Un breve salto en el precio de las acciones de Zeta Global luego de su asociación con OpenAI dice menos sobre el entusiasmo del mercado y más sobre hacia dónde se dirige la tecnología de marketing impulsada por la IA. Los inversores respondieron a la señal de que Zeta está impulsando su plataforma más allá de las herramientas de información y orquestación hacia algo más cercano a una capa operativa para decisiones de marketing.
En el centro de ese cambio está Athena, el agente de inteligencia artificial de Zeta, que la compañía está expandiendo integrando los modelos de OpenAI. La intención es permitir que los equipos de marketing interactúen con datos y sistemas de campañas utilizando lenguaje natural, en lugar de navegar por paneles, consultas y conjuntos de reglas. Funciones como Insights y Advisor, actualmente en versión beta, están diseñadas para responder preguntas, mostrar patrones y sugerir acciones en todas las campañas.
Para Zeta, la medida tiene que ver con la dirección del producto. Para las marcas empresariales que dependen de plataformas como Zeta para ejecutar gran parte de sus operaciones de marketing, se trata de algo más práctico: cómo se realiza el trabajo cuando el análisis, la orientación y la ejecución comienzan a difuminarse en una sola capa.
Cuando las plataformas de marketing empiezan a guiar las decisiones, no sólo a informar de los resultados
Los equipos de marketing ya cuentan con grandes cantidades de datos. Las métricas de rendimiento, el comportamiento de la audiencia, los resultados del canal y la información sobre gastos suelen estar disponibles casi en tiempo real. El desafío nunca ha sido sólo el acceso, sino la interpretación. Convertir esos datos en decisiones aún requiere tiempo, personas y coordinación entre equipos. Los agentes de IA se están posicionando como una forma de comprimir ese ciclo.
En lugar de pedir a los analistas que presenten informes o esperar revisiones semanales, los equipos podrían preguntar por qué cambió el rendimiento, qué audiencias cambiaron o cómo un ajuste presupuestario podría afectar los resultados. El sistema puede responder utilizando los datos que ya están dentro de la plataforma, enmarcados en un lenguaje sobre el que los usuarios no técnicos pueden actuar.
Ese cambio parece gradual, pero cambia el papel de la tecnología de marketing dentro de una organización. Las plataformas dejan de ser lugares donde el trabajo se revisa a posteriori y pasan a actuar como entornos donde las decisiones se toman a medida que se ejecutan las campañas.
Dónde encajan los agentes de IA y dónde no
Aun así, lo que esto permite no es lo mismo que lo que reemplaza. La estrategia, la dirección creativa y el juicio sobre la marca siguen siendo responsabilidades humanas. Las herramientas de inteligencia artificial de Zeta se presentan como capas de apoyo, no como sustitutos. El agente puede sugerir acciones, pero los equipos conservan el control sobre si se toman esas acciones y cómo.
Esta distinción es importante porque el marketing empresarial no opera en el vacío. Las campañas están determinadas por limitaciones legales, reglas de marca, diferencias regionales y prioridades comerciales que rara vez encajan claramente en una lógica automatizada. Cualquier sistema que traspase esos límites corre el riesgo de ralentizar la adopción en lugar de acelerarla.
Otra tensión gira en torno a la confianza. A medida que los agentes de IA se acerquen a la ejecución, los líderes de marketing deberán comprender cómo se generan las sugerencias y qué datos se utilizan. La promesa de velocidad solo se cumple si los equipos confían en que pueden explicar y defender las decisiones tomadas con el apoyo de la IA. Las recomendaciones de caja negra, incluso si son precisas, pueden ser difíciles de justificar en entornos regulados o de alto riesgo.
La asociación OpenAI también destaca un cambio silencioso en la dependencia. A medida que las plataformas de marketing incorporan más profundamente grandes modelos lingüísticos, las marcas se convierten en usuarios indirectos de esos modelos, incluso si nunca interactúan con ellos directamente. Las actualizaciones de modelos, los cambios de comportamiento y los problemas de confiabilidad pueden afectar las operaciones diarias. Eso plantea preguntas sobre la resiliencia y la supervisión que van más allá de los equipos de marketing.
Para muchas organizaciones, la adopción probablemente será desigual. Algunos equipos pueden utilizar agentes de IA para explorar datos o redactar escenarios, mientras que otros los limitan a tareas específicas. La misma plataforma puede usarse de manera muy diferente entre regiones o unidades de negocios, según la tolerancia al riesgo y la madurez.
Lo que la medida de Zeta indica no es que el marketing impulsado por la IA esté listo para funcionar por sí solo, sino que el centro de gravedad está cambiando. La tecnología de marketing ya no se trata sólo de recopilar datos y medir resultados. Se está convirtiendo en un espacio donde la interpretación, la sugerencia y la acción conviven.
Para las marcas empresariales, la verdadera decisión no es si utilizar herramientas como Athena, sino cuánta autoridad otorgarles. A medida que los agentes de IA se conviertan en parte de la infraestructura en lugar de funciones opcionales, los equipos deberán definir barreras de seguridad, rutas de aprobación y medidas de éxito claras que vayan más allá de la velocidad o la eficiencia.
La tecnología seguirá avanzando. El trabajo más difícil será organizativo: decidir dónde termina el juicio humano y comienza la guía automatizada, y asegurarse de que esa línea permanezca visible a medida que los sistemas se vuelven más capaces.
(Foto por Creatopía)
Ver también: IA agente como infraestructura de marketing
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