Desde la hiperpersonalización hasta la automatización creativa, marcas como Claro Chile están rediseñando sus procesos para escalar relevancia sin perder coherencia ni control. 

En el escenario global, la adopción de inteligencia artificial en marketing ha dejado de ser una promesa para convertirse en un imperativo estratégico. De acuerdo con la World Federation of Advertisers (WFA), las marcas están transitando desde fases exploratorias hacia modelos de implementación más estructurados, donde la IA no solo optimiza procesos, sino que redefine la manera en que se diseñan experiencias, se gestionan datos y se toman decisiones. El foco ya no está únicamente en la eficiencia operativa, sino en cómo estas tecnologías permiten escalar la personalización, acelerar la producción de contenidos y mejorar la relevancia en cada punto de contacto con el consumidor. 

En este contexto, la ventaja competitiva comienza a desplazarse desde el acceso a la tecnología hacia la capacidad de integrarla con criterio estratégico, talento humano y una visión coherente de marca. Es en este punto donde se sitúa la experiencia de Claro Chile, que refleja cómo las organizaciones están abordando, en la práctica, la transición desde la experimentación hacia una adopción más profunda y transversal de la IA en marketing. Paula Labra, gerente de Marketing de Claro Chile, comparte en esta entrevista la experiencia de la compañía con la IA. 

¿En qué etapa del camino de adopción de la IA se encuentra hoy ClaroVTR -exploración, piloto, escalamiento o aceleración- y qué factores han determinado ese nivel de madurez?  

La compañía está hoy día en un proceso de aceleración del uso de la IA, y es un tema que estamos abordando en varias capas; desde TI, donde se busca eficientizar procesos donde ya hemos observado impactos directos y significativos, hasta su uso en plataformas con interacción directa con el usuario. Un ejemplo de esto último es el trabajo del Call Center, donde se ha aplicado la IA para la atención al cliente, logrando mejores tasas de resolución de problemas y un aumento en el NPS. 

En este proceso de adopción, se armó una célula que está levantando todos los posibles casos de uso y priorizándolos según su factibilidad e impacto. Por medio de un enfoque “Top down”, el objetivo es empoderar primero a los líderes de la compañía para que cada uno, desde su área, pueda tener una visión amplia de cómo la IA puede fortalecer sus equipos, tanto en términos de eficiencia como de escalabilidad. Este proceso partió por un diagnóstico exhaustivo, que buscó identificar el nivel de madurez en el que estábamos como compañía, así como el de todos los colaboradores. Esto fue clave para determinar el tipo de enfoque y diseñar una estrategia a medida, siempre pensando en que el objetivo no es sólo eficiencia y agilidad, sino hacer mejor las cosas. 

Por el lado de marketing, también estamos avanzando en distintos flancos, con foco en estandarizar los procesos como base para poder explorar y aprovechar toda la potencialidad de la IA.  

¿Cuáles han sido los principales casos de uso de IA en marketing que han decidido priorizar y por qué?  

Desde el año pasado estamos haciendo gran parte de las producciones publicitarias con IA. Hemos sido testigos de la evolución de las diferentes herramientas, partimos con maquetas algo plásticas y con muchos defectos (como personas con 6 dedos) hasta el día de hoy, donde muchas veces cuesta percibir qué está hecho con IA y qué no. Esto nos ha permitido desde pre testear las piezas, hasta hacer ajustes estructurales que con un material grabado habrían sido muy complejos o costosos de implementar. 

Entonces, más allá del ahorro de tiempo y costos, la IA viene a posibilitar concretamente el tema de la hiper segmentación, partiendo por la capacidad exponencial de generar contenidos distintos para distintas audiencias.  

La producción deja de ser una limitante y el desafío es poder sacar todo el potencial que tienen las herramientas.  

El consumidor ya no quiere ver el mismo comercial de televisión replicado en Instagram o YouTube, y la IA nos entrega una capacidad casi infinita de generación de contenidos. No es solo un ahorro, sino una oportunidad de conectar de forma más amplia y a la vez más profunda con el consumidor. 

También se están desarrollando casos de uso ligados al análisis de datos e información de mercado, con el objetivo de democratizar el acceso a la información dentro de la compañía. La IA permite ir mucho más allá de dashboards estáticos: habilita un acceso personalizado que se adapta al usuario y no al revés. 

¿Cómo han integrado la IA en los flujos de trabajo del equipo de marketing?   

Por nuestro lado, hemos rediseñado los procesos con nuestras agencias, debemos pensar desde el brief si la idea será realizada con IA o no. Y en la creatividad lo mismo, hoy día la IA nos permite hacer cosas que antes eran muy difíciles de lograr o muy caras. Por ejemplo, en el comercial que hicimos de roaming este año, mostrar a una persona en cada uno de los países incluidos en la campaña habría sido inviable, pero con IA, se pudo ejecutar sin restricciones de producción. El rediseño de procesos, por lo tanto, no es un ajuste cosmético, sino un cambio en la forma de pensar y estructurar la creatividad.  

¿Qué tipo de capacidades han debido desarrollar internamente y cómo han abordado la capacitación de los equipos?  

La capacitación se entiende como un proceso continuo, y así se ha abordado. A nivel de líderes, se han implementado estrategias de cascadeo hacia los equipos, asegurando que el conocimiento no quede concentrado en unos pocos. Paralelamente, se han activado casos de uso que involucran a colaboradores de distintas áreas y niveles jerárquicos, lo que ha permitido generar competencias de manera transversal. Las capacidades que se están desarrollando van desde el prompting y la alfabetización en datos hasta el juicio crítico necesario para supervisar y validar los outputs de las herramientas de IA. 

¿Qué resultados concretos han observado hasta ahora en términos de eficiencia, efectividad creativa o impacto en negocio?   

Los resultados más tangibles hasta ahora se observan en tres dimensiones: eficiencia en costos de producción, reducción de tiempos de ejecución y aumento en el volumen de piezas generadas. Pero creo que, más relevante que las métricas de producción, es el impacto en la calidad y la capacidad de personalización y segmentación.  

Los KPIs que se están utilizando combinan métricas operacionales -costo por pieza, tiempo de producción- con métricas de efectividad creativa y experiencia del cliente. 

¿Qué aprendizajes han sido clave para escalar el uso de IA?  

Ha sido clave la convicción interna sobre la relevancia de la adopción de IA como compañía de telecomunicaciones. Sin esa convicción desde el liderazgo, los proyectos tienden a quedar en piloto indefinidamente.  

El mayor aprendizaje, sin duda, es que este es un proceso continuo donde hay que explorar con objetivos claros, pero con la flexibilidad para adaptarse en el proceso. La competencia entre plataformas de IA es muy alta e impredecible, y eso exige una actitud de aprendizaje y apertura permanente a esta revolución que está recién comenzando. 

Respecto a la escalabilidad, y como industria de servicios, el criterio que guía las decisiones busca identificar aquellas iniciativas cuyo escalamiento tenga un impacto y beneficio directo o indirecto en los clientes.  

¿Cómo están viendo el impacto de la IA en su estrategia de medios y en el ecosistema digital?  

El impacto más relevante en la estrategia de medios pasa por la hiper segmentación: la capacidad de personalizar piezas para distintas audiencias, canales y momentos del journey del cliente. Esto se potencia con la capacidad de producir a mayor escala sin multiplicar proporcionalmente los costos. En términos de ecosistema digital, la IA está cambiando la lógica de cómo se distribuye y se adapta el contenido, permitiendo que una misma campaña tenga expresiones diferentes según el contexto y la audiencia a la cual le aparece, sin perder coherencia de marca. La automatización de campañas y la personalización dinámica son áreas en las que se está avanzando de manera súper acelerada, después de mucho tiempo que se veía como algo óptimo a realizar, pero difícil de llevar a la práctica. 

¿Cuáles son los principales riesgos que han identificado en el uso de IA y qué marcos o políticas han implementado para gestionarlos?  

Creo que el mayor riesgo es usar la IA con un objetivo solo cuantitativo: hacer más, producir más…sin un para qué. Cuando la eficiencia se convierte en el único criterio de éxito, se pierde el foco de lo que realmente importa, que no es solo hacer más, sino que hacer mejor.  Creo que cuando perdemos ese sentido, estamos más expuestos a desconectarnos también de las necesidades de nuestros clientes.  

En términos de gestión, se están desarrollando marcos internos para orientar y delimitar los usos y alcances de la IA. Lo central ha sido trabajar de forma integrada entre áreas, porque este no es un tema exclusivo de marketing o de TI, sino de toda la compañía. Existe un equipo de expertos que evalúa permanentemente riesgos y oportunidades, pero el objetivo más amplio es empoderar a todos los equipos para promover un uso crítico e informado de las herramientas.  

¿Cómo están abordando el uso de IA por parte de sus agencias y socios? 

La integración de la IA ha implicado rediseñar la forma de trabajar con las agencias desde el punto de partida: el brief. Hoy la pregunta de si una pieza se realizará con IA o no es parte del proceso creativo desde el inicio, lo que ha modificado los flujos de colaboración y las responsabilidades de cada parte. Hoy día ya no vemos storyboards de campañas, vemos maquetas.  

En paralelo, se han revisado los marcos contractuales y los estándares de transparencia en coordinación con las áreas especializadas, con el objetivo de asegurar un uso responsable y bien documentado de estas herramientas. Es un ámbito en evolución constante, dado que las propias herramientas y sus implicancias legales también están en desarrollo. 

¿Dónde trazan hoy los límites en el uso de IA dentro del marketing y cómo proyectan la evolución de estas fronteras en los próximos años?  

Hay tres ámbitos que hoy no se automatizan:  

El primero es la estrategia. La IA enriquece, contrasta y acelera el análisis estratégico, pero la definición estratégica no se genera desde cero con IA: se construye con liderazgo y visión humana. La estrategia necesita ser orquestada por personas. La proyección para los próximos años apunta a una relación cada vez más híbrida con las herramientas, donde los límites se irán ajustando en la medida en que la tecnología avance y los equipos desarrollen mayor capacidad para supervisarla con criterio. 

El segundo, que es un input del primero, es la escucha del consumidor y búsqueda de insights, actividad intrínsecamente humana y que requiere de un análisis de personas.  Así, la escucha directa, digital o física, es insustituible. Pero eso no significa no integrar la IA en el proceso como un complemento y aporte en la agilización.  

Y lo tercero y súper clave, es la creatividad. Si bien la estrategia guía la creatividad y, desde ahí, podría automatizarse, hay algo también inmensamente humano en la creación y diferenciación. El marketing tiene que tener una parte súper dura y data driven, pero nunca puede perder esa humanidad que está en el corazón de la disciplina.   

Si muchas marcas están usando las mismas herramientas de IA, ¿cómo evitan caer en una “comoditización creativa”?  

La ventaja competitiva no reside en las herramientas -que son, en su mayoría, accesibles para todos-, sino en la estrategia y en la capacidad de orquestar un todo coherente. La conceptualización creativa, la idea en su origen, sigue siendo un proceso genuinamente humano: no es automatizable, al menos no en su dimensión más relevante. Lo que diferencia a una marca de otra no es qué herramienta usa, sino qué pregunta se hace antes de usarla y qué insight encuentra para diferenciarse.  

En ese sentido, el enfoque human on the loop resulta clave: la IA amplifica, pero quien define la dirección y el sentido es el equipo humano. La ventaja competitiva está en la calidad del criterio, la profundidad del conocimiento del cliente y la capacidad de construir una estrategia que la IA pueda potenciar, pero no reemplazar.