El consumidor bajo la lupa de la IA
Hablar del consumidor hoy, es hablar de alguien que ya no decide en forma individual. La inteligencia artificial se convertió en el filtro invisible que determina qué ve, qué escucha y qué compra. No es teoría: basta observar cómo TikTok, con su motor algorítmico, convirtió rutinas de skincare en fenómenos globales. Marcas como CeraVe, con muchos años en el mercado, encontraron de pronto que millones de jóvenes las mencionaban, no porque invirtieron en campañas masivas, sino porque la IA de la plataforma detectó un patrón y lo amplificó.El mismo fenómeno se repite en Amazon: el consumidor entra buscando un producto y termina comprando otro que “no sabía que necesitaba”, porque el sistema lo colocó en su camino. Los franceses llaman a esto “Cherchez le Créneau”, buscar el hueco. La IA va más allá: lo inventa. Genera nichos de consumo que no existían y los convierte en demanda. Ejemplo claro: los gadgets absurdos que se vuelven virales, desde lámparas con forma de nube hasta dispositivos para calentar cucharas de café. Nadie los pidió, pero el algoritmo los transformó en tendencia.
El riesgo es evidente: los hábitos de compra ya no nacen de necesidades reales, sino de predicciones algorítmicas. El consumidor se convierte en actor secundario de un guion escrito por sistemas que saben más de sus deseos que él mismo. Y cuando esa predicción falla, el efecto es devastador: basta recordar el caso de Peloton, que tras el boom pandémico impulsado por algoritmos de recomendación y tendencias fitness, vio desplomarse sus ventas y su acción en bolsa más de 70% en un año cuando la demanda artificial se agotó. La IA puede crear consumo, pero también puede destruirlo con la misma velocidad.
El CMO frente al espejo de la dependencia
Para un Chief Marketing Officer, la IA es tanto bendición como amenaza. Nunca antes fue tan sencillo segmentar audiencias, automatizar campañas y medir resultados en tiempo real. La eficiencia es innegable: un CMO puede lanzar una campaña global en cuestión de horas, con personalización al detalle. Pero esa comodidad tiene un costo: la dependencia absoluta de plataformas externas.Recordemos la caída global de Meta en octubre de 2021. Durante seis horas, Facebook, Instagram y WhatsApp quedaron fuera de servicio. Miles de campañas quedaron congeladas y los CMOs que dependían exclusivamente de esa infraestructura se encontraron sin capacidad de reacción. Los reportes posteriores estimaron pérdidas de más de 100 millones de dólares en ingresos publicitarios en un solo día. Lo mismo ocurre cuando un proveedor de IA cambia sus APIs sin previo aviso: equipos enteros pierden acceso a datos críticos y los objetivos trimestrales se tambalean.
La pregunta es incómoda: ¿qué pasa si mañana falla todo el stack de MarTech y MOps? La respuesta no puede ser confiar ciegamente. Los CMOs necesitan planes híbridos. Documentar procesos críticos fuera de la IA, mantener protocolos manuales que permitan operar en caso de emergencia y diversificar proveedores para no depender de un solo ecosistema. La experiencia demuestra que quienes logran equilibrar automatización con criterio humano son los que sobreviven a las crisis. Basta ver el caso de Southwest Airlines en 2022, cuando un fallo en su sistema de programación algorítmica provocó la cancelación de más de 15,000 vuelos en temporada alta. El costo reputacional y financiero fue enorme, y la lección clara: depender de un sistema sin plan alternativo puede paralizar toda una operación.
Las diatribas de las marcas en producción y mercado
Las marcas enfrentan un reto aún más complejo: coordinar producción, desarrollo, distribución y marketing en un entorno donde la IA acelera todo. Nike utiliza IA para prever demanda y ajustar producción, pero cuando la cadena de suministro se rompe —como ocurrió con Tesla y la escasez de chips en 2021-2022—, ningún algoritmo puede evitar el paro técnico. Tesla tuvo que retrasar entregas, cancelar pedidos y enfrentar la frustración de clientes, lo que impactó directamente en su valor bursátil.Lo mismo sucede cuando una nueva legislación ambiental obliga a replantear procesos enteros o cuando un segmento del mercado rechaza un producto por razones culturales. Recordemos el caso de Bud Light en 2023, cuya campaña con un influencer transgénero generó rechazo en parte de su base de consumidores. El boicot provocó una caída de más del 20% en ventas y un desplome de la acción de Anheuser-Busch en bolsa. La IA puede prever riesgos reputacionales, pero no elimina la necesidad de planes de contingencia humanos.
La coordinación se convierte en un reloj suizo: cada engranaje debe girar a tiempo, pero basta que uno falle para que todo se detenga. Aquí la IA puede prever riesgos, pero no sustituye la capacidad de reacción. Las marcas necesitan escenarios alternativos: simulaciones de crisis, protocolos de continuidad y estrategias que permitan reaccionar ante boicots, caídas tecnológicas o cambios regulatorios. La experiencia muestra que quienes ensayan estos escenarios con antelación logran mantener operaciones incluso en medio de turbulencias. Toyota, por ejemplo, desarrolló sistemas de contingencia que le permiten ajustar producción global ante desastres naturales o crisis logísticas, minimizando el impacto en sus cadenas de suministro.
IA como herramienta de permanencia
La inteligencia artificial no debe ser vista como sustituto del criterio humano, sino como herramienta que ayuda a definir estrategias con mayor precisión. Los gigantes invierten millones para aparecer en rankings y vender ego; los que buscan legado convierten la presión algorítmica en infraestructura narrativa. La diferencia está en cómo se usa la herramienta: unos la convierten en dependencia, otros en permanencia.Lo que hacemos hoy con algoritmos no debería ser ruido pasajero, sino memoria que resuene en el consumidor durante años. El marketing no debería aspirar a trending topics de 24 horas, sino a cicatrices que duren décadas. Como diría Máximo en Gladiator: “What we do in life, echoes in eternity.” Tomando esta frase, la adaptamos al Marketing Verso para decir: “What we build with AI echoes in consumer choice —in preference, adoption, and buying behavior.”
The Consumer Under AI’s Lens
Talking about today’s consumer means talking about someone who no longer decides alone. Artificial intelligence has become the invisible filter that determines what people see, hear, and buy. This is not theory. TikTok’s algorithm turned skincare routines into global phenomena almost overnight. Brands like CeraVe, long present in the market, suddenly found themselves mentioned by millions of young users — not because they invested in massive campaigns, but because the platform’s AI detected a pattern and amplified it.Amazon shows the same dynamic: a shopper enters looking for one product and leaves with another they “didn’t know they needed,” placed strategically in their path by recommendation engines. The French call this “Cherchez le Créneau” — find the gap. AI goes further: it invents the gap. It generates niches of consumption that never existed and converts them into demand. Think of viral gadgets: cloud‑shaped lamps or spoon‑warming devices. Nobody asked for them, yet algorithms turned them into must‑haves.
The risk is clear. Buying habits no longer arise from real needs but from algorithmic predictions. Consumers become secondary actors in a script written by systems that know more about their desires than they do themselves. And when those predictions fail, the collapse is brutal. Consider Peloton: its pandemic boom was fueled by algorithmic recommendations and fitness trends. But when demand evaporated, sales plunged and its stock lost more than 70% in a single year. AI can create consumption — and destroy it just as quickly.
The CMO in the Mirror of Dependence
For Chief Marketing Officers, AI is both blessing and threat. Never has it been easier to segment audiences, automate campaigns, and measure results in real time. Efficiency is undeniable: a CMO can launch a global campaign in hours, with personalization down to the detail. But comfort comes at a cost: absolute dependence on external platforms.Remember Meta’s global outage in October 2021. For six hours, Facebook, Instagram, and WhatsApp went dark. Thousands of campaigns froze, and CMOs who relied exclusively on that infrastructure had no way to react. Reports later estimated losses of more than $100 million in ad revenue in a single day. Similar risks occur when an AI provider changes its APIs without warning, leaving entire teams locked out of critical data and quarterly goals in jeopardy.
The uncomfortable question: what happens if tomorrow the entire MarTech and MOps stack fails? Blind trust is not an answer. CMOs need hybrid plans. Document critical processes outside AI. Maintain manual protocols to operate in emergencies. Diversify providers to avoid dependence on a single ecosystem. Experience shows that those who balance automation with human judgment are the ones who survive crises. Look at Southwest Airlines in 2022: a scheduling system failure led to more than 15,000 flight cancellations during peak season. The reputational and financial damage was enormous. The lesson is clear: relying on a system without a fallback can paralyze an entire operation.
The Brand’s Dilemma in Production and Market
Brands face an even more complex challenge: coordinating production, development, distribution, and marketing in an environment where AI accelerates everything. Nike uses AI to forecast demand and adjust production. Yet when supply chains break — as with Tesla during the 2021–2022 chip shortage — no algorithm can prevent technical stoppages. Tesla had to delay deliveries, cancel orders, and face customer frustration, directly impacting its market value.Legislation and culture add further volatility. In 2023, Bud Light’s campaign with a transgender influencer triggered backlash among part of its consumer base. The boycott drove sales down more than 20% and sent Anheuser‑Busch’s stock tumbling. AI can flag reputational risks, but it cannot replace contingency planning.
Coordination becomes like a Swiss watch: every gear must turn on time, but one failure stops the whole mechanism. AI can forecast risks, but it cannot substitute human response. Brands need alternative scenarios: crisis simulations, continuity protocols, strategies to react to boycotts, tech outages, or regulatory shifts. Those who rehearse these scenarios in advance maintain operations even in turbulence. Toyota, for example, has built contingency systems that allow it to adjust global production in response to natural disasters or logistical crises, minimizing supply chain impact.
AI as a Tool of Permanence
Artificial intelligence should not be seen as a substitute for human judgment but as a tool to carve strategies with greater precision. Giants spend millions to appear in rankings and sell ego. Those who seek legacy turn algorithmic pressure into narrative infrastructure. The difference lies in how the tool is used: some turn it into dependence, others into permanence.What we build with AI should not be fleeting noise but memory that resonates with consumers for years. Marketing should not aspire to 24‑hour trending topics but to scars that last decades. Taking inspiration from Gladiator: “What we do in life echoes in eternity.” Adapted to the Marketing Verso, we might say: “What we build with AI echoes in consumer choice — in preference, adoption, and buying behavior.”
ND
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