Durante 2025, casi ningún tema ha acaparado tanto la agenda de los directores de marketing (CMO) como la inteligencia artificial. Sin embargo, los datos muestran una paradoja incómoda: la fe en la IA es altísima, pero el impacto en resultados de negocio sigue siendo, en muchos casos, modesto.
Estudios de Gartner, describe a la IA como un “analgésico” que no termina de solucionar los problemas de los CMO: entusiasmo máximo, resultados limitados.
1. Qué dicen los datos: mucho amor por la IA, poco impacto claro
1.1. El diagnóstico de Gartner
Según el informe citado de Gartner:
- Casi dos terceras partes de los CMO creen que la IA redefinirá de forma drástica su rol en los próximos dos años.
- Entre quienes ya usan IA generativa, solo el 5% reporta mejoras verdaderamente sustanciales en los resultados de negocio.
- El 62% de los CMO ya utiliza IA generativa para investigación de mercados, uno de los casos de uso más extendidos.
- Al mismo tiempo, el 82% de los líderes empresariales cree que las organizaciones tendrán que redefinir su identidad y estructuras internas en la era de la IA.
Es decir: la IA está en todas partes, pero la conexión directa con ventas, rentabilidad o crecimiento sigue siendo débil en la mayoría de las compañías.
1.2. Presión de presupuesto: la “era de menos”
Gartner también ha mostrado que los CMO viven en una “era de menos” en cuanto a recursos:
- En 2024, los presupuestos de marketing cayeron a 7,7 % de los ingresos de la empresa, desde 9,1 % en 2023 (una caída del 15 %).
- En 2025, el Gartner CMO Spend Survey indica que los presupuestos se mantienen estables en 7,7 %, pero siguen siendo insuficientes para muchos CMO y bajo fuerte riesgo de recortes.
Con menos presupuesto y más presión por resultados, la IA se presenta como la “tabla de salvación”… aunque muchas veces aún no lo es.
1.3. McKinsey: el impacto en el EBIT sigue siendo limitado
El informe “The State of AI: Global Survey 2025” de McKinsey dibuja un escenario muy similar:
- Solo 39 % de las organizaciones atribuyen algún impacto en el EBIT (beneficio operativo) al uso de IA.
- La mayoría de esos casos reportan que menos del 5 % del EBIT total proviene de iniciativas de IA.
- Apenas un 6 % de las empresas entra en la categoría de “AI high performers”, es decir, las que logran impactos de 5 % o más del EBIT gracias a la IA.
- Aunque la adopción es amplia, solo un tercio de las organizaciones ha logrado escalar la IA más allá de pilotos o casos aislados.
Conclusión: la IA sí genera valor, pero el impacto fuerte y masivo sigue siendo la excepción, no la norma.
2. ¿Por qué la IA no genera todavía el ROI que los CMO esperan?
A partir de Gartner, McKinsey y otros estudios, se pueden identificar varias causas:
2.1. Implementaciones fragmentadas, no “holísticas”
En muchas empresas, la IA se integra encima de procesos heredados:
- Se añaden herramientas de IA generativa para redactar copys, hacer resúmenes o crear piezas creativas.
- Pero no se rediseñan los flujos de trabajo, ni se cambia la forma de medir resultados, ni se adapta la estructura del equipo.
Gartner advierte que los CMO que solo “enchufan” IA a los sistemas antiguos no impulsarán crecimiento real; los que sí lideran el mercado son los que usan la IA para rediseñar el negocio y los procesos comerciales.
2.2. Mucho hype, poca medición seria
McKinsey muestra que, aunque la adopción crece, la mayoría de las organizaciones no han conectado la IA con métricas financieras claras:
- Se mide productividad, tiempo ahorrado o número de activos generados.
- Pero rara vez se vincula esto con margen, cuota de mercado, up-selling o retención.
Sin un modelo de atribución robusto, la IA se queda en “suena bien”, pero no en “demuestra su valor”.
2.3. La curva de desilusión del hype
Gartner sitúa a la IA generativa entrando en la fase inicial de la “etapa de desilusión” dentro de su Hype Cycle: después del pico de expectativas infladas, llega el aterrizaje en la realidad y las preguntas incómodas sobre el ROI real.
Eso no significa que la tecnología no sirva, sino que la expectativa inflada choca con la complejidad de implementarla bien.
3. El otro lado de la moneda: cuando la IA sí genera ROI medible
No todo son malas noticias. Otros estudios muestran que, en contextos más maduros, la IA sí está produciendo retornos claros.
Un estudio de SAS y Coleman Parkes, citado por TechRadar, revela que:
- Más de 8 de cada 10 marketers a nivel global ya usan IA generativa en su trabajo diario.
- 93 % de los CMO y 83 % de los equipos de marketing reportan un ROI claro de la IA generativa.
- 94 % afirma haber mejorado la personalización.
- 91 % declara mayor eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos.
- 90 % reporta ahorros de tiempo y costes operativos.
- Casi 9 de cada 10 mencionan mejoras en precisión predictiva, lealtad de clientes y ventas.
La lectura es clave: la IA puede generar resultados muy fuertes, pero suele hacerlo donde:
- Se ha invertido en datos de calidad.
- Se han rediseñado los flujos de trabajo.
- Hay liderazgo activo impulsando la adopción y la medición.
- Se trabaja con objetivos de negocio claros, no solo “probar la herramienta de moda”.
4. Qué deberían hacer los CMO y los equipos de marketing con esta información
4.1. Medir más allá del hype
Antes de lanzar otra iniciativa de IA, define 2–3 KPI de negocio, por ejemplo:
- Porcentaje de reducción en el tiempo de lanzamiento de campaña.
- Incremento del CTR o de la tasa de conversión en campañas donde se use IA.
- Mejora en ticket promedio o tasa de recompra.
La idea es que cada proyecto de IA debe estar atado a un resultado concreto, no solo a “más contenido” o “más ideas”.
4.2. Apostar por casos de uso con tracción demostrada
Según McKinsey y otros estudios, los casos donde la IA ya está aportando más valor son:
- Soporte al contenido y a la estrategia de marketing (insights, ideas, borradores).
- Automatización de atención y contact center (chatbots, agentes virtuales).
- Personalización de mensajes y journeys a gran escala.
- Análisis de datos y reporting para optimizar campañas en tiempo casi real.
Empezar por aquí aumenta la probabilidad de ver resultados medibles en menos tiempo.
4.3. Tratar la IA como transformación, no como gadget
Los “AI high performers” que McKinsey identifica tienen un patrón común:
- Rediseñan procesos de principio a fin.
- Integran la IA en varias funciones (marketing, ventas, producto, servicio).
- Cuentan con líderes que se apropian del tema, no solo con un equipo aislado de innovación.
- Invierten una parte significativa del presupuesto digital en capacidades de IA y datos.
Para los CMO, esto implica pasar de “vamos a probar esta herramienta” a “vamos a rediseñar cómo trabajamos usando IA”.
4.4. IA + criterio humano: la combinación ganadora
Tanto Gartner como McKinsey advierten que la IA no sustituye la confianza ni la diferenciación de marca.
La ventaja competitiva sigue estando en:
- La estrategia.
- La creatividad.
- El entendimiento profundo del cliente.
- La capacidad de tomar decisiones basadas en datos, no solo en automatización.
5. Métricas clave para presentaciones y pitches
Si necesitas justificar inversiones en IA ante dirección general, clientes o socios, estas cifras son especialmente útiles (2024–2025):
- Casi 2/3 de los CMO creen que la IA redefinirá su rol en los próximos 2 años (Gartner).
- Solo el 5 % de los marketers que usan IA generativa reportan mejoras sustanciales en resultados de negocio (Gartner).
- El 62 % de los CMO ya utiliza IA generativa para investigación de mercados (Gartner).
- Los presupuestos de marketing se mantienen en 7,7 % de los ingresos en 2025, tras una caída del 15 % en 2024 (Gartner CMO Spend Survey).
- Solo 39 % de las empresas atribuyen impacto en el EBIT a la IA, y la mayoría dice que aporta menos del 5 % del EBIT total; solo 6 % son “AI high performers” (McKinsey, The State of AI: Global Survey 2025).
- Más de 8 de cada 10 marketers usan IA generativa y 93 % de los CMO reportan un ROI claro (SAS + Coleman Parkes).
Estas cifras permiten contar una historia honesta y potente: la IA es prioritaria para los CMO, pero el verdadero diferencial está en cómo se implementa, no solo en adoptarla.
Los CMO siguen siendo fervientes devotos de la IA porque no es solo una moda, sino un habilitador clave para competir en un entorno de datos, presión de presupuesto y expectativas crecientes del consumidor.
Sin embargo, los estudios coinciden en algo importante:
- La adopción es alta.
- El impacto financiero aún es desigual.
La oportunidad está en pasar de la IA como “analgésico” a la IA como palanca estructural de negocio: rediseñar procesos, medir con rigor y combinar lo mejor de los algoritmos con lo mejor de la estrategia humana.
