¿Está estancada la innovación en marketing?

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Un director de marketing ahora puede pedirle a la inteligencia artificial que le sugiera cincuenta eslóganes, veinte conceptos de campaña, diez guiones de vídeo y sus adaptaciones para LinkedIn, Instagram o TikTok. Puede generar imágenes iniciales, traducir todo a quince idiomas, probar múltiples variaciones y recibir informes casi en tiempo real. Nunca antes había tenido a su disposición tantos datos, tantos canales y tantas herramientas para crear, producir, medir y optimizar.

¿Por qué a veces tenemos la impresión de que todo es igual?

Vale la pena analizar esta paradoja. En 2025, solo el 14 % de los profesionales del marketing encuestados por Kantar consideraba que la publicidad en general era innovadora . Obviamente, esta cifra no significa que el 86 % de las campañas sean malas, y mucho menos que los profesionales del marketing hayan perdido colectivamente su imaginación. Más bien, sugiere una interesante desconexión entre una industria que nunca ha contado con tantos recursos para la experimentación y la percepción de sus resultados.

Sería fácil culpar a las generaciones más jóvenes, a las redes sociales, a los algoritmos o, el último sospechoso, a la inteligencia artificial. Pero esa sería una visión simplista. Porque detrás de este posible estancamiento de la innovación podría esconderse algo más profundo: una transformación del entorno en el que las ideas nacen, maduran y, a veces, mueren antes incluso de tener una oportunidad.

Cuando "hacerlo mejor" significa principalmente "hacerlo más rápido"

Empecemos con una observación bastante tranquilizadora: el marketing no tiene problemas en la producción . Un equipo que antes dedicaba varias semanas a diseñar y desarrollar una campaña ahora puede producir docenas, incluso cientos, de variaciones. Fotografía, vídeo, edición, análisis, automatización, traducción, generación de texto e imágenes: las barreras técnicas y financieras se van derribando una tras otra. Hoy en día, una pequeña empresa tiene acceso, por unos cientos o miles de euros, a capacidades que hace veinte años habrían requerido varios proveedores de servicios y un presupuesto mucho mayor.

Esta democratización, sin embargo, se produce en un entorno donde la presión económica sobre los departamentos de marketing sigue siendo particularmente intensa . Según Gartner, los presupuestos de marketing representaron en promedio el 7,8 % de los ingresos de las empresas encuestadas en 2026, en comparación con el 7,7 % en 2025. Se han mantenido prácticamente estancados durante varios años, y Gartner los sitúa un 18 % por debajo de su nivel promedio de los cuatro años anteriores. Aún más revelador, el 56 % de los directores de marketing encuestados afirmó no contar con el presupuesto necesario para implementar su estrategia de 2026.

Y ha surgido una nueva partida presupuestaria: la inteligencia artificial. Actualmente representa, en promedio, el 15,3 % del presupuesto de marketing de las organizaciones encuestadas por Gartner, mientras que solo el 30 % de los directores de marketing consideran que su organización tiene la madurez suficiente para implementar la IA a gran escala.

Esto plantea una contradicción bastante representativa de nuestra época. Al mismo tiempo, se le exige al departamento de marketing que impulse el crecimiento, reduzca costes, adopte nuevas herramientas, transforme su organización, genere más contenido y, por supuesto, siga innovando. «Hacerlo mejor, hacerlo más rápido, hacerlo más barato... y ser creativo» podría convertirse casi en la nueva descripción del puesto de director de marketing.

Cifras clave 2026

Marketing bajo presión

Los presupuestos se están estancando, las expectativas van en aumento y la IA ya está absorbiendo una parte importante de las inversiones en marketing.

7,8%

En promedio, una parte de los ingresos se destina al presupuesto de marketing en 2026.

56%

Los directores de marketing consideran que su presupuesto es insuficiente para ejecutar su estrategia.

15,3%

Ahora, parte del presupuesto de marketing se destina a la inteligencia artificial.

30%

Solo afirman tener la madurez suficiente en IA para escalar.

Es posible que hayamos eliminado algunos de los lugares donde aprendimos

Antes existía una especie de maquinaria peculiar para la formación de talento en las grandes empresas, y aún más en ciertas agencias. No era particularmente rápida ni rentable a corto plazo. Contrataban becarios, asistentes, gestores de proyectos junior y creativos junior. Preparaban indicadores de referencia, daban presentaciones a veces interminables, revisaban archivos, escribían borradores imperfectos y, en ocasiones, producían en un solo día lo que un profesional senior habría completado en una hora.

En resumen, estaban aprendiendo el oficio.

Todo esto tuvo un costo, pero ese costo ocultaba una inversión. La organización aceptaba que un principiante sería temporalmente menos productivo porque, de esa manera, contribuía al desarrollo de un profesional experimentado. Y este aprendizaje no solo provenía de la formación formal: también provenía de revisiones, reuniones, callejones sin salida, presentaciones fallidas y esa temida frase de algunos directores creativos: " Aún no está listo, empieza de nuevo " .

Ilustración: Aprendices aprendiendo el oficio

La reducción de equipos y la automatización están debilitando este mecanismo. El fenómeno va mucho más allá del marketing. El Foro Económico Mundial destacó en 2026 que más de uno de cada tres jóvenes trabajadores en todo el mundo tiene un empleo moderada o altamente expuesto a la transformación de sus tareas impulsada por la IA . En las profesiones de marketing y comunicación, basta con observar los usos actuales de las herramientas generativas para comprender por qué ciertas tareas históricamente asignadas a principiantes se ven directamente afectadas: investigación inicial, análisis comparativo, resumen, adaptación de textos, búsqueda de ganchos, creación de maquetas iniciales o desarrollo de variaciones de contenido.

Obviamente, no se trata de añorar las noches dedicadas a redimensionar treinta y siete banners o corregir manualmente una presentación de cien diapositivas. Pocos profesionales añorarán aquellos tiempos gloriosos. Pero tras la desaparición de estas tareas tediosas se esconde una cuestión mucho más seria: si automatizamos precisamente las tareas con las que los principiantes aprendieron su oficio, ¿cómo formaremos a los expertos del mañana?

Porque aprender no se trata solo de recibir la respuesta correcta. También se trata de producir algo imperfecto, comprender por qué no funciona, volver a intentarlo y desarrollar gradualmente el criterio. Una IA puede evitar el primer error, pero evitar todos los errores no es necesariamente la mejor manera de aprender a no volver a cometerlos.

En el otro extremo de la pirámide, surge una nueva contradicción. En muchas organizaciones, la recompensa a un empleado de alto rendimiento consiste, gradualmente, en pedirle que… rinda menos. El excelente redactor publicitario se convierte en director creativo, el desarrollador en líder técnico, el especialista en marketing en jefe de equipo y el excelente gestor de proyectos en director. La lógica es comprensible: su experiencia debería beneficiar a los demás. Pero a veces esto resulta en que quienes poseen las habilidades más especializadas dediquen más tiempo a coordinar, arbitrar, reclutar, presupuestar y presentar que a producir.

El problema, por lo tanto, no es generacional. Existen jóvenes profesionales extraordinariamente creativos y otros mayores perfectamente conformistas, y viceversa. Es más bien organizativo: el mejor talento se incorpora rápidamente a puestos directivos, mientras que parte del trabajo que permitía a otros adquirir experiencia se automatiza. Entre estos dos extremos, el espacio en el que uno puede llegar a ser verdaderamente excelente podría estar reduciéndose.

La formidable máquina para reproducir lo que funciona

El marketing moderno ha experimentado una gran revolución: ahora gran parte de su actividad es medible. Sabemos cuántas personas vieron un anuncio, cuántas hicieron clic, cuántas se convirtieron, qué asunto de correo electrónico funciona mejor, qué página de destino genera más clientes potenciales y qué miniatura obtiene la mejor tasa de clics . Esta cultura basada en datos ha corregido muchas decisiones que antes se basaban en la intuición del gerente mejor pagado.

Pero ahora cada medalla tiene su propio panel de control.

El problema es casi matemático: lo que ya ha funcionado siempre cuenta con más datos que lo que nunca se ha intentado . Un concepto utilizado por varios competidores puede documentarse, compararse y resultar fiable. Una idea verdaderamente nueva, por definición, surge sin antecedentes.

Ante un comité directivo, la frase « nuestros competidores lo están haciendo » se convierte en una forma sorprendentemente eficaz de tranquilizar a la opinión pública . Si la idea funciona, todo va bien. Si fracasa, nadie habrá corrido un riesgo real, puesto que todo el mercado parece dirigirse en esa dirección.

"La ventaja del imitador: **Incluso el fracaso se vuelve colectivo.** »

Por el contrario, proponer algo que nadie está haciendo añade un elemento particularmente incómodo a la incertidumbre económica: la responsabilidad personal de quien propuso la idea.

Este giro hacia el cortoplacismo precede considerablemente a ChatGPT. Ya en 2016, Peter Field, en Selling Creativity Short, advirtió sobre la combinación del cortoplacismo y la reducción de la inversión en campañas creativas. Su análisis de los datos de la IPA mostró, en particular, que la evaluación de campañas de seis meses o menos se había cuadruplicado en una década . Tres años después, The Crisis in Creative Effectiveness presentó un panorama aún más desalentador: en casi 600 casos analizados entre 1996 y 2018, las campañas reconocidas por su creatividad habían perdido gran parte de su ventaja histórica en efectividad, un fenómeno que el estudio atribuyó, en particular, al auge del cortoplacismo.

En otras palabras, la creatividad no había dejado de existir; simplemente habían cambiado las condiciones para que fuera rentable . Y cuando el resultado de una campaña se evalúa antes de que la estrategia de marca haya tenido tiempo de surtir efecto, la optimización táctica, naturalmente, tiene ventaja sobre la construcción paciente de una diferencia.

Bienvenido al vasto mar de la "uniformidad".

Esta aversión al riesgo también se manifiesta visualmente. Observemos ciertas categorías de software B2B , startups, consultoras, marcas digitales e incluso marcas de lujo, ocultando sus nombres. El mismo minimalismo, las mismas fotografías, la misma tipografía, las mismas promesas, las mismas interfaces impecables y, a veces, la inquietante impresión de que, al reemplazar el logotipo, la creación podría pertenecer fácilmente a la competencia.

El fenómeno es tan evidente que ha adquirido un apodo: «blanding», una contracción bastante cruel de branding y blending ( marca y fusión ). En el sector del lujo, varias identidades históricamente distintivas se han simplificado en los últimos años. Las firmas se han vuelto más discretas, la tipografía suele ser más neutra y las paletas de colores frecuentemente monocromáticas.

Sin embargo, la lógica no es absurda. Una identidad de marca contemporánea debe funcionar en un teléfono inteligente, una aplicación, un reloj inteligente, un sitio web internacional, un video vertical, un mercado en línea y docenas de otras plataformas que no existían cuando algunas marcas diseñaron su primer monograma. Por lo tanto, el minimalismo también responde a limitaciones técnicas y comerciales reales.

El problema surge cuando esta simplificación se convierte en una forma de mitigar el riesgo. Un color llamativo puede generar controversia, una tipografía inusual puede resultar desagradable, un tono particular puede ser irritante y una identidad demasiado local puede parecer menos internacional. Entonces, resulta tentador eliminar gradualmente todos estos aspectos negativos: se simplifica la tipografía, se neutralizan los colores, se internacionaliza el mensaje y se adoptan códigos gráficos que ya han demostrado su éxito en otros lugares. Al eliminar todo lo que podría generar controversia, algunas marcas terminan eliminando también lo que las hacía reconocibles.

Incluso ciertas referencias geográficas se están convirtiendo en códigos de marketing en lugar de indicadores de origen. Así, una marca puede nacer lejos de la capital y, sin embargo, sentir una necesidad irresistible de convertirse en "algo.París". Y es evidente que París es muy grande.

Sin embargo, es importante evitar una idea errónea común: la coherencia no implica uniformidad . Un estudio de System1 realizado con la IPA sobre más de 4000 anuncios y unas 600 000 evaluaciones demuestra, por el contrario, que las marcas más coherentes producen, en promedio, campañas más efectivas. En concreto, las campañas de marcas coherentes generan un 27 % más de "efectos de marca muy significativos" en los datos analizados por la IPA.

Reconocer al instante un anuncio de Coca-Cola, Apple o McDonald's no es, por lo tanto, señal de falta de innovación. A menudo demuestra una identidad de marca lo suficientemente sólida como para evolucionar sin necesidad de empezar de cero con cada campaña. La verdadera línea divisoria no reside tanto entre cambio y permanencia como entre identidad e intercambiabilidad.

De la gran película a la gran fábrica de contenido.

A esta presión económica y estandarización se suma una profunda transformación en nuestros hábitos de consumo de medios. Las redes sociales han convertido el desplazamiento por la pantalla en un ritual diario. TikTok, Instagram Reels y YouTube Shorts han popularizado formatos narrativos extremadamente breves, mientras que las notificaciones interrumpen el contenido y este compite por captar nuestra atención durante unos segundos.

Sin embargo, debemos desconfiar del cliché de que los humanos modernos se han vuelto biológicamente incapaces de concentrarse durante más de ocho segundos. Esta afirmación, repetida con frecuencia, simplifica en exceso un fenómeno mucho más complejo. Lo que resulta mucho más tangible es la fragmentación de la atención y la transformación del entorno mediático en el que deben existir las obras creativas.

El marketing se ha adaptado lógicamente. El anuncio se ha convertido en un cortometraje, el corto en un corto, la imagen en un carrusel, y el inicio del mensaje debe ser un gancho lo suficientemente efectivo como para detener al espectador. Esta evolución ha dado lugar a nuevos lenguajes, nuevos talentos y, a veces, a creaciones excelentes. Crear treinta segundos brillantes nunca ha sido tan fácil como crear tres minutos mediocres.

Pero también ha propiciado otra evolución: el cambio de un enfoque basado en campañas a un enfoque industrial de la producción de contenido . Ya no producimos una sola pieza creativa; producimos una versión maestra, luego sus diversos formatos , eslóganes, miniaturas, adaptaciones locales, versiones verticales y numerosas variaciones para pruebas. La inteligencia artificial acelera aún más este proceso al permitir la creación de docenas o incluso cientos de variaciones a un costo marginal cada vez menor.

La pregunta entonces deja de ser "¿ somos capaces de producir? " para convertirse en "¿ seguimos sabiendo por qué producimos todo esto? ".

LA MÁQUINA DE CONTENIDO

Una idea. Luego, 600 piezas de contenido.

Cuando una sola idea entra en la cadena de producción de marketing, las variaciones se multiplican muy rápidamente.

✦ 1 idea

→

1 concepto
de campo

→

MULTIPLICACIÓN

5 formatos

4 manos

3 visuales

10 mercados

→

RESULTADO 600 contenido

La producción ya no es realmente el problema. La cuestión es si multiplicar el contenido implica también multiplicar las ideas.

La IA y la desaparición de la página en blanco

Aquí es donde la inteligencia artificial generativa cambia sutilmente la naturaleza del problema. La página en blanco resulta desagradable: da la impresión de no producir nada. Sin embargo, durante mucho tiempo formó parte del proceso creativo. Buscar una idea implicaba leer, debatir, observar lo que se hacía en otros lugares, descartar una pista, retomarla y, a veces, encontrar la solución justo cuando se había dejado de buscarla. Todo esto es bastante difícil de registrar en Jira y aún más complicado de cuantificar en un panel de productividad.

Con la IA generativa, esta página en blanco puede desaparecer en segundos. Basta con solicitar veinte ideas para campañas, treinta eslóganes o diez enfoques editoriales para obtener material útil al instante. Algunas sugerencias serán deficientes, muchas serán aceptables y algunas podrían ser realmente interesantes. Es precisamente porque estas respuestas suelen ser acertadas que este fenómeno merece nuestra atención.

*"Se han generado 4.732 contenidos... Ahora solo nos queda encontrar el adecuado."* i"idea."

Las primeras investigaciones sobre IA y creatividad revelan una paradoja fascinante. Un metaanálisis publicado en 2025 por Niklas Holzner, Sebastian Maier y Stefan Feuerriegel recopiló 28 estudios con 8214 participantes . Sus hallazgos distan mucho de la visión catastrófica de que las máquinas acaban con toda la creatividad: los humanos asistidos por IA generativa logran, en promedio, un mejor desempeño creativo que aquellos que trabajan sin asistencia. Sin embargo, los investigadores también observaron un impacto negativo significativo en la diversidad de ideas producidas.

Por lo tanto, podríamos ser individualmente más eficientes al tiempo que producimos colectivamente ideas más similares.

El riesgo no reside necesariamente en que la IA proporcione malas respuestas. Al contrario, cada vez ofrece más respuestas relevantes, bien redactadas y lo suficientemente plausibles como para que nos sintamos tentados a quedarnos ahí. La primera idea "suficientemente buena" podría liberarnos gradualmente de la necesidad de buscar la verdaderamente buena.

Aquí reside uno de los principales peligros creativos de la IA. No en la incapacidad de ChatGPT para crear, sino en su capacidad para crear tan bien que a veces dejamos de cuestionarla demasiado pronto . Y dado que delegamos parte de nuestro pensamiento a una máquina, es mejor, sin duda, vigilar sus fuentes: la creatividad se ve fácilmente influenciada por la imaginación, pero un caso de negocio, no tanto.

28 estudios analizados

8 214 Participantes

↑

ACTUACIÓN

La asistencia de GenAI mejora, en promedio, el rendimiento creativo individual.

MÁS

↓

DIVERSIDAD

Al mismo tiempo, tiende a reducir la diversidad de ideas producidas.

La paradoja: La IA puede ayudarnos a ser mejores sin necesariamente ayudarnos a ser más diferentes.

Fuente: Holzner, Maier & Feuerriegel, 2025.

¿Y si la innovación ya no se encuentra donde solemos buscarla?

En esta etapa, el tema podría fácilmente caer en la trampa de "las cosas eran mejores antes". Grandes agencias, campañas desarrolladas durante semanas, jóvenes aprendices de veteranos, anuncios con guion... ¿y por qué no publicidad en blanco y negro ya que estamos?

Eso sería olvidar un elemento esencial: probablemente nunca ha habido tantas personas capaces de transformar una idea en una creación y difundirla.

Hace veinte años, producir un anuncio de vídeo de calidad profesional, crear una animación 3D, prototipar un servicio digital o lanzar una campaña internacional requería presupuestos considerables y numerosos intermediarios. Hoy en día, un equipo reducido puede realizar gran parte de ese trabajo. La disminución de las barreras técnicas no solo supone una amenaza para ciertas profesiones, sino que también representa una extraordinaria democratización de las capacidades creativas.

También podríamos estar cometiendo el error de buscar la innovación exclusivamente donde antes se encontraba. Una idea brillante ahora puede surgir de un creador independiente, un pequeño equipo de desarrollo, un estudio de tres personas, una comunidad en línea, un desarrollador capaz de crear su propia demo o una marca que interactúa directamente con su público. Ni la agencia ni el departamento de marketing tienen ya el monopolio de la creatividad.

Los formatos cortos no son necesariamente sinónimo de pobreza. Han creado sus propios códigos narrativos, sus propias formas de humor y nuevos talentos. Crear un excelente vídeo de veinte segundos que cuente una historia, sea reconocible al instante y atraiga la atención del espectador requiere verdadera habilidad. Por lo tanto, el problema no es TikTok, como tampoco lo fue en su momento la televisión. El problema surge cuando una marca utiliza TikTok simplemente porque le han dicho que «ahí es donde están los jóvenes».

¿Y si la IA realmente nos hiciera más audaces?

La antítesis se vuelve aún más interesante al considerar el costo de la experimentación. Históricamente, parte del riesgo asociado a la innovación radicaba en su precio. Cuando la producción de un prototipo publicitario requiere varias semanas y decenas de miles de euros, una empresa lo piensa mucho antes de probar una idea descabellada. Los conceptos más originales deben superar numerosos obstáculos antes incluso de poder visualizarse.

La IA puede reducir drásticamente este coste. Un equipo ahora puede explorar diez direcciones, producir múltiples guiones gráficos, visualizar diferentes identidades o probar escenarios sin financiar de inmediato una producción completa. En teoría, la inteligencia artificial debería, por lo tanto, aumentar nuestra capacidad para asumir riesgos creativos en lugar de disminuirla.

También puede gestionar algunas tareas con escaso valor distintivo: adaptaciones, traducciones iniciales, variaciones técnicas, resúmenes, informes o investigación preliminar. El tiempo ahorrado podría reinvertirse en reflexión, estudios de mercado, intercambio de ideas y experimentación.

El tiempo condicional es obviamente importante.

Si una tarea que antes requería diez horas ahora solo lleva dos, una empresa puede usar las ocho horas ahorradas para encontrar una mejor solución. También puede optar por quintuplicar la producción. Por ahora, muchas organizaciones parecen inclinarse especialmente por la segunda opción.

IA Y CREATIVIDAD

Lo que la IA debería eliminar… y lo que bajo ningún concepto debería eliminar.

Automatizar lo que ralentiza la producción, sí. Automatizar lo que marca la diferencia, mucho menos.

⚙

Ser confiado a la máquina Para automatizar

Cambiar tamaño Ruta de recorte Variantes técnicas Primeras traducciones Síntesis Informes repetitivos Investigación inicial

✦

Dejarlo en manos de los humanos Para preservar

Contradicción Juicio sabor Cultura Intuición curiosidad responsabilité Decisión

Y, por cierto…

Meh. Podemos hacerlo mejor.

¿Una crisis de creatividad... o una crisis de visión a largo plazo?

Quizás por fin estemos llegando al meollo del problema. A las empresas no les ha dejado de gustar la innovación; simplemente también les gusta mucho la previsibilidad . Pero la verdadera innovación tiene una característica particularmente desagradable: su resultado es incierto.

La optimización se puede modelar. Podemos estimar el retorno de la inversión al mejorar una tasa de conversión , comparar varias campañas o calcular el retorno de una inversión en medios. Es mucho más difícil predecir en Excel el retorno de una idea que nadie ha probado todavía. Por lo tanto, el sistema de medición favorece mecánicamente la optimización, lo cual no es intrínsecamente malo. El problema surge cuando esta optimización termina ocupando todo el espacio disponible.

De este modo, una empresa puede volverse extraordinariamente eficiente a la hora de mejorar lo que ya hace, mientras pierde gradualmente la capacidad de imaginar lo que debería hacer de forma diferente.

Es probable que aquí converjan la tesis y la antítesis. El talento aún existe, las herramientas son extraordinarias y los medios técnicos para materializar una idea nunca han sido tan accesibles. Lo que parece estar bajo mayor presión es el tiempo y el espacio asignados para su desarrollo.

El marketing contemporáneo premia, naturalmente, la rapidez, la mensurabilidad, la repetibilidad y la productividad. La innovación, en cambio, a veces requiere algo más: tiempo, incertidumbre, algunos desvíos y, sobre todo, el derecho a cometer errores sin que cada fallo se convierta inmediatamente en un error grave en los informes.

La cuestión ya no es si nos hemos vuelto menos creativos, sino más bien incómoda: ¿ hemos construido organizaciones en las que una idea verdaderamente novedosa aún tenga tiempo suficiente para consolidarse?

Mañana, saber producir probablemente ya no será suficiente.

Durante mucho tiempo, la capacidad de producir contenido fue en sí misma una barrera competitiva. Se necesitaban fotógrafos, estudios, desarrolladores, redactores, agencias, especialistas en medios y traductores. Esta barrera está desapareciendo rápidamente. Casi cualquier empresa pronto podrá producir cien imágenes, cincuenta vídeos y mil variaciones personalizadas. La cantidad dejará entonces de ser una ventaja, e incluso la calidad técnica podría convertirse, en algunos ámbitos, en un bien común.

Lo que seguirá siendo raro es la capacidad de decidir qué merece ser producido.

El gusto, la cultura, la curiosidad, la experiencia, el conocimiento del mercado y la capacidad de reconocer una idea inesperada podrían, por lo tanto, adquirir mayor valor a medida que la producción se simplifica. Al igual que esa habilidad humana de analizar una propuesta excelente y considerar que simplemente "aún no es lo suficientemente buena".

*"La producción es ilimitada. La innovación, mucho menos."*

La IA puede entonces convertirse en una gigantesca máquina capaz de producir resultados "suficientemente buenos" a una velocidad sin precedentes. También puede encargarse de tareas repetitivas para que los humanos tengan tiempo de dedicarse a otras cosas. La tecnología es la misma; lo que cambia es la organización.

Entonces, ¿está realmente estancada la innovación en marketing?

Probablemente no. De hecho, sería una conclusión bastante injusta. Nunca antes tantas personas habían tenido acceso a tantas capacidades creativas, nunca antes un equipo pequeño había podido experimentar con tanta rapidez, y nunca antes las barreras entre una idea y su realización habían sido tan bajas.

Por otro lado, el entorno en el que utilizamos estas herramientas favorece en gran medida la reproducción de lo que ya funciona . La presión por obtener resultados inmediatos, los presupuestos limitados, el debilitamiento de ciertas funciones de aprendizaje, la multiplicación de indicadores, la fragmentación de contenidos y la automatización pueden crear una máquina extraña: formidablemente productiva, a menudo muy eficiente y, a veces, desesperadamente predecible.

Así que quizás no sea la innovación en marketing lo que está fallando, sino nuestra tolerancia a lo que requiere: tiempo, incertidumbre, aprendizaje y, a veces, fracaso.

La inteligencia artificial hace que esta elección sea aún más importante. Tras veinte años industrializando el marketing, podríamos descubrir que su próxima ventaja competitiva reside precisamente en aquello que aún se resiste a la industrialización.

Y al final, puede que no sean tan malas noticias después de todo. ¿Qué opinas?