En los últimos meses, el uso de la IA en equipos de marketing ha creado en muchas empresas, una ilusión productiva: Los equipos entregan más, responden más rápido y generan más contenido que nunca. Pero hay una pregunta incómoda que pocos se están haciendo:
¿Estamos pensando mejor… o solo estamos haciendo más pero pensando menos?
La llegada de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini no solo ha transformado la forma en la que producimos contenido. Ha cambiado algo más profundo: la forma en la que construimos ideas.
Aquí empieza el verdadero problema.
Porque cuando una herramienta es capaz de darte respuestas inmediatas, estructuradas y aparentemente correctas, el riesgo no es técnico. Es cognitivo: dejamos de hacer lo que debemos hacer… «pensar».
Un estudio reciente sobre el uso de IA, elaborado en Italia, llegó a una conclusión que vale la pena analizar: la inteligencia artificial puede mejorar el pensamiento crítico. Irónicamente, puede hacer también exactamente lo contrario…
¿De qué depende?
El estudio de la Universidad de Mesina
En la Universidad de Mesina, Italia, una institución con casi 500 años de historia, se realizó un ejercicio muy interesante: a 213 estudiantes se les dieron tareas en donde podían usar ChatGPT y se les midieron sus capacidades de razonamiento crítico.
Se descubrió que estas capacidades habían aumentado en unos y disminuido en otros. ¿De qué había dependido?
Mientras unos habían usado la IA de forma analítica, crítica, retando paradigmas y teniendo un diálogo con ella, otros simplemente la habían abordado de forma pasiva, aceptando las respuestas de la misma.
Esto indica que ChatGPT (o Gemini, Claude, Deepseek, etc.) puede tener un doble efecto: inhibir el pensamiento crítico al generar dependencia y sustituir procesos cognitivos complejos, o bien aliviarlo al optimizar la memoria de trabajo, organizar información y prevenir la sobrecarga cognitiva.
¿Qué significa esto para las empresas que usan IA en equipos de marketing?
La respuesta es clara:
Si se tiene un equipo curioso, crítico y estratégico, la IA lo vuelve más potente.
Pero si se tiene un equipo pasivo que acepta indicaciones sin razonar ni cuestionar, la IA no lo ayuda, lo perjudica porque potencia ese comportamiento que puede caer en flojera y hasta torpeza.
Por eso, la conversación correcta no es si tú o tu equipo debe usar inteligencia artificial.
La verdadera pregunta es otra:
¿Tu equipo está usando la IA para pensar mejor… o para dejar de pensar?
¿Quieres un ejemplo práctico?
De estrategas a operadores de prompts
¿Esto quiere decir que el uso de la IA en equipos de marketing puede ser contraproducente? No, eso sería una postura maniquea, pero debemos ser muy observadores y críticos. pensemos una tarea común:
Antes, construir una campaña implicaba:
- Entender al consumidor
- Cuestionar el brief entregado por el cliente
- Conectar insights
- Proponer ángulos
Hoy, en muchos casos, el proceso se acorta a:
“¿Qué prompt tengo que escribir para que, dándole el brief a ChatGPT, me dé algo que pueda usar?”
Lo he visto con mi propio equipo de trabajo, en donde me es fácil percibir cómo, quienes poseen habilidades débiles en pensamiento crítico, se conforman con lo que la IA les entrega, a veces sin importar si hay datos falsos, contradicciones, imprecisiones, alucinaciones, etc. lo que los lleva a caer incluso en workslop.
Por otro lado, quienes en sus tareas diarias suelen ser personas reflexivas, analíticas y críticas, aumentan ese nivel cognitivo y por ende su producción aumenta y se refina.
¿Por qué el problema es tan riesgoso en marketing?
En muchas áreas de negocios, el hecho de que las personas acepten los resultados de la IA de manera pasiva es un problema, pero el mal uso de la IA en equipos de marketing es altamente riesgoso ¿Por qué?
Porque no hablamos solo de copiar texto. Hablamos de algo más grave:
- Copiar estructuras de pensamiento
- Copiar enfoques
- Copiar ideas “probablemente correctas o no”
Sin cuestionarlas.
Esto no solo limita la calidad del trabajo…
elimina por completo la diferenciación en el trabajo, generando resultados homogéneos no solo al interior, sino incluso con la competencia.
Y en marketing, pensar igual que todos… es desaparecer.
Ese es el verdadero riesgo:
No que los equipos usen IA, sino que la usen lo suficiente para ejecutar… pero no lo suficiente para cuestionar.
7 prácticas efectivas para usar la IA en equipos de marketing
Dejar de usar la IA es absurdo. Lo correcto es utilizarla de forma que los resultados sean de alto nivel y productivos para nuestro negocio.
Estas son algunas prácticas que pueden marcar la diferencia:
1. Prohibido usar la primera respuesta
La primera respuesta de la IA casi siempre es… buena.
Y ese es el problema. Está bien redactada y parece inteligente y funcional… pero la verdad es que puede pulirse y mejorarse bastante.
Regla simple:
- Nunca uses la primera salida sin cuestionarla
- Siempre pide al menos:
- una segunda versión
- un enfoque distinto
- o una crítica de la propia respuesta
2. Cambia roles en la IA
Ya hemos hablado en otras ocasiones de la importancia de asignarle un rol a la IA cuando vamos a trabajar con ella.
En lugar de pedir: “Hazme esta tarea…” se le debe indicar qué rol queremos que asuma, experto en desarrollo de copys, analista de datos, estratega, etc. Sin embargo eso es simple. Tenemos que subir un escalón.
En vez de pedir las tareas desde cero y quedarse con ello, hay que refinar y después volver con la IA pero ahora pedirle otro rol y hacerle preguntas en sentido contrario :
- “¿Qué está mal con este enfoque?”
- “¿Qué no estoy viendo?”
- “Defiende la postura contraria”
La diferencia es brutal.
3. Obliga a justificar, no solo a generar
Uno de los mayores riesgos es trabajar con ideas que “suenan bien” pero no tienen sustento. Esto es terrible y muy común. Me ha tocado ver equipos de trabajo que sugieren estrategias que en palabras suenan bien pero carecen de sentido respecto a las posibilidades económicas o de tiempo del cliente.
¿Cómo evitarlo?:
- No aceptes outputs sin lógica detrás
- Para tareas relevante pide siempre:
- en qué se fundamenta para dar esa respuesta
- qué razonamiento siguió
- qué criterios respaldan esa idea
4. Separa creación de evaluación
Error común: usar la IA para crear y validar al mismo tiempo.
Solución:
- Usa la IA en dos momentos distintos:
- Generación
- Crítica (con otro prompt y mejor aún, con otra herramienta. Ej: Pasar de ChatGPT a Claude)
Esto introduce fricción.
Y la fricción, en este caso, es buena.
5. Diseña prompts que incomoden
No tengas miedo de llamarle la atención a la IA. Si una respuesta no termina de cuadrar dilo; señala fallas; explícale por qué no estás de acuerdo con la respuesta y pídele que explique lo que hace.
Ejemplos:
- “Haz esto mejor; me parece laxa tu respuesta”
- “OK, pero dime ¿por qué esto podría fallar?”
- “¿Qué haría alguien que piensa completamente distinto?”
Si el prompt no exige pensar, la respuesta tampoco lo hará.
La reflexión final
Capacitar e impulsar el uso de IA en equipos de marketing, NO es enseñarle herramientas. No es mostrarle lo que pueden hacer. No es ponerle tareas.
¡Es enseñarles a pensar!
Eso implica:
- entrenar pensamiento crítico
- fomentar debate
- premiar preguntas, no solo respuestas
Porque al final:
Un equipo sin criterio con IA… solo se vuelve más rápido en equivocarse.
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