Al conversar con Shelley, ella resalta el valor del estudio de HubSpot que se realizó con 102 líderes chilenos, y que asegura que un 88% ya utiliza herramientas de IA.
¿Por qué el estudio afirma que la IA “produce más, pero no necesariamente mejor”?
Porque volumen y valor no son lo mismo. Cuando la IA opera sin contexto (sin conocer quién es el cliente, cuál es su historial, en qué etapa del proceso está), puede generar más contenido, más correos, más reportes. Pero esa producción no necesariamente está conectada con la realidad del negocio; y en marketing eso se nota rápido: el mensaje pierde pertinencia, la personalización es superficial y los resultados no mejoran en proporción al esfuerzo.
Lo que revela nuestro estudio en Chile es que el 88% de las empresas ya usa IA, pero solo 2 de cada 10 la integra realmente a nivel estratégico. Es decir la usa para más allá que pedirle tareas tácticas a ChatGPT, por ejemplo. Eso significa que la mayoría de empresas chilenas está aumentando su producción sin necesariamente mejorar su efectividad. Es la diferencia entre más actividad y más impacto.
¿Qué diferencia existe entre usar IA de forma puntual e integrarla realmente al flujo de trabajo?
Usar IA de forma puntual es como tener un colaborador brillante que empieza de cero cada vez que lo convocas. No sabe qué pasó ayer, no conoce al cliente, no tiene el contexto de la conversación anterior. Puede ser útil para tareas aisladas, pero no acumula valor.
La integración real es distinta: la IA está conectada al CRM, al historial de interacciones, a las señales de comportamiento del comprador. Desde ahí puede personalizar a escala, priorizar con criterio, anticipar necesidades. El resultado no es solo más velocidad, sino mejores decisiones.
Bulb! es uno de los medios que puede entender bien esto, desde su propia mirada editorial: una herramienta desconectada del resto del ecosistema optimiza su propio output, pero nadie optimiza el resultado de negocio.
¿Qué porcentaje de empresas chilenas ya utiliza inteligencia artificial?
El 88% de las empresas que participaron en nuestro estudio “Tu IA produce más pero no produce mejor? declara usar alguna herramienta de inteligencia artificial. Es un número alto, y refleja que el acceso a la tecnología ya no es la barrera.
Chile es uno de los grandes mercados de ecommerce de Latinoamérica, con la mayor penetración digital per cápita de la región. La infraestructura está; la adopción superficial también. Lo que falta es profundidad. Por eso estamos en Chile, para poder ratificar el potencial y foco estratégico que pueden tener grandes proyectos y empresas para poder brillar a nivel regional.
¿Cuántas empresas tienen la IA integrada de manera real en sus operaciones?
Solo 2 de cada 10. Ese es el dato que más nos detuvo al analizar los resultados de Chile. Y no es un problema de presupuesto ni de tamaño de empresa: es un problema de diseño. Las empresas llegaron a la herramienta sin antes resolver la pregunta de fondo: ¿qué necesita conocer esta IA para generar valor en mi negocio específico?
Cuando ese diseño no existe, la integración no ocurre. Y sin integración, el 88% de adopción se convierte en un dato de actividad, no de resultado.
¿Por qué la falta de contexto limita la efectividad de la IA?
Porque la IA no razona: Reconoce patrones sobre la base de los datos que tiene disponibles. Si esos datos no incluyen el contexto del negocio (quién es el cliente, qué compró antes, cómo interactuó, en qué etapa del ciclo está), la IA trabaja con información genérica y genera respuestas genéricas.
En marketing esto es crítico. El diferenciador hoy no es tener acceso a la tecnología, sino tener los datos adecuados para alimentarla. Lo que está pasando en Chile -y en la región- es que muchas empresas adoptaron herramientas de IA sin antes ordenar su información. El resultado es más velocidad al servicio de la imprecisión.
¿Cómo influye el conocimiento del negocio en la calidad de los resultados generados por IA?
De manera directa y proporcional. Cuanto más conoce la IA del negocio, con sus clientes, sus ciclos, sus diferenciales, sus fricciones, más relevantes son sus outputs. No solo más rápidos o más voluminosos: más pertinentes.
En las empresas de nuestro estudio que sí están obteniendo resultados, el patrón es consistente: han conectado la IA a su CRM, han definido casos de uso concretos y miden el impacto con métricas específicas. No es tecnología más sofisticada; es tecnología mejor alimentada. La variable no es la herramienta, es el contexto que la rodea.
Es el mismo argumento que plantea la industria creativa en Chile cuando dice que la data es brújula, no reemplazo de criterio. La IA sin conocimiento del negocio es eficiente pero ciega. Con ese conocimiento, se convierte en una ventaja real.
¿Qué consecuencias puede tener utilizar IA desconectada del CRM o de los procesos internos?
Las consecuencias son concretas, y nuestro estudio las documenta. El 66% de los equipos de ventas en Chile perdió o retrasó al menos un negocio en el último mes por información incompleta en el CRM. Y el 65% de los equipos de servicio recibe traspasos incompletos desde ventas, lo que obliga a reconstruir el contexto del cliente desde cero en cada primera llamada.
Cuando la IA opera desconectada del CRM, estos problemas no solo persisten: se amplifican. La IA puede generar más interacciones, pero todas con la misma información incompleta. El volumen aumenta; la calidad no.
Desde la perspectiva de marketing, el riesgo adicional es reputacional. Una IA que no conoce el historial del cliente produce mensajes irrelevantes o incluso contradictorios con experiencias previas. En un mercado donde el consumidor chileno ya decidió la mayor parte de su compra antes del primer contacto comercial, esa desconexión tiene un costo directo en conversión.
¿Por qué la facilidad de uso es el principal criterio al elegir herramientas de IA?
Porque el mercado está en una etapa de adopción donde la fricción es el mayor obstáculo. El 38% de los líderes encuestados en Chile pone la facilidad de uso por encima del precio o las funcionalidades al momento de elegir una herramienta de IA. Eso no es superficialidad: es pragmatismo.
Una herramienta poderosa que nadie usa porque es compleja y no genera valor. Y en las pymes -que representan la mayoría del tejido empresarial chileno-, el margen de tolerancia a la curva de aprendizaje es muy bajo. Si la herramienta no genera retorno visible en las primeras semanas, no hay presupuesto ni tiempo para seguir intentando.
El criterio de facilidad de uso también revela algo sobre el estado de madurez del mercado: las empresas no buscan la IA más sofisticada, buscan la que puedan adoptar y escalar sin que el proceso de implementación consuma los recursos que se esperaba liberar. Es una señal que los proveedores de tecnología debemos leer con atención.
¿Qué relación existe entre resistencia al cambio y baja adopción profunda de IA?
La resistencia al cambio es la primera barrera citada en nuestro estudio (30%), seguida muy de cerca por la falta de confianza en la tecnología (29%). Pero esas dos cifras juntas cuentan una historia más interesante que cada una por separado.
La resistencia al cambio no suele ser irracional. En la mayoría de los casos es una respuesta razonable ante procesos de adopción tecnológica que no han sido diseñados con las personas en mente: implementaciones impuestas desde arriba, sin capacitación real, sin casos de uso que hagan sentido para quien tiene que operar la herramienta el lunes por la mañana.
La falta de confianza, por su parte, muchas veces es consecuencia directa de haber usado IA sin contexto: la herramienta produjo resultados malos o irrelevantes, y el equipo llegó a la conclusión de que la tecnología no funciona. Cuando en realidad el problema era que la herramienta no tenía la información necesaria para funcionar bien.
La integración profunda solo ocurre cuando ambas barreras se trabajan en paralelo: diseño de adopción centrado en las personas y, al mismo tiempo, arquitectura de datos que le dé a la IA el contexto que necesita para generar confianza desde los primeros usos. Una sin la otra no cierra la brecha.
Por Francisca Tobar
