El framework de automatizaciones de AI para equipos de marketing no técnicos
Intentos, un camino y la exigencia para tu equipo en el 2026
Un colega en CDMX probo implementar un “AI ops sprint” de 14 días con 9 equipos no técnicos (SaaS B2B, 10-40 empleados).
Antes/después: 0→5 flujos automatizados, tiempo operativo -32%, tiempo a primera respuesta -28%, tasa de aprobación de briefs +41%.
Con lo mínimo: Make, OpenAI, Airtable y GA4.
Suena hermoso pero la realidad es otra, de los 9 equipos 1 lo logro y con lagrimas en el camino.
Pero obtuvo insights hermosos, el 80% del valor vino de estandarizar inputs y salidas con plantillas, no del “modelo más avanzado”.
Las herramientas suman; el diseño del sistema manda.
Y es la conversación que tenemos en este instante todos los líderes de área, como implementamos, como creamos, como, como, como.
Si le sumas la presión de cerrar año, presentar la planeación y estrategia del siguiente con la proyección de indicadores que si o si debes proyectarlo a 5X como mínimo.
Hablando de esto HubSpot la otra semana creo una jornada para apoyarte con este dolor de cabeza, con mentores top para que tu planeación este respaldada de los mejores.
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Continuando, el problema que nadie está viendo
La mayoría persigue “AI” como síntoma (comprar licencias, promptear ideas), pero ignora la causa raíz: flujos rotos y datos desordenados.
Dos datos lo evidencian: en 2023 el uso real del martech cayó a 33% del potencial, según Gartner (subutilización y deuda operativa) a la vez, la IA generativa tiene un potencial masivo en marketing y ventas, si se conecta a procesos bien definidos [lo que no sucede].
Sin un framework operativo, el “AI hype” se transforma en más tareas manuales (copiar/pegar) y variabilidad en calidad.
o como yo lo llamo ser el secretario de la AI prompteando tus ideas a diario
Mi tesis: para equipos no técnicos, el orden correcto es proceso → datos mínimos → automatización → AI. No al revés, el orden si altera los resultados y el burnout de tu equipo.
El framework para resolverlo
1 semana pones en producción 3-5 flujos de alto impacto con plantillas, gobernanza AI y métricas de calidad. Luego, en 30-60 días, escalas con colas, QA y versionado de prompts.
Implementación práctica
Técnica — Workflow no-code (Make/Zapier) “brief → assets → aprobación” Objetivo: reducir idas y vueltas en campañas de paid social. Pasos:
Trigger: Nuevo registro “Brief” en Airtable (tabla Campaigns; campos: objetivo, ICP, propuesta de valor, canal, CTA, assets previos).
Acción 1 (AI): Llamar a OpenAI para generar 3 variantes de copy + 5 titulares por canal (FB/IG/LinkedIn) usando un prompt estructurado con variables del brief.
Acción 2: Enriquecer con UTM builder (regex de saneo) y guardar en Airtable (tabla Variants, link a Campaigns).
Acción 3: Publicar draft en Google Doc con formato (H1: campaña; H2: ofertas; tabla: copy/visual/UTM).
Acción 4: Notificación a Slack al canal #marketing-ops con botones (Aprobar/Rechazar). Si “Rechazar”, registrar feedback en campo “QA_Notes”.
Acción 5: Si “Aprobar”, crear experimento A/B en la ad platform (si no hay API, crear CSV y tarjeta en Trello para el trafficker con checklist).
Por qué funciona para no técnicos:
Ninguna etapa requiere código.
Plantillas de prompts parametrizadas con campos legibles.
QA y decisión siempre visibles en Slack/Docs.
Estratégica — Impacto en unit economics y OKRs
Métricas foco:
CAC: con copy y creatividad más rápido y coherente, reduces tiempo a lanzamiento (TtL) y desperdicio de impresiones en mensajes inconsistentes. Referencia: personalización bien ejecutada puede impulsar +40% ingresos atribuibles [3]; en paid, un uplift de CTR de 10-20% puede recortar CPC efectivo 5-12%.
Payback: al acelerar la iteración y mejorar el match oferta-mensaje, acortas el tiempo de aprendizaje en “cold start”.
AHT (average handling time) de operaciones: objetivo -30% en 30 días.
Alineación con OKRs:
O: “Acelerar el ciclo creativo sin sacrificar calidad.”
KR1: Lanzar ≥4 experimentos/semana con QA ≥90%.
KR2: Reducir TtL de 5 días a 48 horas.
KR3: Elevar CTR paid en +12% mediana en 6 semanas.
Hasta aquí para un perfil marketero con skills técnicos es claro o por lo menos lo entiende, pero es claro para ti ¿? no ofendas tu ego, pero debemos ser realistas en lo que sabemos y no y trabajar en ello, en principio a todos nos cuesta, nadie se salva.
Ahora, como también me gusta jugar con la AI, dibuje dos frameworks para que tomes dos caminos adicionales, meter a tu equipo al rabbithole del n8n o gpts personalizados.
Nano Banana pro yo te invoco:
Marketing ops con n8n (experimental)
Qué resuelve: orquesta de brief a publicación sin escribir código. n8n conecta formularios, normaliza datos, llama a modelos, gestiona QA/aprobación y prepara entregables.
Cómo leerlo: 6 etapas en secuencia. Cada bloque muestra entradas, nodos clave y el KPI que valida la etapa (briefs válidos, QA, TtL).
Flujo en una frase: Webhook → normalización/UTM → generación AI (HTTP JSON) → QA/aprobación en Slack/Email → handoff (CSV/Docs/Trello) → métricas y alertas.
Decisiones de diseño: JSON estricto, límites de caracteres por canal, reintentos 5/15/30 min, seguridad con X-API-Key y HMAC opcional.
Implementación en 7 días (si tienes el crack en tu equipo que estudie o ya formado): D1–2 formularios + Sheets; D3 normalización (regex, duplicados); D4 integración OpenAI; D5 QA + aprobación; D6 handoff; D7 tablero y alertas.
Qué medir: QA ≥ 90, SLA de aprobación < 24 h, cobertura de ≥ 2 canales, CTR +10–15%, CAC -8–12%, TtL -40%.
Riesgos y mitigación: UTMs rotos (regex + bloqueos), drift de tono (checklist + ejemplos canónicos), dependencia de una persona (runbook + backup).
Cuándo usarlo: equipos que necesitan trazabilidad, aprobaciones formales y repetibilidad con poco mantenimiento.
Marketing ops con GPTs personalizados (experimental)
Qué resuelve: ejecución rápida sin orquestador. Centraliza reglas en un brandbook y distribuye tareas entre 6 GPTs (Brief, Copy, QA, UTM, Aprobación, Reporte).
Cómo leerlo: estructura hub-and-spoke. El núcleo (brandbook y convenciones) alimenta cada GPT; QA y reporte devuelven aprendizajes al núcleo (versiones v1.x).
Flujo en una frase: define reglas → BriefGPT estructura → CopyGPT genera → ToneQAGPT valida → ApproverGPT decide → publicación manual → ReportGPT propone tests.
Contrato de datos: usa JSON como formato común para copiar/pegar entre GPTs (schemas de brief, variantes y UTM). Límites de caracteres por canal visibles.
Ciclo de 7 días: D1 brandbook + schemas; D2 brief; D3 copy; D4 QA; D5 aprobación; D6 publicación manual; D7 reporte y actualización de reglas.
Qué medir: QA mediana ≥ 90, TtL -30–40%, CTR +8–12%, CAC -8–12%, ≥ 2 tests semanales.
Riesgos y mitigación: versiones dispersas (nomenclatura v1.0, v1.1), pérdida de trazabilidad (plantillas de checklist y registro en doc compartido), carga manual (lotes y horarios fijos).
Cuándo usarlo: equipos sin acceso a n8n o TI, que priorizan velocidad y estandarización mínima viable antes de automatizar colas y aprobaciones formales.
Tu siguiente paso
Si solo implementaras 1 cosa: por ejemplo automatiza tu “brief → variantes → aprobación” con Make + OpenAI + Airtable. Tiempo: 2 horas para el primer flujo. Impacto potencial: reduce la recepción para la aprobación para la producción para la publicación para la marketación y la ventación. (rima mala de rap).
🧠 Mi top 3 de herramientas recomendadas para esta semana:
➡ Prismer de las herramientas que visualmente me agrada para conectar todas mis ideas de investigación.
➡ Lunanotes, app desarrollada por mi colega AI developer Fernando de la Rosa, de las mentes más brillantes en AI que he encontrado en el camino.
➡ Evalyze si estas buscando inversión, ahora la AI realiza el match por ti.