Un grupo de 12 líderes empresariales evaluó con un 4,3 sobre 7 la preparación de sus organizaciones para la inteligencia artificial. Sus respuestas sitúan los datos, la formación y la gestión entre las prioridades para convertir su uso en resultados de negocio.

La adopción de inteligencia artificial (IA) abre decisiones que involucran a toda la empresa: qué objetivos perseguir, qué información utilizar y quién responde por los resultados. Para las áreas de marketing, estas definiciones conectan la innovación con la experiencia de clientes, la gestión de marca y la inversión comercial.

Ese es el contexto de Decidir en la era de la IA, publicación de MAS Analytics presentada en una nota de Diario Financiero del 19 de octubre de 2026. Según el medio, 12 directores y gerentes generales de compañías chilenas calificaron con un promedio de 4,3, en una escala de 1 a 7, la preparación de sus organizaciones para los desafíos de la IA en los próximos dos años. Diario Financiero

Una evaluación desde la dirección empresarial

De acuerdo con DF, el trabajo surgió del Círculo de Liderazgo organizado por MAS Analytics. Las entrevistas abordaron creación de valor, capacidades internas, riesgos, movilización de los equipos y competencia. El medio identifica a Matías Sahli, director y CEO de la consultora, como vocero de la iniciativa. Diario Financiero

El resultado recoge la percepción de los entrevistados sobre sus compañías. Para un gerente de marketing, ofrece una pauta de conversación con la dirección: establecer dónde puede contribuir la IA y qué condiciones necesita cada proyecto. Un mismo equipo puede usar asistentes para redactar contenidos y requerir preparación adicional para integrarlos con información de clientes o decisiones comerciales.

La preparación puede examinarse por proceso: información disponible, personas involucradas, criterios de aprobación y resultados esperados. Así, la conversación se traduce en decisiones concretas sobre recursos, plazos y responsables.

Los datos sostienen el paso hacia la integración

En otra publicación, Estado de adopción de Inteligencia Artificial en empresas chilenas, MAS Analytics informa que el 42,2% de las organizaciones analizadas está en exploración y el 25,9% en pilotos iniciales. Ambas etapas suman 68,1%. Un 28,3% declara implementación y un 3,6%, escalamiento con retornos claros y sostenibles.

La consultora identifica entre las condiciones habilitantes la calidad de los datos, el liderazgo, el talento interno y la gestión del cambio. Estos resultados aportan un antecedente complementario a las entrevistas recogidas por DF. masanalytics.com

En marketing, integrar información supone acordar qué significan variables como cliente activo, conversión o venta atribuida. Como aplicación práctica, un proyecto de personalización puede comenzar definiendo las fuentes que utilizará, su actualización y los permisos de acceso. Esa base permite revisar si las recomendaciones del sistema responden al objetivo comercial y al contexto de cada interacción.

El crecimiento amplía los objetivos de la IA

El estudio Global AI Performance Survey de PwC, difundido el 15 de abril de 2026, aporta una perspectiva internacional. A partir de 1.217 entrevistas a directivos de grandes compañías cotizadas de 25 sectores, señala que un 20% de las empresas concentra el 75% del valor generado por la IA dentro de su análisis.

PwC vincula el desempeño de las organizaciones más avanzadas con la transformación del negocio, las oportunidades de crecimiento y el rediseño de flujos de trabajo. Según la firma, ese grupo tiene el doble de probabilidades de rediseñar procesos para incorporar IA. pwc.es

Para las marcas, esta perspectiva permite ampliar la evaluación de una iniciativa. Además del tiempo de producción, es posible considerar su contribución a la conversión, la retención o la calidad de atención. Como criterio de gestión, cada objetivo requiere una situación inicial de referencia y un método que permita distinguir el aporte del proyecto de otros cambios en la campaña o el mercado.

Las marcas incorporan reglas para trabajar con agencias

La Federación Mundial de Anunciantes (WFA) publicó el 30 de septiembre su informe State of AI in Marketing 2026. Su investigación reúne respuestas de 54 ejecutivos de 46 grandes anunciantes y registra que el 96% de las marcas participantes utiliza IA generativa o agéntica en marketing.

La expansión también se expresa en la relación con proveedores: el 59% incorpora cláusulas contractuales sobre IA, con materias como propiedad intelectual, confidencialidad y datos de entrenamiento; el 69% exige a las agencias informar cuándo la utilizan. World Federation of Advertisers

Para la coordinación entre anunciante y agencia, estos antecedentes permiten ordenar preguntas operativas: qué herramientas intervienen, qué información reciben y cómo se aprueba el material. Un acuerdo explícito ayuda a definir responsabilidades desde el encargo hasta la publicación de una pieza. También permite incorporar la revisión humana en el flujo de producción y mantener criterios compartidos sobre la identidad de marca.

Capacidades compartidas para llevar los proyectos a escala

El Informe global de IA 2026 de NTT DATA recoge la visión de 2.567 altos ejecutivos en 35 países y 15 industrias. El 84% de los encuestados representa a empresas con más de 10.000 empleados. Entre las prácticas que identifica en las organizaciones líderes figuran la alineación de la IA con el negocio, la gestión del cambio y la formalización de la gobernanza. es.nttdata.com

Para marketing, una aplicación de ese enfoque es reunir a negocio, tecnología y datos alrededor de un proceso específico, como la atención de consultas o la preparación de campañas. La formación puede acompañar ese trabajo con ejercicios sobre tareas reales, criterios para revisar respuestas y mecanismos para resolver errores. Así se conecta el aprendizaje con las decisiones que el equipo toma diariamente.

Una ruta de implementación para las áreas de marketing

En conjunto, los antecedentes permiten proponer una secuencia de trabajo: seleccionar un caso vinculado a una meta comercial, revisar sus datos, asignar responsables y evaluar resultados antes de ampliar su uso. Cada organización puede adaptar esta propuesta a sus capacidades. Para marcas y agencias, el siguiente paso consiste en convertir esa coordinación en una práctica recurrente que permita aprender de cada implementación y decidir dónde invertir después.

Fuentes:

• Diario Financiero: evaluación de 12 líderes empresariales.
• MAS Analytics: Estado de adopción de Inteligencia Artificial.
• PwC: resultados de Global AI Performance Survey.
• WFA: State of AI in Marketing 2026.
• NTT DATA: Informe global de IA 2026.