Desde responder consultas hasta conectar datos y ejecutar acciones, los agentes de inteligencia artificial amplían las opciones de los equipos de marketing. Su aplicación depende del objetivo, la información disponible y las decisiones que cada empresa esté dispuesta a delegar.

La incorporación de agentes de IA en marketing está abriendo una etapa de automatización que combina análisis, decisiones y ejecución. Para las marcas, esto significa explorar sistemas capaces de participar en una secuencia de trabajo: consultar información, proponer un siguiente paso y utilizar herramientas para avanzar hacia un resultado.

Cinco tipos para comprender cómo deciden

Microsoft distingue agentes reactivos, basados en modelos, orientados a objetivos, basados en utilidad y de aprendizaje. La diferencia está en cómo procesan la información y seleccionan sus acciones: responder a una condición inmediata, representar el entorno, perseguir una meta, comparar resultados posibles o mejorar a partir de nuevos datos. Microsoft Copilot

Llevado a marketing, como ejemplos ilustrativos, un sistema reactivo podría atender una consulta frecuente; uno basado en modelos, considerar el estado de una interacción; y uno orientado a objetivos, organizar pasos para completar una solicitud comercial. Un enfoque de utilidad permitiría comparar alternativas según criterios definidos, mientras el aprendizaje serviría para ajustar el comportamiento con nueva información.

Estos ejemplos ayudan a formular requerimientos. Una marca que busca acelerar la atención debe especificar qué consultas puede resolver el sistema y cuáles requieren intervención. Si necesita apoyar decisiones de campaña, deberá precisar qué variables puede consultar y qué resultado busca optimizar. La clasificación permite traducir una necesidad comercial en capacidades concretas.

Del flujo programado a la decisión sobre el siguiente paso

Anthropic aporta otra distinción: en un flujo de trabajo, el recorrido entre herramientas está definido previamente; en un agente, el modelo puede decidir dinámicamente cómo avanzar y qué herramienta utilizar. Son maneras de organizar el sistema que responden a necesidades diferentes. anthropic.com

En un proceso de marketing, esa diferencia puede observarse al preparar un reporte. Un flujo programado reúne los mismos indicadores y los envía con una periodicidad establecida. Un agente podría examinar una variación, decidir qué información adicional consultar y elaborar una explicación a partir de lo encontrado.

La elección depende de cuánta variación tenga la tarea. Anthropic recomienda comenzar con soluciones simples y aumentar la complejidad cuando el caso lo requiera. Para los equipos, esto supone describir primero el trabajo: sus entradas, pasos, excepciones y entregable. Esa definición facilita evaluar si se necesita un agente o si basta una automatización con un recorrido preestablecido. anthropic.com

Las plataformas conectan análisis y gestión publicitaria

La evolución ya tiene expresiones en herramientas de marketing. Google presentó Ask Advisor el 20 de mayo de 2026 como una experiencia que coordina agentes de sus productos. Entre los ejemplos del anuncio figura utilizar información de Merchant Center para preparar una campaña en Google Ads y combinar datos publicitarios con Google Analytics para interpretar resultados. blog.google

El 10 de agosto, la compañía anunció nuevas funciones, entre ellas resúmenes de novedades en Analytics, reportes visuales mediante instrucciones en lenguaje natural y comparaciones con promedios anónimos de negocios similares. Algunas capacidades se identifican como beta para cuentas en inglés. blog.google

Para una gerencia de marketing, conectar estas etapas puede cambiar la preparación de una reunión de resultados. El equipo podría pasar de recopilar datos por plataforma a revisar una explicación integrada y las acciones propuestas. La tarea de gestión incluiría comprobar el período analizado, las conversiones consideradas y la relación entre la recomendación y los objetivos comerciales.

La adopción varía según el tamaño de la organización

La encuesta global de McKinsey publicada en agosto de 2026 muestra diferencias por tamaño empresarial. El 40% de los encuestados de organizaciones con ingresos anuales de al menos US$1.000 millones reportó estar escalando agentes de IA, frente al 22% entre quienes trabajan en empresas bajo ese umbral. mckinsey.com

El estudio reunió respuestas de 1.719 participantes de 97 países, entre el 4 de mayo y el 8 de junio de 2026. Es una referencia internacional para contextualizar la adopción; sus porcentajes corresponden a los encuestados y a las categorías de organizaciones del estudio. mckinsey.com

En una decisión de inversión, el tamaño del despliegue puede traducirse en preguntas operativas: cuántas personas utilizarán el agente, cuántas tareas resolverá y con qué sistemas se conectará. Un piloto acotado permite establecer una base de comparación antes de extenderlo a otras marcas, canales o unidades del negocio.

Medir la tarea completada y definir la autonomía

La evaluación también cambia cuando un sistema puede actuar. En su guía de enero de 2026, Anthropic distingue entre el registro de lo que hizo un agente y el resultado que efectivamente dejó en el entorno. Esto permite comprobar si una tarea se completó, además de revisar la respuesta entregada. anthropic.com

Aplicado a un piloto de marketing, el equipo podría medir solicitudes resueltas correctamente, tiempo total de ejecución, correcciones humanas y costo por tarea. Los indicadores deben corresponder al proceso elegido: preparar un informe, actualizar información o apoyar la gestión de una campaña requieren verificaciones distintas.

Antes del despliegue, la empresa puede acordar qué acciones se ejecutan automáticamente y cuáles pasan por aprobación. En campañas, esto incluye definir permisos para modificar piezas, audiencias o presupuestos, junto con responsables de revisar los resultados.

El siguiente paso para una marca es seleccionar un proceso concreto, establecer una referencia de desempeño y evaluar el agente con casos representativos. Esa evidencia permitirá decidir qué funciones integrar, qué grado de autonomía asignar y cómo incorporar la herramienta a la relación entre el equipo interno, las agencias y las plataformas.

Fuentes:

• Microsoft: tipos de agentes y casos de uso.
• Anthropic: Building effective agents.
• Google: presentación de Ask Advisor.
• Google: nuevas herramientas para marketing.
• McKinsey: The state of AI in 2026.
• Anthropic: evaluación de agentes.