Estudio sobre adopción y uso de IA en marketing

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La inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento curioso para convertirse en una pieza clave del día a día en marketing y ventas. Buena parte de los profesionales ya la usan de forma habitual, pero eso no significa que las empresas la estén integrando de manera ordenada ni estratégica.

Hoy conviven equipos que no pasan un solo día sin abrir una herramienta de IA con organizaciones que aún no han movido ficha. La foto real muestra una adopción alta a nivel individual y mucho más tímida a nivel corporativo, con una brecha clara entre quienes han dado el salto estructural y quienes siguen probando cosas sueltas sin un plan claro.

Radiografía de la adopción de IA en marketing en España

Si miramos los datos con calma, la primera conclusión es contundente: la IA ya forma parte del trabajo diario de la mayoría de los profesionales de marketing y ventas en España. Estudios recientes basados en cerca de 900 personas vinculadas al entorno empresarial español muestran que en torno al 70 % la utiliza en su día a día.

Ahora bien, una cosa es usar y otra muy distinta es haber madurado ese uso. Solo una parte de ese colectivo acumula más de un año de experiencia continuada aplicando IA de forma profesional, en torno a un 27&nbsp%; es decir, se ha superado la fase de “jugar” con la herramienta, pero aún no se ha llegado a una optimización generalizada.

En paralelo, a nivel empresarial, el contraste es fuerte. Aproximadamente un 21,6 % de las compañías ha integrado la IA de forma estratégica en procesos clave, mientras que cerca de un 38,4 % ni siquiera ha arrancado proyectos estructurados. Entre ambos extremos hay un bloque amplio en fase de pilotos, pruebas y formación inicial.

Si ampliamos el foco más allá del marketing, las cifras del Instituto Nacional de Estadística confirman la tendencia. En 2024, el 21,1 % de las empresas españolas de 10 o más trabajadores declara utilizar al menos una tecnología de IA (minería de texto, reconocimiento de voz, generación de lenguaje natural, procesamiento de imágenes, machine learning para análisis de datos, automatización de flujos de trabajo o maquinaria autónoma, entre otras), con un crecimiento notable respecto a 2022.

La conclusión es clara: el mercado español ha superado la fase puramente experimental, pero aún está lejos de una transformación homogénea. La adopción está siendo empujada por los propios profesionales desde abajo, mientras muchas organizaciones todavía no han redefinido su “sistema operativo” para incluir la IA como parte estructural.

Madurez en el uso de IA: del experimento al sistema

Hablar solo de “uso” de IA es quedarse muy corto. Lo relevante no es tanto si se usa o no, sino cómo, desde cuándo y con qué nivel de sistematización. La madurez se puede medir en varias dimensiones: antigüedad de uso, actitud hacia el aprendizaje, creación de asistentes personalizados y tipo de funcionalidades empleadas.

En cuanto a la experiencia, ya se ha mencionado que apenas algo más de un cuarto de los profesionales acumula más de un año trabajando con IA de forma continuada. Existe una base consolidada de usuarios avanzados, pero aún no es mayoritaria, y eso se nota en la profundidad de los proyectos que se ponen en marcha.

La actitud de aprendizaje es otro punto clave. Muchos profesionales se acercan a la IA con un enfoque reactivo: aprenden a usar nuevas funciones “cuando hace falta” en lugar de reservar tiempo para experimentar y profundizar. Hay perfiles que dedican horas semanales a probar herramientas o que han incorporado la práctica diaria con modelos generativos, pero siguen siendo minoría frente a quienes usan la IA solo bajo demanda.

Un indicador especialmente revelador de madurez es la creación de asistentes personalizados, como GPTs configurados, Gems, agentes entrenados con documentación interna u otros entornos adaptados. Aproximadamente un tercio de los profesionales ya ha creado asistentes propios, mientras que más de la mitad aún ni los utiliza y un grupo relevante ni siquiera tiene claro cómo funcionan.

También importa el tipo de funcionalidades. El uso predominante sigue siendo analítico y textual: investigación, generación de contenido, adaptación de textos y apoyo en tareas de copywriting o análisis. En cambio, la programación, la analítica avanzada o la conexión profunda con sistemas internos continúan siendo áreas minoritarias en el día a día de marketing.

Todo esto dibuja un mercado en un punto intermedio: la IA está normalizada como herramienta de apoyo individual, pero aún no se ha interiorizado como parte de una arquitectura de procesos. El siguiente salto competitivo no será “empezar a usar IA”, sino diseñar cómo encaja en el flujo de trabajo de principio a fin.

La gran brecha: profesionales adelantados a sus empresas

Uno de los hallazgos más repetidos en los estudios recientes es el desajuste entre la velocidad de los profesionales y la de las organizaciones. Mientras 7 de cada 10 personas usan IA de forma habitual, solo una minoría de empresas la ha institucionalizado en sus procesos.

Los datos permiten distinguir tres grandes tipos de compañías. Por un lado, están las empresas estratégicas, que han decidido integrar la IA en su sistema operativo y medir su impacto en procesos clave; aquí entra ese 21,6 % que ha dado el paso hacia la integración estructural.

En un segundo grupo encontramos las empresas exploradoras, que se mueven en fase de pilotos, pruebas limitadas y formaciones puntuales. Han empezado a experimentar pero todavía no han escalado las prácticas que funcionan ni han creado un marco común de uso.

Por último, están las empresas pasivas, que no han iniciado proyectos formales de IA. Este segmento incluye a parte de las compañías que reconocen el potencial de la tecnología, pero se atascan por falta de conocimiento interno, recursos o claridad estratégica.

El resultado es que, en 2026, la ventaja competitiva no estará tanto en tener o no tener acceso a herramientas de IA, sino en lograr que su uso deje de depender de la iniciativa personal de unos pocos y se convierta en proceso, métrica y cultura organizacional. La brecha real ya no es tecnológica, es de gestión y diseño organizativo.

Dónde se usa la IA en marketing y ventas: tareas reales

Más allá de discursos inspiracionales, lo que explica la adopción real son las tareas concretas que los equipos ceden a la IA. En marketing y ventas, el foco principal está en el contenido y la comunicación, con porcentajes muy altos de uso en actividades de redacción y gestión de canales digitales.

Alrededor del 67 % de los profesionales utiliza la IA para crear, reescribir o adaptar textos: desde posts para blog hasta copys para anuncios, guiones de vídeo, landings, guías internas o documentos comerciales. La herramienta actúa como coautor que acelera borradores, plantea enfoques y ayuda con tonos y estructuras distintos.

En paralelo, cerca de un 58 % la emplea para gestionar contenidos en redes sociales y blogs: planificación de calendarios editoriales, generación de ideas, redacción de publicaciones, propuestas de formatos, resúmenes y adaptaciones para distintas plataformas.

La personalización también gana terreno. En torno al 50,6 % de los encuestados delega en la IA parte de la segmentación y personalización de emails, secuencias y mensajes comerciales, ya sea generando variaciones en función de segmentos, afinando líneas de asunto o ajustando el tono según el perfil del receptor.

En un plano más analítico, crece el uso para elaborar informes, interpretar datos de campañas, sintetizar información dispersa y detectar patrones. Aunque el porcentaje es menor que en contenido, cada vez más equipos aprovechan la IA para ordenar información, construir dashboards interpretados en lenguaje natural o extraer conclusiones de datos fragmentados.

En cambio, tareas más estructuradas como la automatización comercial avanzada, la integración profunda con CRM o el control de procesos de ventas de extremo a extremo siguen menos extendidas. La IA se comporta sobre todo como asistente individual, no como cerebro conectado a toda la maquinaria del negocio.

Herramientas dominantes y nivel de sofisticación

En cuanto a herramientas, el panorama es bastante claro: unos pocos actores concentran la inmensa mayoría del uso profesional en marketing. Los grandes modelos conversacionales lideran con mucha diferencia.

ChatGPT se ha convertido en el estándar de facto para buena parte del mercado, con cifras que rozan el 94 % de uso entre profesionales de marketing que trabajan con IA. Se utiliza tanto para redacción como para estructurar ideas, investigar, resumir, traducir o plantear estrategias, y en muchos casos es el primer contacto serio de los equipos con la IA generativa.

Google Gemini ocupa una segunda posición relevante, con un uso cercano al 63 %, especialmente en entornos donde ya se trabaja intensivamente con el ecosistema de Google. Su integración con herramientas como Docs, Sheets o Gmail facilita su adopción para tareas de productividad y análisis rápido dentro del propio flujo de trabajo habitual.

Más allá de estos gigantes, el uso de herramientas especializadas de nicho, suites de automatización avanzada o agentes conectados a bases de datos internas es considerablemente menor. Menos del 10 % de los profesionales declara trabajar con automatizaciones profundas totalmente integradas.

Este desequilibrio refuerza una idea clave: el mercado ha aprendido rápido a “hablar” con la herramienta, pero aún no domina la arquitectura necesaria para convertirla en sistema. La mayoría de interacciones siguen siendo manuales y conversacionales, sin un diseño de agentes, flujos automatizados y conexiones robustas con los sistemas de la empresa.

Lo que dicen los datos macro: tamaño, territorio y brechas

Los datos del INE y de la Fundación Cotec ayudan a entender mejor cómo se reparte la adopción de IA en el tejido empresarial español. La implantación no es uniforme: varía mucho por comunidad autónoma, tamaño de empresa y nivel de productividad previo.

Por territorios, la Comunidad de Madrid y Cataluña encabezan con claridad el porcentaje de empresas de 10 o más empleados que usan IA. En Madrid, en torno al 30,1 % de las empresas ya emplean alguna tecnología de IA, y en Cataluña el dato ronda el 25,6 %, siendo las únicas regiones por encima de la media nacional.

En la parte baja del ranking aparecen comunidades como Cantabria (11,1 %), Aragón (13,9 %), Baleares (14,2 %) y las ciudades autónomas de Ceuta (8,1 %) y Melilla (3,7 %). El mapa deja claro que donde existe mayor concentración empresarial y ecosistemas tecnológicos más maduros, el uso de IA despega antes.

El tamaño de la empresa también marca diferencias enormes. Entre las grandes compañías (250 empleados o más), la adopción ronda el 58,2 %, mientras que las microempresas apenas llegan a algo más del 13 %. Eso sí, incluso entre las grandes, más de un tercio declara no utilizar ninguna tecnología de IA, lo que indica que el recorrido sigue siendo muy amplio.

En los últimos años la adopción ha crecido en todas las categorías, pero con intensidades distintas. Las grandes empresas son las que más aceleran (+13 puntos), seguidas de las medianas (+9,6), mientras que las pequeñas y micro avanzan más lentamente. El resultado es que, lejos de cerrarse, la brecha de adopción por tamaño se ha ampliado.

Otro aspecto fundamental es el impacto en productividad. Análisis econométricos muestran que las empresas que utilizan al menos una tecnología de IA son, de media, un 27 % más productivas que las que no lo hacen. Además, quienes adoptan IA ya eran, en general, más productivos antes de su implementación, lo que apunta a un círculo virtuoso: a mayor productividad, más probabilidad de incorporar IA, y a mayor uso de IA, más productividad.

Dentro de las tecnologías, el machine learning destaca especialmente, con incrementos de productividad que pueden llegar a entornos del 70 % cuando se usa para análisis de datos y toma de decisiones. Otras aplicaciones, como el reconocimiento de voz o cierto procesamiento de imágenes, tienen efectos más modestos o menos visibles en el corto plazo.

Retos para la adopción efectiva de IA en marketing

Pese a las cifras positivas de uso y productividad, no todo son buenas noticias. La adopción real y sistemática de IA en marketing se topa con una serie de obstáculos recurrentes que explican por qué muchas iniciativas se quedan en pruebas sueltas o acaban sin demostrar un ROI claro.

Uno de los problemas más evidentes es la ausencia de casos de uso concretos para guiar al equipo. En muchas empresas se lanza el mensaje genérico de “tenemos que usar más IA”, pero sin aterrizarlo en tareas específicas. Eso deja a la gente perdida: no saben qué procesos cambiar, con qué herramienta, ni qué resultado se espera.

Vinculado a esto aparece la falta de un plan estructurado de despliegue. Entregar acceso a una herramienta de IA a toda la organización a la vez, sin un piloto previo, suele traducirse en baja adopción y frustración. Los problemas de configuración, expectativas poco realistas o miedos internos se multiplican cuando todos tropiezan a la vez.

También pesa mucho la falta de formación adecuada. Aunque cada vez más equipos tocan herramientas de IA, solo una parte de quienes las usan profesionalmente ha recibido capacitación formal por parte de su empresa, y cuando la hay, con frecuencia se queda en conceptos teóricos muy genéricos que no se conectan con el trabajo diario.

Además, informes como los de Cotec señalan que el mayor freno declarado para no usar IA es el desconocimiento interno. Entre las empresas que aún no la han adoptado, casi ocho de cada diez apuntan directamente a la falta de conocimiento como principal barrera, muy por encima de quienes dicen que la IA “no es útil” para sus procesos.

Existen matices según el tamaño. En microempresas, preocupan más la calidad y disponibilidad de datos (más del 50 %) y las consideraciones éticas, mientras que en empresas medianas y grandes pesan factores como la protección de datos, la compatibilidad con sistemas internos o los requisitos de seguridad y gobernanza.

Cómo pasar del uso disperso a la adopción estratégica

La buena noticia es que estos retos tienen solución si se aborda la adopción de IA con un mínimo de método. El primer paso es traducir la “orden” genérica de usar IA en un mapa de tareas y herramientas muy concreto, empezando por el propio equipo de marketing.

Una práctica útil es reunir al equipo en una sesión de trabajo y pedir a cada persona que anote las tareas repetitivas que realiza a diario o semanalmente. La clave es hablar de acciones concretas (preparar informes, redactar copys, revisar creatividades, extraer datos de campañas), no de descripciones de puesto. A partir de ahí, se identifican patrones y se seleccionan aquellas tareas que más tiempo consumen y se ajustan bien a la IA.

Una vez identificados los casos de uso, el siguiente paso es asignar a cada tarea una herramienta o combinación de herramientas específicas. Por ejemplo, usar un modelo generativo para el seguimiento automatizado de contenidos de la competencia, o una solución de IA integrada en el CRM para consolidar datos de campañas de diferentes regiones.

En lugar de desplegar la tecnología de golpe en toda la empresa, tiene mucho más sentido arrancar con un programa piloto de 8 a 12 semanas en un equipo concreto, como contenidos, email marketing o social media. En función del tamaño, se puede trabajar con entre 3 y 30 personas, fijando objetivos medibles (reducir horas de producción, bajar el número de revisiones, aumentar el volumen de publicaciones).

Durante el piloto se recopilan comentarios cada semana, se ajustan los flujos de trabajo, se corrigen prompts, se incorporan nuevas herramientas si se detectan huecos y se eliminan fricciones. El objetivo es salir del piloto con procesos definidos, ejemplos de éxito y un grupo de “usuarios avanzados” capaces de ayudar a los siguientes equipos. A partir de ahí se escala departamento a departamento, reutilizando aprendizajes.

La formación también debe evolucionar. En vez de limitarse a charlas sobre qué es la IA o cómo funcionan los modelos de lenguaje, es mucho más potente ofrecer formación específica por rol: qué puede hacer un especialista SEO con IA, cómo puede aprovecharla un copy, un analista de datos, un responsable de CRM o un account manager de ventas.

IA generativa, ROI y cambio en la función de marketing

En paralelo a este aterrizaje operativo, los datos globales sobre IA generativa en marketing muestran un cambio de fase muy claro. La GenAI ha pasado del piloto a la producción en la mayoría de grandes y medianas organizaciones, especialmente en el ámbito del marketing.

Estudios internacionales como los de Coleman Parkes para SAS indican que más de ocho de cada diez responsables de marketing han incorporado la IA generativa a sus flujos de trabajo. Lo relevante no es solo el uso, sino que un 93 % de los directores de marketing encuestados declara ver un retorno claro de la inversión, respaldado por el 83 % de sus equipos.

En la región EMEA, la valoración de la GenAI como fuente de valor ronda el 85 %, y en el caso de España los datos son todavía más optimistas. Informes como el de Canva muestran que alrededor del 91 % de los profesionales de marketing españoles se declaran confiados en el potencial de la GenAI, y más de la mitad afirma tener ya una visión nítida del ROI de sus iniciativas.

Uno de los motivos de este entusiasmo es el ahorro de tiempo. En torno al 80 % de los especialistas en marketing en España reconoce que la IA generativa les ahorra al menos cuatro horas de trabajo a la semana, liberando espacio para pensar en estrategia, creatividad de más alto nivel y decisiones con impacto directo en negocio.

Los casos de uso también se han sofisticado. Además de la generación de textos y los chatbots, la GenAI se utiliza para simular recorridos de cliente, hacer analítica predictiva, crear datos sintéticos, trabajar con modelos de lenguaje pequeños (SLM) optimizados o experimentar con “gemelos digitales” de la audiencia. Todo esto permite pasar de un marketing reactivo a uno mucho más proactivo y preciso.

En el lado de la relación con el cliente, el impacto se nota especialmente en la personalización. Cerca del 94 % de los profesionales encuestados en estos estudios destaca la mejora de la personalización gracias a la GenAI, gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados y extraer patrones útiles en tiempo real.

Chatbots avanzados capaces de detectar el sentimiento del usuario, respuestas adaptadas al contexto y en varios idiomas, optimización de campañas en tiempo real según el comportamiento observado o ajustes dinámicos de creatividades son ya parte del día a día en muchas marcas. El 90 % de los especialistas señala ahorros claros en tiempo operacional y costes, lo que consolida la GenAI como una inversión con rentabilidad demostrada.

La IA como palanca para pymes y pequeñas empresas

La IA no es solo terreno de grandes corporaciones. Para las pequeñas empresas, puede ser un auténtico igualador del terreno de juego, permitiéndoles competir con recursos más limitados pero con procesos mucho más eficientes.

En una pyme, la IA ayuda a liberar tiempo de tareas repetitivas y administrativas para que el equipo se centre en ventas, atención al cliente y decisiones estratégicas. Automatizar seguimiento de pedidos, almacenamiento, reposición, registro en CRM o reporting deja de ser ciencia ficción y se convierte en algo accesible gracias a herramientas cada vez más asequibles.

Entre las ventajas clave están el ahorro de costes, la mejora de la productividad, la reducción de errores y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos y no en intuiciones. Chatbots que atienden 24/7, sistemas que predicen el flujo de caja, algoritmos que ayudan a fijar precios o herramientas que analizan a la competencia en tiempo real permiten a un negocio pequeño moverse con mucha más agilidad.

Algunas tecnologías especialmente relevantes para pymes son el machine learning (para análisis predictivo, detección de fraude o segmentación), el procesamiento del lenguaje natural (para soporte, análisis de opiniones y generación de contenido), la visión por computador (control de calidad, seguridad, inventario) y el reconocimiento de voz (asistentes, dictado, transcripción).

Eso sí, antes de lanzarse a comprar soluciones a ciegas, es fundamental clarificar para qué se quiere la IA. Preguntas como “qué decisiones mejoraría si tuviera mejores datos”, “qué tareas me quitan más tiempo” o “qué métricas necesito controlar mejor” ayudan a definir necesidades y priorizar iniciativas.

Una vez identificadas las oportunidades, conviene organizar los datos, revisar la calidad de la información disponible y buscar proveedores o soluciones que se integren bien con el stack actual (por ejemplo, con el TPV, el CRM o la plataforma de ecommerce). Empezar con proyectos acotados y medibles, y no con ambiciones demasiado generales, es clave para evitar frustraciones.

En todo este proceso, la principal recomendación para una pequeña empresa es no intentar “hacer de todo” a la vez. La IA enfocada en uno o dos problemas bien definidos suele dar mejores resultados que una adopción dispersa. Una vez que se obtiene valor en un área (por ejemplo, atención al cliente o previsión de ventas), se puede escalar a otras.

Con este contexto, el panorama que se dibuja para los próximos años es el de un marketing profundamente atravesado por la inteligencia artificial, donde los profesionales ya han dado el paso pero las empresas aún tienen que terminar de ajustar su estructura. Quienes consigan traducir el entusiasmo y los experimentos sueltos en procesos sólidos, formación específica y decisiones apoyadas en datos tendrán una ventaja clara frente a quienes sigan improvisando con la IA como si fuera solo una moda pasajera.