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6 minutos de lectura

De herramienta a compañero de equipo: el futuro de la IA en el trabajo

Por
Carla Hetherington
Publicado el
January 12, 2026
Actualizado el
January 15, 2026
EN CONVERSACIÓN CON

Mark Van Horik

Consultor de marketing estratégico, Marketing Guys

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¿Y si la IA no fuera solo una herramienta en tu haber, sino un compañero de equipo en la mesa? A medida que la IA generativa pasa a formar parte de los flujos de trabajo diarios, la conversación cambia. Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini ya no son solo para expertos en tecnología, sino que han llegado a manos de especialistas en marketing, equipos de ventas y estrategas de todos los sectores. Con este cambio, surge una pregunta más profunda: ¿cómo podemos dejar de usar la IA y empezar a trabajar con ella? Para explorar esta dinámica, hablamos con Mark van Horik, consultor de marketing estratégico de Marketing Guys. En este blog, Mark explica cómo incorporar la IA como lo harías con un nuevo miembro del equipo: con confianza, formación y expectativas claras. Comparte tácticas prácticas, ideas memorables y consejos para animar a cualquier equipo a aprovechar las ventajas creativas y comerciales de la generación de IA, sin dejar de respetar la Ley de IA de la UE.

Por qué «la IA como colega» es más que una metáfora pegadiza

La IA generativa ya no se limita a los equipos tecnológicos: el 78% de las organizaciones globales ahora utilizan la IA en al menos una función empresarial, y el 71% confía específicamente en la IA de la generación 1 (McKinsey). Sin embargo, la mayoría de los empleados siguen interactuando con la IA de forma transaccional («Escríbeme una publicación»). Mark van Horik sostiene que la verdadera magia aparece cuando se trata a la IA como a un compañero de trabajo: se comparte el contexto, se debaten ideas y se perfeccionan los resultados de forma conjunta. Este cambio convierte el aumento de la eficiencia en un aumento de la eficacia: mejores ideas, textos más nítidos y conocimientos más detallados.

La IA es la parte extra de mi cerebro creativo».

Mark Van Horik

Consultor de marketing estratégico, Marketing Guys

Mark no solo usa la IA, sino que colabora con ella. En lugar de usar un chatbot multiusos, Mark creó un equipo de IA compuesto por nueve personas especializadas en IA con nombres, responsabilidades e incluso personalidades únicas. Desde Ava (especialista en contenido B2B) hasta Luna (diseñadora visual), cada IA tiene una función definida. Cada uno de ellos es un asistente de inteligencia artificial especializado en proyectos, formado a la perfección con instrucciones específicas para cada función, ejemplos de trabajos anteriores, directrices sobre el tono de voz e instrucciones éticas claras que generan resultados de alta calidad. Se les trata como verdaderos compañeros de equipo, se les inculca en los flujos de trabajo y se les presenta a los clientes.

La IA es un colega ahora. Debes aprender a colaborar con ella, no a temerla».

Mark Van Horik

Consultor de marketing estratégico, Marketing Guys

El concepto refleja una tendencia emergente llamada IA agencial: compañeros de equipo digitales autónomos que orquestan los flujos de trabajo y toman decisiones de forma independiente. Muchos predicen que estos agentes pronto se encargarán de todo, desde la personalización del marketing hasta el análisis financiero virtual, reconfigurando los organigramas a lo largo del camino.

Cómo crear tu propio «equipo» de IA

La mayoría de la gente trata la IA como una máquina expendedora: introduce el mensaje, obtiene la respuesta. Pero el método de Mark van Horik le da la vuelta a ese modelo. He aquí cómo hacer lo mismo:

  1. Defina funciones específicas: Identifique las áreas de sus operaciones en las que la IA puede agregar valor, como la creación de contenido, el análisis de datos o la interacción con los clientes. Luego, asigna a cada asistente un ámbito de responsabilidad claro, tal como lo harías con un compañero de equipo humano.
  2. Elige la plataforma adecuada: Mark creó su equipo de IA con Claude Projects, pero también puedes usar la API de asistentes de OpenAI, Google Gemini Gems o cualquier otra plataforma que te permita definir asistentes persistentes. Elige una que se adapte a tu oferta tecnológica y que ofrezca un control granular.
  3. Proporcione un contexto completo: Las indicaciones genéricas conducen a resultados genéricos. Proporcione a cada asistente información detallada: tono de voz, descripción del puesto, público objetivo, marcos preferidos, directrices de la empresa y fuentes de datos confiables. La asistente de redacción de Mark, Ava, se formó como redactora bilingüe de SaaS B2B con fluidez en estrategias de CTA y tácticas de persuasión; no solo como «una IA que escribe blogs».
  4. Establezca límites de confianza: Dígales a sus asistentes cuándo no deben responder. Establece barreras para evitar la incertidumbre. Por ejemplo, si Ava no está segura, se le indica que pida una aclaración o señale la tarea; nunca alucine. Ese tipo de límite genera confianza y aumenta la confiabilidad con el tiempo.
  5. Implemente mecanismos de retroalimentación y supervise el desempeño: Revise los resultados con regularidad y ajústelos en función de los resultados. Como cualquier buen compañero de equipo, tus asistentes de IA deberían mejorar con los comentarios. Guarda ejemplos exitosos, repite lo que no funciona y aumenta gradualmente el nivel mínimo de rendimiento.
  6. Sé coherente: Quédate con los mismos asistentes para el trabajo recurrente. Esto crea una sensación de memoria compartida, reduce el tiempo de preparación y permite que cada asistente «aprenda» su estilo, lógica y preferencias. Menos información, más resultados.

Convierta la ambición de la IA en acción

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Cómo implementar la IA en el trabajo (y hacer que funcione)

La forma más rápida de hacer que la IA se mantenga es dejar que las personas prueben los beneficios en su propio flujo de trabajo. Mark van Horik recomienda empezar por adaptar el modelo lingüístico a aspectos mundanos: dejar que resuma automáticamente las llamadas y los webinars de Zoom, redactar la primera pasada de un correo electrónico o una publicación de LinkedIn para que un humano pueda pulir en segundos y traducir paneles complicados a puntos destacados de los KPI en inglés sencillo cuando lo necesite. Estos pequeños aceleradores activan el «¡ajá!» eso convierte a los escépticos en defensores; y son importantes, porque El 42 por ciento de las grandes empresas ya utilizan IA en producción; cualquiera que siga atrapado en el modo piloto está oficialmente detrás de la curva.

A medida que los equipos de primera línea consiguen esas fáciles victorias, un consejo de IA multifuncional, como el que Mark codirige en Marketing Guys, debe asumir el trabajo pesado que aumenta el valor y mantiene la calma de los reguladores. Su objetivo: identificar qué líneas de ingresos podría expandir (o canibalizar) la IA, unir los silos de datos en una sola capa gobernada para que los agentes puedan mover la información de forma autónoma y mapear la nueva cartera de habilidades que la empresa necesitará en los próximos 12 a 24 meses.

La presión aumenta: el 92 por ciento de los ejecutivos afirma que aumentará el gasto en IA en los próximos tres años, pero las juntas ahora exigen un ROI elevado, no novedades. La última encuesta mundial de McKinsey respalda esa presión: por primera vez, más empresas informan ganancias de ingresos más que el simple ahorro de costes de sus proyectos de IA generativa; una señal de que la recompensa recae en las empresas dispuestas a rediseñar, no solo a experimentar.

Cumplimiento, sesgo y la Ley de IA de la UE

La Ley de IA de la UE, que entró en vigor el 1 de agosto de 2024, marca el paso del tiempo para los equipos de marketing que se basan en modelos generativos. A más tardar el 2 de febrero de 2025, todo el contenido asistido por la IA debe llevar un etiquetado claro y el personal debe recibir una formación básica sobre inteligencia artificial, lo que significa que cada blog, correo electrónico o actualización social en el que se diseñe un LLM debe incluir una nota a pie de página basada en la IA y los equipos deben aprender a detectar las alucinaciones. Seis meses después, el 2 de agosto de 2025, entrarán en vigor normas de gobernanza más estrictas para los modelos de uso general, que incluyen la obligatoriedad de evaluar los riesgos y reducir los sesgos.

Para salir adelante, Mark incorpora tres medidas de seguridad en cada proyecto: un etiquetado transparente de todos los activos afectados por la IA; talleres internos que enseñan a los colegas a verificar los resultados y las fuentes; y controles de sesgo que obligan al modelo a citar pruebas o admitir incertidumbre, lo que reduce el riesgo de desinformación antes de que el contenido se publique.

Plan de acción para la integración de la IA: convertir a la IA en un compañero de equipo de confianza

En resumen, trata a la IA como el colega en el que se está convirtiendo rápidamente: dale contexto, deja que desafíe las suposiciones y mantenla dentro del mismo estándar ético que estableces para los humanos, y obtendrás ganancias en creatividad, velocidad e ingresos.

Empieza hoy mismo: dedica una semana a etiquetar todas las tareas tediosas, elige primero el trabajo de mayor impacto para automatizarlo primero, dale un nombre a tu nuevo «compañero de equipo» de IA y los datos de marca que necesita, refina los resultados mediante un diálogo de ida y vuelta, difunde el primer aumento de tres horas que ahorra tiempo o el CTR del 5% para silenciar a los escépticos y gana impulso con un consejo de IA, bibliotecas de información compartidas y un seguimiento del ROI.

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