Imagina que tu marca es una conversación continua: comienza con un mensaje directo en Instagram, sigue por correo electrónico y se resuelve con una rápida llamada telefónica. Para el cliente es una única historia; para muchas empresas, es una auténtica pesadilla logística de datos fragmentados. En un mercado donde la fidelidad se gana en cuestión de segundos, ofrecer una experiencia fluida ya no es un lujo, sino la base de la excelencia competitiva.

Esta transformación hacia una atención inmediata y coherente exige derribar los silos de información. Al posicionar Salesforce como el cerebro operativo de tu estrategia, la gestión de canales deja de ser reactiva para convertirse en inteligente. Es aquí donde Service alcanza todo su potencial, aprovechando la inteligencia artificial no solo para agilizar procesos, sino también para anticiparse a las necesidades de los usuarios y ofrecer soluciones incluso antes de que surjan los problemas.

Omnicanalidad: el nuevo estándar de atención

Los usuarios actuales no eligen un único canal; saltan entre ellos en busca de la respuesta más rápida. Pueden iniciar una consulta por WhatsApp, enviar una captura de pantalla por correo electrónico y esperar una resolución definitiva al descolgar el teléfono. Si la plataforma no centraliza todos estos puntos de contacto, el equipo de atención pierde contexto y el cliente pierde la paciencia.

Utilizar Salesforce como núcleo de las operaciones garantiza que cada interacción, por pequeña que sea, quede registrada en un historial único y accesible en tiempo real. Esto no solo asegura una respuesta coherente, sino que también dota a los agentes de auténticos “superpoderes”: conocer el estado de ánimo del usuario o sus compras anteriores incluso antes de decir “hola”. La clave está en la trazabilidad total, que convierte datos aislados en una relación continua y personalizada, elevando el estándar de los canales tradicionales de atención.

IA y personalización: impulsando la eficiencia

¿Cómo gestionar miles de consultas sin perder calidad? Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial. No se trata de sustituir el factor humano, sino de potenciarlo.

Gracias a las herramientas de Service Cloud, podemos:

• Predecir necesidades: anticiparnos a lo que busca el usuario antes de que lo solicite.
• Automatizar lo rutinario: permitir que los chatbots resuelvan dudas frecuentes de forma eficiente.
• Potenciar a los agentes: ofrecer recomendaciones en tiempo real para cerrar casos con mayor rapidez.

La implementación de IA en los procesos de atención permite que el equipo de Making Science y nuestros partners se centren en lo que realmente importa: aportar valor y ofrecer soluciones creativas.

Claves para una estrategia multicanal exitosa

Consistencia de marca

Asegúrate de que el tono de comunicación sea el mismo en redes sociales que en una llamada formal.

Reducción del esfuerzo

El cliente valora la rapidez. Si le facilitas las gestiones a través de sus canales preferidos, volverá a elegirte.

Análisis de datos

Lo que no se mide, no se puede mejorar. Utiliza los informes de Salesforce para identificar cuellos de botella y oportunidades de optimización.

Conclusión: el futuro de la atención ya está aquí

Alcanzar la excelencia en la atención al cliente requiere una combinación equilibrada de estrategia, canales adecuados y el poder de la inteligencia artificial. Hemos visto cómo centralizar toda la gestión bajo el ecosistema Service no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también hace que el trabajo diario sea mucho más fluido y profesional.

En mi opinión, la tecnología solo es realmente brillante cuando consigue que nos sintamos bien atendidos, casi como si la marca nos conociera de toda la vida.

¿Y tú? ¿Qué canal prefieres cuando necesitas ayuda de una marca? Déjanos tu opinión en los comentarios o comparte este artículo si crees que ha llegado el momento de elevar el nivel de la atención al cliente.

La lentitud es un impuesto directo a tu margen de beneficio. Si tu equipo de marketing necesita dos semanas para cruzar datos y entender por qué una campaña pierde dinero, ese presupuesto ya se ha quemado. El mercado actual penaliza la inacción.

Hoy en día, los directivos (CEOs, CMOs) invierten decenas de miles de euros en licencias de software y equipos sobredimensionados, pero siguen sufriendo parálisis por análisis. ¿Qué está fallando? La respuesta está en la tecnología que usamos y cómo la orquestamos. En este artículo vamos a desgranar cómo la IA Agéntica en Marketing resuelve este cuello de botella y transforma los datos crudos en decisiones inmediatas, eliminando la latencia operativa en las empresas modernas.

El peligro del «Context Gap» y las IAs genéricas

Muchos equipos creen que ya han dado el salto tecnológico porque utilizan ChatGPT o IAs generativas básicas en su día a día. Se equivocan. Utilizar un modelo predictivo con prompts en blanco en entornos corporativos complejos genera el temido «Context Gap». Las respuestas son genéricas, superficiales y, lo más grave, están desconectadas de tu cuenta de resultados.

Para lograr una verdadera automatización de ROI, la inteligencia artificial no puede ser un simple chat; necesita ser un sistema operativo que respire tu negocio. La verdadera revolución de la IA Agéntica en Marketing no radica en el modelo de lenguaje en sí, sino en la capacidad de orquestación.

De datos sucios a planes de acción inmediatos

Aquí es donde el paradigma cambia. Un sistema orquestado no espera a que le hagas la pregunta perfecta. Entiende tus OKRs, asimila tu histórico de resultados, lee tus reglas de marca y audita a tus competidores en tiempo real.

Imagina un escenario donde un e-commerce sufre una caída repentina de conversión. En lugar de tener a tres analistas limpiando Excels durante 48 horas, una infraestructura de IA Agéntica en Marketing cruza los datos, identifica la fricción exacta (por ejemplo: un nuevo sesgo cognitivo que la competencia directa acaba de lanzar en sus anuncios) y te entrega una batería de Test A/B listos para desplegar en 10 minutos. Eso es automatización de ROI pura y dura.

La era de la orquestación integral

No necesitas más herramientas inconexas; necesitas una torre de control estratégico. Los sistemas basados en IA Agéntica en Marketing eliminan el trabajo manual y puramente táctico. Limpian el «ruido», asimilan el ADN de tu empresa y liberan a tus equipos para que dejen de picar datos y se dediquen exclusivamente a la estrategia de alto nivel.

Conclusión

Hemos repasado por qué las IAs básicas no escalan en la gran empresa y cómo el verdadero valor reside en orquestar agentes que entiendan tu contexto particular. Como directivo, tu responsabilidad no es coleccionar datos, es tomar decisiones rentables antes que tu competencia. La tecnología actual permite que la latencia analítica sea cosa del pasado, convirtiendo tus datos en ventajas competitivas inmediatas.

¿Vas a seguir pagando el impuesto de la lentitud o vas a orquestar tu crecimiento?

Deja de picar datos y empieza a dominar tu mercado. Solicita una auditoría en vivo con OptiMate y el equipo de Data de Making Science.

Al final del día, en los negocios como en el deporte, el que reacciona un segundo tarde, ya ha perdido el partido.

¿Estás exprimiendo al máximo el potencial de tu web?

Muchos CMOs invierten en campañas, diseños y contenidos sin tener claro qué funciona y qué no. Pero, ¿y si te dijéramos que ya tienes la herramienta perfecta para descubrirlo… y mejorar tu CRO (Conversion Rate Optimization) sin adivinar?

Este post te mostrará cómo utilizar Google Analytics 4 (GA4) como una brújula para optimizar tu sitio web y generar más conversiones. Veremos qué es GA4, cómo aplicarlo al CRO y por qué puede marcar la diferencia en tu estrategia digital.

Y sí, CRO es la keyword mágica que puede hacer que tu funnel deje de gotear clientes por cada esquina.

¿Qué es Google Analytics 4 y por qué importa en CRO?

GA4 es la última evolución de Google Analytics. A diferencia de su antecesor, Universal Analytics, GA4 está pensado para un mundo centrado en el usuario y orientado a la acción. ¿El resultado? Una plataforma más inteligente, más flexible y mucho más útil para optimizar conversiones.

¿Por qué es clave para el CRO? Porque te permite entender el comportamiento real de tus usuarios a lo largo de todo su journey: qué hacen, dónde abandonan, y qué los hace convertir. Desde ahí, puedes diseñar experimentos basados en datos reales.

Cómo usar GA4 para mejorar tu CRO

1. Define tus conversiones (¡bien!)

Usa los eventos personalizados de GA4 para marcar las acciones clave: añadir al carrito, iniciar checkout, completar lead, etc. Si no defines bien tus objetivos, no podrás optimizarlos.

2. Crea embudos personalizados

Los funnels de GA4 te permiten ver, paso a paso, en qué punto abandonan tus usuarios. Es oro puro para cualquier experto en CRO.

3. Segmenta como nunca antes

Con audiencias personalizadas puedes analizar grupos específicos de usuarios: por fuente, dispositivo, comportamiento… Esto te ayuda a generar hipótesis claras y certeras.

4. Combina GA4 con tests A/B

Identifica fricciones, lanza experimentos y mide los resultados con precisión quirúrgica. GA4 no reemplaza a una herramienta de testing, pero sí la alimenta de insights valiosos.

5. Activa alertas e informes automáticos

No esperes a que las métricas caigan. Configura GA4 para que te avise si una conversión baja inesperadamente. ¡Reacciona antes de que el problema se agrave!

Y entonces… ¿qué deberías hacer ahora?

Implementa GA4 (si no lo has hecho ya). Empieza a medir lo que realmente importa. Genera hipótesis y testea sin miedo. Tu CRO no mejorará solo; necesitas datos, enfoque y un poquito de osadía.

En resumen:
Google Analytics 4 es mucho más que un medidor de visitas. Es tu socio estratégico para mejorar la conversión. Si lo usas bien, te guiará hacia decisiones que impactan directamente en tu negocio.

¿Y tú? ¿Ya estás usando GA4 para optimizar tu CRO?

Cuéntanos tu experiencia o tus dudas en los comentarios. Y si este post te pareció útil, compártelo con ese colega marketer que aún vive en Universal Analytics.

Porque en digital, quien no mide… se pierde.

Introducción

“La inteligencia artificial va a quitarnos el trabajo”.

Una frase que escuchamos cada vez más, especialmente en el mundo del análisis de datos. Pero… ¿qué hay de cierto en esto? ¿Está la inteligencia artificial realmente reemplazando a los analistas o simplemente está cambiando la forma en la que trabajan?

Este post aborda esa pregunta clave. Vamos a contarte qué está pasando (what), por qué genera tanto debate (why), cuándo empezó este cambio (when), dónde está impactando más (where), quiénes están liderando esta transformación (who) y, sobre todo, cómo te puedes preparar para aprovecharla a tu favor (how).

Porque sí, la inteligencia artificial está transformando el análisis de datos… pero no como piensas.
¿Listo para ver el futuro con otros ojos?

¿Qué está cambiando con la llegada de la IA?

La inteligencia artificial generativa ha irrumpido en el terreno del análisis de datos con fuerza. Hoy en día, tareas como limpiar datasets, redactar informes o incluso detectar patrones complejos pueden automatizarse en minutos.

Esto ha generado una percepción errónea: que el rol del analista de datos está en peligro.
Pero la realidad es muy diferente: lo que cambia no es el trabajo, sino la forma de hacerlo.

🧠 Dato curioso: Un informe de McKinsey indica que la IA puede automatizar hasta el 40 % de las tareas rutinarias del analista, pero no aquellas que requieren juicio, contexto o estrategia.

La IA como herramienta, no como sustituto.

La inteligencia artificial no reemplaza la intuición, la experiencia ni el pensamiento crítico. Más bien, actúa como un copiloto inteligente que permite al analista:

• Acelerar procesos.
• Probar hipótesis con más agilidad.
• Generar insights sin necesidad de programar desde cero.
• Comunicar resultados con narrativas automáticas más claras.

Es decir, menos tiempo en tareas repetitivas y más foco en lo que realmente aporta valor.

🔧 Imagen sugerida: Comparativa visual entre tareas antes y después de integrar IA en el flujo de análisis.

¿Qué puede hacer un analista frente a esta nueva realidad?

En lugar de temerla, hay que abrazar la inteligencia artificial como una aliada. Aquí van algunas ideas prácticas para empezar:

• Aprende a usar herramientas como ChatGPT, Power BI Copilot o Google Cloud Vertex AI.
• Entrena tus prompts y habilidades para interactuar con modelos generativos.
• Involúcrate en decisiones estratégicas: la IA puede ayudarte a llegar más rápido, pero no a saber a dónde ir.

💡 Tip Making Science: No necesitas ser experto en machine learning para sacarle partido. Solo necesitas curiosidad y actitud.

Conclusión: el futuro pertenece a los analistas que evolucionan

La inteligencia artificial no viene a quitarte tu trabajo. Viene a quitarte lo más tedioso de tu trabajo.
Y eso es una gran noticia.

Los analistas que mejor se adapten a este nuevo entorno serán más rápidos, más eficientes y más estratégicos. La IA no es un reemplazo, es un multiplicador de talento.

Así que la pregunta no es si la IA te va a reemplazar, sino: ¿vas a dejar que otros la usen mejor que tú?

👉 ¿Y tú, ya estás trabajando con IA? 

Porque si los datos hablan… ahora también piensan.

Durante años, los profesionales del SEO tratábamos el volumen de búsqueda mensual como la brújula que guiaba cada estrategia. Elegíamos temas, establecíamos prioridades y medíamos el potencial de una palabra clave casi exclusivamente por esa cifra.

Pero en 2025, ese enfoque se siente anticuado. Google ya no sólo muestra enlaces azules en las SERP (páginas de resultados). Ahora presenta resultados a través de funciones como los AI Overviews y el AI Mode, (ya activo en algunas regiones), entregando resúmenes directos generados por IA en lugar de una lista de enlaces.

Mientras tanto, el comportamiento de los usuarios está cambiando. Cada vez más, hacen preguntas directamente a ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity en lugar de escribir en una barra de búsqueda. En este contexto, las búsquedas ya no son palabras clave, son indicaciones conversacionales (conversational prompts). Y en este momento, no existen datos públicos fiables que nos digan el «volumen» de esas consultas.

Si estás esperando que tu herramienta de SEO se ponga al día con la tendencia… ya vas tarde.

Por Qué es Importante el SEO Predictivo

El SEO Predictivo no se queda esperando a que los datos confirmen una tendencia. Toma la iniciativa.

• Detecta señales tempranas utilizando herramientas como Google Trends o AnswerThePublic.
• Crea contenido antes de que las métricas sean visibles, aprovechando plataformas como Reddit, X, Quora, Feedly, foros especializados o Google News.
• Está optimizado para las conversaciones, pensando en cómo un usuario formularía una pregunta a un chatbot — o cómo Google podría condensar una respuesta en sus Resúmenes de IA.

La Ventaja de Ser el Primero

En este nuevo mundo de la búsqueda conversacional, ser la primera fuente citada por un modelo de IA es una enorme ventaja competitiva.

Una vez que un chatbot o Google hace referencia a tu contenido en sus respuestas, desbancarlo se vuelve extremadamente difícil.

Cómo Adaptarse Hoy

• Vigila los foros y las plataformas sociales para detectar señales débiles tempranamente.
• Escribe respuestas a preguntas complejas que sean claras, estructuradas y verdaderamente útiles, de la misma manera que lo haría un asistente de IA.
• Cambia tu enfoque a la intención, no a las palabras clave exactas: crea contenido que resuelva problemas, no solo contenido que posicione.

Conclusión

El SEO Predictivo es la estrategia que asegura que tu marca aparezca en las respuestas impulsadas por la IA.

Ya no se trata solo de aparecer en la página principal de Google. Se trata de convertirse en la fuente de confianza que los modelos de IA citan cuando los usuarios hacen preguntas. Esa es la verdadera frontera de la visibilidad en 2025.

En Making Science, nuestro equipo de SEO y Contenido ya ha convertido este enfoque en la base de cómo creamos y optimizamos contenido.

👉 Así que permíteme preguntarte: ¿te estás asegurando de que tu marca —o las marcas de tus clientes— aparezcan en las respuestas de la IA?

A cada segundo, miles de clientes esperan al teléfono, escuchando la misma música de fondo y preparándose para repetir su historia una vez más. Mientras tanto, los agentes del contact center cambian frenéticamente entre pantallas, buscando respuestas que saben que existen en alguna parte del sistema. Esta fricción diaria cuesta a las empresas miles de millones en pérdida de productividad y relaciones dañadas.

La paradoja es sorprendente: mientras que la transformación digital ha revolucionado la mayoría de las funciones empresariales, muchos contact centers aún operan con modelos obsoletos. Los agentes hacen malabares con múltiples sistemas, los clientes sufren transferencias interminables y nadie alcanza su máximo potencial.

Pero ¿y si tu contact center pudiera evolucionar hasta convertirse en un organismo inteligente que aprende, se adapta y ofrece experiencias excepcionales a escala? ¿Y si, además de ayudar a los agentes, se convirtiera en un nuevo y poderoso canal para la interacción con el cliente?

De los chatbots a la IA Agéntica: la evolución

Los chatbots tradicionales decepcionaron porque intentaban forzar las conversaciones humanas en rígidos árboles de decisión. No podían comprender el contexto, manejar la complejidad ni demostrar la inteligencia emocional que los clientes esperan.

La IA Agéntica de hoy en día representa algo completamente diferente. Estos agentes conversacionales de nueva generación mantienen conversaciones fluidas y naturales con los clientes, usando IA generativa para lograr una interacción más profunda. Ya no se trata de seguir guiones; se trata de comprender la intención, mantener el contexto y ofrecer respuestas personalizadas que se sientan realmente útiles. La IA actúa con un propósito, completando tareas y ofreciendo soluciones a los problemas del cliente por sí misma.

La arquitectura de la inteligencia

Lo que hace que la IA Agéntica moderna sea tan potente es su arquitectura integrada, construida sobre plataformas robustas en la nube. Esta arquitectura proporciona una fuente única de la verdad sobre los journeys de los clientes, conectando diferentes fuentes de datos para actuar como un sistema unificado e inteligente. Está diseñada específicamente para integrarse a la perfección con tu CRM y otros sistemas de negocio.

Esta arquitectura inteligente combina varias capacidades clave que trabajan en armonía. La comprensión del lenguaje natural, potenciada por modelos avanzados como Gemini, permite al sistema captar no solo lo que dicen los clientes, sino lo que quieren decir. Esta comprensión se extiende tanto a la voz como al texto, manejando acentos, expresiones coloquiales e incluso el contexto emocional.

Y lo que es quizás más importante, todo el sistema aprende y mejora continuamente. Cada interacción proporciona datos que perfeccionan la comprensión, mejoran las respuestas e identifican nuevas oportunidades para la automatización o la mejora. Las organizaciones informan que su IA Agéntica se vuelve notablemente más eficaz a las pocas semanas de su implementación.

IA Agéntica: un nuevo canal conversacional

La IA Agéntica marca un cambio fundamental, yendo más allá de ser una simple herramienta para convertirse en un nuevo y estratégico canal de servicio al cliente. Estos sistemas ofrecen una poderosa alternativa al soporte telefónico y por correo electrónico tradicional, proporcionando a los clientes información instantánea, precisa y personalizada.

Al permitir a los clientes obtener respuestas en tiempo real a preguntas comunes sobre el estado de un pedido, saldos de cuenta o políticas de devolución, la IA Agéntica reduce drásticamente el volumen de consultas sencillas que inundan los contact centers. Esto alivia la presión y la carga de trabajo de los agentes humanos, liberándolos para que se centren en los problemas complejos y de alto valor que requieren un toque humano.

En lugar de esperar al teléfono, los clientes obtienen respuestas inmediatas y útiles. Para las empresas, esto no solo significa una reducción en los costes operativos, sino también un aumento significativo en la satisfacción del cliente. Este nuevo canal proporciona una experiencia de autoservicio fluida que está siempre activa, disponible y es siempre precisa.

Construyendo el futuro: los pilares de la IA Agéntica

Esta nueva era del servicio al cliente se construye sobre una base de componentes integrados que trabajan juntos como un único sistema inteligente. Este enfoque se ejemplifica en plataformas que unifican capacidades clave. El Customer Engagement Suite with Google AI reúne estas herramientas en una plataforma potente y cohesionada.

En su esencia, el conjunto incluye la CCAI Platform, una solución CCaaS (Contact Center as a Service) integral que proporciona la tecnología full-stack para el enrutamiento y la gestión de las interacciones con los clientes. Está diseñada para aprovechar los otros potentes productos de IA dentro del conjunto, incluyendo:

• Agentes conversacionales (agentes virtuales): Gestionan conversaciones complejas y de múltiples turnos en varios idiomas. Procesan no solo texto y voz, sino que pueden entender inputs visuales cuando los clientes comparten capturas de pantalla o documentos, y también ofrecen capacidades de dispositivos inteligentes como compartir fotos y vídeos.
• Agent Assist: Transforma a los agentes humanos en superagentes. Identifica la intención de los clientes y proporciona asistencia en tiempo real y paso a paso a los empleados durante sus llamadas y chats, mostrando información relevante de forma instantánea y sugiriendo respuestas óptimas.
• Conversational Insights: Utiliza el procesamiento del lenguaje natural para convertir cada interacción en inteligencia. Ayuda a los gerentes de contact center a identificar los motivos de las llamadas, el sentimiento, las preguntas frecuentes y otra información sobre las interacciones con los clientes, lo que te permite identificar problemas emergentes antes de que se vuelvan incontrolables.
• Orquestación omnicanal: Garantiza que los clientes nunca tengan que repetirse. Pueden comenzar en el chat, cambiar a voz, enviar un correo electrónico y volver días después, con todo el contexto conservado en todos los puntos de contacto. La IA mantiene una memoria perfecta de cada interacción.

El modelo de colaboración entre humanos e IA

Esto es lo que distingue a la IA Agéntica moderna: está diseñada para potenciar las capacidades humanas, no para reemplazarlas. Las implementaciones más exitosas crean equipos de humanos e IA que superan el rendimiento de cualquiera de los dos trabajando por separado.

Imagina este flujo de trabajo mejorado: un cliente se pone en contacto con soporte por un problema de facturación complejo. En segundos, la IA Agéntica identifica al cliente, analiza la discrepancia en todos los sistemas relevantes y prepara posibles resoluciones basadas en casos similares. Cuando la llamada se enruta a un agente humano, todo aparece en una interfaz unificada: el resumen del problema, el historial del cliente, las resoluciones sugeridas y las políticas relevantes.

El agente humano puede centrarse en lo que los humanos hacen mejor: demostrar empatía, tomar decisiones matizadas y construir relaciones, mientras la IA se encarga del trabajo pesado de recopilación y análisis de datos. No se trata de elegir entre eficiencia y empatía; se trata de lograr ambas.

Más allá del ahorro de costes: la ventaja estratégica

Si bien la eficiencia operativa es importante, el verdadero valor de la IA Agéntica reside en su capacidad para transformar las relaciones con los clientes. Cuando los clientes pueden obtener ayuda instantánea y precisa a cualquier hora en su idioma y canal preferidos, la satisfacción se dispara. Cuando los agentes tienen soporte de IA que los hace más efectivos y sus trabajos más gratificantes, la rotación de personal se desploma.

No se trata solo de manejar un mayor volumen, sino de ofrecer experiencias consistentemente excelentes que construyan lealtad e impulsen el crecimiento. Las empresas informan que las conversaciones con IA Agéntica a menudo descubren oportunidades de venta que los modelos de servicio tradicionales pasan por alto, convirtiendo el contact center de un centro de costes a un generador de ingresos.

Vive el futuro en The Genius Gene

La revolución en el servicio al cliente está sucediendo ahora. Organizaciones de todo el mundo están incorporando la IA Agéntica en su ADN, creando contact centers que piensan, aprenden y evolucionan. La pregunta no es si adoptar la IA Agéntica, sino con qué rapidez puedes comenzar la transformación.

Únete a nosotros el 24 de septiembre en el evento The Genius Gene para ser testigo del futuro del servicio al cliente, aprender de transformaciones exitosas y descubrir tu propio camino.

En la economía digital, los datos son el recurso más abundante que poseen las empresas… y el que menos equitativamente reparte sus beneficios. Aunque los directivos hablan de “culturas orientadas a los datos”, la mayoría de los empleados sigue sin acceso a las conclusiones que necesitan para actuar con confianza. La causa no es la falta de tecnología ni de talento, sino la fricción invisible entre la curiosidad humana y las herramientas diseñadas para responderla.

La gran paradoja de los datos

Las organizaciones nunca han tenido tantos datos. Terabytes fluyen cada día desde cada interacción con clientes, cada transacción, cada sensor. Sin embargo, la mayoría de las empresas se ahoga en datos mientras muere de sed de conocimiento.

Las cifras son contundentes. Según estudios del sector, el 87% de los proyectos de ciencia de datos nunca llegan a producción. Los usuarios de negocio esperan días o incluso semanas para recibir informes a medida. Para cuando las conclusiones llegan, el momento de actuar ya ha pasado. Mientras tanto, el 80% del tiempo de los analistas se dedica a preparar datos, no a analizarlos. Las personas contratadas para generar conocimiento acaban dedicando su jornada a pelear con los sistemas.

Esta es la gran paradoja de la inteligencia de negocio moderna: datos infinitos, conocimiento mínimo. El problema no son los datos. Ni siquiera las herramientas. Es la interfaz entre las preguntas humanas y las respuestas que los datos pueden dar.

La barrera del idioma que cuesta miles de millones

Tus datos hablan SQL. Tu negocio habla español, inglés, mandarín. Entre ambos hay un abismo que cuesta tiempo, dinero y oportunidades.

Pensemos en una pregunta sencilla:

“¿Qué productos están creciendo en el mercado de Madrid en comparación con el trimestre anterior, excluyendo las promociones?”

Para un usuario de negocio, es una pregunta natural. Para las herramientas de BI tradicionales, requiere:

• Comprender las relaciones entre tablas
• Escribir SQL complejo con múltiples joins
• Aplicar los filtros y exclusiones correctos
• Formatear los resultados de forma adecuada
• Interpretar correctamente la salida

Cada paso introduce fricción. Cada punto de fricción reduce el uso. Menos uso significa más decisiones basadas en la intuición y no en los datos. Y así es como los líderes de mercado se convierten en seguidores.

Lenguaje natural: la interfaz universal de los datos

¿Qué pasaría si cada empleado pudiera “hablar” con los datos igual que habla con un compañero? Sin lenguajes de consulta complejos ni paneles predefinidos, sino mediante conversación natural.

Esta transformación ya está en marcha. Las plataformas modernas de analítica conversacional, como Looker, están rompiendo la barrera entre las personas y los datos. Los usuarios simplemente formulan preguntas en lenguaje natural:

• “Muéstrame la tendencia de churn de clientes”
• “¿Por qué bajaron las ventas el martes pasado?”
• “¿Qué pasaría si subimos los precios un 5%?”
• “¿Qué campañas de marketing generan mayor lifetime value?”

El sistema entiende la intención, no solo las palabras clave. Mantiene el contexto a lo largo de las preguntas, permitiendo análisis exploratorios profundos. Sugiere preguntas de seguimiento basadas en patrones. Y, lo más importante, aprende de cada interacción, volviéndose más capaz con el tiempo.

El efecto compuesto de la curiosidad

Esto es lo que los proveedores tradicionales de analítica suelen pasar por alto: cuando el acceso a los datos es difícil, la curiosidad muere. Y cuando muere la curiosidad, la innovación la sigue. Las organizaciones desarrollan una especie de “indefensión aprendida” frente a los datos, aceptando la ignorancia antes que luchar contra la fricción.

La analítica conversacional revierte esta espiral negativa. Cuando cualquiera puede hacer preguntas, todos las hacen. Los comerciales empiezan a explorar patrones de éxito. Los equipos de marketing descubren segmentos ocultos. Los responsables de operaciones detectan oportunidades de eficiencia. Los directivos obtienen pulsos en tiempo real sin esperar a los informes mensuales.

Cada pregunta lleva a otra. Cada hallazgo impulsa una acción. Cada acción genera datos que retroalimentan el sistema. Este ciclo virtuoso transforma a las organizaciones de “ricas en datos pero pobres en conocimiento” a verdaderas empresas impulsadas por inteligencia.

Looker: donde la conversación se encuentra con la computación

Looker representa la vanguardia de la analítica conversacional. Construido sobre los avanzados modelos de lenguaje de Google e integrado con una infraestructura de datos de nivel empresarial, ofrece:

Comprensión semántica: Looker no solo analiza palabras clave, entiende el contexto del negocio. Cuando preguntas por “salud del cliente”, sabe que te refieres a métricas de interacción, tickets de soporte y probabilidad de renovación, no a historiales médicos.

Visualización inteligente: Las respuestas no llegan solo como números, sino en la visualización más adecuada. Las tendencias aparecen como líneas, las comparaciones como barras, las relaciones como redes. El sistema elige lo que mejor responde a tu pregunta.

Flexibilidad gobernada: Lenguaje natural no significa caos. Looker mantiene una estricta gobernanza de datos, asegurando que cada usuario vea solo lo que debe, pero permitiendo una exploración amplia dentro de esos límites.

Aprendizaje continuo: Cada pregunta mejora el sistema. Las consultas poco claras se aclaran. Los patrones frecuentes se convierten en atajos. La plataforma evoluciona junto con la organización.

Rompiendo las últimas barreras

Las preocupaciones habituales se disipan rápido:

• “¿Y la calidad de los datos?” La analítica conversacional detecta problemas de datos antes, impulsando su corrección.
• “¿Confiarán las personas en las conclusiones generadas por IA?” La confianza aumenta cuando pueden interrogar la lógica con preguntas de seguimiento.
  “¿Cómo mantenemos la gobernanza?” Las interfaces en lenguaje natural pueden aplicar permisos incluso de forma más estricta que las herramientas tradicionales.
• “¿Cuál es la curva de aprendizaje?” Si sabes formular una pregunta, sabes usar la analítica conversacional.

Making Science: tu socio en la transformación conversacional

La tecnología existe hoy. Plataformas como Looker la hacen accesible y asequible. El único obstáculo es dar el primer paso: de lo tradicional a lo conversacional, de lo complejo a lo natural, de la inteligencia exclusiva a la inteligencia inclusiva.

Vive el futuro de la analítica en el evento “The Genius Gene”, donde César Ramos mostrará cómo los datos se convierten en diálogo cuando cuentas con el socio adecuado, haciendo que cada empleado se convierta en analista de datos.

Las organizaciones que usan analítica conversacional reportan:

• 10 veces más empleados utilizando datos activamente
• 80% más rapidez en la generación de insights
• 60% menos solicitudes de informes
• 5 veces más decisiones basadas en datos

Pero la verdadera ventaja no está en las métricas, sino en la cultura. Cuando todos pueden acceder a la información, toda la organización se vuelve más inteligente. Cuando las decisiones se toman más rápido, la innovación se acelera. Cuando los datos se vuelven conversacionales, la inteligencia se convierte en organizacional.

Las organizaciones modernas se ahogan en datos, pero pasan hambre de claridad. Cada departamento utiliza sus propias herramientas, cada herramienta gestiona sus propios datos y cada flujo de trabajo es una carrera de obstáculos de inicios de sesión, pestañas y búsquedas manuales. Los líderes saben que ahora tienen más información que nunca, pero está dispersa, fragmentada en silos y tarda en aparecer cuando más se necesita. El resultado: las decisiones se retrasan, se pierden oportunidades y la productividad se desangra silenciosamente en mil microinterrupciones.

Es una fuga silenciosa de rendimiento que está costando a las empresas mucho más de lo que imaginan.

La crisis oculta de la empresa moderna

Aquí tienes una cifra que debería preocupar a cualquier CEO: tus empleados pierden 1 hora cada día simplemente cambiando entre aplicaciones. No usándolas: cambiando de una a otra. Buscando información. Copiando y pegando datos. Intentando recordar en qué sistema está guardada cierta información.

Según estudios, los empleados utilizan una media de 5 herramientas distintas solo para encontrar información básica. Los datos de clientes están en el CRM. Los datos financieros en el ERP. La información de proyectos se esconde en herramientas de colaboración. Los documentos están desperdigados por distintas nubes. Y en los correos electrónicos se toman decisiones clave que nunca llegan a los sistemas oficiales.

Esta fragmentación no solo es ineficiente: es peligrosa. Se toman decisiones con información incompleta. Las oportunidades se pierden en el hueco entre sistemas. Los clientes se ven obligados a repetir la misma información una y otra vez porque la mano izquierda no sabe lo que hace la derecha.

Por qué han fallado las soluciones tradicionales (y por qué eso es una buena noticia)

«Pero nosotros hemos integrado nuestros sistemas», podrías decir. «Tenemos APIs. Hemos creado un data warehouse. Incluso compramos esa costosa solución de middleware».

La verdad incómoda es esta: la integración tradicional es como construir autopistas entre ciudades… pero seguir obligando a todos a conducir. Has conectado los sistemas, pero no la inteligencia. Tus empleados todavía necesitan saber dónde buscar, cómo encontrar lo que necesitan y qué conectar. La carga cognitiva sigue siendo enorme.

Incluso los chatbots de IA y las herramientas de automatización se han quedado cortos. Como explica Raj Pai, vicepresidente de gestión de producto de Google Cloud: “Los agentes de IA suponen un salto enorme respecto a la automatización o los chatbots tradicionales. Pueden ejecutar flujos de trabajo complejos, desde planificación e investigación hasta la generación y prueba de nuevas ideas. Pero, para escalar, las empresas necesitan un ecosistema de información preparado para la IA que funcione a través de los silos”.

Llega Agentspace: el nuevo sistema nervioso de tu organización

Imagina poder encontrar cualquier pieza de información dentro de tu organización —ya sea texto, imágenes, webs, audio o vídeo— con la misma facilidad y potencia que una búsqueda de Google. Eso es exactamente lo que ofrece Google Agentspace.

Pero aquí es donde se pone interesante: Agentspace no solo busca, entiende. Construyendo un enterprise knowledge graph para cada cliente —conectando a los empleados con sus equipos, documentos creados, software y datos a los que tienen acceso, y mucho más— convierte contenido disperso en conocimiento accionable.[image_with_animation image_url=»75323″ animation=»Fade In» hover_animation=»none» alignment=»» border_radius=»none» box_shadow=»none» image_loading=»default» max_width=»100%» max_width_mobile=»default»]

Tres características que redefinen lo posible

1. Búsqueda unificada, justo donde trabajas

Agentspace se integra directamente con Chrome Enterprise. Sin nuevas interfaces que aprender. Sin aplicaciones adicionales que abrir. Solo tienes que escribir en el cuadro de búsqueda que ya utilizas y acceder a toda la inteligencia organizativa.

Tanto si la información está en Google Workspace, Microsoft 365, Jira, Salesforce, ServiceNow o en cualquier otro lugar, Agentspace la encuentra, la entiende y la presenta de forma inteligente. Además, puede conectarse a cualquier número de aplicaciones corporativas —tengan o no un conector preinstalado— adaptándose a la situación y el ecosistema único de tu empresa.

2. Agent Gallery: tu marketplace de fuerza laboral de IA

¿Recuerdas cuando encontrar la aplicación adecuada significaba navegar por interminables tiendas de apps? Agent Gallery cambia las reglas para los agentes de IA. Ofrece a los empleados una vista única de todos los agentes disponibles en la empresa —ya sean de Google, de equipos internos o de partners— y permite crear e incluir agentes que se integren con las herramientas, procesos y sistemas específicos de tu negocio.

El resultado: un marketplace tan único como el propio ecosistema de tu organización.

3. Agent Designer: porque tus mejores empleados saben lo que necesitan

Aquí viene la revolución: ya no necesitas conocimientos técnicos para crear agentes. Agent Designer ofrece una interfaz no-code para crear agentes personalizados que se conecten a fuentes de datos empresariales y automaticen el trabajo de conocimiento del día a día.

Piensa en eso. La persona que mejor entiende un flujo de trabajo—la que realmente hace el trabajo—ahora puede crear un agente para ayudarla a hacerlo mejor. Sin tickets de TI. Sin sprints de desarrollo. Solo innovación a la velocidad del pensamiento.

El poder de la inteligencia unificada en acción

Veamos cómo Agentspace transforma diferentes roles:

Transformación del equipo de ventas: Antes, María dedicaba 30 minutos a prepararse para cada llamada con un cliente: revisando el CRM, el historial de emails, analizando patrones de compra, comprobando disponibilidad de producto… Ahora solo pide: «Prepárame para mi llamada con Acme Corp». Agentspace compila todo al instante: historial completo de interacciones, oportunidades relevantes, estado de inventario e incluso sugerencias de conversación basadas en operaciones exitosas similares. Tiempo de preparación: 2 minutos.

Revolución en marketing: El equipo de marketing antes esperaba días para recibir informes de rendimiento de campañas, que requerían datos de múltiples sistemas. Ahora solo pregunta: «¿Cómo fue el rendimiento de la campaña de la semana pasada frente a nuestros objetivos?». Agentspace extrae datos de automatización de marketing, analítica web, CRM y sistemas financieros, y ofrece información completa al instante. Iteran más rápido, optimizan mejor y obtienen mejores resultados.

Eficiencia en IT: Incidencias que antes requerían investigar en múltiples sistemas ahora se resuelven automáticamente. Cuando Agentspace detecta un problema, busca en las bases de conocimiento, identifica incidencias similares, sugiere soluciones e incluso aplica correcciones para escenarios comunes. El equipo de IT puede centrarse en innovar en lugar de resolver problemas repetitivos.

La conversación sobre seguridad que necesitamos tener

«Suena increíble, pero ¿qué pasa con nuestros datos?» Es la pregunta correcta. Agentspace está construido sobre la misma infraestructura segura de Google, en la que confían miles de millones de usuarios. Ofrece:

• Escaneo de información sensible (PHI, PII, datos confidenciales)
• Controles de acceso basados en roles
• Cifrado con claves gestionadas por el cliente
• Garantías de residencia de datos
• Trazabilidad completa de auditoría

Tus datos siguen siendo tuyos. Tus políticas de seguridad siguen vigentes. Lo único que cambia es la facilidad con la que los empleados autorizados acceden a lo que necesitan.

Impacto real de organizaciones reales

Nuestra implementaciones en Making Science muestra resultados consistentes:

• 75% de reducción en el tiempo de búsqueda de información
• 60 minutos ahorrados diariamente por empleado
• 70% de acceso más rápido a datos críticos
• ROI logrado en 3-6 meses

Verlo. Creerlo. Construirlo.

Pero las cifras solo cuentan parte de la historia. En el evento “The Genius Gene” del 24 de septiembre, Álvaro Verdeja mostrará Agentspace y cómo se ve la verdadera transformación. Verás:

• Búsqueda unificada en tiempo real en todos los sistemas de la empresa
• Creación de agentes sin código en minutos
• Colaboración multiagente resolviendo problemas complejos
• Cálculos de ROI basados en la realidad de tu organización

Mientras tú lidias con sistemas fragmentados, tus competidores operan con inteligencia unificada. Atienden mejor a los clientes porque ven el panorama completo. Se mueven más rápido porque las decisiones son instantáneas. Innovan más porque su gente se dedica a aportar valor, no a buscar información.

El futuro del trabajo no va de trabajar más duro. Va de trabajar de forma más inteligente. Y empieza con Agentspace.

Imagina una IA que no solo responde—actúa. Una IA que no solo analiza—decide. Una IA que no solo asiste—logra objetivos. Esto es la IA agéntica, y está a punto de cambiarlo todo.

La IA agéntica desbloquea todo el poder de la inteligencia artificial

Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) han desbloqueado nuevas capacidades extraordinarias. La IA agéntica representa el siguiente paso en la aplicación de estos avances, creando sistemas que pueden razonar, tomar decisiones y actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos específicos. Aprovechando los últimos modelos de IA, los sistemas agénticos van más allá de la simple ejecución de tareas, como la generación de texto, para gestionar de forma independiente procesos complejos e interactuar directamente con el software empresarial.

Esto hace que la IA agéntica sea particularmente idónea para los desafíos empresariales del mundo real. Un agente de IA puede monitorizar su entorno, comprender contextos cambiantes, crear planes y ejecutarlos a través de diferentes sistemas digitales—todo sin supervisión humana constante. Esto les permite gestionar flujos de trabajo complejos de múltiples pasos y generar resultados empresariales tangibles de una manera que la automatización y la IA anteriores no podían lograr.

Un verdadero cambio de paradigma, no solo Automatización 2.0

Persisten varios debates sobre si los agentes son simplemente una nueva forma de automatización o algo mucho mayor. Los hechos ofrecen un claro respaldo a lo segundo.

Las empresas experimentaron beneficios con la primera «evolución» de la automatización de procesos empresariales, conocida hoy como Automatización Robótica de Procesos (RPA). Los bots de RPA dieron a las empresas una forma de automatizar tareas altamente estructuradas y repetitivas dentro de entornos estables. Seguían scripts predefinidos y a menudo tenían dificultades cuando se enfrentaban a cambios o condiciones inesperadas.

Por otro lado, el auge de la IA generativa (gen AI) introdujo una herramienta poderosa para tareas no estructuradas y creativas. Su capacidad para funcionar con competencia similar a la humana impulsó una adopción rápida y generalizada: según el informe “State of AI Infrastructure 2025” de Google Cloud, el 98% de las organizaciones están usando o experimentando con ella. Sin embargo, usar solo la IA generativa para transformar los procesos empresariales fundamentales y obtener un ROI claro ha demostrado ser un desafío.

La IA agéntica supera estas limitaciones combinando el poder de razonamiento de la IA generativa con la capacidad de actuar en los sistemas empresariales. Los agentes pueden manejar flujos de trabajo complejos con múltiples pasos, aprender de los resultados y adaptarse a nueva información—todo de forma autónoma. Esto permite a las empresas ir más allá de la simple automatización de tareas y rediseñar los procesos fundamentales.

Las transformaciones reales ya están en marcha

Este salto cualitativo en capacidades tiene implicaciones significativas para el funcionamiento de las empresas. Tomando un ejemplo del mundo real en el contexto de la adjudicación de reclamaciones de seguros, la RPA ha tenido dificultades durante mucho tiempo con las excepciones, como interpretar descripciones no estructuradas de reclamaciones o lidiar con la ambigüedad generada por documentación incompleta, a menudo escalando casos cuando no se cumplen las condiciones exactas.

La IA agéntica transforma esto. Los agentes pueden utilizar la IA generativa para extraer detalles relevantes de entradas multimodales, luego validarlos teniendo en cuenta las reglas de la póliza y el historial del miembro, y recuperar documentos de respaldo sin depender de una lógica rígida. Va más allá de la simple auto-adjudicación, ya que se coordinan proactivamente con otros sistemas para recopilar documentos faltantes y evaluar el riesgo a partir de datos multimodales. Un agente puede entonces orquestar la resolución completa de principio a fin, desde procesar autónomamente un alcance más amplio de reclamaciones hasta iniciar el pago, mejorando significativamente las tasas de procesamiento directo y liberando a los especialistas para trabajo de alto criterio.

La perspectiva de Making Science: De la automatización a la transformación del ADN

En Making Science, vemos la IA agéntica como algo más que la siguiente evolución de la automatización: es una reconfiguración fundamental del ADN organizacional. Así como el ADN contiene las instrucciones que permiten a los organismos percibir, adaptarse y prosperar en entornos cambiantes, la IA agéntica proporciona el blueprint de inteligencia que permite a las empresas operar con similar autonomía y adaptabilidad.

Esto es lo que Gonzalo Valdés, nuestro Director de Estrategia y Consultoría, denomina «la transformación del ADN». No se trata de añadir agentes de IA a tus procesos existentes, sino de reimaginar tu organización como un organismo inteligente donde los agentes forman el sistema nervioso, los datos fluyen como la sangre y las decisiones ocurren a la velocidad del pensamiento.

La tabla de comparación muestra la marcada diferencia. En el mundo «antiguo», las empresas reaccionan. En el mundo agéntico, anticipan. En el mundo antiguo, los procesos son rígidos. En el mundo agéntico, se adaptan. Esto no es una mejora incremental: es un salto evolutivo.

¿Alguna vez has sentido que te ahogas en un mar de tareas de marketing? ¿Haciendo malabares con emails, redes sociales, campañas de anuncios y tratando de adivinar qué es lo que de verdad quieren tus clientes? Es un jaleo tremendo. Pero, ¿y si tuvieras un asistente superinteligente que pudiera encargarse del trabajo más pesado, dejando que te centres en lo divertido y creativo?

Pues saluda a Salesforce Marketing Cloud Next Gen. No es una simple actualización de software, es una forma completamente nueva de hacer marketing y está a punto de convertirse en tu nuevo mejor amigo.

¿Cuál es la Novedad?

Imagina el Marketing Cloud tradicional como una caja de herramientas superpotente. Tiene todo lo que necesitas, pero tienes que saber cómo usar cada cosa y dedicarle mucho esfuerzo manual. Marketing Cloud Next, en cambio, es como tener a un prodigio del marketing con inteligencia artificial en tu equipo.

En el fondo, Marketing Cloud Next está construido sobre la plataforma principal de Salesforce, lo que significa que se conecta a los datos de tus clientes sin que apenas te enteres. Pero la verdadera magia viene de Agentforce.

Tu Arma Secreta: Agentforce

Agentforce es el motor que mueve Marketing Cloud Next. Es un equipo de agentes de IA a los que puedes dar órdenes con un lenguaje sencillo y natural. En lugar de pasarte horas creando una campaña, ahora puedes simplemente decirle a tu agente de IA lo que quieres conseguir. Por ejemplo, podrías decir: «Crea una campaña para promocionar nuestro nuevo producto entre nuestros clientes más fieles», y Agentforce hará lo siguiente:

• Preparar un borrador de la campaña: Perfilando los objetivos, el público y los mensajes clave.
• Segmentar a tu público: Identificando a los clientes perfectos para tu campaña.
• Generar contenido: Escribiendo asuntos para emails, el texto del correo e incluso mensajes SMS.
• Diseñar los recorridos del cliente (customer journeys): Trazando todo el flujo de la campaña de principio a fin.

Este enfoque de «marketing agéntico» te libera de las tareas más monótonas y repetitivas y te permite pensar como un auténtico estratega de marketing.

Funcionalidades Next-Level

Marketing Cloud Next viene cargado de funciones que te harán la vida más fácil y tus campañas más inteligentes:

• Creación de campañas con IA: Pasa de una idea a una campaña completa en una fracción del tiempo.
• Personalización en tiempo real: Ofrece experiencias únicas a cada cliente basándote en sus últimas interacciones con tu marca.
• Gestión de leads inteligente: Tus agentes de IA pueden cualificar leads, nutrirlos con comunicaciones personalizadas e incluso agendar reuniones con tu equipo de ventas.
• Análisis e informes más listos: Consigue una visión clara y unificada del rendimiento de tus campañas en todos los canales. Las analíticas en Next Gen están diseñadas para ser más intuitivas y predictivas, ayudándote a entender qué funciona y por qué.

Perks

• Velocidad y eficiencia: Lanza campañas complejas y multicanal en días, no en semanas.
• Hiperpersonalización a gran escala: Trata a cada cliente como si fuera único, sin importar lo grande que sea tu público.
• Decisiones basadas en datos: Con la IA analizando tus datos, puedes estar seguro de que estás haciendo los movimientos correctos.
• Colaboración total: Los equipos de marketing, ventas y atención al cliente pueden trabajar todos juntos desde una única plataforma.

Limitaciones

Marketing Cloud Next es lo último de lo último, y como con todo lo nuevo, hay un par de cosas que tener en cuenta:

• Sigue evolucionando: Aunque es increíblemente potente, algunas funciones todavía están madurando. Es una plataforma que se desarrolla a toda velocidad, así que estarás a la última, pero podrías encontrarte con algunos problemas de crecimiento.
• Los datos son la clave: Para sacar el máximo partido a Next Gen, tus datos tienen que estar en orden. Una buena estrategia de datos es imprescindible.
• Curva de aprendizaje: Aunque está diseñado para ser intuitivo, sigue siendo una nueva forma de trabajar a la que hay que acostumbrarse.

La gran pregunta: Marketing Cloud «On Core» vs. Next Gen

¿Qué diferencias existen? Vamos a hacer una comparación:

• Marketing Cloud «On Core» se refiere a la nueva arquitectura, el «chasis», montado directamente sobre la plataforma de Salesforce y usando Data Cloud como base.
• Marketing Cloud Next Gen es el conjunto de aplicaciones con IA que funcionan sobre esta arquitectura «On Core».

Entonces, ¿cuándo tiene sentido optar por el clásico Marketing Cloud Engagement (el que quizás ya conoces) frente al nuevo Marketing Cloud Next Gen?

• Quédate con Marketing Cloud Engagement si: Tienes operaciones de marketing muy complejas y ya establecidas, con modelos de datos enrevesados y un equipo de especialistas que son expertos en la plataforma clásica. Es una solución madura y robusta que puede con casi cualquier cosa que le eches.
• Pásate a Marketing Cloud Next Gen si: Buscas innovar, moverte más rápido y darle más poder a un equipo más pequeño. Si te emociona la idea de que la IA se encargue del trabajo pesado y quieres construir tu marketing en torno a una visión unificada del cliente, Next Gen es el futuro.

En resumen

Marketing Cloud Next es más que una nueva tecnología, es un vistazo al futuro del marketing. Se trata de trabajar de forma más inteligente, no más dura, y de construir relaciones auténticas y personalizadas con tus clientes. Así que, si estás listo para subir de nivel en tu estrategia de marketing y quieres un compañero con IA que te eche un cable, ya estás tardando en conocer Marketing Cloud Next.