Existe una contradicción estructural en el mercado de la inteligencia artificial aplicada al marketing: las marcas aceleran su apuesta por los asistentes de IA como canal de influencia, mientras los consumidores mantienen una relación de escepticismo activo con estas herramientas. Según un informe reciente, el 82% de los anunciantes considera que la IA jugará un papel determinante en las recomendaciones que impactan decisiones de compra. Sin embargo, solo el 32% de los consumidores utiliza herramientas como ChatGPT o Gemini para informarse sobre marcas y productos, y apenas el 23% declara confiar en las recomendaciones que estas generan.

Inversión creciente, adopción limitada

A pesar de esta brecha, el 75% de las marcas planea incrementar su inversión en asistentes de IA antes de 2027. La lógica detrás de esta apuesta es clara: quien logre posicionarse favorablemente en los sistemas de recomendación automatizada tendrá una ventaja competitiva significativa en el momento en que la adopción masiva ocurra. El problema es que esa adopción no está siguiendo el ritmo que los modelos de inversión anticipaban.

La desconfianza del consumidor no responde a un rechazo tecnológico genérico. Los factores son más específicos: la percepción previa sobre determinadas marcas, la opacidad sobre las fuentes que utiliza la IA para generar sus respuestas y la forma en que se presentan esas respuestas influyen directamente en el nivel de credibilidad que el usuario otorga a una recomendación automatizada. Esto implica que el problema no es solo tecnológico, sino también de reputación de marca y transparencia editorial.

Señales de alerta en la estrategia de medios

Más allá de la IA, el informe revela un deterioro en la confianza que las propias marcas tienen sobre sus decisiones de medios. Solo el 50% de los anunciantes afirma haber encontrado el equilibrio entre brand building y performance, frente al 60% que lo afirmaba el año anterior. El porcentaje de marcas que confía en tener el media mix adecuado cayó del 64% al 57% en el mismo período.

Esta erosión de certeza coincide con un entorno donde los datos abundan pero la inteligencia sobre ellos escasea: apenas el 51% de las marcas se siente capaz de extraer insights accionables alineados con sus objetivos de marketing a partir de la información que ya posee. La acumulación de datos sin capacidad analítica para convertirlos en decisiones concretas representa uno de los principales cuellos de botella operativos del marketing actual.

El riesgo de invertir antes de entender

La combinación de estos factores configura un escenario de riesgo específico: organizaciones que aumentan su exposición financiera a una tecnología cuyo comportamiento en el consumidor aún no comprenden del todo. Invertir en IA bajo la premisa de que la adopción llegará sola, sin medir resultados intermedios ni ajustar en función de la percepción real del usuario, es una apuesta con variables no controladas.

La ventaja competitiva en este contexto no la tendrán necesariamente las marcas que inviertan más, sino las que desarrollen primero la capacidad de entender cómo sus audiencias interactúan con los sistemas de IA, qué genera confianza en ese entorno y cómo construir autoridad de marca dentro de los modelos de recomendación automatizada. Ganarse el derecho a ser recomendado por una máquina requiere los mismos fundamentos que ganárselo con una persona: relevancia, credibilidad y consistencia.