Sebastian Leiva en el 3° Webinar de SURA Mayo 2026: Cómo usar la inteligencia artificial en marketing
Hay dos tipos de empresas frente a la inteligencia artificial. Las que la usan como se usa una calculadora: abren, escriben, cierran. Y las que entienden cómo funciona por dentro y sacan un resultado que las otras nunca van a poder replicar.
La diferencia no es talento ni presupuesto. Es contexto.
Eso fue el hilo conductor del webinar que Sebastián Leiva, Gerente de Marketing de IMPULSA Suite, presentó para empresas en el webinar de SURA. La promesa era concreta desde el inicio: salir con un plan claro para empezar el lunes, sin pagar nada nuevo ni contratar a nadie.
La IA no apareció de la nada — y eso importa
Lo primero que planteó Sebastián fue un mapa cronológico. No para hacer historia, sino para que los asistentes entendieran dónde están parados.
GPT-3 con API pública en 2020. ChatGPT con 100 millones de usuarios en dos meses en 2022. GPT-4 entrando a empresas en serio en 2023. Modelos multimodales en 2024. Y hoy: agentes que ejecutan tareas sin que nadie les diga paso a paso qué hacer.
“Lo que ves hoy va a ser el escalón más bajo en 12 meses.”
Eso cambia cómo hay que pensar la adopción. No se trata de esperar a que la tecnología madure. Se trata de subirse ahora, cuando el costo de aprender es bajo y el que empieza antes lleva ventaja.
El segundo punto fue desmitificar el ecosistema. No hay una sola IA. Hay modelos de texto como ChatGPT, Claude y Gemini. Hay generadores de imagen como Midjourney. Hay herramientas de voz como ElevenLabs, de video como HeyGen, de música como Suno. Cada una optimizada para una cosa distinta. Usarlas todas a la vez es confusión. Saber cuál va con qué tarea es ventaja.
El error que hace que la IA dé resultados mediocres
Antes de hablar de aplicaciones, Sebastián fue al problema de fondo: por qué tanta gente prueba la IA y concluye que “no sirve para mi negocio”.
La respuesta tiene nombre técnico: contexto pobre.
Un token es la unidad básica con la que trabajan los modelos de lenguaje. Una palabra en español equivale a entre uno y dos tokens. La ventana de contexto es cuánto puede “recordar” la IA dentro de una misma conversación antes de empezar a olvidar lo que dijo al principio. Claude, por ejemplo, maneja hasta 200.000 tokens, el equivalente a 500 páginas de texto. Gemini 1.5 Pro llega a dos millones.
Pero esos números no importan si lo que se le da a la IA es escaso.
“Si la IA te da resultados mediocres, casi siempre es porque tu contexto fue pobre.”
La solución que desarrolló en el webinar tiene dos partes. La primera: instrucciones personalizadas. En ChatGPT, Claude y Gemini se puede configurar una descripción permanente del negocio, el tono, la audiencia y la forma de responder. La IA las aplica en todos los chats sin que haya que repetirlas. La segunda: proyectos. Un espacio temático donde se cargan archivos reales, brand books, ejemplos de copys anteriores, catálogos, transcripciones de llamadas de venta. La IA los usa como referencia en cada conversación dentro de ese proyecto.
El ejemplo que dio fue directo: “Si tu mejor post tuvo buen resultado, pégalo como referencia de tono. La IA calibra sobre tu mejor, no sobre un promedio del internet.”
Prompts: la estructura que cambia la calidad de salida
La segunda parte del webinar fue práctica. Sebastián presentó una estructura de cinco partes para construir un prompt que no dé resultados genéricos.
Rol: quién es la IA en ese momento. Contexto: qué tiene que saber del negocio. Objetivo: qué se quiere lograr. Formato: cómo debe venir la respuesta. Tono: el estilo y la voz.
Más allá de la estructura, hubo cinco trucos que casi nadie aplica. Pedir ejemplos antes del resultado final para detectar malentendidos rápido. Pedir que la IA haga preguntas antes de responder para elevar la calidad diez veces. Iterar con instrucciones cortas en vez de reescribir el prompt entero. Pegar una pieza propia como referencia de tono. Y si el resultado sale mal, preguntar por qué: “La IA te explica y aprendes tú en el proceso.”
Dónde suma realmente en marketing
La última parte del webinar cubrió cinco áreas de aplicación con casos concretos.
En creación de contenido, el cambio más grande no es que la IA escriba, sino el flujo. Para un blog: investigación en Perplexity con fuentes citadas, estructura en Claude, y escritura sección por sección.
“Un blog escrito en tres pasos lee mejor que el escrito en un prompt — siempre.”
En Meta Ads: exportar el CSV del administrador, subirlo a Claude o ChatGPT y pedir patrones. “El análisis de campaña que te tomaba tres horas, ahora son 30 minutos con mejor criterio.” En Google Ads: palabras clave con intención de compra clasificadas por tipo, negativas para no quemar presupuesto, y variantes de titular dentro del límite de caracteres.
Para investigación: Perplexity trae tendencias con fuentes reales, Claude analiza webs competidoras comparativamente, ChatGPT con búsqueda web cubre los últimos 30 días.
“Una buena investigación es la diferencia entre un copy genérico y uno que pega donde duele.”
La tabla de ahorro que mostró fue concreta. Calendario editorial mensual: cuatro horas sin IA, 30 minutos con IA. Análisis de reporte de Meta Ads: cuatro horas contra 45 minutos. Análisis de competidores: seis horas contra una.
“Lo importante no es el porcentaje de ahorro. Es qué haces con esas horas que ganaste.”
Por dónde empezar
El cierre del webinar fue el más directo.
La IA no reemplaza al equipo. Reemplaza a quien no la sepa usar. La clave no es adoptar todas las herramientas a la vez, sino elegir una tarea repetitiva, probarla bien, documentar el prompt que funcionó, y desde ahí escalar.
Para equipos de menos de 20 personas, la recomendación fue clara: un referente de IA. Una persona que se forme, documente los prompts que dan resultados y los comparta al equipo. Ni cada uno por su cuenta ni un sistema corporativo complejo.
El plan concreto que dejó para esa semana: elegir una IA, configurar las instrucciones personalizadas en 20 minutos, crear un proyecto con contexto real en 30 minutos, y probar en una sola tarea repetitiva. Medir el tiempo antes y después.
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