entre creatividad, análisis y tecnología. La IA está permitiendo a los profesionales trabajar con información más compleja y estructurar mejor sus procesos de decisión.
También es probable que veamos una mayor integración entre herramientas de IA y plataformas empresariales. A medida que las empresas desarrollen estrategias más maduras en torno a estas tecnologías, veremos cómo la inteligencia artificial se conecta con sistemas de analítica, automatización o gestión de clientes.
Finalmente, uno de los cambios más importantes probablemente tenga que ver con la forma de trabajar de los equipos. A medida que la inteligencia artificial se integra en los flujos de trabajo, el marketing se orienta cada vez más hacia la interpretación estratégica de la información, mientras que las tareas más repetitivas o operativas se automatizan.
En ese contexto, entender cómo se está utilizando hoy la inteligencia artificial en marketing es fundamental para anticipar cómo evolucionará el sector.
Todos estos patrones aparecen analizados con mayor detalle en el Estudio de Uso de la IA en Marketing 2026 generado por Cyberclick, donde exploramos cómo los profesionales y las empresas están incorporando estas herramientas en su trabajo diario.