Cómo las agencias están usando la IA para transformar sus flujos de trabajo
La IA ya no es un experimento brillante para las agencias. Se está convirtiendo con paso firme en la columna vertebral de sus operaciones, impulsando la eficiencia y creando nuevas oportunidades de crecimiento.
Para entender cómo se ve esto en la práctica, creé esta serie de artículos para explorar el detrás de escena de varias agencias y ver cómo están usando realmente la IA, los desafíos a los que se enfrentan y los logros que han alcanzado en el camino.
En esta serie, converso con:
A través de estas conversaciones, busco darte una visión clara de cómo la IA está transformando la forma en que operan las agencias. Verás cómo puede convertirse en una verdadera aliada para tu crecimiento, obtendrás consejos prácticos para aplicar en tu propia agencia, aprenderás de los desafíos que otros han superado y descubrirás estrategias que realmente dan resultados.
⭐️P.D. – ¿Te interesa colaborar? ¡Me encantaría conocer a más dueños de agencias que estén generando un cambio real con sus flujos de trabajo de IA!
- Tuvimos una extensa entrevista con la fundadora de Marketri, Debra Andrews. Marketri es una agencia de marketing B2B que ayuda a las empresas a crecer. Ya sea actuando como tu equipo de marketing externo a largo plazo o sumándose para proyectos específicos de alto impacto, su enfoque se centra en crear y ejecutar estrategias de marketing personalizadas que generan resultados reales y medibles.
**Cómo usa Marketri la IA**
El uso más potente de la IA en Marketri ha sido en la creación de contenido. Tradicionalmente, la agencia dependía de redactores externos, lo que implicaba costos más altos y plazos más largos, mientras que los gerentes de marketing todavía tenían que dedicar mucho tiempo a briefs y revisiones. Sin embargo, en los últimos seis meses, Marketri reemplazó a los redactores externos con Connie, su solución interna de redacción con IA.
**El antes y el después**
Antes de la IA, Marketri había establecido buenas prácticas para la redacción asistida por IA, pero notó que su adopción era inconsistente. A menudo, el equipo terminaba recurriendo a redactores externos porque, aunque las buenas prácticas ayudaban, no reducían suficiente la carga de trabajo de los gerentes.
Eso cambió con la creación del AI Council de Marketri: un grupo encargado de fijar las prioridades de IA y experimentar con soluciones.
Tras contratar a su Senior Director of AI Innovation, la agencia pudo diseñar Connie con requisitos indispensables muy claros. El contenido debía ser original. La IA era solo una redactora, no una experta en la materia. La voz y el tono debían adaptarse a cada consultor o cliente. Y el proceso debía ser sencillo, generando borradores iniciales sólidos que pudieran afinarse con rapidez.
Con Connie, el flujo de trabajo es simple. Los consultores eligen el tipo de contenido, adjuntan el perfil del cliente, añaden los detalles del tema y envían la solicitud. El sistema investiga, genera una estructura, redacta la pieza, hace una crítica constructiva del texto y guarda el resultado en la unidad compartida de Marketri. Luego, envía notificaciones por Slack cuando el contenido está listo para revisión. Este proceso optimizado eliminó la dependencia de redactores externos y redujo drásticamente los tiempos de entrega.
**Ahorro de tiempo y costos**
Los números hablan por sí solos. Una pieza de contenido que antes tomaba cuatro horas con un redactor externo ahora toma cerca de hora y media con Connie. Tan solo en los primeros seis meses, Marketri proyecta ahorros de entre $50,000 y $75,000. Como Connie todavía no se ha usado directamente en proyectos de clientes, Debra Andrews, la fundadora, espera que estos ahorros aumenten aún más a medida que se expanda su adopción.
**Flujo de trabajo con IA**
Marketri fue un paso más allá al crear un marco repetible de prompts y automatización que produce contenido de alta calidad de forma constante. Este sistema interno combina ingeniería de prompts, plantillas de contenido, generación aumentada por recuperación (RAG) y automatización.
Así es como funciona:
Paso 1: Los consultores eligen el tipo de contenido que quieren crear.
Paso 2: Adjuntan un perfil de cliente específico para que el sistema tome los detalles de marca, el tono y la voz.
Paso 3: Proporcionan detalles e instrucciones sobre el tema.
Paso 4: La automatización procesa la información, realiza una investigación actualizada, crea y afina la estructura, redacta el contenido e incluso hace una crítica del resultado.
Paso 5: La versión final se guarda en el espacio de archivos compartidos de Marketri y se notifica al consultor solicitante para su revisión y ajustes finales.
Este proceso le ha dado a Marketri una forma escalable de garantizar que cada pieza de contenido refleje la voz adecuada, los estándares de marca y la originalidad requerida, minimizando el esfuerzo manual.
**Herramientas detrás del sistema**
El stack de IA de Marketri combina herramientas flexibles y accesibles:
- OpenAI y Perplexity para creación de contenido e investigación
- Pinecone para almacenamiento de datos RAG
- Google Drive para guardar los resultados
- Slack para notificaciones
- n8n para gestionar la automatización
Se eligieron por su facilidad de integración y su capacidad para escalar hacia futuros casos de uso.
**Beneficios inesperados**
Uno de los resultados más notables ha sido la mejora en la calidad de la redacción. Como la IA se encarga del trabajo pesado, los consultores ahora dedican más tiempo al pensamiento estratégico detrás de cada contenido. Esto también impulsó una mayor participación en el liderazgo de opinión: los miembros del equipo que antes dudaban en escribir ahora participan más activamente, sabiendo que la IA los respaldará durante el proceso de redacción inicial.
**Nuevas fuentes de ingresos**
La adopción de la IA por parte de Marketri no solo optimiza sus flujos de trabajo internos, sino que también da forma a nuevas ofertas para clientes. Esto ayudó a la agencia a abrir una fuente de ingresos adicional con el lanzamiento de su AI Accelerator: un programa de 90 días diseñado para ayudar a empresas medianas con equipos internos de marketing a pasar de principiantes en IA a un nivel emergente. El programa responde a un desafío común que Debra ha observado: empresas atrapadas en la parálisis al adoptar IA. El AI Accelerator busca ofrecerles un camino claro y estructurado.
Conclusión clave
Uno de los puntos más valiosos de la configuración de IA de Marketri es cómo abordan el contenido de formato largo. No le delegan todo a la IA. En su lugar, parten de sus propias ideas, dejan que la IA haga el trabajo pesado de investigación y redacción del borrador, y cierran con una edición humana minuciosa. Es simple, práctico y funciona siempre.
👉Así se ve el flujo de trabajo
- Comienza con una idea o concepto original.
- Usa la IA para investigar el tema y poner a prueba la idea.
- Extrae los insights más relevantes y añade la perspectiva propia de Marketri.
- Pásalo por prompts consistentes con voz narrativa para generar un primer borrador.
- Edita y pule hasta que el contenido esté impecable y listo para publicar.
De esta forma, el contenido se mantiene original y estratégico sin dejar de ahorrar muchísimo tiempo.
- A continuación, hablé con Leury Pichardo, Marketing Lead en Digital Ceuticals, sobre cómo aprovecha la IA en sus flujos de trabajo diarios y cómo está transformando la forma de operar de su equipo.
**Cómo usa Digital Ceuticals la IA**
Leury Pichardo, Marketing Lead, supervisa la estrategia que hace esto posible. En los últimos seis meses, la agencia integró la IA en su flujo de trabajo de un modo que aumentó drásticamente la eficiencia y el volumen de entregas.
**Antes y después de la IA**
Antes de usar este flujo de trabajo con IA, crear briefs de contenido era lento y manual. Los estrategas tenían que abrir 15 pestañas en el navegador, descifrar por qué ciertos artículos posicionaban para una palabra clave y pasar de 30 minutos a 2 horas copiando encabezados en herramientas como Dynalist. Intentaban adivinar patrones comunes y armar un esquema coherente. Los briefs terminaban siendo inconsistentes, subjetivos y requerían demasiado tiempo, en especial de los estrategas sénior.
Ahora, las 10 mejores URLs posicionadas se cargan en NotebookLM. La IA actúa como analista de datos, creando un esquema de contenido que cubre todos los temas clave y responde a las preguntas encontradas en esos artículos. Esto toma unos 30 minutos por brief y produce una guía sólida y consistente. Luego, los estrategas la revisan y añaden insights únicos de la marca o datos propios, logrando que el plan final esté basado en datos y a la vez totalmente personalizado.
Los briefs finales se convierten en tareas en Trello con todos los requisitos, archivos adjuntos y fechas límite, integrando el flujo de trabajo de IA sin fricciones en el sistema de gestión de proyectos de la agencia.
Por ejemplo: esquema de Dynalist
**Ahorro de tiempo, costos y esfuerzo**
Antes de la IA, producir 20 briefs de contenido por semana requería aproximadamente 40 horas de trabajo, el equivalente a casi dos estrategas a tiempo completo dedicados exclusivamente a investigar y estructurar esquemas. Con el flujo de trabajo asistido por IA, ese mismo volumen de producción ahora toma solo unas 10 horas semanales. Esto se traduce en un ahorro de 30 horas por semana, lo que libera al equipo para enfocarse en tareas de mayor valor como el análisis competitivo y la planificación estratégica. El flujo de trabajo amplifica el rendimiento estratégico del equipo sin aumentar la plantilla.
**Herramientas detrás del sistema**
Digital Ceuticals confía en una combinación de herramientas y plataformas de IA:
- NotebookLM: para el análisis de contenido y la generación de esquemas.
- Google Gemini: para revisar, optimizar y aportar mejoras estratégicas a los esquemas de contenido generados por IA.
Eligieron NotebookLM porque no existe una alternativa real para el análisis basado en fuentes, mientras que Gemini se integra a la perfección con el ecosistema de Google que ya utiliza la agencia.
**Beneficios inesperados**
Una de las mayores sorpresas de este flujo de trabajo ha sido cómo impulsa la capacitación y la incorporación del equipo. Antes, los nuevos estrategas de SEO tenían que acompañar a los miembros sénior durante meses solo para adquirir el «olfato» de lo que funciona.
Ahora, la IA captura el proceso de toma de decisiones de los mejores estrategas de la agencia y lo convierte en un sistema reproducible y basado en datos. Las nuevas incorporaciones pueden ponerse al día en cuestión de semanas en lugar de meses. La IA no solo escala la producción, también escala el conocimiento.
**Cómo replicar el flujo de trabajo**
Para replicar este proceso, si lideras una agencia debes seguir cuatro pasos clave:
1️⃣Identifica la palabra clave objetivo y copia las URLs de las 10 páginas mejor posicionadas. Esto te da una fotografía clara de lo que Google premia actualmente para esa búsqueda.
2️⃣Introduce las URLs en NotebookLM y usa un prompt maestro que ordene a la IA actuar como un analista de datos. La IA identifica la intención del usuario, los temas clave y las preguntas esenciales, produciendo un esquema lógico basado únicamente en las fuentes que le diste.
3️⃣Pega el esquema de la IA en Google Gemini para que un estratega humano lo revise. El estratega añade la perspectiva propia de la marca, insights exclusivos y ajustes narrativos para garantizar que el brief final sea único y estratégico.
4️⃣Convierte el brief final en una tarjeta de tarea en Trello, incluyendo todas las instrucciones, archivos adjuntos y plazos de entrega, para asignarlo a los redactores.
**Qué no hacer**
Los primeros experimentos con IA consistieron en pedirle que redactara borradores completos de artículos, pero los resultados fueron deficientes. El contenido era genérico, sin alma y poco fiable a nivel de datos. Los editores humanos pasaban más tiempo corrigiendo borradores del que les habría llevado redactar el contenido desde cero.
El gran avance llegó cuando el equipo movió la IA al inicio del proceso, usándola para analizar el contenido de mejor rendimiento en lugar de para generarlo. Ahora, la IA identifica patrones y estructuras, permitiendo que los redactores humanos se concentren en la creatividad, la experiencia y la estrategia. Este giro transformó a la IA de un redactor junior fallido a un potente estratega sénior.
**Cómo usa la IA Webheads**
Para JM Littman, fundador de Webheads, la IA pasó de ser una herramienta experimental a algo que impulsa activamente la entrega de los proyectos. Durante los últimos seis meses, la agencia ha utilizado la IA en tres áreas clave: creación de contenido, prototipado de UX y gestión de clientes. En conjunto, estos cambios han reducido los tiempos de entrega, mejorado la calidad y creado una experiencia mucho más fluida para el cliente.
**Flujos de trabajo de contenido y UX**
El contenido fue una de las primeras áreas donde la IA marcó una verdadera diferencia. En WestgateHire.com, el equipo necesitaba varias páginas de servicios optimizadas para SEO. Anteriormente, escribir una sola de estas páginas tomaba de dos a tres días. El proceso implicaba investigación, estructuración del texto y varias rondas de edición. Con la IA, el primer borrador está listo en un solo día. Webheads utiliza una fórmula de prompts estructurada en torno a la audiencia, la acción y la intención de SEO. Esto produce contenido que está aproximadamente al 80 por ciento desde el primer borrador, dejando marcadores de posición para detalles específicos como precios o información diferencial del servicio. Luego, el equipo revisa y afina el texto, garantizando la precisión y la voz de marca adecuada. La velocidad la aporta la IA, pero el acabado final viene del toque humano.
En Weareadaptive.com, el reto giraba en torno a la UX. Los wireframes y bocetos de flujo solían requerir una semana de idas y vueltas antes de estar listos para que los clientes dieran feedback. Ahora, la IA permite al equipo generar wireframes funcionales en un solo día. Esto cambió por completo la forma en que Webheads aborda el prototipado. En lugar de pasar una semana dibujando ideas, el equipo puede empezar a probar e iterar casi de inmediato. Esto significa que los clientes perciben el valor más rápido y los proyectos de diseño avanzan con mucha menos demora.
**Reuniones y operaciones**
Las reuniones son otra área donde la IA ha desbloqueado grandes avances. Webheads integró Sembly, que graba, transcribe y resume automáticamente cada llamada. Antes de esto, los project managers o miembros del equipo tenían que apresurarse para tomar notas. A veces se escapaban detalles importantes y los traspasos de tareas entre compañeros no siempre eran fluidos.
Ahora, cada reunión termina con una transcripción clara, un resumen y una lista de acciones pendientes. Se pueden buscar fácilmente y compartir con el equipo para que todos estén alineados. La diferencia va más allá de la simple comodidad. Las llamadas ya no consisten en teclear notas frenéticamente. El equipo puede concentrarse por completo en la conversación, sabiendo que los detalles quedarán registrados con precisión. En la práctica, esto ahorra cerca de media hora por llamada y asegura que nada se pase por alto. Para una agencia que gestiona varios proyectos a la vez, supone una enorme reducción de tiempo perdido y una gran mejora en claridad.
**Mejoras visuales**
No todos los clientes llegan con un conjunto completo de recursos visuales impecables. En WestgateHire.com, las fotografías de vehículos que facilitaron eran inconsistentes. Algunas imágenes tenían baja resolución, otras carecían de fondos profesionales y, en conjunto, el material no se veía cohesivo. En el pasado, solucionar esto habría significado contratar a un fotógrafo para una nueva sesión o pasar horas retocando imágenes manualmente en Photoshop. Ambas opciones requerían mucho tiempo y dinero.
En su lugar, Webheads utilizó herramientas de IA para reescalar, enfocar y limpiar fondos. En cuestión de horas, produjeron una biblioteca completa de elementos visuales coherentes y con aspecto profesional que encajaban con el diseño del sitio web. Esto no solo ahorró costes, sino que también permitió al cliente lanzar más rápido con una imagen uniforme y cuidada en todo su sitio.
**Resultados e impacto**
Los resultados han sido tangibles en todas las áreas. Los flujos de trabajo de contenido ahora son entre un 60 y un 70 por ciento más rápidos, lo que significa que los sitios web de los clientes se publican antes. El prototipado de UX se ha comprimido de semanas a días, permitiendo a los clientes dar feedback antes y sentirse más involucrados en el proceso de diseño. La gestión administrativa de las reuniones se ha reducido drásticamente, ahorrando horas cada mes y mejorando la precisión. Incluso algo tan directo como limpiar recursos visuales de clientes ahora toma una fracción del tiempo que solía requerir.
Los clientes han notado la diferencia. En Westgate, la rápida entrega de páginas para SEO abrió la puerta a una colaboración a largo plazo en estrategia de contenidos. En Adaptive, la capacidad de producir prototipos rápidos dio a los clientes la confianza necesaria para ampliar el alcance del proyecto. Para Webheads, la IA no solo ha mejorado la eficiencia: ha elevado la percepción de los clientes y ha creado más oportunidades de crecimiento.
**Usar la IA para ganar clientes**
Más allá de la entrega de proyectos, JM Littman también ha utilizado la IA estratégicamente durante las presentaciones comerciales. Un ejemplo involucró un extenso informe de relaciones con inversores de cientos de páginas. En lugar de sumergirse en un lenguaje financiero denso, JM utilizó la herramienta de podcast con IA de Google para sintetizar el informe en puntos clave fáciles de asimilar. Esa preparación le permitió entrar a la reunión con el cliente completamente alineado con sus prioridades, hablando su mismo idioma y planteando ideas que conectaban de lleno. Ese tipo de preparación genera una confianza instantánea.
Webheads ahora utiliza la IA como un punto de control integrado en cada propuesta. Revisa los proyectos para garantizar que la agencia responda de forma directa a lo que pide el cliente y señala cualquier vacío que pueda debilitar la propuesta. No redacta la presentación, pero la pule y valida. Esa dosis extra de seguridad ha contribuido de forma directa a ganar nuevos clientes.
**Lecciones aprendidas**
El camino no ha estado exento de tropiezos. Los primeros experimentos consistieron en intentar que la IA escribiera piezas de contenido completas, lo que a menudo daba como resultado textos poco naturales o con imprecisiones en los datos. Ahora, el enfoque es claro: la IA crea la estructura y hace el trabajo pesado, pero el equipo humano siempre da el toque final. Del mismo modo, con las transcripciones de reuniones, el equipo aprendió rápido a no confiar a ciegas en la IA. Las transcripciones son precisas la mayor parte del tiempo, pero las llamadas importantes siguen pasando por una rápida revisión humana.
Para JM Littman, la mayor lección ha sido que la IA aporta el máximo valor cuando se encarga de las tareas repetitivas que ralentizan a las agencias. La estructuración de contenidos, el prototipado de UX, la administración de reuniones, la optimización de recursos gráficos y el análisis de datos entran dentro de esa categoría. La parte creativa y estratégica sigue viniendo del equipo, pero el trabajo absorbente que antes atascaba los proyectos ahora se resuelve con mayor rapidez y fiabilidad.
