Con la irrupción de la inteligencia artificial generativa, la relación entre marcas y audiencias está cambiando de forma más silenciosa que otras revoluciones digitales, pero con implicancias más profundas. La IA no solo altera los canales: modifica la lógica misma de cómo se buscan, evalúan y compran productos. El marketing conversacional, de esta manera, se ubica ahora en el centro de la estrategia y redefine cómo se toman decisiones.
“Hoy, una parte creciente de las interacciones ya no termina en un clic. Las respuestas se generan directamente en interfaces de IA, que sintetizan información, recomiendan opciones y reducen el universo de alternativas visibles. Ese corrimiento impacta sobre uno de los pilares históricos del marketing digital: el tráfico web”, introduce Guido Boulay, Founder y Managing Director de Growlat, una plataforma experta en tecnología de Data Marketing AI y estrategias omnicanal.
Distintos análisis de mercado ya señalaron esa tendencia. Informes recientes citados por The Economist muestran cambios en los patrones de navegación, mientras que la expansión de respuestas generadas por IA —como las vistas en buscadores— reduce la necesidad de explorar múltiples enlaces. En ese entorno, las marcas compiten por ser mencionadas dentro de una respuesta, no por aparecer en una lista.
“Las empresas siguen midiendo clics cuando el usuario ya resolvió su necesidad sin salir de la conversación”, suma Boulay y advierte: “Ahí aparece una brecha enorme entre lo que el marketing cree que pasa y lo que efectivamente sucede”.
Del SEO al GEO: visibilidad en la era de las respuestas
Ese cambio dio lugar a un nuevo enfoque: la optimización para motores generativos (GEO, por sus siglas en inglés). A diferencia del SEO tradicional, centrado en posicionar páginas, el GEO busca estructurar la información para que los sistemas de IA puedan interpretarla, priorizarla y utilizarla en sus respuestas.
No se trata de un ajuste técnico menor. Implica redefinir cómo se construyen los contenidos, cómo se organizan los datos y qué señales de valor se priorizan. La autoridad ya no depende únicamente de enlaces o tráfico, sino de la capacidad de una marca para ofrecer información clara, consistente y fácilmente procesable por algoritmos.
“Muchas compañías invirtieron años en construir presencia en buscadores, pero ese activo pierde peso si la información no está preparada para ser leída por modelos de IA”, agrega María Eugenia García Cueto, Head of Marketing de Growlat . “El desafío ahora es ser elegible dentro de una respuesta, no solo visible en una página”, completa.
Ese fenómeno también achica el llamado “set de consideración”. Mientras un buscador tradicional mostraba decenas de resultados, un sistema conversacional sintetiza y recomienda apenas unos pocos. La competencia, entonces, se vuelve más intensa y opaca.
Cuando el cliente deja de ser humano
A ese primer cambio se suma una segunda transformación, todavía incipiente pero con alto potencial de impacto: la aparición de agentes de IA que actúan en nombre de los usuarios.
La distinción entre cliente y consumidor empieza a volverse crítica. El consumidor sigue siendo quien utiliza el producto, pero el cliente —quien toma la decisión— puede ser un algoritmo.
El escenario ya no es hipotético. Un usuario puede delegar en un asistente la compra de un producto, definiendo variables como presupuesto o preferencias. El sistema evalúa opciones, compara atributos y ejecuta la transacción sin que la persona interactúe con sitios, anuncios o reseñas.
“Cuando la decisión la toma una máquina, el marketing tiene que hablar otro idioma”, explica Boulay. “No alcanza con persuadir emocionalmente: hay que ser comprensible, comparable y confiable para un sistema que procesa datos”.
Este desplazamiento introduce un nuevo frente: el marketing deja de dirigirse exclusivamente a humanos y empieza a contemplar también a agentes automatizados, con criterios de evaluación distintos.
Información vs comunidad: una brecha que ya se observa
Algunos comportamientos recientes ayudan a entender cómo se reconfigura el ecosistema. Plataformas centradas en información estructurada enfrentan mayor presión por la capacidad de los modelos de IA para replicar respuestas. En cambio, espacios basados en interacción humana, debate y comunidad muestran mayor resiliencia.
“La diferencia radica en el valor que ofrecen. Cuando el contenido es puramente informativo, puede ser absorbido y sintetizado por un sistema. Cuando incluye experiencia, intercambio o construcción colectiva, resulta más difícil de reemplazar”, detalla García Cueto.
Para las marcas, esa distinción es estratégica: aquellas apoyadas exclusivamente en contenido informativo quedan más expuestas, mientras que las que construyen vínculo, comunidad o experiencia tienen mayor margen de defensa.
El problema operativo: datos, arquitectura y ejecución
Más allá del diagnóstico, el desafío es concreto. La mayoría de las organizaciones todavía opera con estructuras pensadas para un entorno donde el usuario era humano, navegaba sitios y completaba formularios.
Eso se traduce en tres brechas principales:
• Información dispersa y poco estructurada
• Arquitecturas digitales diseñadas para navegación humana
• Dificultades para activar datos en tiempo real
“Las compañías tienen datos, pero no necesariamente tienen sistemas que los hagan accionables en conversaciones”, comenta Boulay.
Ahí es donde la discusión se vuelve operativa. No se trata solo de entender el cambio, sino de poder ejecutarlo.
Growlat: de la fragmentación a la orquestación conversacional
En ese contexto, la propuesta de Growlat apunta a resolver un problema estructural: cómo traducir datos dispersos en decisiones operativas dentro de entornos donde las interacciones —y cada vez más las decisiones— ocurren en tiempo real.
Fundada por Guido Boulay, la compañía con presencia en América Latina y Europa, se posiciona como un Data Marketing Hub que integra información, canales y comportamiento en una única plataforma.
“Empoderar a las empresas para transformar sus datos en conexiones humanas y rentables”, define Boulay como eje estratégico. La formulación sintetiza una premisa central: el dato, por sí solo, no genera valor si no puede ser interpretado y activado en el momento en que se toma una decisión.
Esa lógica cobra otra dimensión en un escenario donde las conversaciones no solo crecen en volumen, sino que empiezan a involucrar tanto a usuarios como a sistemas automatizados. “Hoy el diferencial no es tener datos, sino poder usarlos con contexto y precisión en el instante correcto”, señala García Cueto.
Sobre esa base, la plataforma fue diseñada para operar en lo que la empresa define como la “última milla” del marketing: el punto donde la información existe, pero no siempre se convierte en acción. A diferencia de enfoques centrados en campañas aisladas, la arquitectura integra email, WhatsApp, personalización web y comportamiento en un mismo entorno, lo que permite construir perfiles 360° que condensan el recorrido completo del usuario.
Esa integración no es solo técnica. Tiene un impacto directo en la operación. La incorporación de una vista unificada del perfil —que consolida eventos de campañas, navegación y comportamiento en un solo timeline— permite entender contexto antes de ejecutar cualquier acción. En términos concretos, reduce uno de los problemas más frecuentes en marketing: decidir con información parcial o desfasada.
El mismo principio se aplica a la segmentación. La posibilidad de construir audiencias en función del engagement histórico —y no solo de interacciones puntuales— introduce una lectura más precisa del vínculo con el cliente. A eso se suma la segmentación directa por SKU, que conecta comportamiento de compra con ejecución sin pasos intermedios, reduciendo fricción y mejorando la velocidad operativa.
La personalización, en ese esquema, deja de ser una capa superficial. Las recomendaciones basadas en carrito y las estrategias de recompra automatizadas trabajan sobre señales concretas de intención, alineando la comunicación con el momento real del usuario. Según datos de la compañía, los flujos automatizados pueden multiplicar por tres la conversión frente a campañas masivas cuando logran sostener esa coherencia.
El canal conversacional ocupa un lugar central en esta arquitectura. Growlat permite crear y gestionar campañas transaccionales de WhatsApp desde un mismo entorno, integrando la operación con otros canales y evitando fragmentaciones. Sobre esa base, la evolución de los agentes de IA introduce un salto adicional.
La plataforma incorpora un módulo que permite diseñar, entrenar y desplegar agentes inteligentes a partir de la base de conocimiento de cada empresa. Estos agentes pueden operar bajo distintos esquemas —flujos tradicionales, modelos híbridos o experiencias completamente impulsadas por IA— e integrarse dentro de los diálogos mediante nodos específicos.
“Cuando la interacción escala, la clave no es automatizar todo, sino saber cuándo intervenir”, explica Boulay. En ese sentido, los agentes no reemplazan la operación humana, sino que permiten distribuirla mejor: resuelven consultas frecuentes, recomiendan productos y derivan a operadores cuando el contexto lo requiere.
Esa lógica híbrida responde a una tensión concreta del mercado: escalar sin deteriorar la experiencia. Según métricas internas, los agentes pueden resolver hasta un 50% de las consultas sin intervención humana, con un ahorro operativo estimado del 5% por ticket en comparación con esquemas tradicionales.
Las mejoras recientes en la plataforma refuerzan esa dirección. La integración más profunda con catálogos de e-commerce permite a la IA interpretar atributos de productos con mayor precisión, elevando la calidad de las recomendaciones. Al mismo tiempo, funcionalidades como la reescritura de mensajes con IA, la búsqueda dentro de conversaciones o la configuración de horarios en flujos de WhatsApp apuntan a optimizar la operación diaria de los equipos.
Incluso los cambios en la interfaz —como la reorganización del menú o la evolución del inbox— responden a un objetivo concreto: reducir fricción en entornos donde la complejidad operativa crece de forma sostenida.
En paralelo, la incorporación de Inteligencia Artificial en tareas específicas, como la generación de asuntos para campañas de email, busca mejorar performance sin aumentar carga operativa. La IA, en este caso, funciona como asistente: acelera procesos, pero mantiene el control en manos del equipo.
Ese equilibrio entre automatización y criterio humano forma parte del posicionamiento de la compañía. “Detrás de cada dato hay una decisión atravesada por emociones, contexto y expectativas”, señala García Cueto. La afirmación introduce una dimensión menos técnica y más estratégica: la personalización no es solo segmentación, sino comprensión del proceso de decisión.
Con marcas como Whirlpool, New Balance, Carrefour, Vans y Claro dentro de su cartera, Growlat busca consolidarse como una plataforma integral en un mercado donde abundan soluciones parciales. Su propuesta combina tecnología, integración y acompañamiento estratégico, con foco en resolver un problema concreto: convertir información en acción.
En un entorno donde la visibilidad depende cada vez más de sistemas de IA y donde las decisiones pueden ser tomadas por algoritmos, esa capacidad de estructurar, interpretar y activar datos en tiempo real deja de ser una ventaja competitiva y pasa a ser una condición de entrada.