La confianza en la IA de los marketers le gana a su preparacion real
Una nueva investigacion de TransUnion muestra una brecha amplia entre lo confiados que se sienten los marketers con la IA y lo preparados que estan realmente sus datos.
Mariano De Vitto · Agosto 2026
Los marketers nunca sonaron tan optimistas respecto de la IA, pero una nueva investigacion sugiere que ese optimismo va bastante mas rapido que los sistemas necesarios para sostenerlo. Un estudio de TransUnion, citado por eMarketer, encontro que el 64% de los marketers confia en que va a cumplir sus objetivos usando IA, mientras que solo el 36% siente que sus datos y procesos estan realmente listos para sostener ese trabajo. Esa brecha de 28 puntos no es una curiosidad academica, segun el reporte ya esta golpeando el retorno medible de la inversion en IA.
La brecha de confianza
Los numeros cuentan una historia clara. Casi dos tercios de los marketers creen que la IA va a cumplir con sus objetivos, ya sea con targeting mas preciso, mejor personalizacion o campanas mas eficientes. Pero apenas un tercio de ese mismo grupo confia en que los datos y los procesos internos puedan sostener esas ambiciones. Cuando la confianza le gana tan claramente a la preparacion, la diferencia suele aparecer despues, en campanas que rinden por debajo de lo esperado, presupuesto desperdiciado y resultados que no llegan a la altura de lo que las herramientas prometian.
Los hallazgos de TransUnion muestran un patron conocido dentro de las organizaciones de marketing: los equipos estan ansiosos por adoptar IA para personalizacion, targeting y optimizacion de campanas, pero la infraestructura detras de esos casos de uso, desde la higiene de datos hasta los flujos de gobernanza, no acompano ese ritmo. Ese desfasaje importa porque los modelos de IA son tan buenos como los datos que los alimentan. Cuando los marketers dependen de registros de clientes fragmentados o de etiquetado inconsistente entre plataformas, hasta las herramientas generativas o predictivas mas avanzadas producen resultados mas debiles de lo prometido, sin importar cuan sofisticado sea el modelo.
La adopcion supera a la infraestructura
La investigacion, publicada en la sala de prensa de TransUnion y amplificada por eMarketer, llega en un momento en que mas marcas empujan la IA cada vez mas hondo en la compra de medios, la produccion creativa y el mapeo del customer journey. TransUnion construyo su negocio alrededor de la resolucion de identidad y la conectividad de datos, lo que hace notable esta advertencia en particular, viene de una empresa cuyo producto central depende justamente del tipo de datos limpios y unificados que, segun parece, todavia le falta a muchos equipos de marketing. Los proveedores y plataformas de la industria se mueven rapido para lanzar nuevas funciones de IA, pero los datos de TransUnion sugieren que el trabajo operativo dentro de los departamentos de marketing, cosas como taxonomias de datos unificadas, resolucion de identidad limpia y una propiedad clara de los procesos, va bastante atras del ritmo de adopcion.
Ese atraso es facil de pasar por alto en medio de un ciclo de hype. Se anuncian nuevas capacidades de IA todo el tiempo, y hay presion real sobre los equipos de marketing para mostrar que no se quedan atras. Pero adoptar una herramienta no es lo mismo que estar preparado para usarla bien. Sin bases de datos solidas, las inversiones en IA corren el riesgo de convertirse en otra capa de complejidad en lugar de un verdadero motor de performance.
Como cerrar la brecha
Por que importa: la confianza sin preparacion es una combinacion costosa. Los lideres de marketing deberian tomar esta brecha como una senal para auditar la calidad de sus datos y los flujos de trabajo internos antes de escalar mas casos de uso de IA. Eso implica revisar en serio como se recolectan, etiquetan y reconcilian los datos de clientes entre plataformas, y definir quien es realmente el responsable de cada paso de ese proceso. Es un trabajo poco glamoroso comparado con lanzar una nueva funcion de IA, pero es el que determina si la IA realmente mueve la aguja.
Invertir en esas bases, limpiar los pipelines de datos, aclarar quien es dueno de que proceso, y testear los resultados de la IA contra objetivos de negocio reales, va a hacer mas por el ROI que sumar otra herramienta a la pila. Los equipos que cierren primero esta brecha de preparacion van a estar en condiciones de capturar los retornos que otros hoy estan sobreestimando, convirtiendo la confianza de este momento en resultados que efectivamente resistan la prueba.
The Signal Brief · Mariano De Vitto — Head of Marketing, Barcelona