¿Quién se queda con el cliente? La próxima ventaja competitiva en la era de la IA

Durante los últimos años, buena parte de la conversación empresarial sobre inteligencia artificial se ha concentrado en una pregunta: ¿cómo podemos usarla para hacer más eficiente lo que ya hacemos? Es una pregunta válida, pero insuficiente.

La discusión que empieza a importar ahora es otra: ¿qué pasaría si la inteligencia artificial no solo hiciera más rápido el marketing, sino que cambiara la forma en que una compañía aprende, decide y crece?

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Ese es, en esencia, el salto del marketing digital al Agentic Marketing.

El marketing digital que conocemos se construyó alrededor de campañas: se define una estrategia, se segmentan audiencias, se producen contenidos, se compran medios, se mide el resultado y, después de varias semanas, se decide qué ajustar. El problema es que el consumidor ya no se mueve a esa velocidad.

Hoy cada interacción genera una señal: una búsqueda, una conversación con un asistente de IA, una visita, un abandono, una compra, una consulta o una respuesta a un contenido. El desafío no es la falta de información. Es la capacidad de convertir todas esas señales en decisiones oportunas.

En América Latina, entre 40% y 55% de las ventas bancarias ya se originan en canales digitales. En otras palabras, la región ya superó la etapa en la que digitalizarse era simplemente abrir un nuevo canal. Ahora la competencia está en quién puede gestionar mejor la complejidad de ese canal.

Esta distinción es particularmente relevante. Las empresas han invertido ya durante años en datos, canales digitales, automatización y personalización. Sin embargo, tener esas capacidades no significa necesariamente operar de manera integrada. En muchas organizaciones, marketing, tecnología, medios, analítica, ventas, agencias y áreas legales siguen funcionando como piezas consecutivas de una cadena, no como partes de un mismo sistema de aprendizaje. Es ahí donde está el verdadero potencial de la IA agentic.

No se trata de poner un chatbot en la página web, generar piezas con IA o automatizar un reporte. Se trata de construir una arquitectura en la que agentes especializados puedan ejecutar, recomendar y ajustar decisiones a lo largo del funnel, mientras las personas mantienen el control sobre la estrategia, la marca y las decisiones sensibles.

Pensemos en un banco colombiano. Hasta ahora, podría utilizar modelos para identificar qué clientes tienen mayor propensión a adquirir una tarjeta y después activar una campaña. Un modelo agentic permitiría ir más allá: probar distintas propuestas de valor antes del lanzamiento, identificar qué audiencias tienen mayor potencial, reasignar inversión según el desempeño, experimentar continuamente con la experiencia de contratación y, una vez adquirido el cliente, determinar cuál es la siguiente mejor acción para cada persona.

El cambio fundamental es que el aprendizaje de una etapa deja de quedarse ahí. Una señal de conversión puede modificar una audiencia; una señal de audiencia puede modificar una propuesta de valor; una señal de uso puede cambiar la siguiente oferta. 

La evidencia regional ayuda a dimensionar lo que está en juego. En Chile, un banco incrementó 69% sus ventas digitales y elevó en 15 puntos porcentuales la participación del canal digital después de combinar modelos de valor, optimización de conversión y más de 20 experimentos a lo largo del funnel. En Centroamérica, otro banco triplicó sus ventas digitales de tarjetas y llevó la participación digital de 20% a 43%.

El aprendizaje más importante es que el crecimiento no vino de una tecnología aislada, sino de conectar datos, experimentación, medios, personalización y modelo operativo.

Esta diferencia también redefine el papel de los equipos. Si la IA puede absorber parte de la producción, adaptación de contenidos, análisis, generación de hipótesis y ejecución repetitiva, el valor de las personas no desaparece: se desplaza. Los equipos deberán dedicar más tiempo a formular preguntas, interpretar señales, diseñar nuevas hipótesis, entender al consumidor y decidir dónde debe intervenir el criterio humano.

Los motores generativos empiezan a convertirse en una nueva puerta de entrada al proceso de decisión. El tráfico referido por modelos de lenguaje creció cinco veces en el último año, mientras que las compañías que trabajan en GEO reportan hasta siete veces más visibilidad en motores de IA. Esto significa que, para una marca, ya no basta con aparecer: tendrá que ser relevante, comprensible y confiable para ser citada por una máquina cuando un consumidor formule una pregunta.

Si una empresa necesita semanas para probar una nueva propuesta, si los datos de clientes no pueden activar decisiones en tiempo real, si cada área optimiza su propio indicador o si una campaña termina sin que sus aprendizajes alimenten la siguiente, el problema probablemente no sea la falta de tecnología. Es el modelo operativo.

El Agentic Marketing obliga a replantearlo. Y esa puede ser su mayor promesa y su mayor ventaja: no simplemente hacer marketing más barato o más rápido, sino construir organizaciones capaces de aprender más rápido que su mercado para responder cada vez más rápido a su público.

Sobre el autor

Juan Camilo Bonilla, Partner and Head of Acquisition Latam de BCG

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