¿Cuáles son las herramientas de Inteligencia Artificial más empleadas? La IA ha dejado de ser exclusiva del equipo de tecnología. Hoy, los equipos de marketing, creatividad, contenido y estrategia digital deben comprender cómo funciona la IA y qué herramientas la potencian, especialmente si quieren mantenerse relevantes en un ecosistema cada vez más competitivo.
Aunque los marketers no necesitan ser ingenieros, entender las herramientas que dominan quienes desarrollan modelos de Inteligencia Artificial puede abrir la puerta a mejores decisiones estratégicas, integraciones más efectivas y colaboraciones más fluidas con los equipos técnicos.
Con base en un análisis realizado al informe Artificial Intelligence (AI) Job Market, realizado por Statista, te compartimos una guía práctica con las herramientas, plataformas y APIs más empleadas por los ingenieros de IA. Y lo más importante, ¿cómo puede esa información ayudar a los marketers?
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🤖 ¿Qué tan preparados están los ingenieros de IA en 2024?
Según DevSkiller —una de las fuentes centrales del informe de Statista—, se evaluaron más de 15,000 ingenieros de inteligencia artificial entre enero y junio de 2024. Se midieron sus habilidades mediante pruebas prácticas, con un enfoque en APIs, frameworks, plataformas cloud y herramientas de automatización.
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Las herramientas con mayor puntuación promedio fueron:
- ChatGPT Assistants API – 61.54 puntos
- Azure Databricks – 60 puntos
- Tabnine (AI Code Assistant) – 60 puntos
- Uso ético de IA – 51.54 puntos
- Amazon Alexa – 50 puntos
- Dinootoo – 50 puntos
- ChatGPT – 49.47 puntos
- DALL-E – 48.33 puntos
- Google Gemini (antes Bard) – 43.13 puntos
- Data Literacy (alfabetización en datos) – 41.54 puntos
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📌 ¿Qué es ChatGPT Assistants API y por qué es clave?
Esta API permite a los desarrolladores crear asistentes personalizados usando los modelos de OpenAI, con capacidad de integrar archivos, herramientas, bases de datos y flujos conversacionales complejos.
Para los marketers, esto significa:
- Poder crear asistentes conversacionales que generen contenido dinámico para campañas.
- Automatizar tareas como segmentación, análisis de sentimiento o generación de copies A/B.
- Mejorar el servicio al cliente a través de chatbots más inteligentes y entrenables.
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☁️ Azure Databricks: el hub para datos y modelos
Esta plataforma basada en la nube combina la ingeniería de datos con ciencia de datos e IA. Es usada principalmente para:
- Unificar pipelines de datos con modelos de machine learning
- Orquestar modelos predictivos para personalización y análisis de clientes
- Almacenar y procesar datasets que alimentan campañas de marketing basadas en comportamiento
Los departamentos de marketing con equipos técnicos avanzados pueden usar Databricks para crear dashboards inteligentes, forecast de campañas o análisis predictivos de abandono o conversión.
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🧠 Tabnine y la escritura de código con IA
Tabnine es un asistente de programación en Inteligencia Artificial, que sugiere líneas de programación al estilo de GitHub Copilot. Su dominio por parte de ingenieros de IA indica una tendencia hacia la productividad asistida, algo que ya empieza a impactar también al marketing.
En áreas como el desarrollo de landing pages, campañas programáticas o creación de templates de email, el marketing técnico puede beneficiarse del uso de este tipo de herramientas, sobre todo si trabajan en estrecha colaboración con desarrolladores.
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🧑🎨 DALL·E y generación de imágenes por IA
DALL·E, de OpenAI, es ampliamente utilizado en equipos creativos para:
- Generar imágenes únicas para redes sociales o campañas
- Prototipar conceptos visuales antes de diseñar en herramientas tradicionales
- Producir contenido visual contextualizado para newsletters, blogs o ecommerce
Que los ingenieros de IA dominen DALL·E también significa que los mercadólogos deben entender cómo funcionan los prompts, los estilos visuales generativos y las implicaciones legales del uso de Inteligencia Artificial en imágenes.
📊 Google Gemini y Amazon Alexa: la IA conversacional se convierte en estándar
Tanto Gemini (antes Bard) como Alexa son plataformas para desarrollo de experiencias conversacionales. En marketing, esto habilita:
- Campañas activadas por voz o texto en apps, asistentes o chatbots
- Análisis de intención del usuario en tiempo real
- Interacción personalizada en canales propios, como e-commerce o apps de marca
Con el crecimiento de las búsquedas por voz y el aumento de dispositivos conectados, la interfaz conversacional será clave en las estrategias de marketing omnicanal.
📉 ¿Qué implicaciones tiene esto para los mercadólogos?
Con base en este panorama, podemos identificar varias conclusiones prácticas:
1. Comprensión estratégica de APIs y herramientas IA
No se trata de programar, sino de entender qué puede hacer cada herramienta y cómo aprovecharla para mejorar campañas, procesos o experiencias.
2. Alfabetización en datos
El hecho de que “data literacy” tenga una puntuación baja (41.54) entre ingenieros también indica una brecha de conocimiento que los marketers pueden cerrar para liderar la colaboración entre áreas.
3. Colaboración entre creativos y técnicos
Herramientas como ChatGPT, DALL-E y Tabnine son tan útiles para creativos como para desarrolladores. El futuro del marketing está en equipos mixtos que hablen el mismo lenguaje.
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Dominar la IA comienza por conocer sus herramientas
El estudio AI Job Market revela una verdad clara: los ingenieros de IA ya usan una batería sofisticada de APIs, plataformas y entornos cloud. Para que el marketing evolucione con ellos, no es necesario volverse programador, pero sí aprender a integrar, proponer y colaborar desde una visión estratégica y creativa.
Las marcas que capaciten a sus equipos en estas herramientas —aunque sea a nivel usuario o estratégico— estarán más preparadas para diseñar experiencias, automatizar procesos y conectar con sus audiencias a una mayor escala.
