Content marketing e IA: de la producción a la diferenciación

Por: Carlos Guerrero. Director de la Maestría en Dirección de Marketing e Innovación Digital de ESAN Graduate School of Business.

Muchas empresas están utilizando la inteligencia artificial para producir más contenido en menos tiempo. La mejora en productividad que ha traído este tipo de herramientas es evidente, pero sus efectos sobre la percepción de la audiencia no han sido necesariamente favorables. Estudios de Gartner publicados este año encontraron que el 49% de los consumidores estadounidenses considera que la inteligencia artificial ha empeorado la calidad del contenido disponible. Incluso, entre la generación Z y los millennials, la cifra alcanza el 57%. En esa misma línea, el 50% preferiría comprar a marcas que no utilicen inteligencia artificial en contenidos dirigidos al consumidor.

Estos datos no sugieren que las marcas deban prescindir de la inteligencia artificial. Más bien revelan una situación que merece analizarse con mayor profundidad. La misma tecnología que permite aumentar la productividad también facilita que miles de organizaciones produzcan piezas similares a gran escala. El costo de crear contenido ha disminuido considerablemente, pero también se ha reducido el valor diferencial de producirlo. Una capacidad que hace pocos años podía representar una ventaja empieza a convertirse en una condición básica que muchas empresas utilizan para competir.

Este cambio obliga a revisar el papel del content marketing dentro de la estrategia comercial, así como la forma en que medimos sus resultados. Su objetivo no debería ser simplemente mantener activos los canales ni sostener una frecuencia elevada de publicaciones. El contenido generado aporta valor si atrae atención, construye asociaciones con la marca, demuestra conocimiento, acompaña decisiones de compra u ofrece razones para volver a interactuar con la organización. Aumentar la producción sin mejorar alguno de estos resultados puede elevar la eficiencia operativa, pero no necesariamente la efectividad del marketing.

La abundancia lleva así a una pregunta distinta. Ya no resulta tan relevante determinar cuántas piezas puede generar una marca, sino qué puede ofrecer con ellas que no sea fácilmente sustituible. Una empresa puede pedir a una herramienta de inteligencia artificial un artículo sobre las tendencias de su industria y obtener una pieza correcta a partir de información pública. En cambio, otra puede partir de una investigación entre sus clientes, incorporar el análisis de sus especialistas y utilizar la misma tecnología para convertir esos hallazgos en distintos formatos. Ambas ganan eficiencia, pero solo la segunda transforma conocimiento propio desarrollado dentro de la empresa en una fuente de diferenciación.

Esa diferencia obliga a pensar el contenido como un activo y no solamente como una pieza de comunicación. Las investigaciones propias, las interacciones con clientes y los casos reales pueden generar información que otros actores del mercado no poseen. La experiencia de los especialistas permite interpretar esos hallazgos y convertirlos en explicaciones o recomendaciones más profundas y relevantes. A ello se suma el punto de vista de la marca, que puede aportar una lectura particular sobre una tendencia o cuestionar una práctica extendida. El valor diferencial surge así de combinar evidencia, experiencia e interpretación, en lugar de limitarse a reorganizar información ya disponible.

Trabajar de esta manera también exige cambiar el proceso con el que se construye el content marketing. Las ideas dejan de depender exclusivamente de un calendario editorial y pasan a surgir de múltiples puntos de contacto con el mercado. Ventas puede identificar objeciones recurrentes, servicio al cliente puede detectar fricciones posteriores a la compra y producto puede observar nuevos usos o necesidades. Marketing tendría entonces la tarea de convertir esas señales en una agenda de contenidos, priorizando temas según su relevancia para el cliente y su contribución a los objetivos de negocio. El reto pasa a ser construir un sistema capaz de capturar conocimiento de forma continua.

Dentro de ese sistema, la inteligencia artificial cumple una función distinta a la de simple generadora de piezas. Puede ayudar a ordenar entrevistas, comparar fuentes, detectar patrones, desarrollar primeras versiones y transformar una idea en múltiples formatos. También puede facilitar la adaptación de un mismo contenido para distintos segmentos o etapas del proceso de compra. Sin embargo, esta escala requiere criterios de revisión, consistencia de marca y validación de datos para evitar que la eficiencia deteriore la credibilidad. La combinación más valiosa integra conocimiento propio, capacidad editorial y tecnología trabajando de manera coordinada.

A partir de ello, conviene gestionar el contenido como un portafolio con funciones diferentes. Algunas piezas pueden responder preguntas frecuentes y captar demanda existente, mientras otras pueden construir autoridad mediante investigaciones, análisis o perspectivas propias. También puede existir contenido orientado a educar al mercado, apoyar al equipo comercial, fortalecer la relación con clientes actuales o abrir conversaciones sobre necesidades todavía poco desarrolladas. Esta diversidad permite equilibrar resultados de corto plazo con construcción de marca y evita que toda la estrategia quede subordinada a métricas de alcance o frecuencia. La pregunta pasa a ser qué combinación de contenidos necesita la estrategia.

La medición debería evolucionar en la misma dirección. Producir veinte piezas donde antes se producían cinco representa una mejora operativa, pero no demuestra una mejora en marketing. Además del volumen y el costo de producción, conviene observar si el contenido genera atención, interacción cualificada, consideración, leads, búsquedas de marca, apoyo al proceso comercial o autoridad dentro de una categoría. También resulta útil identificar qué contenidos siguen generando valor durante más tiempo, cuáles pueden reutilizarse y cuáles alimentan otros puntos de contacto con el cliente. La productividad adquiere sentido si se traduce en activos que continúan aportando valor más allá de la publicación inicial.

Para los responsables de marketing, la principal recomendación es evitar que la adopción de inteligencia artificial se convierta únicamente en una carrera por producir más. El primer paso debería ser identificar qué datos, experiencias, conocimiento experto y perspectivas posee la organización, y luego construir un sistema que permita transformarlos en contenido con un propósito definido. A partir de ahí, la tecnología puede ayudar a desarrollarlo, adaptarlo y llevarlo a distintos canales con mayor eficiencia. La oportunidad no está en utilizar inteligencia artificial para multiplicar contenido similar al de todos, sino en utilizarla para ampliar aquello que hace diferente a la marca.