El nuevo AI marketer o como debemos estructurarnos
No se trata solo de chatgpt para reescribir tus publicaciones
La conversación incómoda que muchos evitan ¿y como usas la IA?
Hace unas semanas revisé los dashboards de tres equipos de marketing diferentes. Preguntando entre métricas llego el silencio incómodo por qué todos pagaban religiosamente por 3 licencias de ChatGPT Plus ($60/mes), pero cuando les pregunté específicamente qué hacían con IA, me miraron como si recursos humanos me hubiera mandado a preguntar.
Uno literalmente me dijo: "Es que no sabemos bien cómo usarlo". $60 mensuales para una herramienta que no usan ni para lo más básico que todos empiezan: reescribir emails o posts de redes sociales. Mientras tanto, vi competidores directos con presupuestos similares implementando agentes que optimizan ad spend automáticamente y personalizar journeys completos. (aquí toca verlo con cuidado, tanto flujo de n8n no es lo que parece).
Los datos son brutales: 69.1% de marketers dice que "usa IA", pero solo 12% puede mostrar ROI medible. Es como decir que "haces ejercicio" porque tienes una membresía del gym que nunca usas.
Y ahí es donde realmente inicia la medición de la AI en los equipos, el ROI.
El marketer promedio en 2025 todavía piensa así:
"Uso IA para escribir emails" ✅
"Uso IA para crear contenido para redes" ✅
"Uso IA para analizar datos" ✅
Pero el ai marketer (así, sin mayúsculas, porque ya no es algo especial sino fundamental) piensa completamente diferente:
"Diseño sistemas de IA que ejecutan estrategias completas"
"Construyo flujos que conectan datos, insights y acciones automáticamente"
"Orquesto agentes que toman decisiones estratégicas sin mi intervención (decisiones bajo parámetros entrenados, tampoco es piloto automático esto)"
Ahora, es entendible, en los últimos 3 meses he visto 6 correos enviados por los gerentes o directores de la compañía, donde anuncia a todas las personas que quien no adopte la AI, no tendrán un puesto de trabajo garantizado.
Pero no se trata de sembrar pánico, es sembrar bases, el miedo mueve, pero no justamente a un enfoque, tener personas corriendo en círculos con el pánico de que los van a ahechar no es justamente liderazgo.
Formen a sus equipos (pero elijan bien, porque ya tenemos burbujas de expertos en AI por hacer videos en gemini)
Ahora si quieres implementar algo fácil y rápido para tu área de ventas específicamente, diio te volará la cabeza, para nadie es un secreto que una red flag 🚩 del área comercial es la no actualización constante del CRM, pero esto ya quedo solucionado con IA.
Si, ahora, todas las llamadas de ventas actualizan el CRM en tiempo real más otras características interesantes, los genios de diio lo solucionaron y son tan cool que le otorgaron a mi comunidad 14 días de prueba gratuita + un 90% de descuento el primer mes con el cupón FullStackMarketer
El verdadero ai marketer no existe en un título LinkedIn. Existe en los KPIs: +127% en lead quality, -65% en cost per acquisition, +89% en customer lifetime value. Los números no mienten.
Pre-framework: el modelo del marketer-arquitecto de sistemas
Después de implementar más de 30 proyectos de automatización con IA en los últimos 12 meses, he desarrollado lo que llamo el "Framework del Marketer-Arquitecto". No es solo sobre usar herramientas, es sobre construir ecosistemas inteligentes, pero ojo estoy ajustándole cositas.
Nivel 1: prompt engineering estratégico
El prompt engineering se ha convertido en la habilidad más crítica para marketers en 2025, pero no estamos hablando de escribir "actúa como experto en marketing".
Prompt engineering real significa:
Prompts estructurados con contexto empresarial: Incluir datos específicos de tu industria, métricas actuales, y objetivos medibles
Chains de prompts para procesos complejos: Usar elementos como tarea, contexto, persona, tono, ejemplos y formato para crear outputs consistentes
Mega-prompts para automatización: Instrucciones detalladas que pueden ejecutar estrategias completas de marketing sin supervisión constante
Ejemplo práctico: En lugar de "escribe un email de nurturing", uso prompts de 200+ palabras que incluyen: perfil del buyer persona, etapa del funnel, KPIs específicos, tono de marca, casos de uso del producto, y métricas de éxito esperadas.
Pero este ejemplo no está del todo bien, pues si es un proceso repetitivo, no debería estar escribiendo hojas de prompts todos los días para un mismo proceso, debo identificar esos patrones y crear un modelo entrenado con docs base, para que la interacción ya sea mínima por qué justo creaste un sistema para esto.
Si quiere poner a prueba como escribimos de pobres nuestros prompts, el genio de Dharmesh ha creado Metaprompt, optimiza tu instrucción 10X, pruébalo.
Nivel 2: arquitectura de agentes autónomos
Aquí es donde se separan los wheat from the chaff. Los agentes autónomos están reemplazando las tareas manuales más rápido de lo que muchos marketeers pueden adaptarse.
Agentes que construyo regularmente:
Agent de investigación competitiva: Usa web scraping para monitorear competidores 24/7, analiza precios, revisa lanzamientos de productos, y genera reportes automáticos (lo llamo Floralbita como mi mamá, por su habilidad de estar al día con lo que sucede en el barrio 😂 te amo mamá).
Agent de optimización de campañas: Conecta APIs de Facebook, Google, LinkedIn, analiza performance en tiempo real, ajusta presupuestos, pausa ads con bajo rendimiento.
Agent de nurturing personalizado: Analiza comportamiento individual, segmenta audiencias micro-específicas, y personaliza secuencias de email based en acciones específicas, dale una mirada a Landbase, si eres de B2B lo amarás.
La clave está en que estos agentes toman decisiones, no solo ejecutan tareas.
Nivel 3: integración sistémica cross-platform
Herramientas como n8n están democratizando la capacidad de conectar LLMs con sistemas internos sin necesidad de código, pero el verdadero poder está en la orquestación.
Mi stack de automatización AI para 2025:
Orquestación: n8n, Gumloop, Make. (en ese orden los uso)
Datos: Mixpanel + Segment para tracking, Airtable como database unificada Content: Claude para estrategia, GPT-5 para ejecución (con la nueva funcionalidad de acciones) + Perplexity.
Análisis: Fullstory con IA para behavioral analysis, combinado con custom analysis en Flowith.
Nivel 4: medición y optimización continua
En 2025, el 69% de líderes de marketing esperan resultados cuantificables de todo lo que hace su departamento. El AI marketer no solo mide outputs, mide system performance.
Métricas que realmente importan:
AI ROI: Revenue generado por automatizaciones ÷ costo de herramientas + tiempo de setup. (me atrevo a decir que 90% estamos aquí).
Decision accuracy: % de decisiones autónomas del sistema que generan resultados positivos (los que tienen mejores bases técnicas ya están aquí).
System efficiency: Reducción de horas manuales vs incremento en outputs
Adaptive capacity: Velocidad del sistema para ajustarse a cambios de mercado y que la empresa lo permita, por qué ese es otro dolor de cabeza, las empresas piden AI a sus colaboradores, pero cuando tienes que generar una credencial para google Drive en Cloud google te restringen el acceso.
Las habilidades que están marcando la diferencia en marketers
Basándome en los datos y mi experiencia consultando startups en fase de growth, estas son las competencias que separarán a los AI marketers exitosos de los que se quedarán atrás:
1. Pensamiento en flujos, no en tareas
La automatización de marketing ya no es sobre herramientas aisladas sino sobre crear customer journeys completamente autónomas. Cada touchpoint debe conectar con el siguiente de forma inteligente.
2. Diseño de sistemas de feedback loops
El 47% de marketers ya usa IA para research y data analysis, pero pocos diseñan sistemas donde los insights automáticamente ajustan las estrategias.
3. Ética y transparencia en AI
Con regulaciones como GDPR volviéndose más estrictas, los marketers deben auditar algoritmos regularmente y asegurar fairness en targeting. No es solo legal compliance, es brand protection.
4. Capacidad de experimentación ágil
Las herramientas de 2025 permiten testing y ajustes creativos on-the-fly, sin reiniciar campañas. El AI marketer debe ser comfortable con iteración constante y failure como data point.
Mi reflexión final: ¿arquitecto o operario?
La semana pasada conversé con un CMO que me dijo algo que me quedó resonando: "Milton, hace 5 años buscábamos marketers que supieran usar Google Ads. Ahora buscamos arquitectos de sistemas que casualmente entienden de marketing."
No me gusto del todo, por qué el marketing no se entiende casualmente, pero reafirmo lo que conversaba con Luis Betancourt, la deuda técnica del marketero.
La pregunta es: ¿vas a ser el arquitecto de estos sistemas o vas a ser reemplazado por quien sí quiso aprender a hacerlo?
🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:
➡️ Diio es una plataforma de inteligencia de ventas que escucha tus llamadas y videollamadas, capta la información clave y la convierte en acción: llena tu CRM automáticamente, te da coaching de ventas y responde preguntas estratégicas como “¿qué competidores se mencionaron en mis reuniones el último mes?” o “cuáles son los principales dolores de mis clientes en Educación?”.
➡️ Loop: es una tool de estrategia, HubSpot la semana pasada presento Loop, nueva perspectiva de como afrontar la estrategia digital con AI, vale la pena escuchar a Yamini Ceo de HubSpot.
➡️ Mocke ha creado algo interesante, minimizar la fricción del AB testing en cold email, hoy en dia no podemos darnos el lujo de quemar DB testeando correo en frío, pues con esta herramienta puedes realizar una simulacion de efectividad con AI, no pierdes nada y ganas insights.
Para tu reflexión: Si tuvieras que automatizar completamente una función de marketing en tu empresa en los próximos 6 meses, ¿cuál elegirías y por qué? Me encantaría conocer tu perspectiva.
Comparte este artículo si crees que otros líderes de marketing necesitan estas ideas. Y si quieres profundizar en algún framework específico, puedes escribirme a soy@miltonsuarez.com
Nos leemos en la próxima entrega del Full Stack Marketer News, donde vamos a deconstruir las métricas que realmente importan en la era de los agentes autónomos.