Un espacio donde exploramos cómo los datos, la analítica y la inteligencia artificial impulsan mejores decisiones en el ámbito del marketing digital. Aquí encontrarás herramientas prácticas, insights y novedades del mundo data-driven.
¿Te han reenviado esta newsletter? Suscríbete aquí para recibirla en tu correo.
✒️ La columna
La IA no es un buffet libre
Cuando era pequeña, mi madre me llevaba a los buffets con una regla clara: antes de coger nada, da una vuelta entera, mira todo lo que hay y luego decide.
Yo nunca la seguí. Cogía lo primero que veía, llenaba el plato y a mitad de la comida me arrepentía de haber desperdiciado el hueco con cosas mediocres.
Llevamos dos años viendo exactamente eso en las empresas con la IA: un piloto aquí, una herramienta allá, un chatbot porque la competencia también tiene uno. El plato lleno; el apetito, sin satisfacer.
Lo que más me llama la atención no es que las empresas estén invirtiendo mal, es que la mayoría ni siquiera se ha hecho la pregunta que debería haber sido la primera. En lugar de preguntarse ¿qué es lo que más nos duele ahora mismo y que podríamos resolver de forma medible?
Plantearse simplemente «¿qué es capaz de hacer la IA?» implica seguir una moda, no una estrategia.
La pregunta del que va a obtener retorno es otra: ¿cuál es el proceso concreto que más nos cuesta, cuánto nos cuesta exactamente, y cómo sabremos si ha mejorado?
Las empresas que están obteniendo retorno real de la IA no son las que más han invertido. Son las que llegaron al buffet, dieron la vuelta entera y eligieron solo una cosa: la que de verdad tenían ganas de comer.
Y aun así, el 94% seguirá invirtiendo al mismo nivel o más, aunque los resultados no lleguen.
Hay algo profundamente humano en eso: seguir apostando, porque parar se siente peor que continuar. El problema es que más inversión sobre una base equivocada no corrige el rumbo, sino que lo aleja.
Parar, evaluar y redirigir no es retroceder. Es la única forma de avanzar con criterio.
La semana pasada, Microsoft ordenó a sus ingenieros dejar de usar Claude Code —la herramienta que ya generaba el 30% de su código— porque la factura se había disparado. La empresa que ha invertido 13.000 millones en OpenAI tuvo que frenar su propia IA por razones económicas. La herramienta funcionaba; el problema es que nadie había calculado cuánto costaría que funcionara a esa escala.
El CTO de Uber lo vivió en primera persona: la empresa quemó todo su presupuesto anual de IA en cuatro meses. El 84% de sus ingenieros había adoptado la herramienta —un éxito de adopción extraordinario—, pero su COO reconoció no poder trazar una línea directa entre ese uso y las funcionalidades reales entregadas a los usuarios. No fue un fracaso tecnológico, fue la ausencia de métricas claras desde el principio.
La buena noticia es que ese ROI existe, pero tiene un patrón claro. Las empresas que están obteniendo retorno real no son las que han invertido más, sino las que empezaron con un problema concreto y definieron cómo medir el éxito antes de elegir la herramienta. La tecnología como consecuencia de la estrategia, no al revés.
Alberto Pérez Madruga lleva más de 20 años trabajando en el cruce entre tecnología y negocio, principalmente en comercio electrónico. Ha pasado por sectores tan distintos como el farmacéutico, la moda o el entretenimiento, siempre desde el lado de la tecnología. Hoy trabaja como consultor independiente y en AENOR en proyectos de CRM, marketing e IA.
«La IA se convierte en un coste desde el minuto cero, la pregunta es si ese coste está justificado.»
¿Qué diferencia ves entre cómo se vendía la transformación digital y cómo se está vendiendo la IA ahora? Antes había que explicarle a la gente qué era el comercio electrónico. Ahora nadie te pregunta por qué necesitas presencia digital, eso ya está superado. La IA es diferente porque no viene a crear un canal nuevo, viene a mejorar lo que ya existe. Y parece que la IA es únicamente la generativa, pero no es así. La predictiva lleva años detectando clientes en riesgo de abandono o aumentando el ticket medio, cosas que antes solo intuía un buen comercial con experiencia. Lo que sí tengo claro es que ha venido para quedarse. Sería la primera vez en la historia que la humanidad renuncia a una herramienta con valor diferencial tan importante. Jamás lo hemos hecho.
¿En qué momento un proyecto de IA genera retorno real y en qué momento se convierte en un coste? Se convierte en un coste desde el minuto cero. En cuanto pagas una suscripción, ya tienes un coste mensual extra. La pregunta es cuándo ese coste está justificado. Hay dos áreas con retornos muy distintos. En productividad personal, el ROI se mide en horas ahorradas, con una hora recuperada al mes ya has pagado la suscripción. Pero esas horas tienes que reinvertirlas en trabajo de mayor valor. Si no, la IA te la estás pagando tú, no la empresa. Y luego está la automatización de procesos, donde está el mayor potencial. Ahí el ROI es más difícil de medir pero muchísimo mayor.
¿Qué debería preguntarse una empresa antes de invertir en IA? ¿Cómo están mis datos? Esa es la pregunta. Si los datos no son correctos, estás engañando a la IA y la IA te engaña a ti de vuelta. La responsabilidad no es solo de IT, es de toda la organización. Antes de invertir en IA, hay que haberse digitalizado bien.
Esta es una versión resumida de la entrevista. Alberto ahonda mucho más en el ROI de la automatización y responde algo que pocas veces se dice en voz alta: por qué la IA puede ser tan peligrosa como útil dependiendo de quién la use, y qué deberían exigir las empresas a sus proveedores antes de confiarles sus datos.
La mayoría de empresas ya pagan por IA y no lo saben. Está incluida en las licencias que renuevas cada año. Dedica 5 minutos a comprobarlo:
Si usas Microsoft 365, entra en el panel de administración y ve a Informes → Uso → Copilot.
Si usas Google Workspace, entra en el panel de administración y ve a IA generativa → Informes de Gemini.
Si el número es bajo, ya tienes tu próxima prioridad: no es comprar nueva tecnología, es hacer que funcione la que ya está pagada.
🔎De nuestro puño y tecla
Checklist de toma de decisión: ¿está tu empresa preparada para invertir en IA?
Muchas organizaciones están invirtiendo en IA sin saber si tienen la base necesaria para que sea rentable. Este checklist de 10 criterios te permite auditarlo internamente —datos, estrategia, cultura y viabilidad financiera— y obtener un diagnóstico con la ruta de acción recomendada.
Por qué tu inversión en IA no está dando los resultados que esperabas
Si revisas el presupuesto que tu compañía ha destinado a la IA este año, ¿el retorno está alineado con la inversión?
En este webinar gratuito lo analizaremos desde una perspectiva puramente de negocio: dónde se diluye el dinero, por qué limpiar datos de forma masiva es una ineficiencia financiera, y cómo auditar si un proyecto de IA va a ser rentable antes de liberar el presupuesto.
Sin visibilidad sobre el consumo real de tus modelos de IA, el presupuesto se gestiona a ciegas hasta que llega la factura y ya es tarde.
Langfusemonitoriza en tiempo real cada interacción con un modelo de lenguaje: coste por llamada, calidad del output, latencia y consumo por equipo o proyecto. Todo en un dashboard, con alertas antes de que el gasto se dispare.
Es la capa de control que debería existir en cualquier empresa que ya tiene IA desplegada y todavía no sabe cuánto le cuesta que funcione.
🎧 Bonus track
Takin’ Care of Business | Bachman-Turner Overdrive
Bachman-Turner Overdrive lanzó Takin’ Care of Business en 1973 y la convirtió en uno de los himnos empresariales más reconocibles de la historia. La canción habla de alguien convencido de que lo está haciendo todo bien cuando, en realidad, se limita a seguir una rutina cómoda y sin demasiado esfuerzo.
En 2026, muchos comités de dirección viven una situación parecida con la IA. Han comprado las licencias, han hecho el anuncio interno y han incluido el logo en la presentación para inversores. Pero tener la herramienta no es lo mismo que saber qué pedirle ni cómo medir si realmente está generando valor.
Un dato curioso: la banda llevaba 14 horas grabando cuando un repartidor de pizzas llamó a la puerta del estudio. Antes de marcharse, les dijo que a la canción le faltaba un piano. Le dejaron grabar una toma y todos se fueron a casa sin volver a escucharla. Al día siguiente, cuando el sello discográfico oyó la versión con piano, supo que tenían un éxito entre manos. Aquel repartidor era Norman Durkee, quien años más tarde acabaría siendo director musical de Bette Midler y pianista de la Filarmónica de Los Ángeles. Aquel piano apareció por casualidad. Reconocer que mejoraba la canción no.
Y hasta aquí la edición de hoy
📭 Si tienes sugerencias o temas que te gustaría que abordemos, nos encantaría leerlos en hola@aditu.ai
🔔 ¿Es tu primera vez aquí? Suscribirte es la manera más fácil de no perderte ninguna edición.
