Comencé a notarlo desde mediados de 2025. Para entonces, muchos equipos de marketing y comunicación ya se habían adaptado a la nueva dinámica: redactar borradores, informes, emails, artículos, copies para redes sociales y hasta campañas completas en unos cuantos minutos.
Pero, poco a poco, empezó a aparecer una nueva necesidad: revisar, corregir, interpretar y supervisar todo ese contenido generado con IA.
Y ahora lo escucho cada vez con más frecuencia en conversaciones con responsables de marketing y comunicación:
«Ahora reviso mucho más.»
«Hay textos que se ven bien… pero les falta algo.»
«Estamos produciendo más, pero no todo es de la mejor calidad. “
Por eso hoy quiero escribir sobre las conversaciones que deberían tener esos equipos de marketing y comunicación sobre el uso de la IA. Pero no desde un ángulo tecnológico, sino editorial, estratégico y humano.
Control de calidad
Hasta antes de noviembre de 2022 (cuando se lanzó oficialmente ChatGPT), gran parte del esfuerzo estaba concentrado en crear contenido desde cero: investigar, ordenar ideas, redactar, editar. Pero la IA vino a alterar esa dinámica.
Y, en buena medida, los resultados pueden parecer correctos a primera vista: orden, buena gramática, suficiente coherencia, cumplimiento de la tarea con bastante precisión.
Mientras me documentaba para escribir este artículo, encontré que el efecto colateral del que quiero hablarle ya tiene nombre oficial: IA managerial labor.
En términos simples, se refiere al nuevo trabajo de supervisión que surge cuando las organizaciones incorporan sistemas de IA en sus procesos. Específicamente: monitorear resultados, validar calidad, revisar errores, interpretar outputs, detectar riesgos y decidir qué puede publicarse y qué no.
Aunque este concepto suele discutirse en contextos más amplios de automatización y gestión, resulta especialmente relevante para el trabajo con IA en los equipos de marketing y comunicación.
¿Por qué? Porque el lenguaje tiene consecuencias: un error de tono puede afectar la imagen o la reputación; y los mensajes genéricos pueden hacer que una marca pierda diferenciación.
Más allá de la rapidez
Indudablemente, la IA es muy útil para acelerar procesos. El problema aparece cuando se asume que velocidad equivale automáticamente a calidad.
Muchos líderes de las áreas de marketing y comunicación ven que ahora dedican gran parte de su día a supervisar o corregir directamente tonos y contextos, eliminar estructuras típicas de IA, ajustar textos demasiado genéricos, verificar coherencia y “rehumanizar” mensajes; un verbo que la RAE aún no reconoce, pero que muchos ya entendemos perfectamente.
En medio de todo esto, lo que queda claro es que mientras más fácil se ha vuelto «producir» un texto, más importante resulta saber evaluarlo.
Y esto nos lleva a cómo ha cambiado también la tarea de editar. Porque revisar contenido generado con IA requiere un tipo de atención distinto. No es lo mismo ajustar un texto construido desde el pensamiento humano que revisar múltiples piezas generadas rápidamente bajo lógicas predictivas. La carga cognitiva es muy diferente cuando se trata de detectar exageraciones sutiles, validar información y revisar consistencia.
Y al llegar a este punto quiero aclarar algo relevante: esto no significa que la IA sea completamente negativa, ni tampoco que los equipos estén trabajando mal. Simplemente es un efecto colateral que, por el momento, está cargando a los jefes y responsables de marketing y comunicación con la tarea de revisar, filtrar y decidir qué vale la pena decir y cómo debería decirse.
Entonces, ¿qué deberían hacer las organizaciones?
Probablemente este tema ya se ha mencionado al interior de los equipos, casi siempre de forma reactiva: «este texto no suena bien, ajustalo», «esto no suena a nosotros, cambialo».
Lo que muchas veces falta no es la conversación, sino el criterio compartido y documentado detrás de ella.
Por eso hoy quiero invitarle a tener una conversación más formal con su equipo a partir de estas preguntas:
- ¿Cuáles deben ser los estándares editoriales de la marca para el contenido generado con IA?
- ¿Qué significa «suficientemente bueno» para nuestro contenido?
- ¿En qué momentos del proceso la intervención humana no es negociable?
Nuestro trabajo nunca ha consistido solo en producir contenidos, sino en gestionar percepciones y construir confianza. La velocidad no elimina la necesidad de pensamiento crítico; al contrario, la vuelve más urgente.
La tecnología seguirá evolucionando. Pero mientras las marcas necesiten generar confianza, diferenciarse y cuidar su reputación, seguirá haciendo falta algo que ninguna automatización resuelve por sí sola (todavía): criterio.
Si lo que he planteado en este artículo se relaciona con sus vivencias, es justo el tipo de problema que trabajo en el entrenamiento “Cómo escribir bien con la IA sin perder tiempo ni sonar como robot”. ¿Le interesa? ¡Conversemos por aquí!
