Hacia finales de 2025, la forma en que los departamentos de marketing utilizan la inteligencia artificial ha cambiado por completo. Ya no se trata de pedirle a una IA que redacte un correo o diseñe una imagen. Se trata de construir sistemas que razonan, planifican y actúan como si fueran miembros virtuales del equipo. Esta nueva etapa, conocida como Inteligencia Agéntica, permite automatizar tareas complejas y adaptarlas a distintos escenarios, contextos y necesidades empresariales.
La clave de esta transformación radica en los avances técnicos de modelos como Gemini 3, Claude 4.5 y ChatGPT 5.1, que pueden manejar millones de palabras en un mismo encargo, razonar de forma profunda y personalizar sus respuestas con una precisión antes impensable. Esto ha forzado a los profesionales del marketing a adoptar un nuevo rol: en lugar de ser meros usuarios de herramientas, ahora diseñan flujos cognitivos, establecen condiciones, definen restricciones y supervisan la ejecución de tareas interconectadas.
Características clave de los modelos más avanzados
Gemini 3 se destaca por su capacidad de comprender texto, imagen y audio simultáneamente. Esta multimodalidad nativa y su ventana de contexto de un millón de tokens permiten cargar información masiva sin necesidad de ajustes previos. Es capaz de generar interfaces gráficas desde simples descripciones y realizar razonamientos extensos con verificaciones internas.
Claude 4.5 apuesta por la precisión y la estructura. Responde mejor a instrucciones técnicas y produce contenido limpio, sin frases innecesarias. Su capacidad de recordar contextos anteriores lo vuelve ideal para gestión de proyectos a largo plazo y su enfoque en «artefactos» (código, documentos, gráficos) lo convierte en una herramienta de producción final.
ChatGPT 5.1, en cambio, es el más versátil. Puede alternar entre un modo rápido para tareas sencillas y un modo de pensamiento para análisis complejos. Además, permite definir estilos de comunicación específicos, adaptándose al tono de una marca con gran fidelidad. Su capacidad para orquestar herramientas lo vuelve un excelente investigador y redactor adaptativo.
Estrategias por tipo de organización
Una startup con pocos recursos no puede abordar las tareas igual que una multinacional. Por eso, la ingeniería de prompts debe ajustarse al contexto de cada organización.
Las startups encuentran en ChatGPT 5.1 un aliado para ejecutar tareas completas en un solo paso, con prompts que definen estrategias, contenido y distribución. Esta técnica, conocida como «One-Shot Multi-Tasking», ahorra tiempo y maximiza resultados con mínima intervención humana.
Las empresas en escala, por su parte, aprovechan la fuerza de Gemini 3 para repurponer contenido audiovisual en entradas de blog, publicaciones en redes sociales, boletines y más. La clave está en transformar una pieza valiosa (como un webinar) en decenas de activos diferentes que conservan coherencia y estilo.
Las grandes corporaciones priorizan la seguridad, la coherencia de marca y el cumplimiento legal. Claude 4.5, con su enfoque estructurado y riguroso, permite revisar textos, verificar afirmaciones, adaptar el lenguaje según el mercado y generar reportes en formato tabla para auditorías internas.
Las agencias de marketing, con múltiples clientes, se enfrentan al desafío de mantener voces distintas sin caer en la homogeneidad. Aquí, Claude y Gemini ayudan a analizar estilos de comunicación y replicarlos en nuevos materiales, ajustándose a las particularidades de cada marca.
Flujos por subdepartamento: precisión técnica y creatividad dirigida
El marketing moderno no es un bloque monolítico, sino una red de subespecialidades con necesidades muy concretas.
El marketing de contenidos se beneficia del uso de prompts que prohíben el lenguaje típico de la IA, obligando al modelo a producir textos más humanos y naturales. Claude 4.5 es ideal para estos casos, especialmente si se le proveen restricciones estilísticas estrictas.
El SEO técnico, por otro lado, requiere de modelos que puedan analizar código y documentos estructurados. Claude puede revisar archivos HTML, identificar errores en el marcado de esquema y proponer correcciones. Para SEO local, Gemini analiza contenido visual y ChatGPT genera publicaciones contextualizadas con eventos geográficamente relevantes.
En marketing de producto, la simulación de buyer personas permite anticipar reacciones a los mensajes de marca. ChatGPT, en modo de pensamiento, puede adoptar el punto de vista de un cliente escéptico y destruir un texto de ventas para luego mejorarlo. Gemini, en cambio, facilita la creación de comparativas competitivas basadas en datos masivos.
Para la generación de demanda, Gemini ayuda a detectar patrones en los anuncios visuales exitosos y sugerir nuevas líneas creativas, mientras que Claude diseña secuencias de correos que responden al comportamiento del usuario, con lógica condicional.
En comunicación de crisis, ChatGPT puede simular la reacción de distintos grupos de interés (prensa, inversores, clientes) y ayudar a redactar declaraciones que equilibren empatía, responsabilidad y seguridad legal.
La investigación de mercado, finalmente, se apoya en Gemini para cruzar grandes volúmenes de datos, identificando vacíos entre lo que los clientes piden y lo que las tendencias indican como futuro deseado.
Cadenas de agentes: hacia una máquina de marketing autónoma
El paso siguiente en esta evolución es conectar varios modelos entre sí. Por ejemplo, un flujo puede iniciar con Gemini extrayendo datos, continuar con ChatGPT estructurando un esquema y finalizar con Claude escribiendo el contenido y validándolo. Este tipo de orquestación agéntica ya es posible mediante herramientas como LangChain o Antigravity.
Incluso es posible crear vigilantes automáticos de la competencia que detectan nuevos lanzamientos, los analizan y generan alertas para el equipo de ventas con argumentos comparativos.
Buenas prácticas para el uso seguro y eficaz
La autonomía no elimina la necesidad de supervisión. Es recomendable definir niveles de intervención según la sensibilidad del contenido. Por ejemplo, se puede automatizar la ideación, pero mantener revisión humana en casos de crisis o estrategia de marca.
Además, dado que algunos modelos almacenan contexto de proyectos anteriores, conviene establecer protocolos de borrado al terminar tareas sensibles para evitar fugas de información.
Por último, con la transición del SEO hacia la AEO (Answer Engine Optimization), el éxito ya no depende solo de incluir palabras clave, sino de ofrecer respuestas completas, claras y útiles que los motores de IA quieran citar como fuente.