La inteligencia artificial dejó de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta clave de transformación. En un escenario donde la información se volvió el recurso más valioso, las agencias enfrentan un desafío urgente: transformarse o quedar atrás.
La inteligencia artificial dejó de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta clave de transformación. En un escenario donde la información se volvió el recurso más valioso, las agencias enfrentan un desafío urgente: transformarse o quedar atrás. Ya no alcanza con la experiencia o la creatividad. La verdadera ventaja competitiva está en la capacidad de convertir los datos en conocimiento empírico y accionable.
El informe Innovación en IA. Inteligencia Artificial en Data Science & Research, desarrollado por el equipo de Intelligence & Research de Agencia Quiroga, busca clarificar con un lenguaje simple y didáctico qué es realmente la inteligencia artificial y de qué manera puede integrarse a la planificación estratégica de comunicación. El propósito no es técnico, sino estratégico. Se trata de entender cómo estas herramientas amplían la capacidad analítica, fortalecen la toma de decisiones y multiplican las posibilidades creativas.
El documento ofrece una hoja de ruta inicial para incorporar la IA en los procesos de análisis, investigación y planificación. Lo hace desde una mirada aplicada que combina ciencia de datos, estadística, econometría, machine learning y deep learning. Propone además una reflexión sobre la irrupción de la IA generativa y sus implicancias éticas, creativas y laborales, invitando a usarla como complemento inteligente y no como sustituto del criterio profesional.
La innovación no significa reemplazar lo que una agencia sabe hacer bien. Significa potenciarlo. Integrar modelos de IA permite detectar patrones que antes pasaban inadvertidos, anticipar tendencias en tiempo real y construir diagnósticos basados en evidencia. La diferencia competitiva ya no está solo en el mensaje, sino en la información que lo respalda.
El informe también analiza por qué muchas empresas fracasan al intentar incorporar inteligencia artificial. Las causas se repiten: pensar que basta con usar herramientas generativas, subestimar la calidad de los datos, no invertir en formación ni en infraestructura, o aplicar la tecnología sin alinearla con los objetivos de negocio. En la práctica, la IA no es plug and play. Requiere equipos especializados, gobernanza de datos y una cultura organizacional que entienda el valor de la evidencia.
Uno de los aportes más sólidos del documento es la distinción entre estimar, predecir y explicar. En un entorno saturado de dashboards y reportes rápidos, la estadística y la econometría recuperan su papel central. Analizar datos no es lo mismo que comprender relaciones. Por eso, la inferencia causal, el análisis de series de tiempo y los modelos espaciales se presentan como herramientas indispensables para entender cómo y por qué suceden los fenómenos del mercado.
El recorrido abarca además el aprendizaje automático y sus distintas ramas. Desde los modelos supervisados y no supervisados hasta el aprendizaje reforzado, el informe explica cómo los algoritmos pueden mejorar procesos de segmentación, predicción, detección de fraude o estimación de demanda. Luego se adentra en el universo del deep learning y las redes neuronales, que abren paso a la visión computacional, el reconocimiento de voz y el procesamiento de lenguaje natural.
La IA generativa ocupa un capítulo especial. Su impacto en la comunicación es evidente, pero también sus riesgos. El documento detalla cómo estos modelos, aunque poderosos, pueden reproducir sesgos, generar falsedades plausibles o “alucinar” información. Los autores de OpenAI lo explican con claridad: incluso con datos perfectos, la estructura estadística de los modelos hace inevitable cierto grado de error. La conclusión es contundente. La IA generativa es un recurso valioso si se usa con criterio, conocimiento y responsabilidad, pero no puede ser fuente única de verdad.
El texto también aborda el futuro de la inteligencia artificial y los nuevos perfiles profesionales que demanda. Data scientists, econometristas, analistas, ingenieros de datos y especialistas en IT forman un ecosistema interdependiente que debe trabajar con retroalimentación constante. En esa sinergia se define la capacidad de una organización para generar valor a partir de la información.
Como plantea el autor del informe, Stefano Balbo, Data Scientist y Media Research Analyst en Agencia Quiroga, el verdadero desafío no está en la tecnología, sino en las personas que la utilizan. La inteligencia artificial no reemplaza al profesional. Lo desafía a pensar mejor, a trabajar con más rigor y a comunicar con mayor claridad.
El documento cierra con una idea que sintetiza su espíritu. La IA es una herramienta de apoyo, no de reemplazo. Puede acelerar procesos, automatizar tareas y mejorar diagnósticos, pero la interpretación, la creatividad y el juicio crítico siguen siendo atributos humanos. El equilibrio entre ambos mundos es el que define la innovación con propósito.
El informe Innovación en IA es una lectura esencial para quienes buscan comprender cómo la inteligencia artificial puede integrarse al corazón de la estrategia y no quedarse en la superficie de la moda tecnológica. Una guía para evolucionar sin perder la esencia, y para construir desde los datos una nueva forma de pensar la comunicación.
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