Un nuevo estudio de HubSpot con 102 líderes chilenos revela que la adopción masiva de inteligencia artificial no se está traduciendo en resultados reales: el problema no es el acceso a la tecnología, sino la falta de contexto sobre el cliente

El 88 % de los líderes de marketing, ventas y servicio al cliente en Chile ya utiliza inteligencia artificial en sus operaciones. El número parece alentador. Pero hay un dato que lo matiza de raíz: apenas 2 de cada 10 la tiene verdaderamente integrada en su flujo de trabajo. El resto la usa para tareas puntuales, desconectadas del negocio real. Más volumen, no necesariamente mejores resultados.

Esa es la conclusión central del nuevo estudio de HubSpot “Tu IA produce más, pero no produce mejor en 2026?,  que encuestó a 720 líderes comerciales en Latinoamérica y España —102 de ellos en Chile—, distribuidos entre equipos de marketing (29 %), ventas (40 %) y servicio al cliente (30 %).

El diagnóstico: la IA produce más, pero no produce mejor

El reporte identifica una brecha que no tiene que ver con presupuesto ni tamaño del equipo. Tiene que ver con contexto. Cuando la inteligencia artificial no conoce al cliente —su historial, sus conversaciones previas, lo que se le prometió, lo que espera— puede generar más contenido, más correos, más respuestas. Pero sin precisión real.

En ventas, el dato es elocuente: el 64 % de los vendedores en Chile dedica entre 5 y 15 horas semanales a tareas administrativas —actualizar el CRM, redactar correos de seguimiento, construir listas de prospectos— en lugar de vender. Y las consecuencias son concretas: el 66 % de los equipos perdió o retrasó al menos un negocio en el último mes por información incompleta en el sistema.

«Los equipos chilenos no se resisten a la IA,  se resisten a adoptarla sin confiar en que va a funcionar bien en su contexto específico. Y tienen razón en exigirlo. Una herramienta que no conoce a tu cliente no puede ayudarte a crecer con él», señala Andrés Aranda, director de ventas de HubSpot para Latinoamérica.

Marketing: personalizar sin datos es adivinar

Las cinco tácticas de marketing con mayor retorno de inversión identificadas por el estudio en Chile —automatización de secuencias de nutrición, conversaciones directas 1 a 1, liderazgo de pensamiento, contenido educativo y personalización— tienen algo en común: todas exigen conocer al comprador con profundidad. Sin datos reales integrados, la personalización es una ilusión.

El reporte también documenta una transformación estructural en los canales: las redes sociales lideran con un 67 % de efectividad reportada, seguidas del correo electrónico (40 %) y WhatsApp (37 %). El SEO tradicional, en cambio, retrocede. La razón es clara: el 60 % de las búsquedas en Google hoy termina sin que nadie haga clic en ningún resultado. Los compradores ya no buscan: preguntan directamente en motores de respuesta como ChatGPT, Gemini o Perplexity.

Ante este cambio, el 86 % de los líderes de marketing chilenos encuestados ya está tomando medidas en materia de Answer Engine Optimization (AEO) —la disciplina de posicionar marcas en los motores de IA—, ya sea como parte activa de su estrategia o en fase piloto.

Servicio al cliente: la automatización que no pierde el trato humano

El área de servicio es la más avanzada en adopción de IA. El 87 % ya la utiliza, principalmente para clasificar tickets, resumir conversaciones largas y detectar patrones en preguntas frecuentes. Sin embargo, el miedo principal no es tecnológico: las tres preocupaciones más citadas —respuestas incorrectas o sin contexto, reacción negativa del cliente y pérdida del trato humano— apuntan todas a la relación con las personas, no a la tecnología en sí.

El 84 % de los líderes de servicio estima que entre el 20 % y el 60 % de sus tickets podría resolverse sin intervención humana si contaran con las herramientas y el contexto adecuados. El reto no es si automatizar, sino cómo hacerlo sin sacrificar la calidad del vínculo con el cliente.

Frente a eso, HubSpot ha desarrollado el Agente de Clientes, una solución de IA agéntica que gestiona consultas por correo electrónico las 24 horas, los 7 días de la semana, con un modelo de control gradual: los equipos pueden asignarlo a un porcentaje del volumen de correos, limitarlo a horarios específicos o usarlo en modo revisión —donde el agente genera la respuesta y un humano la aprueba antes de enviarla—. El sistema identifica además qué fuentes de conocimiento están resolviendo bien y cuáles necesitan actualización, mejorando su precisión con el tiempo. Con este agente, los mejores equipos de HubSpot logran gestionar hasta el 90 % de sus conversaciones sin intervención humana. El modelo de cobro refuerza el enfoque en resultados: se paga por conversación resuelta, no por intento.

«El problema no es el acceso a la inteligencia artificial. El problema es el contexto. Cuando la IA sabe quién es el cliente, qué compró, qué le preocupa y qué le prometió el equipo, su impacto deja de ser ruido y se convierte en parte de la estrategia«, puntualiza Aranda.

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