El 91% de los marketers usa IA, pero solo el 6% hace caso a la que le recomienda su plataforma

Si gestiona campañas, conoce la escena: entra en el panel de la plataforma y ahí está el aviso. «Aumenta tu presupuesto un 20% para captar más conversiones». «Amplía la segmentación». «Activa esta función». Son las recomendaciones que la propia herramienta genera con su inteligencia artificial.

Ahora los números. El 91% de los profesionales de marketing dice usar herramientas de IA. Y solo el 6% dice aplicar casi siempre esas recomendaciones que le aparecen dentro de la plataforma.

Entre esas dos cifras hay una historia que merece la pena mirar de cerca, porque no va de miedo a la tecnología.

La escalera de la delegación, y dónde se rompe

El estudio preguntó por cuatro grados distintos de autoridad. La comodidad baja de forma suave… hasta el último escalón, donde se desploma:

• 90% acepta que la IA recomiende y que decida una persona.
• 89% acepta que la IA prepare el trabajo para que alguien lo apruebe.
• 78% acepta que la IA actúe dentro de reglas fijadas por humanos.
• 50% acepta que la IA opere de forma autónoma.

Los tres primeros escalones caben en nueve puntos. El cuarto cae 28 puntos por debajo del tercero. Eso es lo que la consultora bautiza como la «brecha de delegación».

Y aquí está el detalle que cambia la lectura: la pregunta sobre autonomía no era abstracta. Se planteaba una vez demostrado que el sistema funciona. Aun así, la mitad dijo que no. Es decir: la reserva no es sobre si la IA acierta. Es sobre quién responde cuando falla.

El 6%, y las razones para ignorar el consejo

Una cosa es la comodidad en abstracto y otra lo que se hace con una campaña viva delante. Preguntados por qué no siguen las recomendaciones de la plataforma, los motivos están muy concentrados:

• 42%: la sugerencia le parece genérica o irrelevante para la campaña que tiene delante.
• 22%: no encaja con su estrategia.
• 17%: falta explicación o transparencia sobre por qué se la proponen.
• 12%: le parece pensada para que gaste más, no para que rinda mejor.
• 6%: hay demasiadas recomendaciones para poder evaluarlas.

Ese cuarto punto es el más incómodo para las plataformas, y conviene no pasarlo por alto: uno de cada ocho anunciantes lee el consejo automático de su proveedor como una motivación comercial disfrazada de recomendación técnica. No es mayoría, pero es una afirmación muy directa sobre la credibilidad de quien da el consejo… y cobra por lo que recomienda.

Qué haría que sí le hicieran caso

Preguntados por lo contrario —qué les empuja a aplicar una recomendación—, solo dos respuestas destacan:

• 33%: una explicación clara del razonamiento.
• 31%: un vínculo evidente con un indicador que a esa marca le importe.

Ningún otro motivo se acerca. Y el diagnóstico de cómo se hacen hoy esas recomendaciones es bastante duro: de cinco dimensiones evaluadas —relevancia, oportunidad, claridad, manejabilidad y facilidad de aplicación—, ninguna supera el 40% de valoraciones positivas. La peor de todas es precisamente la explicación del razonamiento, con un 31%.

La presión, que es la otra mitad del problema

Mientras tanto, dentro de las empresas la exigencia va por otro lado:

• 79% siente presión para usar más IA.
• 59% cree que las expectativas de la dirección van por delante de lo que su organización está preparada para hacer.
• Solo el 19% dice tener sus herramientas de IA plenamente integradas en los flujos de trabajo.

Puestos en fila, esos tres datos describen algo reconocible: mucha adopción declarada, poca integración real y una dirección pidiendo más de lo que la casa aguanta.

Dónde sí se usa: donde no se mueve el dinero

El reparto por tareas sigue exactamente la curva de la confianza:

• Informes y resúmenes: 77%. Análisis de rendimiento: 74%.
• Desarrollo creativo: 69%. Investigación de audiencias: 68%.
• Y ahí cae: optimización en vuelo 51%, configuración de campañas 40%, presupuestos y pujas 40%.

El corte es limpio: donde la IA interpreta o redacta, entra sin problema; donde la IA mueve dinero, entra a la mitad. En EMEA la tendencia se acentúa, con un 80% usándola para informes.

Las barreras que citan para no ceder más autoridad completan el cuadro: riesgo de marca (63%), calidad de los datos (56%) y falta de transparencia (36%).

De quién es el estudio, que también importa

El informe lo publica StackAdapt, que es una plataforma publicitaria. Es decir, una compañía con interés directo en un hallazgo que concluye que las recomendaciones nativas de las plataformas no terminan de convencer. Conviene tenerlo presente al leer las cifras.

Dicho eso, la ficha técnica es razonable: la encuesta externa la realizó la firma de investigación NewtonX entre 500 profesionales de Norteamérica, EMEA y Asia-Pacífico, con trabajo de campo entre el 19 de mayo y el 8 de junio de 2026, y se completó con una recogida aparte de 187 clientes de la propia compañía. Son dos muestras distintas y no conviene mezclarlas.

Qué me llevaría de aquí

• Antes de aplicar una recomendación del panel, pregúntese a qué indicador suyo responde. Si no lo sabe, ese es el motivo por el que el 42% las ignora.
• Desconfíe en concreto de las que proponen subir el gasto sin explicar el porqué. No porque sean necesariamente malas, sino porque son las que más se parecen a lo que le convendría a quien las emite.
• Y decida por escrito hasta dónde deja actuar a la automatización. El estudio muestra que casi nadie tiene problema con que la IA proponga; el problema aparece cuando actúa sola y hay que responder por el resultado.

Datos de The AI Delegation Gap, informe publicado por StackAdapt el 19 de agosto de 2026. La encuesta externa fue realizada por NewtonX entre 500 profesionales de marketing y publicidad de Norteamérica, EMEA y Asia-Pacífico, con trabajo de campo del 19 de mayo al 8 de junio de 2026, y se complementó con una consulta independiente a 187 clientes de StackAdapt. Declaraciones de Ryan Nelsen, director de marketing de la compañía, recogidas en el comunicado.

Para seguir: qué hacen de verdad los agentes de IA que ya están en marcha Meta abriendo sus anuncios a agentes, con reglas de control un DSP que dejó entrar a los agentes solo en modo lectura.

Foto de portada: «Man Deep», de Bruce Mars, publicada en StockSnap bajo licencia CC0 1.0 (dominio público).