La inteligencia artificial abarató la producción de contenido y llenó los feeds de piezas correctas e intercambiables. El problema no es la herramienta: es quién decide qué merece publicarse.
Abre cualquier feed y haz una prueba: tapa el logo. ¿Cuántas publicaciones podrías atribuirle a su marca sin dudar? Cada vez menos, y no es casualidad.
El contenido generado con IA hace que producir sea más rápido y barato, pero no garantiza mejores ideas ni mejor ejecución. Cuando todas las marcas usan herramientas parecidas, con instrucciones parecidas, el resultado converge. Lo que se vuelve escaso, y caro, es el criterio para decidir qué publicar.
Esa es la tesis de esta columna. No es un alegato contra la inteligencia artificial: la uso todos los días y la recomiendo a las marcas que asesoro. Es una advertencia para quienes aprueban lo que sale al aire, porque la eficiencia para producir no es lo mismo que una mejora en las ideas que hay detrás.
La promesa de producir más, más rápido
La IA llegó al marketing con una oferta difícil de rechazar: más piezas, en menos tiempo y con menor costo. Para un equipo pequeño, eso cambia el día a día. Un calendario de contenidos, varias versiones de un anuncio o el análisis de cientos de comentarios ya no exigen las horas que exigían hace dos años.
La presión por producir es real. En una encuesta de Adobe a más de 1.600 profesionales de marketing, publicada en junio de 2025, el 96% dijo que la demanda de contenido al menos se duplicó en los dos años previos y el 71% espera que se multiplique por cinco o más hacia 2027.
Las plataformas empujan en la misma dirección. Meta explicó en 2024 que su sistema de recomendación de anuncios está pensado para un número de creatividades que crecerá con fuerza, y que más de un millón de anunciantes generaron más de 15 millones de anuncios con sus herramientas de IA en un solo mes. La respuesta fácil a esa presión es pedirle a una herramienta diez, cincuenta o cien variaciones de contenido generado con IA. La respuesta estratégica es definir primero cuál de ellas sigue siendo, sin lugar a dudas, de tu marca.
¿Por qué el contenido generado con IA hace que las marcas se parezcan?
Porque los modelos de lenguaje se parecen entre sí más de lo que parece. Emily Wenger, de la Universidad de Duke, y Yoed Kenett, del Technion de Israel, compararon las respuestas de 22 modelos con las de 102 personas en pruebas estandarizadas de creatividad. Su estudio, publicado en marzo de 2026 en la revista científica PNAS Nexus, encontró que cada modelo, por separado, puede ser tan original como una persona. Pero en conjunto sus respuestas se parecen mucho más entre sí que las respuestas humanas.
Dicho de otra forma: si le pides una idea a una IA, puede salirte una buena idea. Si cien marcas le piden ideas a cien IA distintas, es probable que reciban variaciones de las mismas ideas.
No es un hallazgo aislado. En un experimento publicado en Science Advances en 2024, Anil Doshi y Oliver Hauser pidieron a 300 personas escribir microcuentos, algunas con ideas sugeridas por IA. Los textos asistidos fueron más novedosos, sobre todo en los escritores menos creativos. Pero también se parecieron un 10,7% más entre sí. Los autores lo describen como un dilema social: cada persona mejora, el conjunto pierde diversidad.
Ese es el mecanismo detrás de la homogeneidad del contenido generado con IA. La IA sube el piso: hace que lo mediocre se vuelva correcto. Pero también achica el techo colectivo, porque todos parten del mismo lugar. Y en marketing, ser correcto nunca fue suficiente para ser recordado.
Lo que se ve en el feed: la estética de la repetición
La homogeneidad no se queda en el texto. Ya se instaló en el lenguaje visual: degradados intensos, composiciones demasiado simétricas, fondos sin geografía, rostros impecables y una perfección que termina pareciendo artificial. Es una estética eficiente para detener el pulgar un segundo, pero no necesariamente para construir memoria.
En el mercado boliviano, el fenómeno ya no es exclusivo de los emprendimientos que buscan resolver la falta de recursos. Lo veo también en comunicaciones de grandes empresas, de consumo masivo, banca y otros sectores, donde una pieza evidentemente generada con IA parece llegar a publicación sin una dirección creativa que la adapte, la cuestione o la complete. Y empieza a notarse en comerciales de televisión: producciones con una inversión evidente que reemplazan la idea por una acumulación de imágenes sintéticas.
El rubro inmobiliario lo ilustra bien. ¿Cuántas veces viste en tu feed la misma fórmula? Paletas sepia, edificios idealizados, distribuciones visuales idénticas y promesas intercambiables de estilo de vida. La paradoja es evidente: una industria que vende ubicación, diseño y una visión particular del futuro comunica con un lenguaje que hace que todos los proyectos se vean iguales.
Da igual si la marca está en La Paz, Cochabamba, Santa Cruz o cualquier otro mercado. Cuando una publicación, sea o no contenido generado con IA, no contiene una experiencia, una mirada o una decisión propia, se parece a todas las demás.
La paradoja de la abundancia: producir barato, ser recordado caro
Cuando cualquiera puede generar un anuncio en minutos, la ejecución deja de ser una ventaja competitiva por sí sola. El valor se desplaza hacia la estrategia: conocer mejor al cliente, tener una posición clara, contar con activos de marca reconocibles y decidir qué conversaciones conviene abrir.
La investigación en efectividad lo venía advirtiendo antes de la IA. Jenni Romaniuk, del Ehrenberg-Bass Institute, sostiene que confiar en la calidad de cada pieza para ser notado es poco fiable, y que lo que construye marca son activos distintivos: colores, personajes, sonidos o formas propias que la gente reconoce antes de ver el logo. Peter Field, con datos del IPA Databank, documentó en 2019 que la ventaja de efectividad de las campañas más creativas venía cayendo por el cortoplacismo.
El contenido generado con IA no creó ese problema, pero lo acelera. Abarata justamente lo que menos diferencia (la variación táctica) y deja intacto lo que más diferencia (la idea y los activos propios). Una empresa puede bajar el costo de cada pieza y, al mismo tiempo, subir el costo de ser recordada si su identidad se diluye entre publicaciones parecidas.
¿El contenido generado con IA afecta la confianza en las marcas?
Sí, y los datos de 2026 lo muestran con claridad. El Pulse Survey del primer trimestre de 2026 de Sprout Social, con 2.250 usuarios de redes sociales de Estados Unidos, Reino Unido y Australia, encontró que el 56% ve AI slop (contenido masivo y de baja calidad generado con IA) a menudo o muy a menudo. Y el 50% de la Generación Z ya bloqueó, silenció o dejó de seguir a una marca o creador porque su contenido le pareció eso. Lo que más pide la gente es que las marcas dejen de publicar contenido hecho con IA sin indicarlo.
Gartner llegó a una conclusión parecida sobre el contenido generado con IA en una encuesta a 1.006 consumidores de Estados Unidos, publicada en septiembre de 2026: el 65% cree que las marcas producen demasiado contenido con IA y el 57% confía menos en sus mensajes por esa razón.
Lo más llamativo es la brecha de percepción. Un estudio de IAB y Sonata Insights, de enero de 2026, encontró que el 82% de los ejecutivos publicitarios cree que los jóvenes ven con buenos ojos los anuncios hechos con IA. En realidad, solo el 45% de la Generación Z y los millennials los ve así. Los que deciden están leyendo mal a su audiencia.
No se pueden trasladar esas muestras de forma automática a Bolivia o a cualquier otro mercado latinoamericano. Pero marcan una tendencia que ya se percibe aquí: las audiencias desarrollan defensas frente a lo que se siente repetitivo, impersonal o hecho sin esfuerzo. En sectores donde la confianza decide la compra (banca, salud, educación, servicios profesionales, inmobiliario o comercio electrónico) esa señal merece atención. Un contenido poco creíble puede volver más lenta la decisión de compra y más cara la reputación.
El mejor argumento en contra: hay anuncios con IA que funcionan
Sería deshonesto no reconocerlo. Coca-Cola produjo con IA sus versiones de Holidays Are Coming de 2024 y 2025, y ambas obtuvieron 5,9 estrellas en System1, la nota máxima de esa medición de efectividad publicitaria. Kantar analizó 356 anuncios hechos con IA en 2025 y encontró que rinden con la misma variedad de resultados que los tradicionales. Y un estudio de Taboola con académicos de Columbia y Harvard concluyó que, con los controles más estrictos, los anuncios con IA rinden de forma comparable a los hechos por personas.
Entonces, ¿la IA no empeora la publicidad? Correcto: por sí sola, no. Pero mira por qué funcionó Coca-Cola. System1 atribuyó el resultado a la música, los camiones y la narrativa que la marca repite desde 1995. La IA abarató la producción; la idea y los activos ya existían. Una marca sin treinta años de códigos propios no puede comprar ese resultado con una herramienta.
Kantar apunta en la misma dirección: los anuncios con IA rinden bien cuando la IA no se nota y cuando están construidos sobre los activos de la marca. Cuando la IA es evidente, cae el branding. Y NielsenIQ encontró en 2024, con mediciones de actividad cerebral, que incluso los anuncios con IA de alta calidad activan menos la memoria que los tradicionales.
Así que el contraargumento no derriba la tesis: la afina. La IA no hace mala publicidad. Hace publicidad promedio en abundancia. Y lo que separa a una marca del promedio sigue siendo lo mismo de siempre: una idea, una identidad reconocible y alguien con criterio que decida.
La responsabilidad está en quien aprueba
Aquí está el centro de la discusión. No se trata de culpar a nadie, sino de entender dónde quedó la responsabilidad. Si producir contenido generado con IA dejó de ser el cuello de botella, lo que define la calidad es la capa de aprobación: quién revisa, con qué criterio y cuánto se anima a descartar.
Los datos muestran que esa capa está rezagada. En la encuesta global de McKinsey sobre el estado de la IA, con trabajo de campo entre mayo y junio de 2026, el 80% de los encuestados dice que la IA mejoró su productividad, pero solo el 37% ve algún impacto en las utilidades operativas de su empresa. Lo que distingue a las pocas organizaciones que sí capturan valor es que rediseñaron sus procesos en torno a la IA. Esa es una decisión de gestión, no de software.
En marketing pasa lo mismo. La encuesta de presupuestos de CMO de Gartner de 2026 encontró que los directores de marketing destinan el 15,3% de su presupuesto a IA, pero solo el 30% dice estar preparado para escalarla, y el 70% reconoce que sus procesos no están maduros.
El costo de no ejercer criterio ya tiene nombre: workslop, trabajo hecho con IA que parece pulido pero no tiene sustancia. Un estudio de Stanford y BetterUp publicado en Harvard Business Review en 2025 encontró que el 40% de los trabajadores de oficina de Estados Unidos recibió algo así en el último mes, y que cada caso tomó unas dos horas en corregirse. Ese costo lo paga quien revisa.
Pablo Pastor Ostermann, director general creativo de Twiiti, lo resumió en una entrevista para MINDS en Marketingrocks: producir va a ser cada vez más barato y decidir va a ser cada vez más caro. Coincido. Y agrego: decidir es trabajo de los tomadores de decisión, no de la herramienta.
Cómo usar IA sin perder la voz de tu marca
La salida no es volver a producir todo a mano. Es medir la tecnología por el valor que libera, no por el volumen que genera. Algunas decisiones concretas para quien aprueba:
- Define antes de generar. Ningún contenido generado con IA debería nacer sin una posición de marca clara, un tono escrito y referencias propias. Sin eso, la IA rellena el vacío con el promedio.
- Usa la herramienta correcta para cada etapa. No todas las soluciones de IA sirven para investigar, redactar, conceptualizar, producir imágenes, editar video o atender clientes. Confundir esas etapas y aceptar la primera salida como pieza final no es eficiencia: es creatividad empobrecida.
- Mide la distinción, no solo el volumen. Prueba tapar el logo. Si la pieza podría ser de cualquier marca de la categoría, no está lista.
- Reinvierte el tiempo ahorrado. Si la IA reduce el tiempo de un reporte, usa ese tiempo en escuchar clientes. Si acelera una primera versión, úsalo para mejorar la idea y verificar datos.
- Haz explícito quién aprueba y con qué criterio. Una revisión sin criterio es un trámite. La pregunta no es si la pieza está bien hecha, sino si dice algo que solo tu marca podría decir.
La ventaja no estará en esconder que se usa tecnología ni en convertirla en protagonista. Estará en demostrar que, detrás de cada publicación, hay una empresa que entiende a quién le habla y tiene una razón concreta para hacerlo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el AI slop?
Es el contenido masivo y de baja calidad generado con inteligencia artificial, producido en volumen para ganar vistas o interacción. Según el Pulse Survey de Sprout Social del primer trimestre de 2026, el 56% de los usuarios de redes de Estados Unidos, Reino Unido y Australia dice verlo a menudo o muy a menudo en sus feeds.
¿Los anuncios hechos con IA funcionan peor?
No necesariamente. Kantar encontró en 2025 que los anuncios con IA rinden con la misma variedad de resultados que los tradicionales. La diferencia aparece cuando la IA se nota o no usa los activos de la marca: ahí cae el branding. Lo que decide el resultado sigue siendo la idea y la identidad de marca.
¿Cómo puede una marca usar IA sin perder su identidad?
Definiendo su posición, su tono y sus activos distintivos antes de generar contenido, eligiendo la herramienta adecuada para cada etapa y estableciendo quién aprueba y con qué criterio. La IA puede acelerar la producción, pero la decisión de qué merece publicarse tiene que seguir en manos de las personas.
Lo escaso ya no es producir
En un entorno donde la producción se volvió barata y abundante, lo escaso es una voz propia. Y para una marca, esa voz no es un detalle creativo: es un activo económico que se construye o se pierde en cada aprobación.
Así que te dejo la pregunta que me hago cada vez que reviso una pieza: si mañana tu marca dejara de publicar, ¿alguien notaría la diferencia en su feed? ¿Qué está haciendo tu empresa para que la respuesta sea sí?
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Favio Gutierrez es estratega de marca y especialista en inversión publicitaria, y director de Marketingrocks.bo. Asesora a marcas y empresas en Latinoamérica y Estados Unidos. LinkedIn · Gravatar
