La adopción de la inteligencia artificial generativa para creación de contenidos ha crecido exponencialmente en el ámbito empresarial. Según datos de Mckinsey.com, a nivel global, 63% de las organizaciones que usan IA generativa la emplean para generar texto (por ejemplo, redacción de artículos, correos o posts).
En el contexto específico de marketing B2B, encuestas recientes muestran que el desarrollo de contenidos promocionales es el uso más popular de la IA (63% de los equipos lo indican), seguido por la generación de contenido informativo como blogs o libros electrónicos (49% ). Esto refleja que las empresas están aprovechando los modelos tipo GPT para acelerar la producción de copy publicitario, materiales de ventas y piezas informativas de manera eficiente.
En este artículo:
- Adopción de la IA en Latinoamérica: optimismo y crecimiento
- Herramientas no-code clave para automatizar contenido con IA
- Ejemplos reales de automatización de contenido con IA
- Mejores prácticas: E-E-A-T, supervisión humana y calidad
Este comportamiento no se trata de un fenómeno aislado. En las áreas de ventas B2B también se observa esta tendencia: un estudio de McKinsey encontró que 19% de las fuerzas de ventas B2B ya han implementado casos de uso con IA generativa (y otro 23% está experimentando actualmente).
Los líderes en estos sectores reportan que combinar experiencias personalizadas con herramientas de IA puede dar ventajas competitivas claras – por ejemplo, equipos comerciales data-driven que incorporan IA generativa tienen 1.7 veces más probabilidad de aumentar su cuota de mercado.
En suma, la IA aplicada al contenido y comunicaciones está pasando rápidamente de ser una novedad a convertirse en una práctica estándar para ganar eficiencia y escalabilidad en entornos B2B.
Adopción de la IA en Latinoamérica: optimismo y crecimiento
En Latinoamérica, el panorama muestra un enorme entusiasmo por adoptar IA generativa, aunque con cierto rezago en la implementación práctica hasta ahora. Una encuesta de Thomson Reuters Institute reveló que 56% de los profesionales latinoamericanos se sienten entusiasmados con el futuro de la IA generativa en sus industrias (comparado con solo 27% a nivel global).
Además, 85% de los encuestados en LatAm cree que estas herramientas deberían integrarse en su trabajo (frente a 62% global), indicando un apoyo notable a la idea de incorporar IA en tareas profesionales. Sin embargo, la misma encuesta evidenció que actualmente relativamente pocas organizaciones en la región han desplegado plenamente estas tecnologías: solo 15% de los encuestados latinoamericanos dijo que su empresa ya usa IA generativa de forma generalizada, en contraste con 22% a nivel mundial.
La buena noticia es que muchos están en camino de sumarse: 38% de los profesionales LatAm afirmó que sus organizaciones planean implementar IA generativa en un futuro cercano, y otro 20% está en fase de evaluación. Es decir, Latinoamérica se encuentra en una etapa de crecimiento acelerado en la adopción de IA, impulsada por la actitud positiva y la expectativa de beneficios.
De hecho, entre las grandes empresas de la región ya se ven avances significativos. Según un estudio de IDC, 47% de las corporaciones latinoamericanas de gran tamaño utiliza IA generativa para automatizar tareas administrativas como redacción de reportes, gestión de correos y creación de presentaciones.
Los resultados de estas implementaciones iniciales han sido prometedores: 38% de las empresas en LATAM que introdujeron IA generativa en el último año reportaron aumentos de 25% o más en la productividad de sus equipos de back-office.
Estos datos reflejan que, aunque el porcentaje general de adopción aún es bajo, las organizaciones que han dado el paso están obteniendo mejoras tangibles en eficiencia.
En resumen, Latinoamérica combina un alto optimismo con casos emergentes de éxito, creando el contexto ideal para que más empresas B2B inviertan en la automatización de contenido mediante IA en los próximos meses.
Herramientas no-code clave para automatizar contenido con IA
Un factor habilitador de esta tendencia es la proliferación de herramientas no-code (sin código) e interfaces fáciles de usar que integran IA generativa.
Estas permiten a las empresas automatizar flujos de contenido sin necesidad de desarrollar software desde cero, lo que resulta ideal para equipos de marketing o comunicación que no cuentan con grandes recursos de TI.
Algunas herramientas y plataformas no code fundamentales en el escenario actual son:
Modelos generativos (e.g. OpenAI GPT-4, ChatGPT):
Son la piedra angular de la creación de contenido automatizado. Modelos de lenguaje avanzados permiten generar textos coherentes, resúmenes, traducciones y piezas creativas a partir de instrucciones en lenguaje natural.
Por ejemplo, GPT-4 puede redactar un artículo breve, un correo comercial o una descripción de producto en segundos una vez que se le proporciona el prompt adecuado. Estas capacidades se ofrecen mediante APIs (OpenAI, Azure OpenAI, etc.) que las empresas pueden conectar a sus sistemas.
Plataformas de automatización sin código
(Zapier, Make, Microsoft Power Automate)
Son herramientas de orquestación que conectan diversas aplicaciones y servicios, actuando como “pegamento” entre la IA y las fuentes/destinos de datos.
Por ejemplo, Zapier y Make permiten desencadenar flujos de trabajo cuando ocurre un evento (una nueva entrada en una base de datos, un formulario enviado, etc.), pasar ese contenido a una IA generativa para procesarlo, y luego enviar el resultado a otra plataforma (publicar texto en un blog, enviar un email, crear un documento en la nube, etc.).
Estas soluciones traen integraciones preconstruidas con miles of apps – incluyendo conectores para servicios de IA – de modo que un marketer puede, por ejemplo, automatizar la generación de un tweet de producto cada vez que se actualiza el inventario, todo ello con interfaces visuales y sin programar código.
Microsoft Power Automate ofrece funcionalidades similares dentro del ecosistema Microsoft (integrando fácilmente con Office 365, Teams, SharePoint, etc.), lo cual resulta atractivo para empresas ya inmersas en esa plataforma.
Aplicaciones con IA integrada
(Notion, HubSpot, y otras)
Muchas herramientas de productividad y marketing han incorporado directamente funciones de IA generativa en sus interfaces. Notion, por ejemplo, integra «Notion AI» que puede ayudar a resumir notas, generar borradores de contenido o traducir texto dentro del espacio de trabajo de documentos.
De forma similar, plataformas de CRM/Marketing como HubSpot o Salesforce han lanzado asistentes de contenido impulsados por IA (p. ej. HubSpot Content Assistant, Salesforce Einstein GPT) que sugieren textos para emails, publicaciones o anuncios personalizados en base a datos del cliente.
Estas integraciones nativas facilitan que los equipos generen y editen contenido con un copiloto de IA sin salir de la aplicación donde trabajan habitualmente.
Entornos personalizados y scripts
(Google Colab, Python, APIs)
Para casos más avanzados o a medida, las empresas pueden recurrir a scripts personalizados aprovechando APIs de IA.
Google Colab (un entorno de cuadernos Jupyter en la nube) ha sido utilizado por algunos equipos para prototipar rápidamente soluciones de IA generativa – por ejemplo, un script en Python que toma datos de tendencias de mercado, los procesa con un modelo GPT, y genera un informe diario formateado-. Estos scripts se pueden luego integrar con herramientas no-code o servicios en la nube para ejecutarse automáticamente.
Aunque requiere cierta pericia técnica, sigue siendo low-code comparado con construir soluciones desde cero, y permite flexibilidad total (por ejemplo, entrenar un modelo propio o aplicar reglas de negocio específicas). Muchos flujos no-code incluso ofrecen módulos de webhooks o ejecución de código serverless, permitiendo combinar lo mejor de ambos mundos (por ejemplo, Zapier puede llamar a un webhook que dispare un script en Colab o AWS Lambda, y luego continuar el flujo con el resultado).
En conjunto, esta ecosistema de herramientas hace posible la automatización de contenido de punta a punta. Un escenario típico podría ser: una herramienta de automatización detecta una entrada o evento, invoca un modelo IA para generar o manipular contenido, y luego distribuye el output a través de canales apropiados.
Todo esto sin intervención manual hasta el punto de revisión final. La ventaja para las empresas B2B es que pueden acelerar tareas repetitivas (p. ej. creación de informes semanales, preparación de propuestas estándar, publicación rutinaria en redes) liberando al equipo humano para enfoques más estratégicos.
Ejemplos reales de automatización de contenido con IA
Para entender mejor el impacto, veamos casos concretos recientes – tanto globales como de Latinoamérica – donde empresas B2B o relacionadas han automatizado procesos de contenido mediante IA:
Falabella
(Retail, LatAm)
La importante tienda por departamentos chilena (operando en varios países de la región) desplegó IA generativa para crear contenido automático en sus plataformas de e-commerce, incluyendo la redacción de fichas de producto y la gestión automatizada de respuestas a consultas frecuentes de clientes en sus centros de soporte.
Los resultados fueron notables: lograron reducir en 40% los tiempos de respuesta al cliente, a la vez que aumentaron la satisfacción de sus equipos de servicio al quitarles carga repetitiva.
Mercado Libre
(E-commerce/Tech, LatAm)
La empresa de comercio electrónico más grande de Latinoamérica ha integrado IA generativa para asistir a sus equipos internos en la redacción de políticas, correos y respuestas a usuarios, automatizando además la creación de resúmenes ejecutivos y análisis de grandes volúmenes de datos.
Este apoyo de la IA en tareas de contenido administrativo y comunicacional se tradujo en más de 20% de aumento de productividad en sus áreas administrativas, según estimaciones reportadas por la compañía.
MaIA – Medios informativos y B2B
(Flujo automatizado de noticias)
Un ejemplo de flujo implementado por nuestra agencia de SEO e IA en el sector de medios en Latinoamérica y algunas empresas B2B, combinó herramientas sin código para agilizar la producción de noticias.
En este caso, se empleó un script en Google Colab junto con Microsoft Power Automate para monitorear tendencias de noticias para temáticas específicas, en fuentes predefinidas cada día. La IA filtra y resume titulares relevantes, y automáticamente envía un boletín o alerta estructurada al canal editorial en Microsoft Teams.
Allí, los periodistas reciben la sugerencia de tema en tendencia con contexto resumido y puede indicar con un clic si quería proceder. De aprobarse, el sistema desencadenaba la redacción asistida de un borrador de artículo (utilizando un modelo tipo GPT entrenado para estilo periodístico) que sirve como punto de partida para el periodista.
Este flujo automatizado redujo drásticamente el tiempo dedicado a rastrear noticias tendencias y permitió a la redacción enfocarse en la verificación, ajuste final y análisis profundo, en lugar de las tareas iniciales de búsqueda y primer borrador.
Reuters
(Servicios informativos, global)
La agencia de noticias internacional Reuters, parte de Thomson Reuters, anunció en 2025 la iniciativa “Super Summaries”, un sistema de IA generativa para redactar resúmenes de resultados financieros de miles de empresas.
Tradicionalmente, cubrir los reportes trimestrales de empresas de mediana y pequeña capitalización era un desafío por volumen; con esta automatización, Reuters proyecta cubrir 10.000 compañías adicionales en los próximos tres años mediante resúmenes automatizados.
Cada resumen de resultados se genera en minutos tras el anuncio oficial, conteniendo puntos clave como titular, cifras destacadas, proyecciones y reacciones de analistas. Algo crucial es que todo el contenido generado es revisado por un periodista de Reuters antes de publicarse, verificando exactitud y relevancia, y se incluye una clara disclosure para los lectores indicando dónde y cómo se utilizó la IA en la nota.
Este ejemplo muestra cómo una empresa B2B de información combina escalabilidad (cobertura ampliada) con principios de confianza mediante supervisión editorial humana.
Bloomberg
(Finanzas/Media, global)
En una línea similar, la firma Bloomberg implementó a inicios de 2025 resúmenes automatizados con IA en su terminal financiera. La funcionalidad AI-Powered News Summaries inserta tres viñetas de resumen al inicio de las noticias de Bloomberg en el Terminal, generadas por modelos generativos entrenados en contenido financiero.
Estos resúmenes permiten a los clientes (inversionistas, analistas) captar rápidamente los puntos esenciales de una noticia sin tener que leerla completa, ahorrándoles tiempo en entornos de mercado acelerados.
Importante destacar que Bloomberg hace evaluar y afinar estos resúmenes por expertos en la materia – es decir, profesionales de Bloomberg revisan continuamente las salidas de la IA para corregir y mejorar el modelo. Así, se asegura que las “bullet points” automatizadas mantengan alto nivel de calidad y precisión.
La introducción de esta herramienta ha sido calificada de “cambio de juego” por traders que ahora pueden digerir noticias complejas en segundos.
Estos ejemplos reales evidencian la versatilidad de la automatización de contenidos con IA: va desde marketing y atención al cliente (casos de Falabella y Mercado Libre), pasando por producción editorial y curaduría de información (casos en medios de noticias), hasta informes especializados en entornos financieros (Reuters, Bloomberg).
En todos, se repite un patrón: la IA se encarga del borrador o síntesis inicial, multiplicando la capacidad de cobertura o producción, mientras el factor humano aporta la validación final, el criterio editorial y la creatividad donde hace falta.
Mejores prácticas:
E-E-A-T, supervisión humana y calidad
Si bien las ganancias de eficiencia son claras, las empresas B2B están aprendiendo que automatizar contenido con IA requiere controles para mantener la calidad, veracidad y tono adecuados.
Un hallazgo relevante es que no todas las organizaciones ejercen el mismo nivel de supervisión sobre lo que produce la IA. Según McKinsey, solo 27% de las compañías revisan todo el contenido creado por IA generativa antes de usarlo (por ejemplo, antes de que la respuesta de un chatbot llegue al cliente, o que un texto generado se publique en marketing). Por el contrario, una proporción similar de empresas admite que revisa menos del 20% de los outputs de IA antes de utilizarlos.
Esta variabilidad plantea riesgos: si no se revisan, los modelos podrían introducir errores de hecho, sesgos o mensajes fuera de tono que dañen la reputación de la empresa.
Para mitigar estos riesgos y asegurar el cumplimiento de estándares de experiencia, especialización, autoridad y confiabilidad (principios E-E-A-T) en el contenido, las organizaciones están adoptando varias mejores prácticas:
Validación humana y ajuste editorial
Como vimos en Reuters y Bloomberg, la intervención de especialistas humanos es crítica. Idealmente, todo contenido relevante externo generado por IA debe ser leído y validado por un editor o experto antes de su publicación. Esto garantiza que la información sea correcta y contextual.
En caso de piezas internas (ej. reportes), conviene al menos muestrear y auditar regularmente las salidas de la IA.
La supervisión también permite afinar la voz de marca: los editores pueden ajustar el texto para que mantenga el estilo y tono corporativo, algo que la IA por sí sola podría no lograr perfectamente.
Transparencia y divulgación:
Es buena práctica informar a la audiencia o usuarios cuando cierto contenido ha sido generado asistido por IA, especialmente en contextos periodísticos o de documentación. La iniciativa de Reuters incluyó disclaimers claros al respecto, lo cual contribuye a generar confianza (el lector sabe que hubo una asistencia automatizada, pero también una revisión bajo los principios de la empresa).
Esta transparencia forma parte de usar IA de forma responsable, alineada con códigos de ética y con las expectativas de los clientes de ser informados.
Enfoque en precisión y seguridad:
Muchas empresas establecen barreras para que la IA no “alucine” datos o comprometa información sensible. A nivel global, la principal preocupación sobre la IA es la potencial falta de precisión en sus respuestas (la señala 73% de los profesionales, según Reuters).
En Latinoamérica, se suman preocupaciones altas por seguridad de datos (53%) y privacidad de la información ingresada a las herramientas de IA (50%).
Por ello, las organizaciones están controlando qué fuentes de datos alimentan a la IA y evitando exponer información confidencial a servicios públicos sin las debidas precauciones. También se están implementando filtros y verificaciones automáticas posgeneración (por ejemplo, comparar el texto generado contra fuentes oficiales para detectar posibles datos incorrectos).
En términos de ciberseguridad, es fundamental usar las APIs oficiales con canales seguros y cumplir con normativas (p. ej., no ingresar datos personales sin consentimiento en un prompt de IA).
Políticas internas y capacitación:
Un punto débil identificado es la falta de directrices y entrenamiento. Solo 18% de las organizaciones latinoamericanas en la encuesta de Thomson Reuters contaba con políticas formales sobre el uso de IA generativa, y 77% reportó carecer de capacitación para sus empleados en estas herramientas.
Aunque esto está cambiando rápidamente: las empresas líderes están desarrollando guías de uso de IA que delinean qué tipos de contenido se pueden automatizar, qué niveles de revisión se requieren según el caso, y cómo manejar aspectos como sesgos o atribución.
Igualmente, invertir en formar al personal es clave – no solo en el manejo técnico de las herramientas, sino en educarlos para que entiendan las limitaciones de la IA y cómo colaborar efectivamente con ella. Cuando los equipos conocen tanto el potencial como los riesgos, pueden aprovechar mejor la IA y evitar errores costosos.
En última instancia, la consigna es integrar la IA de forma estratégica y responsable, manteniendo al humano en el circuito. Como bien señalan los reportes, la GenAI está cambiando el trabajo al poder tomar tareas repetitivas o pesadas, permitiendo que los equipos enfoquen su energía en lo que realmente aporta valor: crear, innovar, y crecer.
Las empresas B2B que triunfan con estas iniciativas son aquellas que no ven a la IA como un reemplazo, sino como un complemento que potencia el talento humano. Al automatizar el 70-80% mecánico de ciertas tareas de contenido, los profesionales pueden dedicarse al 20-30% de alta calidad: la estrategia, la creatividad, la personalización fina y la construcción de relaciones.
Automatizar la generación de contenido con IA ya está ayudando a empresas B2B en Latinoamérica y el mundo a escalar sus esfuerzos de marketing, ventas y comunicación más allá de lo que era posible antes, manteniendo (e incluso elevando) la calidad cuando se implementa con las debidas salvaguardas.
Con la rápida evolución de las herramientas no-code y la creciente madurez en las prácticas de supervisión, podemos esperar que este enfoque se vuelva cada vez más común. La pregunta para las organizaciones ya no es si deben adoptar IA en sus procesos de contenido, sino cómo hacerlo de forma inteligente, ética y centrada en lo humano – logrando así el equilibrio óptimo entre eficiencia automatizada y excelencia creativa.
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