Escribí este post hace unos 2 años, en marzo de 2023, cuando todo el tema de la IA iba avanzado, pero no tanto como hoy. Así que me pareció un buen momento para darle un refresh a la luz de los nuevos datos.
Ya por ahí de 2020 (o un poco antes) se comenzó a usar inteligencia artificial en el mundillo del marketing para crear artículos de blog y contenidos escritos.
Hoy, los distintos modelos no solo sirven para redactar, sino que pueden hacer flows completos de trabajo, desde investigar, hasta publicar el contenido en un CMS con todo e imágenes (solo falta ver la pasada de proceso de ahrefs para hacer contenidos con IA).
Por si eso no bastara, pueden navegar por páginas webs en vivo, interactuar con ellas y analizarlas, crear presentaciones, programar y en mi trabajo hasta se usa para que gente sin experiencia cree apps completas.
¿Aterrador o emocionante?
¿Quiere decir que pronto seremos reemplazados por una máquina en el futuro cercano?
En mi nada humilde opinión, NO. En este artículo te cuento por qué.
Tabla de contenidos
1. La IA, literalmente, te necesita
La IA requiere de input humano para funcionar. Si no se o pides, no lo hace. Así de simple.
Desde la función más básica como escribir un prompt (para hacer videos de frutas infieles que se vuelvan virales en TikTok), hasta las automatizaciones más complejas, requieren de un humano que las ejecute y que las use en el contexto de un proyecto.
O sea que, por más que el idiota de tu jefe quiera reemplazarte con Chad GPT, aún te necesita, mínimo, para que aprietes un botón.
Pero ya en enserio:
La IA es solo una herramienta.
Requiere personas que entiendan su funcionamiento, que sepan cómo usar los distintos modelos y aplicaciones, que analicen qué procesos son susceptibles de ser automatizados, que puedan evaluar el output y corregirlo si es necesario.
Y sobre esto es que quiero profundizar más en el punto siguiente.
2. LA IA se equivoca mucho (y por eso te necesita aún más)
Por increíble que parezca, las IAs se equivocan bastante todavía. A esto le llaman alucinaciones. Es decir, que se inventa cosas nomás por sus huevos.
¿No me crees?
Pues el estudio AI Hallucination Statistics: Research Report 2026 realizado por Suprmind encontró que:
- Incluso loe mejores de modelos de IA alucinan al menos el 0.7% de las veces en tareas básicas de sumarización, 18.7% en preguntas sobre temas legales y 15.6% en temas médicos.
- 37 de los 40 modelos analizados alucinan con más frecuencia con la que dan respuestas correctas.
Aún mejor, podemos ver estos hallazgos de manera gráfica. ¿Notas lo poco precisos que son algunos de los modelos más famosos?
Entran los expertos
No voy a mentir:
Yo mismo uso la IA para general el contenido de algunos de mis clientes (y automatizar algunos procesos).
Pero, ¿por qué la uso si alucina tanto?
- Primero, por que tengo poco tiempo. Si me pongo a hacer todos los textos, no acabo.
- Segundo (y más importante): lo hago con temas que conozco y reviso los textos para asegurarme de que la información es veraz y que el artículo está redactado correctamente.
Yo no soy el único que lo hace esto.
¿Recuerdas el artículo de ahrefs que mencioné en la introducción? Bueno, en ese artículo, Ryan Law, director de tráfico de ahrefs menciona:
“El contenido de IA no es, por defecto, bueno. Este proceso funciona porque replica nuestro proceso editorial humano existente, construido sobre décadas de experiencia colectiva en marketing de contenidos”.
¿Lo notas? Habla de que aún tienen un proceso humano establecido, pese a las automatizaciones, no le dejan todo a la IA.
Otro ejemplo de esto ocurrió el otro día en mi club de lectura:
Tuvimos el placer de que nos acompañara Adrian Chávez, a quién quizá conozcas por su amor al té y a la lingüística, y quien, además de haber escrito uno de mis libros favoritos, también se dedica a la traducción.
Durante las preguntas que le hicieron ese día, también se tocó el tema de la IA en el mundo de la traducción. Si bien dejó claro que algunos trabajos como traducir manuales o cosas sencillas pueden haberse reducido, también explicó que, en el caso de textos más complejos, que requieren entender mejor el contexto cultural para poder ser traducidos, el trabajo sigue ahí. Pues se requiere a un verdadero experto en la materia, no solo a una máquina que lo traduzca literalmente.
Es más, hay varios países donde le pagan a la gente por enseñarle a la IA a hacer cosas, porque sus capacidades aún son limitadas. Como muestra este documental (aunque este punto quizá sí que debería preocuparnos XD).
Esto quiere decir que la IA aún requiere de expertos que le ayuden a entender cosas, que corroboren su información, su trabajo, de alguien que la supervise. Y, en muchos casos, de alguien que haga el trabajo, cuando ella no es capaz de realizarlo.
3. El calor humano
Por supuesto, un factor fundamental en cualquier proyecto es el contacto humano.
Por más que parezca que la IA te escucha (Googlea psicosis por IA), la realidad es que sigue siendo solo un programa de computadora que simplemente es muy bueno entendiendo la relación estadística entre palabras. Al final del día, aún no nos superan en cuanto a las relaciones humanas.
A las personas les sigue generando confianza hablar con un humano para cerrar tratos, para hacer acuerdos, para recibir soporte o simplemente para echar chisme, recibir un abracito y relajarse un rato.
Yo mismo he visto esto cuando trabajaba en Zoho:
Esta empresa realiza cada año Zoholics, una conferencia donde invitan a clientes y prospectos a conocer más de cerca el producto y sus actualizaciones. Pero aquí viene lo interesante:
Muchas personas solo van al evento para hablar directamente, cara a cara, con los agentes de soporte de Zoho y con los directivos. Van para conocer a la gente detrás del producto. No les basta con el contacto por correo y teléfono, sino que desean una conexión mucho más cercana. Eso es lo que en gran parte los mantiene con la marca, y las máquinas no pueden igualarlo.
Es la misma razón por la que muchas empresas siguen teniendo personas realizando sus ventas, dando seguimiento a los leads, dando soporte a sus clientes.
Pero hay otro motivo:
La creatividad.
La habilidad humana para crear algo completamente nuevo, sigue siendo algo que a los negocios y empresas les interesa mucho. Las IA son muy buenas escribiendo acerca de cosas conocidas, que ya tienen en su base de datos, pero no pueden generar cosas novedosas y distintas. Solo saben leer y repetir.
4. El cochino dinero y los costos
Uno pensaría que con todo el hype que hay por la IA, empresas como OpenAI deberían estar ganando billetes por tonelada, pero, para sorpresa de muchos, no es así.
De hecho OpenAI y todas las empresas de IA (excepto quizá Google) pierden dinero cada año y se estima que no tendrán utilidades hasta 2030. Si pueden seguir operando es porque siguen estafándole dinero a sus inversores.
El equipo para centros de datos de IA y el mantenimiento para mantenerlos operando, así como el gran consumo energético que implican, hacen que esta tecnología sea muy costosa y poco eficiente (sin mencionar que está acelerando nuestro descenso a la catástrofe climática).
En un artículo publicado por la revista Fortune Bryan Catanzaro, vicepresidente de deep learning aplicado en Nvidia declaró recientemente en una entrevista lo siguiente:
“Para mi equipo, el costo de la computación es mucho más alto que el costo de los empleados”.
Ese mismo artículo menciona que esta afirmación es corroborada por un estudio del MIT titulado Rethinking AI’s impact: MIT CSAIL study reveals economic limits to job automation.
Este estudio analizó los requerimientos técnicos para que la IA pudiera realizar las tareas al mismo nivel que un humano y encontró que la automatización con IA solo era viable en el 23% de los roles donde la visión es una parte crucial del trabajo y que, para el 77% de los casos restates, era más barato que lo hiciera un humano [Carita de pikachu sorprendido :0].
Entonces, ¿debería preocuparte tu empleo?
Pues si le creemos a las estadísticas… No mucho.
La IA sí trae consigo un alza en la productividad y la automatización de tareas repetitivas de poco valor. Lo que nos deja tiempo para hacer más cosas o para dedicarnos a tareas más relevantes como crear estrategias, negociar con los clientes o hasta dormir.
Por otro lado, sí que puede afectar a los trabajadores menos calificados del sector del marketing. Ya no basta solo con escribir bien (algo que ya hacen las IA), sino que es crucial saber usar las herramientas de IA más allá de lo básico para automatizar procesos y tareas más complejos que aporten valor a los clientes y negocios.
Habilidades como entender las aplicaciones y limitantes de cada modelo, saber escribir instrucciones precisas, poder refinar dichas instrucciones, el saber proveer información a la IA en el formato correcto, y entender el uso de APIs, son cruciales para seguirse manteniendo vigente hoy en día.
Pero si yo no te convenzo, quizá lo haga el Dr. Li Jiang.
¿Qué hacer con la IA? La opinión de un experto (y también la mía)
El Dr. Li Jiang es Director del Programa AIRE de la Universidad de Stanford, un programa dedicado a reinventar los sistemas educativos actuales, utilizando la metodología del design thinking, en combinación con la IA, robótica y neurología.
Mientras que otros profesores vetan el uso de IA para las clases, el Dr. Li Jiang permite que sus estudiantes la usen, pues le apasiona encontrar la forma de enseñar a los jóvenes en la nueva era que ha creado esta tecnología.
De acuerdo con él, se debe enseñar AI Thinking para ayudar a diferenciar entre las labores humanas y las de la inteligencia artificial.
Resalta tres puntos clave del AI thinking:
- Tener un entendimiento general acerca de cómo funciona la IA.
- Diferenciar entre las habilidades de la IA y la de los humanos.
- Conocer cómo trabajar con la IA y usarla para completar otros trabajos.
Respecto al punto dos, el Dr. Li Jiang aclara que el rol de los humanos es crear cosas nuevas, que no existían antes, ir de cero a uno, y que este proceso puede acelerarse si la inteligencia artificial nos provee de información y se encarga de tareas rutinarias.
También añade que es nuestra responsabilidad enseñar a las nuevas generaciones cómo generar nuevas ideas con la ayuda de la IA.
Con lo que vuelvo al punto que ya he mencionado taaantas veces en este artículo: la capacitación es la clave.
En conclusión…
La IA hace muchas y va a seguir mejorando, pero al final del día no puede reemplazar los procesos complejos que realizamos, en especial cuando involucran interacción humana e innovar, pues solo cuentan con el conocimiento que le provee su base de datos.
Más que un terminator, la IA es como un taladro: una herramienta que debemos aprender a usar, independientemente de nuestra profesión, pues podría ahorrarnos mucho tiempo y esfuerzo innecesarios, que podemos usar para concentrarnos en cosas más importantes.
En mi trabajo la he usado para hacer análisis de UX y generar muckups de landing pages, para automatizar completamente procesos como la generación de un documento completo de auditoría SEO, la generación y envío de calendarios de contenidos a proveedores, y la redacción de miles de metadatos web en masa. Y la verdad… me ha ahorrado, literalmente, días de trabajo.
Si la IA me da más tiempo para relajarme, eso está bien para mí.
¿Cuál es tu opinión sobre la IA? ¿Nos va a dejar desempleados? ¿La usas en tu día a día? Cuéntame en los comentarios. Me encantaría leerte.