{"id":20814,"date":"2026-05-28T19:01:23","date_gmt":"2026-05-28T17:01:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.impulsasuite.com\/blog\/?p=20814"},"modified":"2026-05-28T19:06:55","modified_gmt":"2026-05-28T17:06:55","slug":"como-usar-inteligencia-artificial-en-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.impulsasuite.com\/blog\/como-usar-inteligencia-artificial-en-marketing\/","title":{"rendered":"Sebastian Leiva en el 3\u00b0 Webinar de SURA Mayo 2026: C\u00f3mo usar la inteligencia artificial en marketing"},"content":{"rendered":"

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 c\u00f3mo funciona por dentro y sacan un resultado que las otras nunca van a poder replicar.<\/p>\n

La diferencia no es talento ni presupuesto. Es contexto.<\/p>\n

Eso fue el hilo conductor del webinar que Sebasti\u00e1n Leiva, Gerente de Marketing de IMPULSA Suite, present\u00f3 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.<\/p>\n

La IA no apareci\u00f3 de la nada \u2014 y eso importa<\/h2>\n

Lo primero que plante\u00f3 Sebasti\u00e1n fue un mapa cronol\u00f3gico. No para hacer historia, sino para que los asistentes entendieran d\u00f3nde est\u00e1n parados.<\/p>\n

GPT-3 con API p\u00fablica 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 qu\u00e9 hacer.<\/p>\n

\u201cLo que ves hoy va a ser el escal\u00f3n m\u00e1s bajo en 12 meses.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

Eso cambia c\u00f3mo hay que pensar la adopci\u00f3n. No se trata de esperar a que la tecnolog\u00eda madure. Se trata de subirse ahora, cuando el costo de aprender es bajo y el que empieza antes lleva ventaja.<\/p>\n

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 m\u00fasica como Suno. Cada una optimizada para una cosa distinta. Usarlas todas a la vez es confusi\u00f3n. Saber cu\u00e1l va con qu\u00e9 tarea es ventaja.<\/p>\n

El error que hace que la IA d\u00e9 resultados mediocres<\/h2>\n

Antes de hablar de aplicaciones, Sebasti\u00e1n fue al problema de fondo: por qu\u00e9 tanta gente prueba la IA y concluye que \u201cno sirve para mi negocio\u201d.<\/p>\n

La respuesta tiene nombre t\u00e9cnico: contexto pobre.<\/p>\n

Un token es la unidad b\u00e1sica con la que trabajan los modelos de lenguaje. Una palabra en espa\u00f1ol equivale a entre uno y dos tokens. La ventana de contexto es cu\u00e1nto puede \u201crecordar\u201d la IA dentro de una misma conversaci\u00f3n antes de empezar a olvidar lo que dijo al principio. Claude, por ejemplo, maneja hasta 200.000 tokens, el equivalente a 500 p\u00e1ginas de texto. Gemini 1.5 Pro llega a dos millones.<\/p>\n

Pero esos n\u00fameros no importan si lo que se le da a la IA es escaso.<\/p>\n

\u201cSi la IA te da resultados mediocres, casi siempre es porque tu contexto fue pobre.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

La soluci\u00f3n que desarroll\u00f3 en el webinar tiene dos partes. La primera: instrucciones personalizadas. En ChatGPT, Claude y Gemini se puede configurar una descripci\u00f3n 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 tem\u00e1tico donde se cargan archivos reales, brand books, ejemplos de copys anteriores, cat\u00e1logos, transcripciones de llamadas de venta. La IA los usa como referencia en cada conversaci\u00f3n dentro de ese proyecto.<\/p>\n

El ejemplo que dio fue directo: \u201cSi tu mejor post tuvo buen resultado, p\u00e9galo como referencia de tono. La IA calibra sobre tu mejor, no sobre un promedio del internet.\u201d<\/p>\n

Prompts: la estructura que cambia la calidad de salida<\/h2>\n

La segunda parte del webinar fue pr\u00e1ctica. Sebasti\u00e1n present\u00f3 una estructura de cinco partes para construir un prompt que no d\u00e9 resultados gen\u00e9ricos.<\/p>\n

Rol: qui\u00e9n es la IA en ese momento. Contexto: qu\u00e9 tiene que saber del negocio. Objetivo: qu\u00e9 se quiere lograr. Formato: c\u00f3mo debe venir la respuesta. Tono: el estilo y la voz.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la estructura, hubo cinco trucos que casi nadie aplica. Pedir ejemplos antes del resultado final para detectar malentendidos r\u00e1pido. 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 qu\u00e9: \u201cLa IA te explica y aprendes t\u00fa en el proceso.\u201d<\/p>\n

D\u00f3nde suma realmente en marketing<\/h2>\n

La \u00faltima parte del webinar cubri\u00f3 cinco \u00e1reas de aplicaci\u00f3n con casos concretos.<\/p>\n

En creaci\u00f3n de contenido, el cambio m\u00e1s grande no es que la IA escriba, sino el flujo. Para un blog: investigaci\u00f3n en Perplexity con fuentes citadas, estructura en Claude, y escritura secci\u00f3n por secci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cUn blog escrito en tres pasos lee mejor que el escrito en un prompt \u2014 siempre.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

En Meta Ads: exportar el CSV del administrador, subirlo a Claude o ChatGPT y pedir patrones. \u201cEl an\u00e1lisis de campa\u00f1a que te tomaba tres horas, ahora son 30 minutos con mejor criterio.\u201d En Google Ads: palabras clave con intenci\u00f3n de compra clasificadas por tipo, negativas para no quemar presupuesto, y variantes de titular dentro del l\u00edmite de caracteres.<\/p>\n

Para investigaci\u00f3n: Perplexity trae tendencias con fuentes reales, Claude analiza webs competidoras comparativamente, ChatGPT con b\u00fasqueda web cubre los \u00faltimos 30 d\u00edas.<\/p>\n

\u201cUna buena investigaci\u00f3n es la diferencia entre un copy gen\u00e9rico y uno que pega donde duele.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

La tabla de ahorro que mostr\u00f3 fue concreta. Calendario editorial mensual: cuatro horas sin IA, 30 minutos con IA. An\u00e1lisis de reporte de Meta Ads: cuatro horas contra 45 minutos. An\u00e1lisis de competidores: seis horas contra una.<\/p>\n

\u201cLo importante no es el porcentaje de ahorro. Es qu\u00e9 haces con esas horas que ganaste.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

Por d\u00f3nde empezar<\/h2>\n

El cierre del webinar fue el m\u00e1s directo.<\/p>\n

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 funcion\u00f3, y desde ah\u00ed escalar.<\/p>\n

Para equipos de menos de 20 personas, la recomendaci\u00f3n 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.<\/p>\n

El plan concreto que dej\u00f3 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 despu\u00e9s.<\/p>\n

Si quieres ver c\u00f3mo IMPULSA aplica estas herramientas en procesos comerciales reales, solicita una demo aqu\u00ed<\/a>. En 30 minutos te mostramos el flujo completo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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