La promesa de la IA generativa en marketing se vendió como productividad: más piezas, más rápido, más personalizadas. Y sí: hoy los equipos pueden multiplicar outputs con una fricción mínima. El problema es que esa eficiencia está empujando a muchas marcas hacia un lugar peligroso: un “internet de mensajes intercambiables” donde el contenido se parece demasiado… y la diferenciación se vuelve escasa.

Los datos recientes muestran que la demanda de contenido y la presión por velocidad se dispararon en 2024–2025, y las organizaciones están automatizando su “content supply chain” a gran escala. Deloitte Digital reporta un aumento promedio cercano al doble en demanda de contenido entre 2023 y 2024, y que 47% de organizaciones ya usan GenAI para ideación, subiendo desde 28% en 2023.

En paralelo, otros estudios globales muestran que 65% de ejecutivos senior ven IA y analítica predictiva como contribuyentes principales al crecimiento en 2025 y que, entre quienes usan GenAI, 53% reporta mejoras significativas de eficiencia y 50% mayor velocidad de ideación y producción.

Hasta ahí, todo suena bien

Pero cuando el sistema recompensa volumen, ocurren tres cosas que casi ningún CEO está mirando con suficiente dureza: (1) colapso de voz, (2) inflación de contenido y (3) nacimiento de una nueva capa de relación: la “IA de la Personalidad”.

La muerte silenciosa de la “Voz de Marca”: cuando el contenido se vuelve genérico “por diseño”

La voz de marca no es un manual de estilo; es un activo cognitivo. Es lo que hace que, en medio del ruido, un mensaje se sienta inevitablemente tuyo. Con GenAI, muchas marcas están entrenando (sin querer) un patrón opuesto: LA VOZ PROMEDIO.

¿Por qué pasa?

Primero…

Porque la IA generativa tiende a converger. Los modelos optimizan por “lo más probable”, no por “lo más distintivo”. Si a eso le sumas prompts genéricos (“hazlo más inspirador”, “en tono cercano”, “optimiza para conversiones”, “diseñalo para esta red”), obtienes una estética común: frases correctas, seguras, complacientes. Contenido que no se equivoca… pero tampoco deja emociona, se diferencia y deja huella.

Porque? Por qué existe un riesgo, que no estamos evidenciando y es que la automatización desplaza el criterio. En la práctica, muchas organizaciones están midiendo el éxito como tiempo de entrega y cantidad de piezas, no como consistencia semántica, memorabilidad o diferenciación. Deloitte lo plantea desde la operación: cuando el contenido se industrializa, la organización gana velocidad; pero sin gobernanza madura, esa velocidad escala también el riesgo.

El entorno castiga la atención. En un escenario de “contenido infinito”, el usuario aprende a filtrar por señales rápidas: lo que suena igual, se descarta igual. Resultado: marcas que publican más… pero significan menos.

Segundo…

El “Contenido Infinito” no es una ventaja; es una trampa competitiva.La idea de “más personalización” suele confundirse con “más versiones”. Sin embargo, la personalización real no es multiplicar copies; es aumentar relevancia sin romper identidad.

Diferentes estudios demuestran que los líderes están apostando por IA para acelerar los procesos de marketing, innovación y comunicación: más tecnología, más inversión en datos, más iniciativas para engagement y campañas. Sin embargo, la realidad es que, sin una arquitectura de marca (y de medición) que gobierne esa expansión, lo que crece no es la relevancia: crece el desorden.

Yo lo llamo inflación de contenido: cuando el mercado se llena de activos que compiten entre sí, canibalizan la claridad y erosionan la confianza (“¿quién eres realmente?”). El costo aparece donde duele: en consistencia, recordación y, tarde o temprano, en las ventas y por ende en el market share.

Tercero…

La “IA de la Personalidad”: el nuevo intermediario entre tu marca y tu cliente. Aquí está el giro más importante. Hasta hace poco, la marca “hablaba” en primera persona (anuncio, sitio, empaque, asesor etc). Hoy, cada vez más, el cliente interactúa primero con una capa inteligente: un chatbot, un agente, un asistente que resume, recomienda, contesta, compara.

En un estudio reciente, McKinsey evidencia el salto  que las compañías están haciendo hacia agentes: en su encuesta 2025, 23% reporta estar escalando sistemas de IA agéntica y 39% experimentado de que se trata; además, 88% ya usa IA regularmente en al menos una función.”

Este dato no habla solo de adopción tecnológica. Habla de un cambio profundo en la experiencia de marca. Cuando la interacción con el cliente pasa por sistemas que responden, priorizan y toman decisiones en tiempo real, la marca deja de ser únicamente un mensaje y empieza a expresarse a través de su comportamiento.

En otras palabras, la experiencia de marca ya no se define solo por lo que dice una campaña, sino por cómo actúa la organización en cada punto de contacto. Y ese “cómo actúa” termina construyendo algo muy similar a una personalidad reconocible para el cliente.

¿Qué implica esto? Que la experiencia de marca sea cada vez más distintiva en la forma en como actúa, es decir:

1. cómo responde,
2. qué prioriza,
3. qué “recuerda” del cliente,
4. qué tono adopta bajo estrés,
5. cómo explica un error,
6. cómo negocia una objeción.

Eso ya no es branding tradicional. Es diseño de comportamiento. Y aquí está el riesgo: si no diseñas tú esa personalidad, la diseñan por defecto tus plantillas, tu proveedor, o el modelo de IA base que estes usando.

Cuarto…

Confianza: el talón de Aquiles del contenido sintético. La saturación de IA no solo homogeneiza; también siembra duda. Gartner reportó en 2025 que 53% de consumidores desconfía o tiene baja confianza en resultados y resúmenes impulsados por IA, y 41% dice que estos “overviews” hacen la búsqueda más frustrante.

Cuando la confianza baja, la marca paga el doble: debe invertir más para convencer, y recibe menos beneficio por cada impacto. Por eso, la conversación sobre autenticidad dejó de ser “tema creativo”: ahora es tema de riesgo reputacional y performance. Ante este panorama que debes tener en cuenta:

1. Construye un “Brand Voice System” no un documento. Un PDF de tono ya no alcanza. Necesitas un sistema que se exprese según los valores y significados de la marca y la organización.
2. Gobernanza: define “dónde la IA decide” y “dónde solo asiste”. El impacto real depende de rediseñar workflows y de definir cuándo los outputs requieren validación humana. Por ejemplo: IA asiste en borradores, variantes, traducciones, SEO. Humanos deciden en claims sensibles, promesas de valor, temas reputacionales, y toda comunicación que “fije” identidad.
3. Mide lo que importa:consistencia y diferenciación (no solo velocidad). Si solo optimizas CTR/CVR a corto plazo, la IA aprenderá a sonar como el promedio que más clics genera hoy. Empieza a medir:

• Consistencia semántica (¿tu marca se reconoce sin logo?).
• Originalidad (¿qué tan repetible es tu copy por otra marca?).
• Memoria (¿qué recuerda la gente 24–48h después?).
• Confianza percibida (especialmente en categorías sensibles)

4. Diseña la “IA de la Personalidad”: tu agente como embajador. Si vas a tener agentes conversacionales, trátalos como a un “top performer” de atención y ventas:

• Entrenamiento en tu worldview.
• Manejo de objeciones.
• Límites éticos (qué no debe sugerir jamás).
• Criterios de escalamiento a humano.

El objetivo: que tu marca no solo “hable bonito”, sino que se comporte coherente.

5. Apuesta por señales de autenticidad verificables: La era del contenido infinito hace que la procedencia importe. En 2025 algunas compañías reforzaron iniciativas de autenticidad/credenciales de contenido para identificar origen y edición de piezas, en respuesta al problema de falsificaciones y uso indebido.

Finalmente, quiero dejarte como reflexión que el nuevo lujo es la identidad. Mi lectura es directa: la IA generativa no está “matando” la voz de marca por sí sola. La está matando el uso indiscriminado, sin sistema, en un contexto donde el contenido se volvió infinito y barato. En ese mundo, la ventaja competitiva no es producir más. Es producir con una identidad tan nítida que atraviese cualquier canal, cualquier formato y cualquier agente. Y el siguiente territorio de marca no es solo “tone of voice”. Es “behavior of voice”: la personalidad inteligente con la que tu cliente conversa, negocia, resuelve y decide.

¿Cómo sería un caso práctico en servicios?

Una aseguradora de salud en LatAm que pasa de IA funcional a IA con personalidad operativa y decide implementar IA agentica, pero con una condición clave: la IA no solo debía resolver, debía comportarse como la marca dice que es. Los tres retos son:

1. Alto volumen de consultas repetitivas en canales digitales
2. Baja satisfacción en momentos de estrés (autorizaciones, rechazos, urgencias)
3. Percepción de marca “fría” y burocrática, a pesar de campañas empáticas

Decide implementar IA agentica, pero con una condición clave: la IA no solo debía resolver, debía comportarse como la marca dice que es, en este sentido debemos:

Primero: Definir la “personalidad” (antes de la tecnología)

Antes de entrenar modelos, el equipo define reglas de personalidad, no solo flujos. La marca decide explícitamente:

1. Siempre priorizar tranquilidad antes que eficiencia.
2. Nunca usar lenguaje técnico en situaciones de estrés.
3. Reconocer emociones antes de explicar procesos.
4. Recordar eventos críticos del cliente (hospitalizaciones previas, dependientes).
5. Explicar un “no” como una decisión acompañada, no como un rechazo frío.

Segundo: Revisar cómo se ve la IA en acción (aquí está la clave)

Escenario real:

• Una usuaria escribe por WhatsApp a las 11:30 p.m.
• “Me acaban de decir que el procedimiento de mi hijo no está autorizado. ¿Qué hago?” IA tradicional (funcional):
• “Su solicitud se encuentra en estado pendiente. Para más información, comuníquese en horario hábil.”

Tercero: IA con personalidad entrenada:

“Entiendo la preocupación que genera esto, sobre todo cuando se trata de tu hijo. Déjame revisar ahora mismo qué está pasando y qué opciones tenemos para que no te quedes sin respuesta esta noche.” ¿Qué hizo distinto la IA?

1. Reconoció la emoción
2. Priorizó el contexto (menor de edad + urgencia)
3. Cambió el tono (protección, no trámite)
4. Activó un protocolo diferente al horario estándar

¿Cómo sería un caso práctico en productos?

Una marca de snacks saludables (barras y galletas) se vende en supermercados, tiendas de conveniencia y mini markets de barrio, se ha dado cuenta que: El problema no es awareness. Es repetición y confianza:

El consumidor prueba, pero no repite, hay confusión sobre ingredientes, azúcar y momentos de consumo, el empaque no alcanza a explicar todo en góndola.

La marca decide usar IA para comportarse como la marca se define a sí misma: cercana, honesta y orientada al bienestar cotidiano.

Primero: Definición de la personalidad de marca (antes de la IA)

La marca define principios operativos claros con reglas de decisión para la IA.

1. Nunca exagerar beneficios.
2. Explicar sin juzgar.
3. Priorizar contexto de consumo (niños, oficina, deporte).
4. Reconocer dudas comunes sin hacer sentir culpa.
5. Recomendar incluso cuando eso implique no vender ese producto.

Segundo:  ¿Dónde vive la IA de la personalidad en consumo masivo?

No está en una app sofisticada. Vive en tres puntos simples:

1. QR en empaque
2. WhatsApp o chat web
3. Sistema de promociones dinámicas conectado al retailer

Escenario real en tienda: Una persona escanea el QR del empaque en el supermercado:

¿Esto tiene azúcar añadida? Es para mi hijo.” La IA tradicional (informativa): Contiene 6g de azúcar por porción. Consulte la tabla nutricional.

Tercero: IA con personalidad entrenada:

Sí tiene un poco de azúcar añadida. Para un niño no es un problema si es ocasional, pero si buscas algo para todos los días, te recomendaría esta otra opción de la marca que no tiene azúcar añadida. ¿Te muestro cuál es?

En ambos casos, la “IA de la personalidad, no está en el copy, está en las decisiones que toma el sistema.

En conclusión…

La conversación sobre IA ya no es tecnológica, es profundamente estratégica. No se trata de qué tan avanzada es la herramienta, sino de qué tipo de decisiones está aprendiendo a tomar en nombre de la marca.

Cuando la IA empieza a responder, priorizar, recordar y explicar, lo que está en juego no es la eficiencia del sistema, sino la coherencia de la experiencia. Y esa coherencia o su ausencia es lo que el consumidor termina interpretando como carácter.

Por eso, hablar de IA de la personalidad no es humanizar máquinas. Es asumir que, en un entorno donde gran parte de la experiencia ocurre a través de sistemas automatizados, la personalidad de la marca deja de ser un discurso aspiracional y se convierte en una práctica operativa diaria.

Las marcas que entiendan esto no serán las que “usen IA”, sino las que logren algo mucho más difícil: que cada interacción, incluso bajo presión, se sienta fiel a lo que prometen ser. Porque como dicen por ahí:

Al igual que sucede con las personas, la identidad de una marca no se construye con palabras, sino con sus acciones cuando nadie la observa. Es allí donde reside su verdadera esencia.

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