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✒️ La columna
Analítica conversacional: tecnología contra el tecnologismo
Analizar datos de marketing solía ser como un interrogatorio de cine negro: focos en la cara, humo de café recalentado y tú, gritándole a un dashboard estático para que confesara, de una vez, dónde demonios enterró el ROI.
Esperabas que, bajo presión, los gráficos cantaran La Traviata, pero casi siempre obtenías el silencio sepulcral de cuarenta pestañas diferentes.
A veces recurrías al «poli bueno» —ese analista que habla SQL en sueños— para ver si él lograba que el cuadro de mando soltara prenda.
Éramos arqueólogos del dato, los Indiana Jones del Excel, látigo en mano, desenterrando filas para encontrar el arca perdida en un desierto de celdas, una cruzada que rara vez terminaba en milagro.
Pero el guion ha cambiado. La analítica conversacional es pasar del tercer grado a una charla civilizada.
Ya no necesitas un traductor jurado para entender tu embudo de ventas; basta con preguntar: «¿Por qué cayó el CPA en Madrid?» y recibir una explicación coherente, no la siguiente pista del acertijo de un psicópata digital.
Frente al apocalipsis de Skynet, en aditu vemos una rebelión distinta: la tecnología emancipándonos de la tecnología. El lenguaje natural democratizando la información para todos, dominemos o no el idioma de las máquinas.
Este impulso está ligado a la adopción de interfaces basadas en lenguaje natural para interactuar con sistemas y datos. Cada vez más organizaciones están incorporando asistentes conversacionales en sus entornos de analítica, lo que permite consultar información, explorar métricas o generar insights simplemente formulando preguntas.
Las previsiones apuntan a que el mercado alcanzará cerca de 20.700 millones de dólares en 2026, consolidando el paso de estas soluciones de una fase experimental a convertirse en una infraestructura cada vez más habitual en el análisis empresarial.
Avinash Kaushik, el gurú de la analítica digital, redefine su regla 10/90 para adaptarla a los nuevos tiempos: «Si tienes 100$ dólares, invierte 10$ en brillantes estrategas analíticos humanos e invierte 90$ en la activación de la IA.»
Pero la democratización del análisis de datos no es exclusivo del marketing digital. Áreas como RR.HH. están adoptando el People Analytics conversacional, permitiendo extraer insights directamente en lenguaje natural.
El alcance será sistémico: Gartner predice que, en los próximos años, la toma de decisiones gubernamentales que afectan a ciudadanos, estará asistida por inteligencia artificial (haciendo aún más necesaria la explicabilidad de la IA).
¿Nuestra conclusión? La analítica conversacional no funciona sola. El experto humano se vuelve indispensable para orquestar la capa semántica de negocio que permite a la IA interpretar el contexto y transformar datos en respuestas estratégicas.
Jon Mielgo cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing y ventas en multinacionales de sectores como retail y gran consumo. Tras ocupar posiciones como Chief Marketing Officer y Chief Growth Officer, ha decidido dar un paso al frente en el ámbito de la inteligencia artificial fundando Genia, una agencia enfocada en ayudar a los equipos de marketing a integrar la IA en su día a día para ganar eficiencia, velocidad y capacidad de experimentación, así como en la generación de contenido para campañas de comunicación tanto on como offline.
«El volumen de datos ya supera la capacidad cognitiva humana”
Después de tantos años dentro de grandes compañías, ¿cómo ves el uso real de la IA en marketing?
Todo el mundo habla de IA, pero pocos equipos de marketing son capaces de concretar qué pueden ejecutar hoy y qué impacto real les genera. En muchas empresas, las herramientas de IA ya están presentes en campañas, pero suelen estar en manos de agencias —especialmente de medios—. Para los equipos internos, sigue siendo en gran medida una caja negra.
Los marketers saben que la IA optimiza resultados —costes, alcance, eficiencia—, pero muchas veces no tienen ni el tiempo ni el conocimiento para experimentar directamente con ella.
¿Cuáles son las principales barreras para adoptar la IA dentro de las empresas? La primera es la curiosidad. Si un marketer no siente interés por entender cómo funciona, acabará delegándolo todo, como ha ocurrido históricamente.
La segunda es la seguridad. Muchas compañías siguen teniendo dudas sobre la confidencialidad de la información al utilizar herramientas de IA. En Europa, además, existe una fuerte dependencia de entornos cerrados como Microsoft, lo que limita la adopción de soluciones más avanzadas.
Desde la perspectiva del dato, ¿qué está pasando en las empresas?
Datos hay de sobra, el problema es que están fragmentados. Cada plataforma tiene los suyos y, aunque se integren en dashboards, el volumen de información es tan alto que a los equipos les cuesta distinguir lo relevante de lo accesorio.
Hemos llegado a un punto en el que el volumen de datos ya supera la capacidad humana de procesarlo. Por eso veremos cada vez más soluciones que permitan interactuar con los datos de forma conversacional: hacer preguntas y obtener respuestas claras en segundos.
Precisamente en esa línea, ¿qué opinas de la analítica conversacional? Si hoy tuviera acceso a una solución así, ya la estaría utilizando. Es una necesidad evidente y creo que la adopción será rápida en muchas compañías.
Eso sí, la capa humana seguirá siendo diferencial. La tecnología puede darte respuestas en segundos, pero el verdadero valor está en saber interpretar lo que hay detrás.
Al final, todo se resume en una idea muy simple: si haces la pregunta correcta, obtendrás la respuesta correcta.
💡 Tip express
Convierte Google Sheets en tu primer «agente de datos» con una fórmula y Gemini
Si usas Google Workspace, ya tienes esto disponible hoy mismo.
Abre una hoja de Google Sheets con tus datos (puede ser un export de Ads, ventas, lo que sea).
En una celda vacía, escribe =AI.
Formula tu pregunta haciendo referencia al rango de datos: por ejemplo, =AI(«¿Qué producto tiene peor ratio entre gasto en ads y ventas generadas?», A1:D50)
Gemini analiza el rango y te devuelve la respuesta en texto, en esa misma celda.
Resultado: una respuesta interpretada en segundos sobre tus propios datos.
Limitaciones: no cruza fuentes distintas ni tiene memoria conversacional. Pero para una consulta rápida sobre un dataset ya exportado, es inmediato y está a cero clics de distancia.
Analítica conversacional: el futuro del Business Intelligence
Los dashboards no responden preguntas que no se previeron. La analítica conversacional sí. En este artículo exploramos cómo «hablar con tus datos» elimina la dependencia del equipo técnico, acelera la toma de decisiones y qué significa esto para cada departamento de tu empresa.
Si esta semana hemos hablado de hacerle preguntas a tus datos de marketing, Dovetail aplica exactamente ese mismo concepto, pero a un tipo de dato que los equipos de marketing suelen tener disperso y sin explotar: el feedback de clientes.
Puedes preguntarle directamente cosas como «¿qué problemas repiten más los usuarios en los tickets de soporte?» y obtener una respuesta al instante, sin tener que rebuscar entre notas, transcripciones o encuestas.
🎧 Bonus track
The Adults Are Talking | The Strokes
The Strokes, la banda neoyorquina liderada por Julian Casablancas, regresó en 2020 con The New Abnormal. «The Adults Are Talking» abre el disco con su sello habitual: guitarras limpias, ritmo contenido y una clara sensación de diálogo entre instrumentos.
La canción juega con la idea: «los adultos están hablando», pero no todo lo que se dice es claro. La información está ahí, pero entenderla no es tan directo. Y esto conecta con cómo hemos trabajado los datos durante años: mucho volumen, pero poca capacidad de interactuar con ellos de forma natural. La analítica conversacional cambia ese enfoque, convirtiendo la información en diálogo y permitiendo obtener respuestas claras en segundos.
Un dato curioso: el tema está construido como una conversación entre guitarras que se responden constantemente, casi como si los propios datos estuvieran «hablando» entre sí.
Y hasta aquí la edición de hoy
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