Lo que debes saber de este artículo
Los agentes de IA ya no son una promesa futura: están tomando decisiones de compra reales por los usuarios. Pusimos a prueba tres agentes para entender cómo esto cambia el marketing:
- Redefinen la investigación: Gemini Deep Research compila información sin que los usuarios visiten sitios web tradicionales.
- Transforman el onboarding: Google Stream Realtime ofrece guía contextual en tiempo real durante el uso del producto.
- Ejecutan por ti: Claude AI puede realizar tareas complejas de forma autónoma mediante integraciones seguras.
- Exigen nuevo enfoque: el contenido debe ser estructurado, útil y rastreable por máquinas, no solo atractivo para humanos.
Tiempo de lectura: 15 minutos
Agentes de IA: Qué son y cómo implementarlos
Descubre cómo implementar agentes de IA que automatizan tareas complejas de marketing, ventas y servicio.
- Aprende qué son los agentes de inteligencia artificial y sus beneficios.
- Mira las diferencias clave entre automatizaciones, asistentes y agentes de IA.
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Durante años, las decisiones de compra estuvieron en manos humanas. Actualmente, eso está cambiando. Cada vez más, quienes filtran opciones, comparan productos y eligen por nosotros son sistemas autónomos capaces de razonar a partir de datos. Y su lógica no se parece a la nuestra.
Los agentes de IA están dejando atrás a los humanos en la toma de decisiones de compra. Y no lo hacen por intuición, sino por datos estructurados.
Pusimos a prueba tres agentes de IA con tareas reales de marketing: desde priorizar audiencias hasta ejecutar campañas.
Más que validar su capacidad, buscamos observar cómo piensan, qué patrones siguen y qué tan preparados estamos los equipos para trabajar con, o frente a, estas nuevas inteligencias.
Este artículo parte de ese experimento para explorar cómo evoluciona la relación entre marca y usuario cuando un agente toma el control. Y plantea una pregunta clave: ¿qué deberían estar haciendo ya los equipos para adaptarse a este nuevo entorno?
Qué son los agentes de IA y por qué importan en marketing
Definición rápida: los agentes de IA ejecutan tareas complejas de marketing de forma autónoma, transformando cómo las marcas deben estructurar su contenido para ser descubiertas por máquinas, no solo por humanos.
Diferencias clave para marketers:
| Característica | Asistentes IA (ChatGPT básico) | Agentes IA (Claude, Gemini) |
|---|---|---|
| Autonomía | Requieren supervisión constante | Ejecutan tareas completas sin intervención |
| Capacidad | Responden preguntas puntuales | Persiguen objetivos complejos |
| Impacto marketing | Apoyan creación de contenido | Toman decisiones de compra por usuarios |
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Arquitectura técnica necesaria:
- Structured Data Markup: los agentes priorizan sitios con Schema.org implementado.
- Product schema aumenta 3,2x la visibilidad en agentes.
- API-First Content: documentación accesible programáticamente.
- REST APIs bien documentadas = 45 % más interacciones de agentes.
- Semantic HTML5: estructura clara y navegable por máquinas.
- Header/nav/main/footer correctos mejoran parsing 60 %
Esta capacidad de acción marca una diferencia clave frente a los asistentes tradicionales y explica por qué los agentes de IA están redefiniendo cómo se piensa el marketing. Para entenderlo mejor, conviene distinguir entre dos tipos de sistemas:
Asistentes de IA
Herramientas como la versión básica de ChatGPT o Siri funcionan como asistentes conversacionales.
Requieren que una persona formule preguntas, indique tareas o supervise cada paso. Son útiles para obtener respuestas, generar contenido o resolver consultas puntuales, pero dependen completamente del input humano.
Agentes de IA
Sistemas como Claude, Gemini o algunos agentes personalizados que se integran en plataformas empresariales ya funcionan bajo una lógica diferente. No solo procesan datos, sino que persiguen objetivos de forma autónoma.
Se les puede asignar una tarea compleja, como segmentar una base de contactos, diseñar una campaña o priorizar oportunidades comerciales, y ellos ejecutan múltiples acciones sin intervención humana directa, adaptándose a medida que avanzan.
Esta evolución no es menor. Mientras los asistentes amplifican el trabajo de las personas, los agentes comienzan a reemplazar directamente funciones que antes requerían juicio humano. Y eso cambia la manera en que las marcas deben pensar sus campañas.
El marketing tradicional se centraba en influir sobre individuos. Hoy, en muchos puntos del recorrido de compra, quien toma decisiones es un sistema que evalúa opciones según datos, estructura y precisión. Ya no basta con apelar a la emoción o al relato creativo; ahora es imprescindible diseñar contenidos que también sean interpretables por máquinas.
3 ejemplos reales de agentes de IA en acción
La forma en que las personas descubren productos, comparan opciones y toman decisiones de compra está cambiando. Actualmente, en lugar de buscar en la web, muchos usuarios interactúan con agentes de inteligencia artificial que investigan, seleccionan y ejecutan por ellos.
En esta sección, exploramos cómo tres herramientas líderes están dominando distintas fases del marketing, investigación, incorporación y ejecución, y qué implica esto desde la experiencia del usuario.
1. Gemini Deep Research – el fin de la búsqueda tradicional
Uno de los cambios más ignorados en marketing es que la etapa de investigación y descubrimiento de clientes está dejando de estar en manos humanas. No porque las personas la estén omitiendo, sino porque los agentes de IA están empezando a hacerla por ellas.
Para comprobarlo, se le hizo una pregunta sencilla a Gemini Deep Research de Google (parte de la suite Gemini 2.5): ¿cómo añadir un chatbot al sitio web de HubSpot?
En lugar de mostrar una lista de enlaces o resúmenes, Gemini analizó sitios web y compiló los pasos en un único tutoríal, con un formato claro y aplicable de inmediato. Sin anuncios, sin búsquedas, sin clics.
Este cambio puede parecer sutil, pero representa un riesgo real para las marcas que siguen optimizando únicamente para el usuario humano.
Los agentes de IA no rastrean un blog en busca de tono de marca ni se guían por el diseño emocional del contenido. Buscan información verificable, estructurada y confiable.
Incluso un producto excelente puede pasar desapercibido si la información que lo acompaña no está preparada para ser entendida por un sistema automatizado.
Fuente: Google Gemini
Cómo ganar ventaja frente a Gemini
- Estructura el contenido para que sea extraíble.
- Usa encabezados jerárquicos, pasos numerados y descripciones claras que faciliten el análisis automático.
- Genera documentación citable.
- Asegúrate de que la información sobre tus productos esté descrita de forma objetiva, coherente y accesible en todas tus propiedades digitales.
- Prioriza la claridad sobre la estética.
- Evita jergas o términos de marca ambiguos. En su lugar, responde con precisión a preguntas funcionales que un agente podría interpretar como señales de valor.
En este nuevo entorno, el SEO tradicional ya no basta. Ahora, también es necesario diseñar el contenido para ser útil a los sistemas de inteligencia artificial.
💡 Nota: el proceso tradicional de investigación de productos está siendo intermediado por agentes de IA. Los usuarios ya no navegan múltiples sitios web para comparar opciones; en su lugar, sistemas como Gemini Deep Research compilan y sintetizan información automáticamente, filtrando qué marcas aparecen en sus recomendaciones finales.
🔎 Gemini Deep Research - Lo esencial
- Gemini Deep Research compila respuestas completas sin que usuarios visiten sitios web.
- Las marcas sin contenido estructurado pierden hasta 70% de visibilidad potencial.
- El SEO tradicional evoluciona hacia optimización para comprensión automática.
2. Google Stream Realtime – Onboarding en tiempo real
Mientras Gemini Deep Research transforma la forma en que se descubre y organiza la información sobre un producto, Google Stream Realtime, parte de Google AI Studio, está cambiando radicalmente cómo las personas aprenden a usar ese producto.
El cambio no es menor: ya no se trata de leer un artículo de ayuda o seguir un video genérico, sino de recibir orientación adaptada en tiempo real, en función de lo que el usuario está haciendo.
Como parte del experimento, se probó Stream durante la configuración de un chatbot en un sitio web creado con HubSpot. En lugar de redirigir a un artículo de soporte, el agente observó la pantalla, analizó las acciones del usuario y ofreció recomendaciones paso a paso, en tiempo real.
Cada instrucción estuvo contextualizada y se ajustó a la etapa específica del proceso, sin necesidad de reiniciar ni volver atrás.
Lo más significativo fue que Stream no se limitó a responder solicitudes explícitas. Anticipó necesidades. Reconoció patrones en la interacción, interpretó intenciones y adaptó las indicaciones según el comportamiento observado. Esto permitió una experiencia de incorporación más fluida, guiada y personalizada.
No se trata solo de automatización: estamos ante un nuevo enfoque en cómo enseñamos a usar un producto. El agente no entrega información en bloques, sino que acompaña la acción, responde con retroalimentación inmediata y convierte el onboarding en un proceso interactivo.
Este tipo de guía inteligente exige a las marcas rediseñar la experiencia del usuario con una lógica diferente. Ya no basta con tener artículos detallados o centros de ayuda completos. Lo que realmente genera valor es ofrecer orientación contextualizada, integrada y accionable en el momento justo.
Consejos prácticos
Diseña journeys claros y previsibles. Estructura cada flujo de uso con lógica consistente, de forma que los agentes puedan guiar paso a paso sin confusión ni ambigüedad.
Usa lenguaje estándar y etiquetas consistentes. Asegúrate de que botones, menús y elementos de interfaz estén nombrados con términos claros, legibles por sistemas, sin jergas ni nombres abstractos.
Ofrece ayuda embebida que el agente pueda invocar automáticamente. Integra recursos directamente en el producto, como tooltips, tutoriales breves o mensajes contextuales, que el agente pueda invocar automáticamente según la acción del usuario.
💡 Nota: la documentación estática y los centros de ayuda tradicionales están perdiendo relevancia. Los agentes de IA como Google Stream Realtime proporcionan orientación contextual en tiempo real, adaptándose a las acciones específicas del usuario en cada momento, convirtiendo el onboarding en una experiencia interactiva y personalizada.
🎯 Google Stream Realtime - Lo esencial
- Google Stream Realtime ofrece guía contextual adaptada al comportamiento del usuario.
- Los centros de ayuda estáticos reducen su efectividad en 85% frente a guía en tiempo real.
- El onboarding interactivo aumenta la retención de usuarios en primeros 7 días un 40 %.
3. Claude AI – agentes que actúan en tu nombre
Mientras que algunos agentes de inteligencia artificial acompañan al usuario en la toma de decisiones, otros ya están preparados para actuar directamente en su lugar. Es el caso de Claude AI, desarrollado por Anthropic, que amplía sus capacidades mediante el uso del Modelo Context Protocol (MCP).
Este protocolo permite al agente conectarse a herramientas externas de manera segura y operar con un alto grado de autonomía.
En el experimento, se probó la integración de Claude con distintas aplicaciones, como Brave Search, plataformas de productividad o sistemas CRM, para evaluar su nivel de actuación.
Una vez concedido el acceso, Claude no solo guió al usuario: también consultó registros, generó informes, activó flujos de trabajo y conectó datos entre sistemas sin intervención humana adicional.
Este comportamiento representa una evolución relevante. Claude no entrega instrucciones ni espera que el usuario actúe: ejecuta directamente, si tiene los permisos y las herramientas adecuadas. Esto obliga a repensar la arquitectura del producto.
Ya no basta con que una herramienta sea intuitiva para un ser humano. También debe ser operable por sistemas autónomos. En otras palabras: el diseño ya no solo debe ser user-friendly, sino también machine-operable.
Tips prácticos
- Desarrolla APIs claras y bien documentadas. Esto permite que los agentes comprendan las capacidades del producto y sepan cómo interactuar con cada función. Ejemplos como las guías de API de HubSpot marcan un buen estándar.
- Autenticación segura. Protocolos como OAuth permiten a los agentes acceder a recursos sensibles sin comprometer la confianza del usuario ni requerir autenticaciones repetidas.
- Datos estructurados que permitan automatización sin fricción. Estructura modelos de datos precisos, acciones bien definidas y sistemas de retroalimentación que permitan a los agentes activar, completar y verificar operaciones sin fricción.
💡 Nota: los agentes más avanzados como Claude AI ya no solo guían al usuario: ejecutan tareas directamente en su nombre. Esto exige que los productos sean "machine-operable", con APIs claras, autenticación segura y arquitecturas que permitan automatización sin fricción, más allá de ser simplemente intuitivos para humanos.
⚡ Claude AI - Lo esencial
- Claude AI ejecuta tareas complejas mediante integraciones API sin supervisión humana.
- Los productos "machine-operable" procesan 5x más transacciones automatizadas.
- La arquitectura API-first determina qué marcas pueden integrarse con agentes autónomos.
Qué implica todo esto para tu contenido y tu estrategia
Durante años, el diseño, el tono de marca y la narrativa han sido pilares del marketing digital. Se pensaba en páginas que atrajeran al ojo humano, que generaran confianza, emoción o conexión inmediata. Ese modelo está cambiando de forma silenciosa pero profunda.
Los agentes de inteligencia artificial no escanean un sitio web como lo haría una persona. No se dejan impresionar por un diseño atractivo, ni valoran si el tono de la marca es cálido, disruptivo o creativo.
Lo que buscan es otra cosa: contenido útil, estructurado y rastreable. Información que puedan procesar, sintetizar y usar para tomar decisiones, o para influir en las decisiones de otros, antes incluso de que el usuario final entre en escena.
Esto implica un cambio de enfoque para los equipos de marketing. Ya no optimizamos únicamente para captar la atención de una persona. Ahora también debemos optimizar para algoritmos que filtran, interpretan y priorizan contenido en segundos, muchas veces antes de que el usuario vea algo.
Plan de acción: prepara tu marketing para agentes IA
Acción prioritaria: los equipos de marketing deben auditar su arquitectura de contenido en las próximas 2 semanas para identificar gaps críticos en estructura y accesibilidad para máquinas.
Checklist de preparación (30 días):
Semana 1-2: Auditoría
- Evaluar estructura de datos actual
- Revisar documentación de productos
- Identificar contenido no estructurado
Semana 3-4: Implementación
- Añadir Schema markup prioritario
- Crear APIs de contenido
- Optimizar navegación semántica
📋 Ver framework completo de transformación (90 días)
Roadmap de transformación AI-Ready:
Fase 1 (Días 1-30): Fundamentos
- Auditoría técnica completa de arquitectura web
- Mapeo de customer journey vs. agent journey
- Priorización de contenido crítico para estructurar
- KPI: 100 % de productos con datos estructurados
Fase 2 (Días 31-60): Implementación
- Desarrollo de API de contenidos
- Integración con plataformas de agentes
- Testing con herramientas de validación
- KPI: 50 % reducción en tiempo de procesamiento por agentes
Fase 3 (Días 61-90): Optimización
- Análisis de performance con agentes reales
- Ajuste de estructuras según feedback
- Escalamiento a todo el catálogo
- KPI: 30 % aumento en menciones por agentes IA
Conclusión: no es ciencia ficción; es estrategia urgente
Los agentes de inteligencia artificial no son una promesa a futuro: ya están activos. Están tomando decisiones, priorizando marcas y filtrando resultados en tiempo real. Y lo están haciendo con criterios distintos a los que hemos usado durante décadas en marketing digital.
Lo que está en juego no es menor: las marcas que no se preparen no van a ser visibles, aunque tengan un excelente producto. Porque estos sistemas no miran la estética ni escuchan las emociones: interpretan datos, estructuras y señales claras de utilidad.
Por eso, debes actuar con inteligencia. Empieza hoy a revisar cómo estructuras tu contenido, cómo documentas tu producto y qué tan listo estás para integrarte con plataformas que ya usan inteligencia artificial en sus procesos.
Descubre cómo prepararte con nuestra guía gratuita: agentes de inteligencia artificial: qué son y cómo prepararte.
Tu estrategia del próximo trimestre puede determinar si los agentes te encuentran o te omiten. Y en este nuevo entorno, no basta con ser bueno: hay que ser claro, útil y accesible para sistemas que ya están tomando decisiones por ti.
💡 Consejo de implementación
Audita tu arquitectura de contenido actual con criterio dual: optimización humana y machine-readable. Prioriza la implementación de datos estructurados, documentación técnica accesible vía API, y navegación semánticamente clara.
Los agentes de IA filtran opciones antes de que los usuarios humanos las vean, por lo que tu visibilidad dependerá de qué tan eficientemente puedan estos sistemas interpretar, extraer y sintetizar la información de valor de tu producto.
Preguntas frecuentes sobre agentes IA
¿Qué implicaciones tienen estos agentes para el marketing digital?
Respuesta rápida: Los agentes de IA filtran y deciden qué marcas ven los usuarios, priorizando contenido estructurado sobre diseño visual.
El cambio fundamental: las decisiones de compra migran de humanos a sistemas algorítmicos que evalúan información de manera diferente:
- Criterios de selección: los agentes buscan datos verificables, no storytelling emocional.
- Formato preferido: información estructurada, APIs documentadas, respuestas directas.
- Consecuencia inmediata: marcas sin arquitectura técnica clara quedan invisibles.
📊 Ver análisis detallado del impacto por industria
- E-commerce: 65 % de búsquedas de productos ya pasan por agentes antes que humanos.
- B2B Software: agentes evalúan demos y documentación técnica en 3.5 segundos promedio.
- Servicios profesionales: la primera impresión la genera un resumen IA, no tu homepage.
Inteligencia Artificial
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