La inteligencia artificial puede aprender patrones, pero solo las personas pueden comprender significados. El marketing del futuro, combinará algoritmos y sensibilidad humana para construir vínculos auténticos, donde la tecnología acompañe sin reemplazar la empatía.
La inteligencia artificial ha transformado el marketing en un sistema vivo capaz de aprender y reaccionar en tiempo real. Sin embargo, la velocidad y la precisión algorítmica no siempre garantizan comprensión ni empatía. En esta nueva era, la verdadera ventaja competitiva no proviene de procesar más datos, sino de saber decidir con criterio humano en entornos gobernados por algoritmos.
Las empresas enfrentan un doble desafío que es aprovechar la automatización sin perder sentido ético ni conexión emocional con las personas. Esto exige un nuevo paradigma basado en seis criterios clave. Primero, pasar del producto al propósito, donde la coherencia y los valores construyen confianza. Segundo, del dato a la decisión, integrando analítica avanzada con juicio humano para interpretar consecuencias. Tercero, evolucionar de la segmentación a la personalización responsable, protegiendo la privacidad y evitando la sobreexposición. Cuarto, avanzar del algoritmo a la ética, instaurando gobernanza algorítmica y rendición de cuentas. Quinto, moverse de la eficiencia al sentido, donde la tecnología acompaña la experiencia humana y no la reemplaza. Y finalmente, trascender de la competencia al ecosistema, fomentando la colaboración y la innovación compartida.
En Chile, esta evolución ya se percibe en políticas públicas de inteligencia artificial ética y en empresas que incorporan principios de transparencia y responsabilidad digital. El futuro del marketing no será del más veloz, sino del más consciente, es decir, aquel que combine precisión tecnológica, empatía y propósito para crear valor sostenible. El reto no es que la IA piense como nosotros, sino que los profesionales aprendan a decidir con humanidad cuando los datos lo saben casi todo.
1. Del producto al propósito: Las personas ya no compran lo que haces, sino por qué lo haces. El valor percibido se construye sobre propósito y coherencia, no solo sobre atributos funcionales. La ventaja competitiva depende de cómo la marca articula su propósito con los valores del cliente. Herramientas como el “Brand Purpose Canvas”, los modelos de “ESG Branding” (Environmental, Social y Governance ) y las métricas de confianza en la marca “Brand trust”, que permiten medir esa coherencia entre discurso y práctica. Las marcas con propósito generan fidelidad emocional y una mayor disposición a pagar (willingness to pay) porque se convierten en símbolos de identidad, no solo de consumo.
- Del dato a la decisión: La información sin criterio es solo ruido. En un entorno saturado de big data, el diferencial no está en recolectar más, sino en saber qué datos son realmente accionables. El uso de modelos de data “Governance, predictive analytics y decision intelligence”, debe ir acompañado de interpretación humana capaz de leer contexto y consecuencias. La calidad de una decisión depende tanto del algoritmo que la sugiere como del juicio ético que la valida. El desafío está en combinar la precisión estadística con la sensibilidad estratégica.
- De la segmentación a la personalización responsable: El marketing deja atrás la segmentación demográfica para avanzar hacia la personalización basada en comportamiento, emociones y contexto. Plataformas de “Customer data platform” (CDP), integran información en tiempo real, pero deben operar bajo principios de consentimiento informado, minimización de datos y protección de la privacidad. La personalización responsable busca aumentar la relevancia sin vulnerar la confianza. El nuevo KPI, no es solo la tasa de conversión, sino la tasa de satisfacción ética lo que implica lograr impacto comercial sin invadir la intimidad del consumidor.
- Del algoritmo a la ética: La automatización sin valores genera desconfianza. Los sistemas de IA requieren gobernanza algorítmica, auditorías de sesgo y marcos de responsabilidad. Implementar “AI Governance Frameworks” o comités éticos de datos se vuelve una práctica esencial. Las marcas que establecen principios de explicabilidad, diversidad y rendición de cuentas fortalecen su legitimidad. La ética pasa de ser un valor abstracto a convertirse en una ventaja competitiva sostenible, donde la confianza y la reputación son tan importantes como la cuota de mercado.
- De la eficiencia al sentido: La velocidad no sustituye la sensibilidad. Las métricas de rendimiento (ROAS, CTR, CPA), deben complementarse con indicadores de impacto emocional y social. Automatizar acelera resultados, pero la empatía y la autenticidad siguen siendo la base del vínculo con el cliente. La verdadera innovación está en integrar “Customer experience” (CX) con “Human experience” (HX), transformando la tecnología en un medio para acompañar, escuchar y conectar. La eficiencia crea crecimiento; el sentido, permanencia.
6. De la competencia al ecosistema: En un entorno interconectado, la ventaja proviene de la colaboración estratégica. Las marcas que co-crean soluciones con proveedores, startups, universidades o incluso competidores desarrollan innovación distribuida y reputación colectiva. Los ecosistemas de valor, como plataformas de “Open innovation o data sharing alliances”, permiten optimizar recursos y acelerar aprendizajes. El éxito ya no se mide por participación de mercado, sino por la capacidad de generar impacto compartido, donde la rentabilidad y la sostenibilidad se refuerzan mutuamente.
2. Los cuatro pilares de la inteligencia artificial en el marketing. La IA no es una caja negra de aviación, sino un conjunto de capacidades que imitan o amplifican funciones humanas que son aprender, percibir, razonar y abstraer. En el marketing contemporáneo, cada una de estas dimensiones redefine la forma en que se investiga, se planifica y se ejecuta la estrategia comercial.
-Aprender para anticipar. El aprendizaje automático (machine learning), permite a los sistemas procesar millones de datos y mejorar con la experiencia. En el sector retail chileno, empresas como Falabella.com o Mercado Libre Chile los más probable es que utilizan modelos predictivos que detectan señales de intención de compra y ajustan precios y recomendaciones en tiempo real. Esto permite personalizar la oferta a una escala imposible para los equipos humanos, pero también plantea dilemas sobre privacidad, transparencia y manipulación del comportamiento. El aprendizaje de las máquinas revela un riesgo: cuando el marketing se vuelve completamente reactivo a los datos, la estrategia se sustituye por la mera predicción. El desafío consiste en equilibrar la precisión estadística con la comprensión contextual.
-Percibir para comprender. La segunda capacidad , “la percepción” involucra la interpretación de estímulos visuales, auditivos o lingüísticos. En Chile, algunos bancos ya emplean análisis de tono y emociones en las llamadas de atención al cliente para detectar frustración o satisfacción. En el ámbito publicitario, las agencias experimentan con sistemas que analizan la reacción facial del público ante una pieza audiovisual. Estas tecnologías amplían la capacidad de observación del marketing, pero también amplifican la responsabilidad: conocer cómo se siente una persona implica cuidar cómo se usa esa información.
-Razonar para decidir. La inteligencia artificial no solo recopila datos, sino que también propone decisiones basadas en ellos. Los algoritmos de precios dinámicos utilizados por aerolíneas o plataformas turísticas, probablemente ajustan tarifas de manera automática según demanda, historial del usuario y condiciones externas. Este tipo de razonamiento automatizado incrementa la eficiencia y optimiza resultados comerciales, pero suele carecer de sensibilidad ética.
Cuando un modelo busca maximizar utilidades sin reconocer situaciones excepcionales, como los aumentos de precios que podrían producirse durante una catástrofe natural, al estilo del terremoto del 27F en Chile, la lógica económica entra en tensión con la empatía humana. La inteligencia artificial puede calcular el valor de una decisión, pero aún depende de las personas para comprender su impacto.
-Abstraer para generalizar. La abstracción, el nivel más avanzado, consiste en la capacidad de transferir aprendizajes a nuevos contextos. A diferencia del aprendizaje o la percepción, la abstracción requiere comprender el significado. Y allí, las máquinas todavía tropiezan. Pueden reconocer que los consumidores reaccionan mejor ante envases de tonos tierra o tipografías artesanales, pero no entienden que, en muchas culturas latinoamericanas, ese diseño comunica cercanía y autenticidad, valores que remiten al trabajo de pequeños productores. La abstracción necesaria para captar ese significado aún está fuera del alcance de la máquina, por lo tanto, el ser humano sigue siendo el único capaz de conectar datos con sentido. La abstracción es, por ahora, el último bastión del criterio.
3. La nueva arquitectura de la planificación en marketing. La inteligencia artificial ha modificado profundamente las tres etapas tradicionales del marketing: 1.investigación, 2.estrategia y 3.acción.
-Investigación: del muestreo a la escucha continua. La investigación de mercados ya no depende de encuestas, sino de la interpretación de flujos masivos de información. Plataformas como Admetricks y Kantar Ibope Media que emplean IA para analizar en tiempo real el comportamiento digital de los consumidores chilenos, midiendo frecuencia y contexto de conversación entre otras cosas.
-Estrategia: precisión con validación socio-algorítmica. La segmentación algorítmica permite dividir el mercado en micro audiencias con un nivel de precisión antes impensado. Sin embargo, la frontera entre personalización y discriminación se ha vuelto difusa. Imaginemos un sistema de recomendación crediticia que, al analizar miles de solicitudes, asigna menor probabilidad de aprobación a ciertos grupos por su ubicación geográfica, penalizando de manera indirecta a comunas históricamente estigmatizadas como La Pintana o Cerro Navia.
El algoritmo no discrimina por intención, sino porque replica patrones estadísticos del pasado sin comprender su trasfondo social. Cuando la tecnología aprende de datos históricos sin intervención humana, corre el riesgo de amplificar desigualdades invisibles. Por eso, la supervisión ética y la revisión contextual son hoy tan importantes como la precisión analítica: la inteligencia artificial no necesita empatía para operar, pero el marketing sí la necesita para no perder sentido.
-Acción: de las 4Ps tradicionales a las 4C del marketing inteligente. Durante más de medio siglo, las “4P” (Producto, Precio, Plaza y Promoción), fueron el corazón del marketing. Este modelo, formulado por J. McCarthy y popularizado por P. Kotler, sirvió para estructurar la oferta comercial en torno a cuatro decisiones básicas: qué ofrecer, a qué valor, dónde distribuirlo y cómo comunicarlo. Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial y de la analítica en tiempo real ha transformado radicalmente este marco. Hoy las decisiones ya no se toman cada trimestre ni cada campaña, sino segundo a segundo. Los sistemas aprenden, predicen y ejecutan de forma automática, modificando los fundamentos mismos del marketing operativo.
La automatización de las “4Ps”
Producto: Chatbots, asistentes virtuales y herramientas de diseño generativo permiten adaptar productos, servicios y experiencias al perfil de cada usuario mediante análisis predictivo y datos conductuales. La IA posibilita el desarrollo de “Digital Twins” y prototipos virtuales, anticipando preferencias antes del lanzamiento.
El producto deja de ser un bien estático y se convierte en un sistema evolutivo de valor, donde la retroalimentación continua redefine sus atributos, funcionalidades y propuesta de experiencia. En este nuevo modelo, la personalización no es una táctica, sino un proceso de co-creación permanente entre empresa y consumidor.
Precio: Los algoritmos de “dynamic pricing” ajustan valores en función de la demanda, la estacionalidad, el perfil del cliente y el contexto competitivo. Estos sistemas integran modelos de aprendizaje automático que ponderan elasticidades, márgenes y percepciones de equidad. La rentabilidad, por tanto, no depende solo del costo o del volumen, sino de la capacidad de optimizar en tiempo real sin comprometer la confianza. La transparencia en la lógica de precios y la comunicación responsable del valor percibido, se convierte en un factor decisivo para sostener la fidelidad y evitar sesgos algorítmicos.
Plaza: La integración entre canales físicos y digitales ha dado origen a “entornos phygital” y estrategias de distribución, basadas en analítica avanzada. La IA permite sincronizar inventarios, gestionar “Last-mile delivery” y optimizar la asignación de recursos mediante modelos predictivos de demanda. Los sistemas de “Real-time supply chain”, combinan información logística, geolocalización y comportamiento de compra para reducir fricciones y tiempos de respuesta. En este escenario, la eficiencia operativa debe equilibrarse con la experiencia de usuario omnicanal, garantizando coherencia entre lo digital y lo presencial.
Promoción: La publicidad programática y los contenidos generados por IA transforman la gestión de campañas, automatizando la selección de medios, formatos y audiencias. Los algoritmos de “machine learning” analizan métricas de interacción y optimizan mensajes de manera continua, aumentando la precisión del targeting. Sin embargo, la automatización debe complementarse con una estrategia de “Brand storytelling” (estrategia que consiste en usar narrativas para comunicar la identidad, los valores y el propósito de una marca, con el fin de crear una conexión emocional con el grupo objetivo), guiada por inteligencia emocional y supervisión humana. La verdadera eficacia promocional surge cuando la personalización algorítmica se combina con autenticidad narrativa, evitando que la eficiencia reemplace la empatía.
De las 4Ps a las 4Cs del marketing inteligente. La tecnología no elimina los fundamentos del marketing, pero sí los reinterpreta. Las “4Ps” de la era industrial han evolucionado hacia “4Cs” más humanas y contextuales: Cliente, Contexto, Criterio y Confianza.
–Cliente: el foco se desplaza del producto a la persona. Comprender motivaciones, emociones y valores resulta tan relevante como interpretar métricas de comportamiento. Las herramientas de analítica avanzada, CRM integrados y modelos de LTV (customer lifetime value), permiten anticipar necesidades y diseñar experiencias más pertinentes. Sin embargo, el verdadero cambio reside en integrar la voz del cliente VoC (Voice of Customer) y los datos de interacción en una visión holística que incorpore empatía, propósito y segmentación ética.
–Contexto: el precio, el mensaje y la oferta se ajustan a cada momento, lugar y circunstancia. La inteligencia artificial facilita la adaptación dinámica mediante análisis de variables externas , por ejemplo el clima, ubicación, hora, tendencia o evento, pero la decisión final requiere discernimiento estratégico. La ética actúa aquí como filtro de oportunidad, evitando prácticas que exploten vulnerabilidades situacionales. El marketing contextual, debe equilibrar relevancia con responsabilidad, garantizando que la hiperpersonalización no cruce la frontera de la manipulación.
–Criterio: la distribución y la presencia multicanal exigen juicio, no solo automatización.
La gestión phygital combina logística inteligente, analítica predictiva y optimización de recorridos del cliente (customer journey).
Sin embargo, el valor diferencial surge del criterio humano para decidir en qué canales generar presencia significativa, cómo priorizar recursos y cuándo intervenir manualmente ante señales que requieren sensibilidad o sentido de oportunidad. La estrategia omnicanal, sin criterio, se convierte en dispersión algorítmica.
–Confianza: la comunicación efectiva ya no busca persuadir, sino generar credibilidad.
En un entorno saturado de información, la transparencia y la coherencia son activos estratégicos. La trazabilidad de datos, la protección de la privacidad y la autenticidad del mensaje determinan la sostenibilidad reputacional de la marca. Los modelos de IA permiten gestionar interacciones y reputación en tiempo real, pero la confianza sigue siendo un intangible que se construye con consistencia, no con velocidad. En la economía de la atención, la confianza es la nueva moneda de valor. El paso de las 4P a las 4C, refleja la transición de un marketing centrado en la empresa a uno orientado a las personas. La inteligencia artificial potencia la eficiencia, pero solo el criterio humano asegura relevancia y sentido.
En definitiva, el marketing inteligente no consiste en acumular más datos, sino en comprender mejor a las personas que hay detrás de ellos. La inteligencia artificial ha convertido al marketing en un sistema vivo, capaz de aprender y adaptarse en tiempo real. Pero la automatización, cuando se aplica sin criterio, puede transformar la creatividad en rutina y la estrategia en mera reacción. Cuando todo se optimiza, nada se diferencia. El futuro no pertenecerá al marketing más veloz, sino al que combine precisión tecnológica con sensibilidad humana, generando valor auténtico y sostenido en el tiempo.
4. La paradoja de Moravec: cuando la máquina calcula, pero no comprende. En la década de 1980, el científico Hans Moravec formuló una paradoja tan simple como profunda que decía que las tareas más difíciles para las máquinas son, precisamente, las más naturales para las personas. Caminar, reconocer un rostro, sentir empatía o improvisar siguen siendo desafíos complejos para los algoritmos, aunque resolver ecuaciones o procesar millones de datos les resulte trivial.
En el marketing contemporáneo, esta paradoja se hace evidente, ya que un chatbot puede responder con rapidez, aunque sea incapaz de consolar a un cliente frustrado; un algoritmo puede clasificar miles de opiniones, pero no captar la ironía ni el subtexto emocional; “y la inteligencia artificial, por más que anticipe la intención de compra, aún no logra comprender el significado cultural de un gesto o una palabra.
Imaginemos una cadena de farmacias, que incorpora un asistente virtual para resolver dudas sobre medicamentos. El sistema identifica correctamente los productos y entrega información exacta sobre precios y disponibilidad. Sin embargo, ante la consulta de una persona mayor que expresa preocupación por su tratamiento, la respuesta automatizada se limita a reenviar un enlace genérico. El consumidor no busca solo información, sino contención. Esa capacidad de leer el contexto emocional y responder con empatía continúa siendo el sello de las relaciones genuinas entre personas. Por sofisticada que sea, la eficiencia tecnológica no sustituye la comprensión. Cuando la empatía se diluye, la tecnología deja de conectar y termina generando distancia donde debería construir confianza.
5. Ética y regulación: la confianza como ventaja competitiva. La ética ya no es un tema filosófico, sino estratégico. La transparencia algorítmica, la protección de datos y la rendición de cuentas se han convertido en condiciones básicas de competitividad. En América Latina, y particularmente en Chile, se están dando pasos relevantes hacia una regulación moderna de la inteligencia artificial.
El Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación impulsó un Marco Ético para el Desarrollo y Uso de la Inteligencia Artificial, mientras que el Proyecto de Ley de IA en discusión parlamentaria propone principios de explicabilidad, responsabilidad y no discriminación algorítmica. El desafío no se agota en la ley. Las empresas deben construir una cultura de responsabilidad digital. La confianza del consumidor se gana cuando las organizaciones son capaces de explicar cómo y para qué utilizan sus algoritmos. La transparencia, que antes era un diferencial reputacional, hoy es una exigencia regulatoria. La confianza se ha convertido en un activo escaso, y como todo recurso limitado, su gestión inteligente es fuente de ventaja competitiva.
Chile avanza hacia la IA ética. En los últimos años, Chile ha comenzado a construir una base institucional para el desarrollo responsable de la inteligencia artificial, combinando avances regulatorios con experiencias prácticas tanto en el sector público como en el privado. El país busca avanzar desde la adopción tecnológica hacia una cultura de uso ético, transparente y centrado en las personas, en línea con los principios definidos por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación en su Política Nacional de Inteligencia Artificial y en los Lineamientos para el uso de herramientas de IA en el sector público (Ministerio de Ciencia, 2021; 2023). Asimismo, el Proyecto de Ley de Inteligencia Artificial, actualmente en discusión parlamentaria, propone principios de explicabilidad, responsabilidad y no discriminación algorítmica. Algunas iniciativas recientes ilustran este camino:
-ChileCompra, ha impulsado el uso de herramientas de IA para fortalecer la trazabilidad y la transparencia en las licitaciones públicas, mejorando la probidad y la rendición de cuentas (ChileCompra, 2025).
-SERNAC, implementó un sistema inteligente de análisis de reclamos ciudadanos basado en aprendizaje de texto, con el fin de identificar patrones de consumo y detectar prácticas abusivas en entornos digitales (SERNAC, 2024).
-Banco Bci, ha incorporado lineamientos internos sobre ética de datos y modelos predictivos, orientados a reforzar la diversidad, la inclusión y la no discriminación en sus procesos analíticos (Banco Bci, 2023).
Estos ejemplos muestran que el avance normativo debe complementarse con una autorregulación ética genuina, donde la responsabilidad no dependa solo del cumplimiento legal, sino de la convicción institucional de que la inteligencia artificial debe servir al bienestar y la confianza de las personas.
6. El futuro del marketing: tres escenarios estratégicos. En los próximos años, es probable que el marketing inteligente evolucione de manera diversa, combinando avances tecnológicos con nuevos enfoques éticos y organizacionales. A partir del análisis de tendencias globales y observaciones del entorno, pueden proyectarse tres escenarios posibles y complementarios para la práctica del marketing en la era de la inteligencia artificial.
-Escenario N°1: el marketing algorítmico. En este escenario, la automatización alcanza su máxima expresión. La toma de decisiones se apoya casi por completo en sistemas predictivos y modelos de datos en tiempo real, reduciendo al mínimo la intervención humana. Sus ventajas serían la eficiencia, la escalabilidad y la capacidad de respuesta inmediata; sin embargo, también implicaría riesgos, es decir, pérdida de identidad de marca, saturación publicitaria y una creciente desconexión emocional con los consumidores.
-Escenario N°2: el marketing híbrido. Este modelo intermedio, probablemente el más extendido en el corto plazo, es decir, combina la analítica avanzada con la creatividad humana. En él, los profesionales utilizan la inteligencia artificial como un Asistente Estratégico, capaz de optimizar procesos y ofrecer insights, pero manteniendo el control sobre la narrativa, el propósito y el sentido de la comunicación. Distintos sectores de servicios, educación o retail podrían avanzar en esta dirección, equilibrando automatización y criterio humano dentro de equipos interdisciplinarios.
-Escenario N°3: el marketing ético-digital. Representaría una evolución deseable en el largo plazo. En este enfoque, las organizaciones integran ética, sostenibilidad y tecnología con propósito, utilizando la IA no para sustituir capacidades humanas, sino para amplificarlas. Este escenario supondría un salto cualitativo en la madurez digital y cultural de las empresas, donde la tecnología se convierte en un medio para reforzar la confianza, la creatividad y el compromiso social.
El verdadero desafío no es que las máquinas aprendan a pensar como nosotros, sino que los profesionales aprendan a decidir con humanidad en entornos gobernados por algoritmos. Porque en el futuro del marketing y quizá en el de la sociedad misma, la ventaja no residirá en la capacidad de procesar más información, sino en la de actuar con conciencia, empatía y propósito cuando los datos ya lo saben todo.
En la Facultad de Economía, Gobierno y Comunicaciones de la Universidad Central de Chile, entendemos que la transformación del marketing, impulsada por la digitalización, la emoción y la experiencia, demanda profesionales capaces de integrar estrategia, creatividad y análisis. Por eso, nuestros diplomados y programas de Educación Continua entregan herramientas actualizadas para gestionar esta nueva realidad, abarcando desde el marketing digital, transformación digital e inteligencia artificial, Ciencia de datos para los negocios, etc.