Cómo las marcas utilizan la IA: 4 formas prácticas de aprovecharla

La inteligencia artificial ha pasado de la promesa a la práctica en tiempo récord, y los líderes empresariales se apresuran a aprovecharla. Según KPMG, el 85 % de las empresas ya ha invertido o planea invertir en inteligencia artificial. Al mismo tiempo, quienes ya la han adoptado están obteniendo resultados tangibles: el 92 % de los líderes empresariales que están utilizando activamente ya están amortizando su inversión, según Snowflake.

Sin embargo, la IA no es una solución milagrosa. Para generar valor real, requiere una planificación cuidadosa y una implementación reflexiva. No sustituye la creatividad, el criterio ni la intuición que caracterizan a los pequeños negocios, sino que amplía lo que los equipos reducidos pueden lograr. Según una encuesta de Shopify de 2025, el 69 % de los propietarios de negocios que utilizan herramientas de IA lo hace para generar contenido. Otros usos frecuentes incluyen el análisis de datos e insights (32 %), la mejora del servicio al cliente (29 %) y el apoyo al desarrollo de productos (23 %).

Cada vez más negocios descubren que el valor real de la IA aparece cuando complementa la creatividad y la capacidad humanas, en lugar de reemplazarlas por completo. A continuación, descubrirás cómo las marcas utilizan la IA y dónde están encontrando los mejores resultados.

Democratizar los datos y crear campañas más inteligentes

Lo que antes requería grupos de discusión, encuestas y semanas de análisis ahora puede ocurrir en cuestión de minutos gracias a la IA. Los pequeños negocios recurren cada vez más a ella para tareas de investigación de mercado, como analizar reseñas de clientes, conversaciones en redes sociales y comportamiento de búsqueda, lo que les permite detectar necesidades emergentes antes de que la competencia pueda reaccionar.

Jones Road Beauty utiliza herramientas como Deep Research de OpenAI para analizar miles de reseñas de productos, hilos de Reddit y comentarios de YouTube. A partir de ese análisis, el equipo de esta marca de cosmética natural identificó cinco perfiles de consumidoras reales, como madres con poco tiempo o viajeras frecuentes. 

Esos insights orientaron la campaña de su hidratante con color Just Enough, ayudando al equipo a afinar los mensajes, seleccionar los modelos adecuados y definir la dirección creativa general.

El análisis impulsado por IA no solo acelera el trabajo con datos, sino que lo pone al alcance de cualquier persona del equipo. Ridge, marca de carteras y accesorios, utiliza la IA para eliminar los cuellos de botella internos que antes ralentizaban la toma de decisiones basada en datos. «Tenemos un almacén de datos y todos estos informes de Shopify», explica Sean Frank, CEO de Ridge. 

«En lugar de no hacer nada manualmente, puedo hacer una captura de pantalla, pegarla en ChatGPT y él hace el análisis por mí. Todo mi equipo puede operar como si fueran científicos de datos». En lugar de esperar horas o días a que un especialista procese los números, cualquier miembro del equipo puede obtener sus propios insights al instante.

Estos ejemplos ilustran un cambio más amplio: la IA está dotando a los equipos pequeños de la capacidad analítica propia de organizaciones mucho mayores. Al reducir las barreras de entrada al análisis de datos, las marcas pueden moverse con más agilidad, experimentar con mayor frecuencia y construir campañas basadas en lo que los clientes realmente piensan y hacen.

Crear productos personalizados con IA

Para los pequeños negocios con recursos técnicos limitados, lanzar un nuevo producto puede ser costoso y llevar mucho tiempo. La IA está cambiando ese cálculo. Acelerar la investigación, la generación de contenido y los ciclos de pruebas con usuarios permite a los equipos llevar nuevas propuestas digitales al mercado con una rapidez sin precedentes. 

En muchos casos, no solo agiliza el desarrollo, sino que hace viables categorías de productos personalizados y adaptativos que antes eran inviables.

Loftie, una empresa de bienestar especializada en productos para el sueño, utilizó la IA para desarrollar y lanzar la app Loftie Rest, un complemento digital de su icónico despertador. La app amplió el alcance de Loftie y abrió una nueva fuente de ingresos: un negocio de suscripciones creado desde cero que cuenta hoy con aproximadamente 15.000 miembros. 

«No habríamos lanzado este producto sin la IA», afirma Matthew Hassett, fundador y CEO. «Fue la semilla inicial de lo que se convirtió en nuestra app de suscripción».

El contenido personalizado es el eje central de la app Rest. Su función Storymaker genera cuentos para dormir a medida a partir de una breve encuesta y perfiles de voz ajustables, con tecnología de OpenAI y Eleven Labs. 

Yendo aún más lejos en la personalización, la función Night School de Loftie analiza correlaciones entre los datos de Apple Health de los usuarios, sus hábitos de tiempo de pantalla, la configuración de alarmas y la calidad del sueño que ellos mismos reportan. 

Cuando emergen patrones, como que mirar el móvil a medianoche provoca un sueño de peor calidad, la herramienta recomienda cambios de hábitos o sugiere bloquear las apps que distraen. «Usamos la IA para detectar patrones y hacer sugerencias proactivas que te ayuden a dejar el móvil por la noche», explica Matthew.

En cada etapa, Loftie combina la información de la IA con contenido creado por usuarios, desde módulos educativos hasta sesiones de meditación. La IA determina qué necesita el usuario; los humanos ayudan a dar forma a lo que se le ofrece. 

El resultado es un producto digital que se adapta de forma continua manteniendo un tono marcadamente humano, algo que habría sido prohibitivamente complejo de construir sin IA.

Escalar la creación y prueba de anuncios

Escalar la creatividad es una de las formas más efectivas de utilizar la IA para las marcas, y se está convirtiendo en un elemento esencial de una sólida estrategia de publicidad de pago. Para tener éxito, las marcas necesitan un número creciente de variaciones de anuncios, a menudo más de las que un equipo creativo puede producir por sí solo de forma realista.

Ridge utiliza la IA para cerrar esa brecha. Creó un GPT personalizado entrenado con sus anuncios de mejor rendimiento y lo conectó a herramientas de automatización que generan cientos de nuevos recursos estáticos cada día. «Hemos construido una fábrica de anuncios estáticos», dice Sean. «Puedo obtener 500 anuncios al día sin que nadie toque un teclado».

Estos recursos pasan a una carpeta compartida para su revisión, aunque la mayoría no llegará a publicarse. Y eso está bien; el objetivo es el volumen. «De esos 500, 450 son un desastre», reconoce Sean. «Pero el 10 % mejor tiene una puntuación de entre cinco y siete sobre diez. Esos recibirán inversión publicitaria». La marca planea extender este proceso al video, generando más ganchos y variaciones para pruebas.

La IA no está reemplazando al equipo creativo de Ridge. Los anuncios de mayor rendimiento de la empresa siguen saliendo del equipo de diseño humano, que produce de forma consistente los grandes éxitos. 

La IA simplemente permite más conceptos, más iteraciones y más oportunidades para que plataformas como Facebook conecten el anuncio adecuado con la persona adecuada en el momento adecuado.

«El futuro de la publicidad son los intentos a portería», explica Sean. «Lo que tú ves y te gusta será completamente diferente de lo que yo veo y me gusta». 

Al combinar recursos creados por personas con variaciones generadas por IA en gran volumen, Ridge puede escalar la experimentación mucho más allá de lo que permitiría el trabajo manual, convirtiendo su estrategia de pago en un ciclo continuo de pruebas y refinamiento basado en datos.

Mejorar el servicio al cliente

Las primeras herramientas de IA, como los chatbots y los sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR), encajaban de forma natural en casos de uso repetitivos (del tipo «¿Dónde está mi pedido?» o «¿Cuál es vuestro horario?»). 

Esto convierte el servicio al cliente en una de las aplicaciones más maduras de la IA en los pequeños negocios. Sin embargo, el equilibrio entre la intervención humana y la automatizada sigue siendo delicado. Informes de Gartner señalan que el soporte humano seguirá siendo imprescindible porque la IA todavía no gestiona bien situaciones complejas o emocionales.

En Loftie, los agentes de IA responden ahora a más de la mitad de los correos electrónicos de soporte entrantes. «Es difícil estandarizar las respuestas entre los agentes humanos; la IA puede ser mucho más fiable», dice Matthew. «Ha respondido la misma pregunta mil veces». 

El equipo también utiliza la IA para detectar tendencias en lo que Matthew llama un «cementerio de datos», convirtiendo miles de interacciones con clientes en insights que orientan mejoras en el producto y la experiencia. «Sinceramente, me sorprende cuando las marcas son reacias a adoptar la IA para el servicio al cliente», señala.

Ridge ha obtenido beneficios similares. «El servicio al cliente es un caso de uso muy sencillo», explica Sean. «Alrededor del 60 % de nuestros tickets los responde la IA». La empresa también ha registrado una mejora de entre el 10 y el 20 % en las puntuaciones de satisfacción del cliente frente a los flujos de trabajo exclusivamente humanos. «A los clientes les encanta hablar con la IA», añade. «Es más rápida, más ágil y más precisa».

Estas mejoras se deben a un cambio de los chatbots basados en reglas hacia la IA agentiva: herramientas capaces de comprender la intención del usuario, consultar interacciones previas, acceder a datos del cliente y llevar a cabo acciones sencillas como procesar reembolsos o reemplazar productos. 

Lo que antes estaba limitado a grandes empresas, hoy es accesible a través de herramientas como Zendesk y HubSpot.

Cuando se implementa con criterio, sabiendo cuándo escalar los problemas emocionales y las situaciones complejas a un agente humano, la IA amplía la capacidad de los equipos sin sacrificar la calidad. Las preguntas rutinarias se resuelven con rapidez y consistencia, y los agentes humanos pueden dedicar más tiempo a las conversaciones que realmente importan.

A medida que la IA sigue evolucionando, la oportunidad para los pequeños negocios residirá en este tipo de adopción selectiva: utilizar la IA donde potencie las capacidades humanas y mantener a las personas en el centro del trabajo que define la marca.