Por Tanit de Pouplana, publicado el 18 marzo 2025
La Inteligencia Artificial es ya una herramienta más dentro de los equipos de marketing. Ha demostrado ser muy útil para agilizar trabajo, aportar ideas nuevas, automatizar muchas tareas y detectar tendencias. De hecho, son muchas las herramientas de marketing que ya han incluido este tipo de tecnología en su entorno para potenciar sus funcionalidades.
Sin embargo, a día de hoy, en el sector del marketing la IA no puede ni debe trabajar sola, siendo recomendable siempre la supervisión humana. Esto se debe a que este tipo de tecnología puede suponer algunos riesgos reputacionales y de rendimiento a las empresas si se utilizan como herramientas con total autonomía en vez de como herramientas de apoyo al trabajo humano.
En este artículo repasamos algunos de los riesgos más importantes que puede suponer la IA para una estrategia de marketing y te contamos cómo reducirlos para que puedas utilizar este tipo de tecnología de la manera adecuada y aprovecharla al máximo.
Los 6 riesgos que tiene el uso de la IA en marketing digital
1. Sesgos algorítmicos
Los sesgos algorítmicos de la Inteligencia Artificial son errores que puede cometer esta tecnología y que pueden provocar resultados discriminatorios o información errónea o inexacta.
Se pueden producir por diferentes causas, como por ejemplo el uso de datos de entrenamiento que ya están de por sí sesgados al contener prejuicios o no representar de forma adecuada a la población. Si la IA se entrena con ese tipo de datos, los aprenderá y los replicará en sus acciones o creaciones. Sin embargo, esos sesgos también pueden producirse por las decisiones subjetivas que se han tomado durante el diseño del algoritmo.
Este riesgo puede provocar que, si se utilizan herramientas con IA en marketing con ese sesgo, se implemente una segmentación inadecuada y se genere contenido discriminatorio o erróneo con la consiguiente crisis reputacional que podría sufrir la marca y la pérdida de conversiones.
Para evitarlo, te recomendamos que un equipo humano revise siempre lo generado por las herramientas de IA antes de publicarlo o implementarlo. De nuevo, las herramientas de IA hay que verlas como un apoyo al trabajo humano que facilita tareas y mejora procesos, pero que siempre necesitan supervisión.
2. Falta de transparencia
Muchas herramientas de IA en las que delegamos algunas decisiones pueden resultar muy opacas al no proporcionar las razones que hay detrás de esas decisiones. Esto provoca que los equipos de marketing no comprendan las razones de determinadas acciones y no puedan entonces explicar y analizar el éxito o el error de una estrategia.
Esto ocurre con herramientas de IA que utilizan algoritmos complejos o con aquellas que no quieren desvelar detalles sobre los mismos para proteger su propiedad intelectual. Para evitarlo, te recomendamos que optes por herramientas de Inteligencia Artificial aplicada al marketing que proporcionen explicaciones claras sobre el porqué de sus decisiones. Esto se suele indicar en la web donde explican las características de la herramienta, pero si no es así, te animamos a que le preguntes directamente a la empresa desarrolladora para que te proporcione información al respecto.
3. Dependencia excesiva de la automatización en marketing
Los beneficios de automatizar acciones o procesos con IA son claros: eficiencia operativa, reducción de costes, escalabilidad… Sin embargo, no está exenta de riesgos. Si abusamos de las herramientas y sistemas de automatización y dejamos de lado la intervención y el juicio humanos, podemos correr el riesgo de abusar de las comunicaciones genéricas y del marketing poco personalizado, lo cual provocará que poco a poco el público deje de sentirse atraído por nuestros mensajes de marca.
Además, esto también puede traducirse en una deshumanización de la marca, debilitando así la relación con la audiencia, y en una pérdida de detección de oportunidades por no analizar contextos más específicos (algo que está más al alcance de los equipos humanos).
Para reducir este riesgo al máximo en tu estrategia de marketing, te recomendamos que optes por un equilibrio entre herramientas de automatización e intervención humana. Es decir, utilizar herramientas de IA para automatizar tareas repetitivas está bien, pero en decisiones estratégicas y creativas es mejor que la parte humana sea prevalente.
Por otro lado, también es aconsejable que los equipos estén bien formados y puedan supervisar adecuadamente y de forma continua este tipo de herramientas.
4. Generación de contenido de baja calidad en la estrategia de marketing
El contenido de baja calidad generado por IA es aquel que se caracteriza por ser poco original, por no ser muy relevante para la audiencia, por carecer de profundidad y por tener un bajo componente humano. Incluso, también podemos englobar en esta calificación el contenido erróneo que muchas veces pueden generar este tipo de herramientas.
Publicar este tipo de contenido puede afectar enormemente a la imagen de marca y perjudicar mucho las estrategias de marketing, ya que este tipo de contenido no va a resonar en la audiencia y esta no se va a sentir atraída, por lo que intentas transmitirle.
Hay mejores y peores herramientas para generar contenido, tanto escrito como visual o audiovisual, pero siempre existe el riesgo de caer en un contenido de baja calidad si se utiliza únicamente la Inteligencia Artificial para generar contenido.
En ese sentido, siempre recomendamos que los contenidos estén supervisados por los equipos humanos antes de su publicación y que su generación no esté completamente delegada a la tecnología. En otras palabras, es mejor utilizar las herramientas de IA como apoyo inspiracional o para agilizar la búsqueda de información, pero nunca que sean las únicas encargadas de la generación de contenido.
5. Impacto negativo en SEO
Google penaliza el contenido de baja calidad, tanto si este ha sido generado por humanos como por herramientas de IA. Sin embargo, como ya hemos visto en el apartado anterior, el contenido de baja calidad es uno de los riesgos que tiene el uso de IA generativa de texto.
Cuando hablamos de contenido de baja calidad en SEO nos referimos a contenido poco original, genérico, con poca profundidad y que carece de una perspectiva única. Es contenido que no tiene mucho valor para los usuarios y que, por tanto, los motores de búsqueda no le van a dar mucha visibilidad.
Todo esto está también muy relacionado con las directrices de evaluación de calidad de los contenidos que tiene en cuenta Google para posicionar los textos. Estas se conocen por las siglas EEAT (experiencia, conocimiento experto, autoridad y confianza), y son las características que debe tener un contenido para posicionar adecuadamente. Como te puedes imaginar, una IA generativa no puede proporcionártelas.
Para evitar el riesgo de ser penalizado en la SERP, de nuevo, te recomendamos que redacte tu contenido orgánico, un equipo humano. Las herramientas de IA generativa las puedes utilizar como inspiración, pero nunca para copiar y pegar lo que han escrito.
6. Deepfakes en marketing
Este riesgo no es tanto interno, sino más bien externo. Es decir, aunque no es un peligro que pueda cometer tu propio equipo de marketing digital interno en el desarrollo de su trabajo con herramientas de IA, sí que es un riesgo que pueden correr todas las empresas. Por esa razón, conviene conocerlo y saber cómo evitarlo.
Los deepfake son contenidos audiovisuales manipulados con IA que presentan declaraciones o situaciones ficticias como si fueran reales. Muchas personas u organizaciones, con el objetivo de dañar a una persona, empresa o marca, difunden deepfakes, poniendo en peligro su imagen y reputación.
Como la IA cada vez se perfecciona más, los deepfake cada vez parecen más reales, lo que provoca que más gente caiga en este tipo de engaños y que el daño reputacional para las empresas sea mayor. Además, gracias a plataformas como las redes sociales, este tipo de contenido puede difundirse de forma muy rápida hasta volverse incontrolable.
Como marca, no está en tu mano evitar de forma directa este riesgo, pero sí puedes mitigar sus efectos implementando, por ejemplo, estrategias de social listening. La escucha social, como se conoce en español, es una técnica que consiste en monitorizar lo que se dice de tu marca en redes sociales y otros canales digitales para, entre otras cosas, detectar en tiempo real posibles menciones negativas a tu marca de forma masiva y poner en marcha a tiempo estrategias que frenen las posibles crisis reputacionales.
