La inteligencia artificial está entrando rápidamente en las agendas de marketing, pero la velocidad de adopción no necesariamente debería definir la velocidad de inversión. Para las empresas, el desafío es determinar cuándo, dónde y cuánto invertir en ella sin desfinanciar aquello que todavía genera resultados.
Los datos del Digital 2026 Mid-Year Global Update Report, de We Are Social y Manochi, ponen esta discusión en perspectiva: hoy, el 14,8% de las personas descubre nuevas marcas a través de herramientas de IA, frente al 32,4% que lo hace mediante buscadores y el 31,2% a través de televisión.
En investigación previa a la compra, la diferencia también es significativa: 45,8% de los adultos conectados utiliza buscadores para investigar marcas, frente al 22,1% que recurre a herramientas de IA.
Esto no significa que las empresas deban esperar para incorporar IA. Significa algo más importante para la gestión del presupuesto: innovar no requiere abandonar lo que ya funciona.
La primera decisión: proteger lo que ya genera resultados
La conversación sobre IA suele plantearse como una sustitución: menos search, más IA. Pero los datos todavía no respaldan una conclusión tan simple. Aunque el uso de buscadores para investigar marcas ha caído más de 10% en los últimos 18 meses —de 51,3% a 45,8%—, search continúa siendo el canal dominante para esta etapa del journey.
Google, además, recibe aproximadamente siete veces más visitantes mensuales únicos que ChatGPT, y su tráfico hacia los principales sitios web incluso aumentó ligeramente durante los últimos seis meses.
Por eso, antes de mover inversión, la pregunta debería ser: ¿qué parte de nuestro mix está funcionando y qué parte necesita ser puesta a prueba?
La regla 80/20: invertir en resultados y crear espacio para experimentar
El propio Simon Kemp, analista principal del estudio, plantea una referencia clara: destinar al menos el 80% del presupuesto a aquello que ya sabemos que funciona y utilizar el 20% restante para experimentar.
El principio es sencillo. El 80% protege los canales y acciones con resultados comprobados. El 20% crea espacio para probar herramientas de IA, nuevos formatos, canales emergentes o nuevas formas de optimizar el mix actual.
Pero experimentar no significa invertir sin criterios. Cada prueba debería tener:
- Un objetivo concreto.
- Un indicador de éxito.
- Un criterio para decidir si escala o se detiene.
Si una iniciativa demuestra resultados consistentes, deja de ser experimental y puede ganar mayor participación dentro del presupuesto.
La IA no debería recibir presupuesto solo por ser IA
Este es probablemente el punto más importante para los equipos de marketing. Una herramienta nueva no se convierte automáticamente en una buena inversión porque utilice inteligencia artificial.
Antes de asignarle más presupuesto, la empresa debería poder responder tres preguntas clave: ¿qué problema de negocio resuelve?, ¿qué indicador debería impactar? y ¿qué resultado justificaría aumentar la inversión?
Esta lógica permite evitar que la presión por “no quedarse atrás” termine convirtiéndose en decisiones de presupuesto difíciles de justificar.
Los datos propios deberían pesar más que el hype
El informe también advierte que los titulares sobre comportamiento digital pueden exagerar o distorsionar las tendencias. En el caso de la IA, esta diferencia entre percepción y comportamiento real es especialmente relevante.
Antes de modificar el mix de inversión, las empresas deberían contrastar la tendencia del mercado con sus propios datos y, finalmente, con su impacto en negocio.
Porque una tendencia global no necesariamente significa que tu audiencia se comporte igual. Y si tus propios datos contradicen el hype, deberían tener mayor peso en la decisión.
El objetivo no es invertir menos en IA. Es invertir mejor.
La pregunta estratégica para los equipos de marketing es dónde puede la IA generar un impacto que hoy no estamos consiguiendo y cómo vamos a demostrarlo.
La regla 80/20 ofrece un punto de partida para responderla: proteger aquello que ya genera resultados y reservar espacio para experimentar con aquello que podría generarlos mañana.
Porque en un mercado donde la tecnología cambia rápidamente, la ventaja está en saber qué merece inversión, qué merece experimentación y qué merece escalar.