---
title: "Por qué se estancan las implantaciones de IA en el marketing de las grandes empresas"
description: "La IA llega a casi todas las grandes empresas, pero la mayoría no ve impacto en el EBIT. La causa es la trampa de las soluciones aisladas."
url: "https://kodokalabs.com/es/intelligence-hub/ai-marketing-transformation/por-que-se-estancan-las-implantaciones-de-ia/"
language: es
published: 2026-10-03
updated: 2026-11-07
---

# Por qué se estancan las implantaciones de IA en el marketing de las grandes empresas

Las **implantaciones de IA en el marketing de las grandes empresas** se estancan porque las organizaciones tratan la IA generativa como una herramienta que hay que comprar y no como un [modelo operativo](../en/ai-native-marketing-organization-operating-model-and-roles.md) que hay que rediseñar, un desajuste que produce primeros borradores más rápidos, ciclos de revisión más lentos y casi ninguna mejora medible en ingresos o en margen.

## Resumen ejecutivo

La adopción de la IA generativa en las grandes organizaciones es casi universal, y sin embargo la proporción de empresas que pueden señalar una contribución medible a sus resultados sigue siendo pequeña. Esa brecha no es un problema de tecnología. Los estudios de RAND, Gartner, Boston Consulting Group y McKinsey coinciden en la misma causa de fondo: las iniciativas de IA fracasan cuando la dirección las trata como una compra de software en lugar de como un rediseño de los flujos de trabajo y de la organización. Las empresas que compran licencias por usuario sin rediseñar los sistemas de revisión, de gobernanza y de conocimiento que las rodean no aceleran el marketing: trasladan el cuello de botella de la redacción a la revisión y, de paso, degradan en silencio la calidad y la visibilidad en búsqueda de todo lo que publican.

## Ideas clave sobre las implantaciones de IA en el marketing de las grandes empresas

- La gran mayoría de las empresas declara ya usar IA generativa, pero solo una pequeña minoría atribuye a la IA una parte significativa de sus resultados, una brecha que documenta la investigación [State of AI](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai) de McKinsey.
- La investigación de RAND Corporation concluye que [más del 80 % de los proyectos de IA fracasan](https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html), aproximadamente el doble que los proyectos comparables de tecnologías de la información sin IA, y que las causas de fondo son abrumadoramente organizativas y no técnicas.
- Gartner prevé que al menos el [30 % de los proyectos de IA generativa](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025) se abandonarán tras la prueba de concepto, con una tasa de abandono todavía mayor prevista para las iniciativas de IA agéntica y autónoma.
- La investigación de Boston Consulting Group describe un patrón 10/20/70: la transformación con IA que tiene éxito dedica [aproximadamente un 10 % del esfuerzo a los algoritmos, un 20 % a la tecnología y los datos y un 70 % a las personas, los flujos de trabajo y el cambio del modelo operativo](https://www.bcg.com/featured-insights/the-leaders-guide-to-transforming-with-ai), una proporción que la mayoría de las iniciativas fallidas invierte.
- Redactar más rápido sin rediseñar los flujos de revisión crea un cuello de botella de revisión, no una ganancia de productividad, y el contenido genérico elaborado con ayuda de la IA tiene un coste real en visibilidad en los motores generativos.

## La paradoja generativa de las grandes empresas

La IA generativa ha entrado en la gran empresa más deprisa que casi cualquier otra categoría tecnológica anterior. La investigación State of AI 2025 de McKinsey, basada en casi 2.000 participantes de más de 100 países, concluyó que el 88 % de las organizaciones usa ya IA en al menos una función de negocio, frente al 78 % del año anterior. El marketing figura de forma constante entre las funciones con una adopción temprana más intensa, porque la redacción, la investigación y la producción creativa son justo las tareas que las [herramientas](../../pages/en/tools.md) generativas se diseñaron para acelerar.

La paradoja está un nivel por debajo de esa cifra de adopción. La misma investigación de McKinsey halló que solo el 39 % de las organizaciones declara algún impacto de la IA en sus resultados, y que cuando se eleva el listón a una contribución significativa, la cifra se desploma todavía más: apenas el 6 % de las organizaciones cumple los requisitos para considerarse «de alto rendimiento» en IA, al atribuir a la IA más del 5 % de su EBIT con lo que McKinsey describe como un valor realizado significativo. La proporción de organizaciones que declaran que algún caso de uso de IA se ha escalado por completo en el negocio es de solo el 7 %.

| Indicador | Proporción de organizaciones | Fuente |
| --- | --- | --- |
| **Usan IA en al menos una función de negocio** | 88 % | McKinsey, State of AI 2025 |
| **Declaran algún impacto de la IA en el EBIT** | 39 % | McKinsey, State of AI 2025 |
| **Cumplen los requisitos de «alto rendimiento» en IA (>5 % del EBIT, valor significativo)** | 6 % | McKinsey, State of AI 2025 |
| **Declaran al menos un caso de uso de IA escalado por completo** | 7 % | McKinsey, State of AI 2025 |

Esa es la paradoja generativa de las grandes empresas: casi toda organización de marketing tiene acceso a las herramientas y casi ninguna puede mostrar al consejo una línea de ingresos o de margen defendible vinculada a ese acceso. La investigación de RAND Corporation de 2024 sobre el fracaso de los proyectos de IA, basada en entrevistas con científicos e ingenieros de datos con experiencia, pone cifras al otro lado de esa brecha. Más del 80 % de los proyectos de IA fracasan por completo, aproximadamente el doble de la tasa de fracaso que RAND observa en iniciativas comparables de tecnologías de la información sin IA. La conclusión central de RAND es la que debería cambiar cómo planifica un CMO un despliegue: las causas dominantes del fracaso son el desajuste de objetivos entre el negocio y el equipo técnico, unos cimientos de datos débiles o fragmentados y un patrocinio ejecutivo que se desvanece una vez hecho el anuncio inicial. Las limitaciones de los algoritmos apenas cuentan como causa.

La investigación de Gartner apunta a una versión relacionada, y de futuro, del mismo patrón. Gartner prevé que al menos el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarán tras la prueba de concepto antes de que termine 2025, y cita como principales causas la mala calidad de los datos, los controles de riesgo insuficientes, el aumento de los costes y un valor de negocio poco claro; además, pronostica que el 40 % de los proyectos de IA agéntica, la categoría de sistemas de IA que actúan con más autonomía dentro de un flujo de trabajo, se cancelarán antes de que termine 2027.

La tesis central que se desprende de estos tres conjuntos de investigación es sencilla: la IA fracasa en las organizaciones de marketing de las grandes empresas no porque los modelos sean inadecuados, sino porque la dirección aborda la IA como una decisión de compra y no como una transformación del modelo operativo. Una licencia por usuario cambia lo que una persona puede producir en una tarde. No cambia nada, por sí sola, de cómo se revisa, se gobierna, se mide o se asume la responsabilidad del trabajo en un equipo.

![Embudo que se estrecha desde un extremo ancho con la etiqueta «Adoption» a la izquierda hasta un punto diminuto con la etiqueta «Measurable value» a la derecha](https://kodokalabs.com/assets/media/2026/10/kodokalabs-intelligence-hub-ai-marketing-tranformation-why-enterprise-ai-implementations-stall-adoption-rate-measurable-value.webp)

*El 88 % usa IA, pero solo el 6 % cumple los requisitos de alto rendimiento en IA*

## La mecánica de la trampa de las soluciones aisladas

La trampa de las soluciones aisladas empieza a nivel de equipo, normalmente con buena intención. Una persona responsable de contenidos adopta un asistente de redacción en el navegador. Un responsable de medios de pago se construye una biblioteca personal de prompts para los textos de los anuncios. Una persona de marketing de producto empieza a volcar investigación sobre la competencia en un chatbot sin una política clara sobre qué datos es seguro pegar en él. Cada una de estas decisiones es razonable por separado y, en el momento, a menudo resulta de verdadera ayuda. Ninguna está coordinada con las demás, documentada en un lugar donde un compañero pueda encontrarla ni evaluada frente a un estándar de gobernanza compartido. El resultado, multiplicado por una organización de marketing de un tamaño mínimamente relevante, es una maraña de herramientas desconectadas, de bibliotecas informales de prompts que viven en las notas personales de alguien y de prácticas improvisadas de ingesta de datos que nadie, salvo cada usuario, puede ver ni auditar.

Esa maraña produce un modo de fallo específico y medible: el cuello de botella de revisión. Las herramientas generativas pueden acelerar de forma realista la producción de primeros borradores en un múltiplo significativo; generar un primer texto cinco veces más rápido es una estimación plausible, y a menudo conservadora, para materiales de marketing rutinarios. Pero esa aceleración no elimina la necesidad de verificar datos, de alinear la voz de marca, de la revisión legal y de cumplimiento ni del criterio editorial: solo traslada todo ese trabajo más adelante en el proceso y lo comprime en un plazo mucho más corto. Los editores senior y los revisores expertos en la materia, las personas cuyo tiempo es más caro y menos escalable, absorben un atasco de verificación y de edición que puede crecer con facilidad más deprisa que el tiempo de redacción que se ha ahorrado. Un equipo que genera cinco veces más volumen de borradores sin sumar capacidad de revisión no produce cinco veces más resultados acabados y fiables. Produce una cola.

| Fase | Línea de base previa a la IA | Adopción de soluciones aisladas | Efecto neto |
| --- | --- | --- | --- |
| **Producción del primer borrador** | 1x | ~5x más rápido | Ahorro de tiempo real en la fase de redacción |
| **Verificación de datos y edición** | 1x | Hasta ~10x el volumen de revisión | La capacidad del personal senior se convierte en la nueva restricción |
| **Rendimiento neto de contenido fiable y publicado** | 1x | A menudo plano o negativo | Las ganancias de eficiencia las absorbe la revisión y luego las anula |

La segunda consecuencia es más silenciosa, pero con el tiempo más dañina: la dilución de la marca. Los modelos generativos, usados sin un estándar de voz documentado, sin una base de conocimiento verificada y sin un punto de revisión humana calibrado al nivel de riesgo del contenido, tienden hacia una redacción genérica y mediana, las elecciones de palabras estadísticamente más seguras dentro de su distribución de entrenamiento. Ese resultado resulta competente y, al mismo tiempo, indistinguible de lo que produciría cualquier competidor que use las mismas herramientas sin la misma disciplina. Peor aún, la generación sin gobernanza conlleva un riesgo real de alucinaciones: afirmaciones, estadísticas o detalles que suenan seguros, son verosímiles y no están verificados. Publicar ese tipo de contenido a [escala](../../pages/es/ai-marketing-framework/scale-ai-marketing-workflows.md) no solo arriesga una rectificación embarazosa: erosiona poco a poco el posicionamiento específico y diferenciado que una organización de marketing tardó años en construir.

![Esquema de la maraña de soluciones aisladas y del cuello de botella de revisión: siete salidas de herramientas distintas, representadas por formas diferentes, convergen en un único punto de revisión.](https://kodokalabs.com/assets/media/2026/10/kodokalabs-intelligence-hub-ai-marketing-tranformation-why-enterprise-ai-implementations-stall-ai-bottleneck.webp)

*Siete salidas de herramientas distintas convergen en un único punto de revisión*

## La ley 10/20/70 del fracaso de la transformación

La investigación de Boston Consulting Group sobre la transformación con IA ofrece una de las explicaciones más claras de por qué tantas iniciativas de las grandes empresas se estancan a pesar de una inversión real. El análisis de BCG describe lo que llama un patrón 10/20/70: en las transformaciones que de verdad generan valor medible, aproximadamente el 10 % del esfuerzo se dedica a los propios algoritmos y modelos, el 20 % a la tecnología y a la infraestructura de datos, y el 70 % restante a las personas, los procesos y el rediseño del modelo operativo: nuevos roles, nuevos flujos de trabajo, nuevos derechos de decisión, nuevos estándares de revisión y la gestión del cambio necesaria para que todo eso se consolide. La investigación de BCG concluye además que aproximadamente el 70 % de los retos que encuentran las organizaciones en los despliegues de IA tienen su origen en problemas de personas y de procesos, y no en los algoritmos ni en la infraestructura.

Las iniciativas fallidas de las grandes empresas invierten de forma sistemática esta proporción. Una parte desproporcionada del presupuesto se va en licencias de software y, a menudo, en contratos con agencias externas para la ejecución, mientras que la reingeniería de los flujos de trabajo, el rediseño de roles y el diseño de la gobernanza reciben el tiempo que sobre, que en la práctica es muy poco. Una organización que gasta el 90 % de su presupuesto de IA en herramientas y en ejecución externa, y el 10 % o menos en rediseñar cómo fluye realmente el trabajo por la organización, está, según el propio planteamiento de BCG, repartiendo su inversión casi exactamente al revés de lo que la investigación asocia con el éxito.

Unos cimientos de datos sin arquitectura agravan el problema de una forma fácil de subestimar hasta que se nota en la calidad de lo producido. Un modelo generativo al que se pide producir contenido de marketing es tan diferenciado como el conocimiento al que tiene acceso. Un modelo que se alimenta de unidades de archivos fragmentadas, wikis desactualizadas y de un conocimiento institucional que solo existe en la cabeza de unas pocas personas producirá resultados genéricos y banales casi por construcción: no tiene sustancia propia de la que nutrirse. Por eso el propio trabajo de diagnóstico de kōdōkalabs trata una arquitectura estructurada de conocimiento y de datos, y no solo una suscripción a un modelo, como requisito previo de cualquier iniciativa de IA que deba producir un marketing diferenciado, un principio formalizado en las siete áreas de evidencia del Diagnose Evidence Stack, que evalúa la alineación estratégica, la realidad de los flujos de trabajo, la preparación del conocimiento y de los datos, la tecnología y la integración, la gobernanza y el riesgo, las personas y las capacidades, y la [medición](../../pages/es/ai-marketing-framework/ai-marketing-measurement-and-value-realization.md) y el valor antes de tomar cualquier decisión de arquitectura o de herramientas.

![La ley 10 %, 20 %, 70 % de kōdōkalabs: tres barras horizontales de longitud proporcional para los algoritmos (10 %), la tecnología y los datos (20 %) y las personas, los procesos y el modelo operativo (70 %), esta última resaltada.](https://kodokalabs.com/assets/media/2026/10/kodokalabs-intelligence-hub-ai-marketing-tranformation-why-enterprise-ai-implementations-stall-10-20-70-percent-law.webp)

*La ley 10/20/70*

## La búsqueda y la nueva realidad del descubrimiento

La trampa de las soluciones aisladas tiene un coste que va más allá de la capacidad de revisión interna: perjudica la facilidad con que se descubre el contenido de una organización en el entorno de búsqueda que de verdad está sustituyendo a la búsqueda tradicional por palabras clave. Una proporción creciente de las consultas de investigación y de consideración de compra pasa ya por motores de respuesta generativos (Perplexity, ChatGPT Search, Microsoft Copilot y las AI Overviews de Google) y no por una lista convencional de diez enlaces azules. La [Generative Engine Optimization](../en/generative-engine-optimization-geo-the-complete-guide.md), la disciplina de estructurar el contenido para que los grandes modelos de lenguaje puedan interpretarlo, confiar en él y citarlo, es un ejercicio sustancialmente distinto del SEO clásico basado en palabras clave.

Cuando un gran modelo de lenguaje evalúa un contenido para incluirlo en una respuesta o en una cita, no puntúa sobre todo la [densidad de palabras clave](../en/entity-salience-vs-keyword-density-why-nouns-matter-more.md). Evalúa la densidad de información, es decir, si el contenido aporta datos, análisis o una perspectiva realmente únicos en lugar de repetir lo que ya está ampliamente disponible, y si las entidades (personas, organizaciones, conceptos y las relaciones entre ellos) están definidas con la claridad suficiente para que un modelo pueda extraerlas y reutilizarlas con confianza.

El contenido genérico elaborado con ayuda de la IA en condiciones de soluciones aisladas tiende a suspender esta prueba en ambas dimensiones. Repite ideas muy conocidas con un lenguaje competente, pero poco memorable, y rara vez aporta un dato, un [framework](../../pages/es/ai-marketing-framework.md) o un argumento realmente nuevos. La consecuencia práctica es un descenso constante de la frecuencia de citación: una organización de marketing que publica un gran volumen de contenido indiferenciado con ayuda de la IA no solo pasa desapercibida para el lector humano, sino que se vuelve estadísticamente menos probable como fuente que un motor de respuesta elija citar, a favor de un competidor cuyo contenido tenga más sustancia propia.

## El camino a seguir: de las herramientas a los sistemas operativos

Las organizaciones que escapan de la trampa de las soluciones aisladas comparten un primer movimiento: dejan de ver la adquisición de más herramientas como el siguiente paso y empiezan a tratar la claridad diagnóstica como requisito previo de cualquier inversión adicional. Antes de añadir otra plataforma, otra licencia u otro agente, la pregunta más productiva es si la organización sabe de verdad, con evidencias y no con impresiones, en qué punto se encuentran hoy sus flujos de trabajo, su arquitectura de conocimiento y su gobernanza.

Esa disciplina diagnóstica es lo que separa la adopción improvisada de herramientas de la arquitectura sistémica. Un [AI Marketing Operating System](../../pages/es/solutions/ai-marketing-operating-system.md) gobernado no empieza por una herramienta, sino por una línea de base honesta, con un instrumento estructurado como el marco Evidence Strength Levels, que clasifica cada afirmación sobre el rendimiento actual como declarada, observada, documentada o medida, de modo que las decisiones de inversión se apoyen en la evidencia más sólida disponible y no en anécdotas. A partir de esa línea de base, las decisiones de arquitectura, de rediseño de flujos de trabajo, de gobernanza y de herramientas pueden tomarse en el orden adecuado, y no al revés.

Para un CMO o una dirección de operaciones de marketing que mira una presentación al consejo con un gasto real en licencias por usuario y sin la correspondiente historia en el EBIT, el siguiente paso acertado no es evaluar otra herramienta. Es echar un vistazo estructurado a **The Architecture of an Impact-Driven AI Marketing Operating System**, que expone la arquitectura de ocho capas que convierte un uso disperso de la IA en un sistema gobernado y medible, y analizar con franqueza lo descubrible que resulta hoy el propio contenido de la organización para los motores de respuesta mediante el [Search Intelligence: SEO, GEO & AI Search Framework](../../pages/es/intelligence-hub/search-intelligence.md). Las organizaciones que quieran una lectura externa y basada en evidencias de su situación actual antes de comprometer más presupuesto también pueden empezar con un [Executive AI Marketing Assessment](../../pages/es/solutions/executive-ai-marketing-assessment.md) de kōdōkalabs.

![Los Evidence Strength Levels de kōdōkalabs: cuatro niveles de solidez de la evidencia, de arriba abajo, representados por barras que van de llena a vacía: medido, documentado, observado y declarado.](https://kodokalabs.com/assets/media/2026/10/kodokalabs-intelligence-hub-ai-marketing-tranformation-why-enterprise-ai-implementations-stall-4-level-evidence-hierarchy.webp)

*La jerarquía de evidencias de cuatro niveles*

## Preguntas frecuentes

### ¿Por qué la mayoría de los proyectos de IA en el marketing de las grandes empresas no muestran un ROI medible?

Porque la inversión se concentra en licencias de software y no en el rediseño de los flujos de trabajo, de la gobernanza y de la arquitectura de conocimiento que la investigación de BCG y de RAND identifica como el verdadero motor del valor. Las herramientas cambian lo que es posible; los modelos operativos rediseñados son lo que hace medible esa posibilidad.

### ¿Es cierto que la tasa de fracaso de las implantaciones de IA en el marketing de las grandes empresas supera el 80 %?

La investigación de RAND Corporation de 2024 sitúa la tasa de fracaso de los proyectos de IA por encima del 80 %, aproximadamente el doble que la de proyectos comparables de tecnologías de la información sin IA. La investigación de Gartner, centrada específicamente en la IA generativa y la agéntica, proyecta por separado tasas de abandono de al menos el 30 % para las pruebas de concepto de IA generativa y del 40 % para las iniciativas de IA agéntica en un horizonte más largo. La cifra exacta depende del alcance y de la definición, pero los tres conjuntos de investigación describen el fracaso como el resultado estadísticamente normal si no se rediseña de forma deliberada el modelo operativo.

### ¿Qué es el cuello de botella de revisión y por qué lo agrava redactar más rápido?

El cuello de botella de revisión se produce cuando las herramientas generativas aceleran la producción de primeros borradores sin un aumento correspondiente de la capacidad de revisores, de verificación de datos y de gobernanza. El volumen de borradores puede crecer varias veces más rápido que antes, mientras el tiempo del personal senior necesario para verificar, alinear y aprobar ese volumen no crece en absoluto, de modo que el rendimiento neto de contenido fiable y publicado puede quedarse plano o bajar aunque aumente la producción bruta.

### ¿Qué significa la regla 10/20/70 de BCG para su presupuesto de marketing?

Sugiere que, de cada euro asignado a una iniciativa de IA en marketing que deba generar valor real, aproximadamente diez céntimos deben ir a los algoritmos o modelos de base, veinte a la tecnología y a la infraestructura de datos y setenta a los cambios en personas, flujos de trabajo y modelo operativo (nuevos roles, procesos documentados, estándares de gobernanza y formación) que permiten a la organización usar bien la tecnología. La mayoría de las iniciativas fallidas gastan la inmensa mayoría de su presupuesto en las dos primeras categorías y tratan la tercera como un añadido.

### ¿En qué se diferencia la Generative Engine Optimization del SEO tradicional?

El SEO tradicional optimiza sobre todo para posicionarse en una lista de resultados de búsqueda, determinada en buena medida por la relevancia de las palabras clave y por las señales de enlaces. La Generative Engine Optimization optimiza para que un gran modelo de lenguaje que responde directamente a una pregunta extraiga el contenido, confíe en él y lo cite, algo que depende más de la densidad de información, de una sustancia realmente única y de unas entidades claramente definidas que de la mera ubicación de las palabras clave.

### ¿Qué debe hacer como responsable de marketing antes de comprar otra herramienta de IA?

Establecer primero una línea de base diagnóstica basada en evidencias, entendiendo la realidad actual de los flujos de trabajo, la preparación del conocimiento y de los datos y la madurez de la gobernanza, con un marco estructurado como el Diagnose Evidence Stack, en lugar de añadir otra solución aislada sobre unos cimientos sin arquitectura. Las decisiones sobre herramientas que se toman después de ese [diagnóstico](../../pages/es/ai-marketing-framework/ai-marketing-diagnosis-and-readiness-assessment.md) suelen resolver problemas que existen de verdad; las que se toman antes tienden a añadir complejidad a un sistema que nadie ha mapeado por completo.

## Conclusión y próximos pasos

La adopción de la IA en las grandes empresas y la creación de valor con ella son, para la gran mayoría de las organizaciones, dos historias distintas en este momento. La investigación de RAND, Gartner, BCG y McKinsey apunta al mismo diagnóstico de fondo desde cuatro ángulos distintos: la brecha es organizativa, no algorítmica. Los responsables de marketing que quieran un resultado distinto del patrón de fracaso superior al 80 % que documenta RAND deben tratar la próxima decisión sobre IA como una cuestión de modelo operativo antes que como una cuestión de herramientas. El siguiente paso de la mayoría de las organizaciones no es evaluar una nueva plataforma, sino mirar con honestidad y con evidencias la arquitectura de ocho capas que convierte un uso disperso de la IA en un sistema gobernado y concebido para dar un resultado medible.

## Si su equipo busca cómo organizarse ante este cambio, un Executive AI Marketing Assessment es un buen punto de partida.

[Reservar un Executive AI Marketing Assessment](#contact)