En un entorno donde las empresas disponen de más información que nunca, el desafío es transformar los datos en decisiones que impulsen ingresos y rentabilidad. Para Yerko Halat, director de Rompecabeza / MIND, el futuro del marketing pasa por superar la obsesión por la atribución y las métricas aisladas para evolucionar hacia una verdadera ingeniería de valor.

Muchas organizaciones enfrentan hoy una paradoja: disponen de abundante información, pero siguen teniendo dificultades para conectar sus acciones de marketing con resultados concretos de negocio. La proliferación de dashboards, métricas y reportes ha terminado, en muchos casos, ocultando la complejidad de los fenómenos que buscan explicar.

Para Yerko Halat, director de Rompecabeza / MIND, este escenario refleja una crisis más profunda relacionada con la forma en que las empresas entienden la medición y la atribución. A su juicio, el foco debe desplazarse desde la competencia interna por demostrar resultados hacia una visión integrada que permita maximizar el valor generado para el negocio. 

¿Las empresas comenzaron a confundir más información con mejores decisiones?

Acumulamos datos sin una lógica o con falta de un contexto que permita explicar la construcción del resultado que esperamos del negocio. Los datos aislados o superficialmente conectados, y conclusiones muchas veces tendenciosas para explicar un sí o un no a priori, han mermado la capacidad de entender en profundidad fenómenos que no son triviales. La complejidad queda diluida en un dashboard o en unos gráficos.

¿Por qué cree que hoy el modelo tradicional de atribución muestra señales de agotamiento? ¿Qué falló en la lógica tradicional de atribución?

El modelo tradicional falló por su lenguaje: el marketing hablaba de conversión y el negocio lo hacía acerca de ingresos y rentabilidad. En este ecosistema fragmentado, medir dogmáticamente cada clic se agotó porque las oportunidades perdidas, y todo el aprendizaje que se podría haber obtenido, quedaron ocultos como potencial de la empresa. Es una mirada que puede parecer extraña, pero responde al “cuánto estoy dejando de vender por no conocer qué hacer”.

Habla de una “crisis de la atribución”. ¿Cómo se manifiesta concretamente en las organizaciones? 

En específico, se manifiesta en decisiones reactivas basadas en reportes de último clic y planillas parchadas, que muchas veces crean inconsistencias o conflictos entre silos de la empresa, el típico marketing versus comercial versus producto versus etcétera. Esto desata «Los Juegos del Hambre» en clave empresarial: ante presupuestos planos, los equipos pelean por el presupuesto del área en lugar de maximizar el negocio global.

¿Qué diferencia a la atribución “1.0” de una nueva etapa más probabilística apoyada por inteligencia artificial?

La Atribución 1.0 es reactiva, táctica y de clic casi único; usa reglas rígidas para medir actividades mediante tableros con información pasada. La Atribución 2.0 es predictiva y probabilística; utiliza IA como capa de razonamiento para guiar decisiones estratégicas unificadas de todas las acciones de marketing. Un buen ejemplo de esto es la aplicación de Marketing Mix Model (MMM), que no sólo explica esa atribución 2.0, sino que permite simular y optimizar la inversión del siguiente periodo.

¿Cómo definiría el concepto de “ingeniería de valor” y qué cambia en la práctica para un gerente de marketing o un avisador?

Consiste en dejar de optimizar campañas operativas para hacer “ingeniería forense” de los resultados y los ingresos recurrentes. El rol evoluciona desde el operador de plataformas de inversión a ingeniero de valor. La ingeniería de valor implica entender que cada cliente actual representa un éxito comprobado y, por consecuencia, ese cliente fue alguna vez un lead. Sustituye la obsesión por automatizar campañas masivas por la disciplina de rastrear hacia atrás, para ver dónde se concentra realmente la rentabilidad de la gestión del marketing.

¿Dónde está hoy el mayor riesgo: en usar poca IA o en delegarle demasiado criterio estratégico?

El mayor riesgo no es usar poca IA, sino delegar demasiado criterio estratégico sobre cimientos de datos deficientes. La IA añade razonamiento, pero requiere dirección humana y contexto. Si los datos están sucios o incompletos, la IA sólo acelerará las malas decisiones con perfecta confianza matemática. Hay un dicho que señala que “basura entra (datos) basura obtienes (decisiones)”. La verdadera cuestión en la estrategia de IA de una empresa es cómo se crea una infraestructura de ingesta y refinamiento de los datos.

¿Qué significa el concepto de “alineación vectorial” y por qué considera que la coherencia entre equipos, métricas y objetivos puede ser más determinante que la tecnología disponible?

El concepto plantea que cuando los equipos empujan en direcciones desarticuladas, las fuerzas muchas veces se cancelan y el impacto neto tiende a malos resultados. Al coordinar los vectores de marketing, ventas y operaciones en un mecanismo común, el impacto compuesto se amplifica en los resultados. La coherencia en la ejecución pesa más que la misma estrategia por sí misma. Lo vectorial hace referencia simplemente a que todos actúen con la misma orientación, dirección y que los esfuerzos que hace cada área se sumen de forma plena.

¿Cuáles son las señales más evidentes de que una organización está desalineada? 

Se detecta cuando marketing celebra resultados de actividad, a los que muchas veces se le denominan “métricas vanidosas”, mientras ventas reporta estancamiento comercial y que la actividad de marketing no trae leads, o los que traen son de mala calidad. Y finanzas recorta presupuestos por falta de ROI claro. También se evidencia en la «guerra de dashboard», donde cada área defiende su propia verdad local, incluso con números que no cuadran entre áreas, en lugar de optimizar económicamente en función de los resultados.

¿Qué métricas deberían dejar de obsesionar y cuáles deberían ganar protagonismo para medir impacto real en ingresos?

Deben morir las métricas vanidosas basadas en clics, actividad aislada de interacciones. Se deben priorizar métricas cimentadas bajo una estricta lógica económica: el comportamiento y estímulo en cada una de las partes a lo largo del ciclo de venta, o vida, del cliente (lifecycle revenue), salir de la comodidad de sólo medir la conversión. Significa ver cómo cada acción que se ejecuta como branding, alcance y consideración hace su aporte para la obtención de un cliente. Es importante también incluir el análisis de patrones integrados entre canales offline y online, algo que generalmente se maneja siempre por separado. Hoy en día se habla de brandformance, de manejar con una lógica “vectorial” las acciones propias de branding y las de performance.

¿Cuáles serían las prioridades para los líderes de marketing para construir sistemas que efectivamente impulsen el crecimiento?

Lo primero es crear una infraestructura común de datos orientada a alimentar modelos de IA: la calidad del dato de primera mano es el activo más valioso. Si no hay una lógica unificada del ciclo de vida de los nuevos clientes en la captura de datos, etiquetados de campañas consistentes, no existirá algoritmo de IA capaz de extraer valor comercial y poder usar el potencial predictivo de los datos. El marketing se debe gestionar con predicciones, no mirando hacia atrás. 

Segundo: diseñar la atribución para guiar decisiones, no para decorar dashboards. Se debe dejar de construir tableros estáticos que sólo informan el pasado de manera reactiva. La medición debe concebirse como un modelo contextual y dinámico que responda preguntas específicas de asignación de recursos.

Tercero: evolucionar el rol del marketero hacia la interpretación de modelos y el conocimiento profundo del cliente. Este nuevo rol exige combinar la rigurosidad en el entendimiento de la tecnología con una enorme capacidad de narración y empatía hacia las personas. La IA es una herramienta extraordinaria para procesar patrones y señales a gran escala, pero carece de intuición comercial autónoma. Por ello, la ventaja radicará en el criterio humano para descifrar las verdaderas motivaciones del comprador y traducir esa complejidad en estrategias de valor real.

¿Cómo imagina el marketing de los próximos cinco años?

El marketing del futuro cercano dejará por completo de operar como una isla creativa encargada de producir campañas publicitarias y administrar canales de difusión separados. 

Nos dirigimos hacia un modelo de gestión multifuncional articulado como una torre de control analítica. Mientras la IA y las automatizaciones cada vez más sofisticadas optimizan en tiempo real la ejecución táctica en la operativa, el ejecutivo de marketing moderno se posicionará como un ingeniero de valor y de contexto, cuya responsabilidad principal será, aunque parezca simple, humanizar con su juicio y empatía