¿Puede la IA automatizar por completo las traducciones de marketing? Conclusiones de los últimos estudios

La automatización del marketing con IA no es una cuestión de «todo o nada»

La automatización del marketing con IA ya está aquí, y es fácil dejarse llevar por el entusiasmo. Pero, ¿hasta dónde puede llevar la IA a los equipos de marketing hoy en día, y qué aspectos siguen requiriendo el juicio humano para proteger la segmentación, la credibilidad y el rendimiento (especialmente en materia de idiomas, SEO y GEO)?

En Acolad, tenemos la suerte de contar con una experta en IA multilingüe: Leena Peltomaa, nuestra responsable de soluciones globales, que se ha propuesto abordar estas cuestiones cruciales desde un enfoque académico.

En la Universidad de Ciencias Aplicadas Haage-Helia, Leena investigó a fondo este tema en su tesis «AI and the Generation of Marketing Content - A Comparative Study of Certain AI Writing Assistants».

En su investigación principal, Leena puso a prueba herramientas de uso habitual, como Jasper, Writesonic, Grammarly y ChatGPT, planteando una pregunta clave para el sector del marketing: ¿pueden generar contenidos multilingües que no sólo sean legibles, sino también aptos para el SEO y el GEO?

Más del 90 % de los profesionales del marketing encuestados ya han utilizado la IA para crear contenidos, y casi todos han probado ChatGPT. La razón es sencilla: agiliza el trabajo.

Pero ese mismo estudio también revela las limitaciones de la IA que, si bien puede redactar textos fluidos a gran velocidad, suele carecer de los ingredientes esenciales para que el marketing funcione: segmentación, credibilidad y un tono que genere confianza. Esa brecha es aún más crítica cuando publicas contenido en varios idiomas y compites tanto en las búsquedas convencionales (SEO) como en las respuestas generativas (GEO).

A continuación, analizaremos otros hallazgos clave de Leena y lo que suponen para los responsables de marketing y localización a la hora de decidir hasta dónde automatizar.

Principales temas tratados:

• Qué evaluó el estudio (y por qué es un punto de referencia realista)
• Cómo utilizan la IA los profesionales del marketing hoy en día, y qué tareas no le confían
• Dónde es eficaz la IA y dónde compromete la calidad del marketing
• Contenidos multilingües, SEO y GEO: lo que todavía es difícil de automatizar
• Un modelo operativo práctico para un contenido que combina IA y talento humano a gran escala

Qué evaluó el estudio concretamente

Un caso de uso realista: contenidos de marketing listos para publicar

La tesis plantea una cuestión práctica: ¿Hasta qué punto son eficaces los asistentes de redacción con IA para generar contenidos de marketing multilingües optimizados para SEO y GEO? Es un listón más alto que «es capaz de escribir un párrafo». Esto se ajusta más a lo que tu equipo realmente necesita a la hora de lanzar campañas en los diferentes mercados.

Para que la evaluación fuera realista, se utilizaron prompts que reflejaban las exigencias habituales del B2B: tono de autoridad, segmentación orientada al perfil del comprador, generación de confianza y una llamada a la acción clara. La evaluación también incluyó varios idiomas (inglés, así como finlandés, sueco y alemán), porque el marketing global rara vez se limita únicamente al inglés.

Herramientas y fuentes de datos

El estudio comparó tres asistentes de redacción con IA específicos (Jasper, Writesonic y Grammarly) y utilizó ChatGPT como modelo de referencia general.

Los resultados se basan en cuatro enfoques: pruebas prácticas de contenidos, una encuesta en LinkedIn (18 expertos internacionales en marketing), cuatro entrevistas semiestructuradas y el análisis de reseñas de usuarios en plataformas como Capterra y G2. Es una instantánea de lo que funcionó en la práctica, en el momento de realizar el estudio.

Cómo se evaluó la calidad del contenido

La puntuación de las herramientas no se basó sólo en la gramática. La calidad del contenido de marketing se evaluó en función de:

• El marco de las 4W (quién, qué, dónde y por qué) para evaluar la claridad del posicionamiento.
• Profundidad e impacto (más allá de los textos basados meramente en «característica + adjetivo»).
• El enfoque EEAT de Google (experiencia, conocimiento, autoridad y confianza)

Esos enfoques se alinean con la toma de decisiones de los compradores y con la forma en que los ecosistemas de búsqueda premian el contenido.

Cómo utilizan la IA los profesionales del marketing hoy en día

La inteligencia artificial ya es una realidad, pero se limita sobre todo a borradores e ideación

De las encuestas y las entrevistas se desprende una pauta clara: aunque el uso de la IA es masivo, rara vez se la considera como la voz definitiva. Los profesionales del marketing ven la IA como una herramienta cotidiana —casi como un integrante más del equipo—, pero siguen asumiendo que hay que pulir el contenido antes de publicarlo.

No es reticencia. Es control de calidad. La mayoría de los equipos quieren velocidad, pero no a costa de la credibilidad de la marca.

«Las herramientas de IA se utilizan más en la fase de ideación que para la verdadera generación de contenidos. Los profesionales del marketing suelen preferir crear sus propios prompts para perfeccionar el proceso, por ejemplo, incorporando directrices de marca a modo de contexto».

«Siempre hay que localizar y revisar: nunca se puede confiar por completo en la IA»

La velocidad es su mayor baza

El «sí» más rotundo en los resultados se refiere a la eficiencia. Los profesionales del marketing utilizan la IA para pasar de la página en blanco a un primer borrador viable en cuestión de minutos, para luego generar múltiples enfoques sin necesidad de reescribir todo desde cero.

Esa velocidad se convierte en una baza aún más valiosa en los flujos de trabajo reales: cuando cambia el mensaje de un producto, las respuestas del departamento jurídico llegan tarde o el equipo de ventas pide una propuesta de valor más potente. En lugar de volver a empezar de cero, los equipos utilizan la IA para generar rápidamente versiones para distintas audiencias (por ejemplo, departamentos de compras frente a perfiles técnicos), canales (páginas de destino, correo electrónico, redes sociales de pago) e incluso pequeños experimentos como variaciones de titulares y CTA. Así, la campaña sigue avanzando mientras el equipo humano se centra en las decisiones finales.

«La velocidad es sin lugar a dudas la mayor ventaja para mí. Estas herramientas nos permiten dar vida a las ideas rápidamente, probar diferentes enfoques y realizar ajustes sobre la marcha. Tal flexibilidad supone un ahorro de tiempo extraordinario y agiliza enormemente los flujos de trabajo creativos».

La redacción de prompts: una habilidad clave que pasa desapercibida

El estudio también destaca algo que muchos directivos subestiman: la calidad de los resultados depende de la destreza del usuario. Varios encuestados subrayaron que tanto la destreza en la redacción de prompts como un conocimiento profundo del sector son esenciales. Sin un contexto sólido, la IA vuelve a caer en la repetición de patrones genéricos.

Por lo tanto, aunque por un lado la IA puede reducir el tiempo de redacción, por el otro puede aumentar el «tiempo de revisión» si tu equipo carece de madurez o experiencia en la elaboración de prompts.

«El usuario debe dominar la ingeniería de prompts y conocer el contexto y los datos reales para ser capaz de evaluar la utilidad del resultado».

Puntos fuertes de la IA en los flujos de trabajo de marketing

La redacción en inglés suele ser de muy buena calidad

En el estudio, los asistentes de redacción con IA (y los chatbots de uso general) mostraron un nivel bastante alto en la creación de contenidos en un inglés fluido y legible. Por eso son muy útiles para elaborar primeros borradores, esbozos y variaciones de campañas.

Esta fortaleza también explica la rapidez con la que se ha generalizado su uso: en la creación de grandes volúmenes de contenido, disponer de un generador de buenos borradores transforma por completo la productividad.

Si bien la IA redacta muy bien en inglés, esos textos deben revisarse para que puedan funcionar realmente como contenidos de marketing. Muchos encuestados señalaron que, sin una edición posterior, los resultados de la IA parecen abstractos, genéricos y poco tangibles para su público objetivo.

Revisar y pulir resultan claves para ganar productividad

En los comentarios de la encuesta Grammarly destacó como una herramienta práctica de apoyo para la revisión y el perfeccionamiento de textos mediante IA, especialmente entre los hablantes nativos de inglés y los redactores profesionales.

Esto coincide con la forma en que muchos equipos maduros utilizan la IA: no como sustituto del redactor, sino como acelerador de la edición, la coherencia y la claridad.

«La mayoría de los hablantes nativos de inglés y redactores profesionales consideraron que [Grammarly] era una herramienta buena o muy buena».

Cuando la «automatización total» compromete la calidad del marketing

La generación de contenidos genéricos es el principal modo de fallo de la IA

El fallo más común en las pruebas de las herramientas no reside en la corrección lingüïstica sino en un lenguaje de marketing genérico que suena bien, pero no dice gran cosa. La tesis describe «manierismos de IA» recurrentes, adjetivos vagos y estructuras triviales que reducen el atractivo para el lector.

En un entorno B2B, eso es peligroso. El contenido genérico no sólo no logra persuadir, sino que puede proyectar una falta de conocimiento.

«El contenido generado por IA en bruto suele presentar manierismos estilísticos propios y quedarse en un nivel demasiado abstracto. Por tanto, el resultado suele carecer de la fiabilidad y la autoridad necesarias para que un contenido de marketing sea realmente eficaz».

La segmentación y el posicionamiento son más difíciles que la fraseología

Una de las conclusiones más reveladoras del estudio es la frecuencia con la que la IA pasa por alto el «quién» y el «por qué» de la estrategia de posicionamiento.

Por lo general, la IA puede describir las funciones de un producto o servicio. Sin embargo, suele tener dificultades para abordar una intención de compra específica, anticipar objeciones y reforzar la credibilidad con pruebas tangibles.

En uno de los ejemplos de las pruebas del estudio, incluso cuando el prompt especificaba que el público eran profesionales de compras, el resultado seguía siendo vago y demasiado ambiguo.

El tono de voz todavía es difícil de automatizar

Los encuestados coincidieron en señalar el tono de voz como uno de los principales puntos críticos, especialmente cuando la marca posee una identidad distintiva o un fuerte arraigo cultural. Una cita lo resume a la perfección: si tu tono es el de un «experimentado mecánico de tractores cercano», no puedes confiar en que la IA lo replique sin un intenso moldeado realizado por expertos.

Este es el límite fundamental de la automatización: la voz de marca no se reduce a una simple elección de palabras. Es una cuestión de criterio.

«Todos los modelos de IA carecen de matices, pueden ser estilísticamente rígidos y tienden a la exageración. Por ejemplo, al aplicar un tono de voz a los textos, estas herramientas suelen seguir las directrices de forma más agresiva o entusiasta de lo que lo haría un redactor humano experto.»

La eficacia del soporte para SEO y GEO presenta disparidades

El estudio refleja una confianza dispar en el uso de la IA para la optimización en motores de búsqueda (SEO) o en motores generativos (GEO). Aproximadamente el 60 % de los encuestados considera que la IA es útil para la optimización, mientras que un el 40 % piensa que no lo es.

En la fase de pruebas, algunos asistentes fueron capaces de proponer ideas de palabras clave razonablemente coherentes. Pero las tareas más complejas —como a alineación con la intención de búsqueda, la selección de temas, la aportación de pruebas y el mapeo de palabras clave para mercados locales— seguían requiriendo estrategia y validación humanas.

Writesonic es un buen ejemplo de ello. Su flujo de trabajo estructurado y sus funciones de «humanización» mejoraban el nivel de los borradores para el blog, al tiempo que se incorporaban fuentes externas para reforzar la credibilidad. Sin embargo, Writesonic también presentaba problemas operativos: tenía problemas para respetar los límites de longitud, podía ser lento y algunas sugerencias de palabras clave eran irrelevantes.

«En las pruebas realizadas [...] las palabras clave de SEO identificadas y los enfoques de optimización para GEO resultaron poco convincentes. La falta de contexto y de sensibilidad cultural era evidente en los contenidos generados por la IA. En otras palabras, la IA no elimina la necesidad de que un profesional del marketing realice un análisis SEO/GEO, aunque pueda acelerar significativamente el proceso».

Marketing multilingüe: la brecha de la automatización se amplía

El inglés es el idioma más sólido; los resultados en otras lenguas son menos fiables

Una conclusión constante es que la calidad de los resultados cae significativamente al salir del entorno del inglés. Y el problema no es sólo gramatical. Lo que se resiente es la naturalidad comercial: frases que parecen traducidas, tono que no encaja y terminología que no se ajusta a los usos locales.

En las pruebas realizadas, las versiones multilingües requirieron con frecuencia una edición exhaustiva para alcanzar un nivel apto para su publicación, y los encuestados mostraron serias reservas sobre la calidad de las herramientas de traducción automática integradas en los asistentes de redacción con IA.

Las traducciones de los contenidos generados por IA presentaban con frecuencia una redacción y estructuras gramaticales torpes, poco fluidas y para nada naturales. La mayoría de los párrafos requerirían una edición exhaustiva para que pudieran funcionar.

Aunque los modelos generalistas ofrezcan mejores traducciones, no garantizan la calidad del contenido

Los encuestados mostraron una preferencia por modelos generalistas como ChatGPT (y mencionaron positivamente a Claude y Gemini por su capacidad de traducción). En las pruebas, ChatGPT produjo traducciones relativamente naturales en comparación con algunos asistentes especializados.

Pero la cuestión de fondo sigue siendo la misma: una mejor traducción no significa necesariamente un mejor marketing. Si el contenido original es demasiado general, traducirlo bien solo da como resultado un contenido igual de genérico, pero en más idiomas.

Por qué la localización no se puede reducir a «un prompt → 20 mercados»

El marketing multilingüe no es una mera cuestión de traducción. Los distintos mercados responden a diferentes argumentos y pruebas, y a tonos de comunicación más o menos directos.

Es aquí donde el modelo híbrido se convierte en una verdadera estrategia de rendimiento, y no simplemente en una red de seguridad. Son los expertos humanos quienes validan si el mensaje resulta persuasivo en el mercado específico, si los argumentos cumplen con la normativa y son adecuados, y si las palabras clave y los temas se alinean con los hábitos de búsqueda locales.

«Las herramientas de IA pueden ignorar algunos aspectos específicos del prompt. En los resultados suelen faltar rasgos clave de un marketing de contenidos eficaz: los textos carecen de la credibilidad, la profundidad y la segmentación que los profesionales del marketing esperan. La solución habitual a este problema es optimizar los prompts y aportar más contexto a los modelos [...], aunque eso a veces no es suficiente».

Un modelo operativo práctico para un contenido de marketing que combina IA y talento humano

¿Qué significa esto en la práctica? La investigación apunta a un modelo sencillo: dejar que la IA se encargue del trabajo pesado en términos de velocidad y estructura, y recurrir luego al talento humano para garantizar la precisión, las pruebas y la voz de marca.

Las lecciones detalladas a continuación traducen estos hallazgos en pasos prácticos que los profesionales del marketing pueden aplicar a todos los tipos de contenidos y mercados.

Empieza definiendo claramente qué se considera «listo para publicar».

Si quieres usar la automatización, define primero cuál es el objetivo. Según el estudio, la calidad no se reducía a la legibilidad, sino que residía en la credibilidad, la segmentación y la autoridad del contenido.

Para muchos equipos, que un contenido esté «listo para publicar» implica superar unos controles básicos: que el destinatario y la intención sean claros, que el texto aporte pruebas tangibles, que suene como la marca y que se pueda respaldar cada afirmación.

Establece mecanismos que reduzcan el trabajo de revisión

El estudio revela que, sin contexto, los borradores generados por IA pierden el rumbo. Por eso son tan importantes los mecanismos de control.

Proporciona al modelo las directrices de tu marca. Brinda detalles precisos sobre el perfil de tu público objetivo. Añade los elementos de prueba necesarios. Luego, lleva a cabo la revisión humana donde es más necesaria: en las afirmaciones sujetas a regulación, la precisión técnica y los matices propios de cada mercado.

Mide lo que realmente importa y no confundas volumen con impacto

Hay un punto fundamental de la tesis que merece es la pena subrayar: si bien la IA puede incrementar exponenciamente el volumen de producción, si se prescinde de la revisión humana la calidad se resiente. Si esa tendencia va en aumento, la fatiga de contenidos crecerá al mismo ritmo.

Resulta más eficaz adoptar un modelo de medición centrado en los resultados: tasa de revisión, tiempo de salida al mercado, visibilidad orgánica, tráfico cualificado, nivel de interacción, conversiones por mercado y coherencia de la marca en todos los idiomas.

¿Está lista la IA para automatizar por completo el marketing?

Automatiza las tareas recurrentes. Protege lo que te diferencia.

El estudio no se opone a la IA. Pero sí cuestiona el exceso de confianza.

Los asistentes de redacción con IA ya aportan un gran valor en términos de velocidad, elaboración de borradores y capacidad de iteración. No obstante, en esta instantánea, los asistentes no lograron cumplir de forma constante los estándares de un contenido de marketing sólido, especialmente en entornos multilingües y en casos de uso B2B donde la credibilidad es fundamental.

El modelo de éxito a corto plazo está claro: usar la IA para la escalabilidad, y el talento humano para la confianza. Esa es la clave para avanzar con agilidad sin caer en mensajes genéricos, incumplir las normas o debilitar el posicionamiento de la marca en los mercados globales.