Impacto de la IA en la producción de contenido para marketing en 2026: datos, riesgos y lo que viene

El 85 % de los profesionales de marketing ya produce contenido con inteligencia artificial. Las cifras de adopción y productividad son difíciles de discutir. Las de conversión y rentabilidad cuentan una historia diferente que muchos equipos todavía no han evaluado.

Los anuncios generados con IA obtienen tasas de clics tres veces superiores a los creados por humanos, pero generan 9,5 veces menos leads, según una prueba publicada en el Journal of the Academy of Marketing Science. Este dato deja claro que producir más rápido y conseguir más interacción no garantiza que esa interacción acabe en ingresos.

Si lo piensas con calma, tiene sentido. Un modelo de lenguaje optimiza bien los patrones que disparan el engagement inmediato. Pero convencer a alguien de dejar sus datos o completar una compra exige matices de persuasión que siguen dependiendo del criterio humano.

El estudio Beyond the Buzz del NIM pone cifras a esa brecha y advierte de que la narrativa de eficacia ilimitada sobredimensiona la capacidad real de la IA generativa. Todavía no existen métricas estandarizadas para evaluar contenido generado con inteligencia artificial, lo que complica medir con rigor qué parte del resultado viene de la herramienta y qué parte del equipo que la usa. 

El 85 % de los profesionales del sector declara usar herramientas de IA para crear contenido, según CoSchedule. El informe State of AI de HubSpot eleva esa cifra al 91 % entre directores de marketing. La American Marketing Association, en un estudio con más de 1.000 profesionales junto a Lightricks, la sitúa en el 90 %.

Los porcentajes varían según la fuente, pero el mensaje de fondo es el mismo.

Los datos de 2025 confirman que la adopción sigue acelerándose. Según Orbit Media Studios, la adopción de IA entre profesionales de marketing de contenidos creció del 65 % al 95 % en solo dos años. El informe de Social Media Examiner indica que el 60 % ya usa herramientas de IA a diario, frente al 37 % de 2024, y que el 90 % las emplea para tareas de contenido escrito. Es más, según Typeface, la creación de blogs sin asistencia de IA ha caído del 65 % al 5 %. Este dato ilustra de manera contundente hasta dónde ha llegado la adopción.

Y no es solo marketing. A nivel global, el 65 % de las organizaciones emplea IA generativa de forma regular en al menos una función de negocio, según la McKinsey Global Survey on AI de 2024, con marketing y ventas como el área de mayor crecimiento. La OCDE  lo confirma desde una perspectiva macro, con un salto del 8,7 % al 20,2 % en la proporción de empresas que utilizan IA entre 2023 y 2025.

Según CoSchedule, el 83 % de los profesionales que usan IA reporta un incremento de productividad, un 79 % destaca la mejora en eficiencia de procesos y un 55 % valora la capacidad de escalar la producción.

El informe The Economic Potential of Generative AI  de McKinsey pone números más grandes sobre la mesa. Estima que la IA generativa podría incrementar la productividad de marketing entre un 5 % y un 15 % del gasto total global, lo que equivale a cientos de miles de millones de dólares anuales en valor recuperable.

La World Federation of Advertisers lo cuantifica desde el lado corporativo. El 89 % de las empresas identifica mejoras internas de productividad, el 76 % destaca reducciones de costes y el 46 % percibe incrementos en creatividad.

Hay casos concretos que aterrizan esas cifras. Por ejmplo, Bloomreach utilizó Jasper AI para escalar su producción editorial y obtuvo un incremento del 113 % en artículos de blog publicados y un 40 % más de tráfico web. Otros datos interesantes los aporta Salesforce, que afirma que el 95 % de los responsables en organizaciones que usan IA declaran ahorros de tiempo y costes, mientras que el 92 % afirma que mejora la calidad del servicio.

Los profesionales que más usan IA generativa reportan mejoras significativas en velocidad, calidad de contenido e ideación, según el estudio Beyond the Buzz del NIM. Muchos equipos la utilizan como compañero de ideación en las fases iniciales del proceso creativo, acelerando la fase conceptual sin delegar la decisión final en la máquina.

Producir contenido de marketing con IA generativa tiene riesgos que las métricas de productividad no captan. Cuando múltiples marcas utilizan los mismos modelos, la diversidad creativa del mercado se reduce, los sesgos y alucinaciones comprometen la credibilidad de los mensajes y los consumidores perciben el resultado como menos auténtico que el contenido de origen humano.

Un estudio publicado en Science Advances lo confirmó con datos experimentales, y la investigación académica posterior ha ido detallando cada uno de estos frentes. Conviene evaluarlos antes de escalar. Esto supone tres frentes abiertos que conviene evaluar antes de escalar, y que vemos a continuación.

Pérdida de diversidad creativa entre marcas

Cuando múltiples empresas generan contenido con los mismos modelos de lenguaje, la originalidad colectiva del mercado se degrada. Los investigadores Doshi y Hauser demostraron en Science Advances que los escritores que reciben ideas de modelos de lenguaje tienden a converger hacia las propuestas del modelo. El efecto se llama «anclaje» y produce resultados individuales de mayor calidad promedio pero con menor varianza colectiva.

Si todas las marcas de un sector alimentan sus campañas con las mismas herramientas, las narrativas propias y las perspectivas únicas pierden fuerza diferenciadora. Un riesgo invisible en los dashboards de productividad.

El sector lo percibe, aunque no se pone de acuerdo. Según el informe AI in Marketing & Communications de The Conference Board y Ragan Communications, algo más del 40 % de los profesionales anticipa que la IA mejorará la calidad y la creatividad, mientras que cerca del 30 % espera un deterioro. El estudio Beyond the Buzz del NIM reconoce las mejoras en velocidad que reportan los usuarios intensivos, pero advierte contra la narrativa que presenta la IA generativa como solución universal para los retos del marketing.

Sesgos algorítmicos y alucinaciones

Los LLMs sufren problemas documentados de perpetuación de sesgos sociales y alucinaciones, según un estudio publicado en el Journal of Public Policy & Marketing . Los modelos reproducen y amplifican sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, y su uso para inspiración creativa puede trasladar esos sesgos al contenido de marketing.

¿Cuánto error hay en la práctica? Una investigación  publicada en el Journal of Marketing Education encontró que aproximadamente el 15 % de las referencias académicas generadas por ChatGPT eran incorrectas. Extrapolar esa tasa a datos, cifras o afirmaciones en contenido de marketing plantea un problema de credibilidad serio si no existe supervisión humana.

El sesgo también afecta a la distribución. Una investigación  publicada en el Journal of the Academy of Marketing Science ha identificado cómo la IA puede producir resultados sesgados en la distribución de anuncios, favoreciendo o excluyendo segmentos de audiencia de forma involuntaria.

La brecha de autenticidad ante el consumidor

El arte y el contenido co-creados con IA se perciben como más innovadores, pero menos auténticos y laboriosos, según el Journal of the Academy of Marketing Science. Los consumidores mantienen un favoritismo consistente hacia el contenido de origen humano que persiste incluso cuando se les informa expresamente sobre el proceso de creación.

Para las marcas que operan en Europa, el matiz tiene implicaciones directas. Revelar el origen algorítmico puede ser una obligación legal bajo el AI Act, pero también puede reducir el impacto percibido del mensaje en determinados contextos. Esa tensión todavía no tiene una resolución sencilla.»

Según la World Federation of Advertisers, el 71 % de los encuestados expresa preocupación por la seguridad de marca y la adyacencia de contenidos generados con IA. Un 54 % menciona inquietudes relacionadas con diversidad, equidad e inclusión en el uso de estas herramientas.

El 71 % de los consumidores espera interacciones personalizadas y el 76 % expresa frustración cuando no las recibe, según una actualización de 2025 de McKinsey. Es una expectativa que la mayoría de equipos de marketing no podía cubrir hace unos años y que hoy la IA ha convertido en viable.

En el momento actual, cada usuario puede recibir mensajes adaptados a su comportamiento, preferencias e historial de interacción. La tecnología se encarga de evaluar propensión, seleccionar contenido y secuenciar envíos de forma continua.

Para dimensionar ese impacto, vale la pena mirar dos casos concretos. Uno es el caso de Michaels Stores, que pasó de personalizar el 20 % de sus campañas de email al 95 % mediante IA, lo que se tradujo en un incremento del 41 % en clics de SMS y del 25 % en clics de email. Otro interesante es el de la farmacéutica Novo Nordisk, que utilizó la plataforma Phrasee, basada en generación de lenguaje natural y aprendizaje profundo, para optimizar sus envíos de email marketing y logró un 14 % más de clics y un 24 % más de aperturas.  

En vídeo pasa algo similar. Los datos presentados en TikTok World 2024 indican que los anuncios nativos diseñados específicamente para la plataforma incrementan la intención de compra en un 37 % y la favorabilidad de marca en un 38 %, un tipo de contenido que herramientas como Symphony AI facilitan a escala.

En email, según el State of Marketing de HubSpot, el 95 % de los profesionales que usan IA generativa para crear correos la califican como efectiva y más de la mitad la considera «muy efectiva».

Las herramientas actuales generan imágenes, vídeos, avatares y variaciones dinámicas de anuncios ajustadas a cada impresión. Algunas permiten cambiar caras con IA para adaptar creatividades a diferentes mercados o segmentos, mientras que los algoritmos de segmentación reducen el desperdicio publicitario.

Los perfiles de ejecución creativa pierden peso, los puestos estratégicos resisten y las posiciones especializadas en IA crecen con rapidez. Los descensos más pronunciados afectan a artistas gráficos por ordenador con una caída interanual del 33 %, redactores publicitarios del 28 % y fotógrafos del 28 %. Sustitución y amplificación coexisten en el mismo mercado, dependiendo del tipo de tarea.

Qué perfiles de marketing pierden peso y cuáles cotizan al alza

Ya en el 2024, El 87 % de los marketers teme que la tecnología pueda reemplazar puestos en su sector, según una encuesta de Gartner.  Por entonces, el 26 % de los líderes de marketing ya planificó reducciones de plantilla atribuibles a la IA generativa.

Esa tendencia también se nota en los presupuestos. El Gartner CMO Spend Survey de 2025 indica que el 39 % de los CMOs busca reducir costes laborales, mientras los presupuestos de marketing se mantienen planos por segundo año consecutivo en el 7,7 % de los ingresos, un descenso significativo frente al 9,5 % registrado en 2022.

Las proyecciones de empleo, sin embargo, cuentan algo diferente. El U.S. Bureau of Labor Statistics prevé un crecimiento del 6 % para gestores de publicidad, promociones y marketing entre 2024 y 2034, por encima de la media de todas las ocupaciones, con aproximadamente 36.400 vacantes anuales. La demanda de perfiles que combinen visión estratégica con dominio de herramientas de IA sostiene esa previsión.

El Global AI Jobs Barometer de PwC (2025) confirma que el mercado laboral ya premia esas habilidades. Registra una prima salarial media del 56 % para profesionales con competencias en inteligencia artificial, más del doble del 25 % registrado un año antes. Las ofertas que exigen habilidades de IA crecieron un 7,5 % interanual, mientras que el total de vacantes publicadas cayó un 11,3 %.

Donde hay una preocupación menos visible es en los datos agregados. Si las tareas de nivel de entrada se automatizan, la vía de aprendizaje tradicional para formar nuevos profesionales de marketing se estrecha. Varios líderes del sector han advertido públicamente sobre la dificultad de incorporar a las próximas generaciones cuando la IA absorbe las funciones que antes servían como formación práctica.

Cómo funcionan los equipos que combinan IA y profesionales

La mayoría de organizaciones está creando equipos mixtos donde la IA actúa como capa de apoyo integrada en las herramientas de campaña. Los profesionales trabajan junto a copilots de IA que asumen tareas repetitivas mientras el equipo se concentra en estrategia, supervisión y decisiones creativas.

Ese modelo genera un nuevo perfil profesional, el «marketer potenciado por IA», que combina pensamiento estratégico con habilidades técnicas de gestión de herramientas generativas. Los equipos híbridos producen menos reportes manuales y acortan los tiempos de entrega.

El modelo suena bien sobre el papel, pero la adopción real va con retraso. Según la WFA, el 63 % de las grandes marcas multinacionales ha adoptado ya principios de IA responsable, aunque solo el 44 % cuenta con políticas para el uso de IA generativa en marketing. Por otra parte,  IAB Europe confirma que la falta de experiencia interna es la principal barrera para una adopción más amplia, citada por el 45 % de las empresas europeas del sector publicitario.

En cualquier caso, la brecha entre la disponibilidad de herramientas y la capacidad para utilizarlas de forma estratégica sigue abierta. Pero tampoco es un problema sin salida. La OCDE subraya que las empresas que adoptan IA con éxito combinan inversión tecnológica con formación y actualización de plantillas. Las organizaciones que tratan la IA como atajo para reducir equipos sin invertir en capacitación obtienen resultados inferiores a las que apuestan por integración gradual.

El Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act, entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y será plenamente aplicable el 2 de agosto de 2026. Las empresas que producen contenido de marketing con IA en el mercado europeo deben cumplir obligaciones de transparencia, protección de datos y documentación que afectan directamente a sus flujos de trabajo.

El AI Act y el etiquetado obligatorio de contenido

Las prohibiciones de prácticas de IA de riesgo inaceptable y las obligaciones de alfabetización en IA se aplican desde el 2 de febrero de 2025. Las normas de gobernanza para modelos de propósito general son exigibles desde agosto de 2025. La aplicación completa llega en agosto de 2026.

Una cuestión muy importante que hay que tener en cuenta es que los equipos de marketing que produzcan imágenes, archivos de audio o vídeo con herramientas generativas deberán etiquetarlos de forma visible. La Comisión Europea elabora un Código de Prácticas sobre marcado y etiquetado que hará estas exigencias progresivamente más concretas. Por lo tanto, para los equipos de marketing, toda pieza de contenido generada con IA deberá poder identificarse como tal cuando se publique.

Además, el AI Act clasifica las aplicaciones de IA en cuatro niveles de riesgo. La mayoría de usos en marketing de contenidos caen en las categorías de riesgo mínimo o limitado. Pero la IA utilizada para segmentación de audiencias o perfilado de consumidores puede cruzar hacia categorías de mayor exigencia regulatoria. Esa frontera conviene tenerla mapeada.

Personalizar con IA sin incumplir el RGPD

En diciembre de 2024, el Comité Europeo de Protección de Datos (EDPB) adoptó la Opinión 28/2024, que establece que un modelo de IA solo puede considerarse anónimo si es muy improbable que identifique a individuos cuyos datos se utilizaron para entrenarlo. El uso de IA para personalización de contenido con datos de usuarios europeos debe evaluarse caso por caso respecto a su conformidad con el RGPD.

Un análisis publicado en Computer Law & Security Review por Duivenvoorde (2025) señala que la Directiva sobre Prácticas Comerciales Desleales (UCPD) sigue siendo el instrumento central contra el marketing engañoso, también cuando el contenido es generado por IA. El Reglamento de Servicios Digitales (DSA) introduce obligaciones reforzadas de transparencia publicitaria para grandes plataformas.

Por último, cabe destacar que que, según la World Federation of Advertisers, el 77 % de los encuestados expresa niveles elevados de preocupación por la protección de datos y la propiedad intelectual en el contexto del uso de IA generativa. De hecho, muchas organizaciones han empezado a conservar registros de prompts y salidas, y exigen revisiones legales antes de publicar contenido generado con estas herramientas.

Antes de escalar, conviene tener claro qué delegar y qué no. Los borradores, las variaciones de copy, la optimización SEO y las adaptaciones multicanal funcionan bien con asistencia generativa. La estrategia de marca, la narrativa editorial, la supervisión ética y la verificación factual funcionan mejor en manos del equipo.

El protocolo de revisión antes de publicar necesita incluir comprobación de datos, detección de sesgos y validación del tono de marca. La regulación europea añade un requisito más, que es registrar los prompts utilizados, las herramientas empleadas y el nivel de intervención humana en cada pieza.

En este contexto, ganan peso habilidades como la ingeniería de prompts, la alfabetización de datos, el pensamiento crítico aplicado a resultados generativos y el conocimiento normativo. Los equipos que no inviertan en esas competencias van a tener un problema de talento antes que un problema de herramientas.