En la era del marketing hiperpersonalizado, las marcas en América Latina compiten por anunciar el despliegue de soluciones de vanguardia. Sin embargo, para los especialistas en MarTech, los datos inconsistentes son la principal razón del fracaso en los proyectos de personalización y la causa de que los modelos predictivos no entreguen el retorno de inversión prometido. Detrás de los titulares sobre inteligencias generativas y automatización avanzada, la realidad operativa revela una grieta estructural: la falta de una arquitectura sólida y la escasez crítica del talento especializado en ingeniería técnica.
De acuerdo con un reciente análisis sobre el panorama del talento en América Latina presentado por Bluetab, an IBM Company, la demanda de ingenieros especializados ha crecido más de un 32%, convirtiéndolos en el perfil más difícil de conseguir en el mercado actual. Sin esta base de ingeniería, el MarTech con datos aislados es una mala inversión que solo amplifica las ineficiencias del negocio.
Para comprender el alcance de esta problemática y definir los pasos estratégicos para la industria, Portada Latam conversó en exclusiva con Elsa Paola Martínez Candelas, Directora de People para Bluetab LATAM.
La ilusión de la IA: Automatización frente a modelos predictivos
Uno de los principales vicios en el ecosistema digital es catalogar como Inteligencia Artificial lo que en realidad son flujos de trabajo programados. Esta confusión distorsiona las expectativas de la directiva y lleva a las organizaciones a ejecutar presupuestos mal orientados.
Al evaluar cuántas de las iniciativas actuales representan implementaciones reales de aprendizaje automático, Martínez Candelas es categórica:
“Hoy vemos que una parte importante de las iniciativas que se presentan como Inteligencia Artificial siguen siendo, en realidad, automatizaciones avanzadas. No significa que sean malas soluciones, pero muchas funcionan con reglas predefinidas, segmentaciones o flujos automatizados, no con modelos capaces de aprender de los datos, predecir comportamientos y optimizar decisiones en tiempo real”.
El origen de esta desconexión radica en la prisa por adquirir la plataforma más reciente antes de evaluar si la información de la empresa está en condiciones de alimentar dichos sistemas. Para optimizar el stack de MarTech, los datos de los clientes deben procesarse con rigor de ingeniería, asegurando su veracidad antes de conectar cualquier modelo predictivo.
“El problema es que muchas empresas comienzan la conversación por la herramienta de MarTech o por el modelo de IA, cuando en realidad deberían empezar por la calidad y la arquitectura de sus datos. Si la información está fragmentada, duplicada o carece de gobierno, ninguna plataforma podrá ofrecer una personalización realmente inteligente. Por eso, desde Bluetab observamos que el mayor cuello de botella ya no está en la tecnología, sino en el talento capaz de construir esa infraestructura. La demanda de ingenieros de datos ha crecido más de 32%, precisamente porque son quienes desarrollan los pipelines, arquitecturas y procesos que permiten que la IA genere valor de negocio de forma confiable”.
La secuencia equivocada de contratación y el estancamiento de los pilotos
El afán por mostrar resultados inmediatos lleva con frecuencia a cometer un error recurrente: incorporar perfiles orientados al análisis o modelado avanzado antes de haber resuelto la ingesta y ordenamiento de la información.
En la práctica, un ecosistema MarTech con datos desordenados condena a los científicos de datos a perder tiempo limpiando archivos en lugar de generar modelos predictivos. Esta falla en la secuencia provoca que proyectos prometedores se diluyan en la fase de pruebas sin llegar a desplegarse a escala comercial.
“Muchas empresas invierten primero en modelos predictivos, plataformas de analítica o herramientas de IA sin haber construido antes la infraestructura de datos necesaria para alimentarlas. El resultado es que los proyectos muestran resultados prometedores durante las pruebas piloto, pero no logran escalar al negocio porque los datos están dispersos, carecen de calidad o no se actualizan de forma consistente. La IA no fracasa por falta de algoritmos, sino por la ausencia de una base sólida de ingeniería de datos. Por ello, la mayor demanda del mercado hoy está en los ingenieros de datos, quienes construyen los pipelines y arquitecturas que permiten convertir los datos en un activo estratégico y hacer que los modelos de IA generen resultados reales para el negocio”.
First-Party Data, AdTech y el riesgo en la gobernanza
En sectores altamente dependientes del rendimiento publicitario y la conversión, como el AdTech y el Retail Media, la eliminación de las cookies de terceros ha colocado la recolección y aprovechamiento de la información propia en el centro de las operaciones.
En estas industrias, integrar plataformas de MarTech sin datos gobernados incrementa el peligro de sufrir sanciones de privacidad y filtraciones de ciberseguridad. Prescindir de estas capacidades expone a las organizaciones a contingencias normativas y al deterioro de la reputación ante el consumidor final.
“En sectores como AdTech y Retail Media, donde la personalización y la medición dependen directamente de los datos propios, la falta de especialistas en gobierno de datos y ciberseguridad incrementa el riesgo de incumplir regulaciones de privacidad, trabajar con información de baja calidad o exponer datos sensibles de los consumidores. Esto no solo puede generar sanciones regulatorias, sino también erosionar la confianza del usuario, que hoy es uno de los principales activos de cualquier marca”.
Martínez Candelas destaca que la solidez técnica es la única garantía para sostener estrategias complejas a largo plazo:
“Observamos que la escasez de perfiles especializados en gobierno y arquitectura de datos es uno de los mayores retos del mercado, ya que son quienes garantizan la calidad de la información, fortalecen la ciberseguridad y permiten que las estrategias basadas en IA y First-Party Data sean sostenibles y confiables a largo plazo”.
Diagnóstico previo: El mandato para la toma de decisiones
Frente a un panorama donde las competencias evolucionan aceleradamente y la fuga internacional de profesionales presiona los presupuestos locales, la recomendación no es detener la innovación, sino reordenar las prioridades operativas.
Cualquier estrategia de MarTech sin datos estructurados está destinada a convertirse en un costo operativo no rentable. Por ello, antes de autorizar nuevas partidas presupuestarias destinadas a adquirir software o licencias, los directores deben pausar la compra de tecnología para evaluar la madurez estructural de sus organizaciones.
Al respecto, la Directora de People para Bluetab LATAM concluye con un mapa de ruta directo para la alta dirección:
“Antes de aprobar un nuevo presupuesto para herramientas de IA o MarTech, el primer paso debería ser realizar un diagnóstico de la infraestructura de datos de la organización. Es fundamental conocer si la información está integrada, es confiable, cuenta con un adecuado gobierno y responde a los objetivos del negocio. Desde Bluetab insistimos en que la tecnología por sí sola no resuelve los problemas de datos. Por ello, recomendamos fortalecer primero las capacidades de ingeniería, gobierno y arquitectura de datos, además de alinear a las áreas de negocio y Tecnología en una estrategia común. Solo cuando esa base existe, las herramientas de IA pueden generar resultados medibles y convertirse en una verdadera ventaja competitiva”.
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