Introducción
Si estás leyendo esto es porque no quieres teorías ni humo: Quieres entender cómo aplicar la IA a tu empresa para vender más y gastar menos. Esa es justo la promesa de esta guía. En CDV lo vivimos cada día: ayudamos a agencias a ofrecer soluciones de IA bajo su marca y trabajamos directamente con empresas que quieren dar un salto en ventas, atención al cliente y procesos internos.
Nuestra filosofía es simple: hacer pocas cosas, pero hacerlas muy bien. Y en nuestro caso, esas cosas son la IA aplicada a negocio real: agentes de voz, chatbots y automatización de back office. Aquí no vas a encontrar listas infinitas de herramientas ni teoría vacía, sino un enfoque claro: qué funciona, qué no y cómo empezar con buen pie.
Qué es (hoy) la “IA para empresas” y qué no es
IA clásica vs. IA generativa y agentes
Cuando hablamos de IA clásica, nos referimos a modelos entrenados para tareas específicas y repetitivas: clasificar correos, validar datos, procesar facturas o mover información entre sistemas. Es estable, rápida y fiable, pero poco flexible.
La IA generativa es otra liga: entiende y produce texto, audio o imágenes con gran naturalidad. Con ella puedes resumir un contrato, redactar un email personalizado o mantener una conversación por voz con un cliente. Eso sí, necesita tus datos y controles claros para que no se invente cosas.
Y luego están los agentes de IA, que combinan lo mejor de ambos mundos. No solo responden, también actúan: pueden abrir un ticket en tu CRM, consultar inventario o registrar un pedido. En nuestro caso, lo que más ROI genera es justo esa mezcla: IA clásica para lo mecánico, generativa para el lenguaje y agentes que cierran el ciclo actuando en tus sistemas.
Por qué 2025 cambia las reglas del juego (capacidades y límites reales)
Lo que ya puedes aprovechar en 2025:
Modelos que entienden voz, texto e imagen en un mismo flujo.
Agentes capaces de ejecutar acciones en tiempo real con trazabilidad.
Costes y tiempos de respuesta mucho más bajos, lo que permite casos en vivo (llamadas, chats) y en lote (back office).
Opciones de despliegue flexibles: cloud, on-premise o híbrido, según tus necesidades de seguridad y RGPD.
Los límites que debes tener en cuenta:
- La IA aún alucina si no se le da contexto con tus datos.
- Necesita métricas claras: tiempo de resolución, satisfacción del cliente, errores evitados.
- Requiere cambio cultural: formar al equipo y definir qué tareas son 100% humanas, cuáles asistidas y cuáles automatizadas.
- El cumplimiento normativo (RGPD, privacidad, sesgos) no es opcional.
Beneficios tangibles de implementar IA en tu empresa: dónde vas a vender más y gastar menos
Hablar de IA sin aterrizarlo en beneficios concretos es perder el tiempo. Lo que interesa es saber en qué áreas tu empresa puede crecer en ventas o ahorrar costes desde el primer trimestre. Aquí te muestro dónde la IA empieza a generar impacto real.
Ventas y marketing B2B (cualificación, personalización, contenido asistido)
Uno de los mayores cuellos de botella en B2B es la cualificación de leads. La IA puede analizar formularios, emails o chats iniciales y decidir en segundos si merece la pena pasar ese contacto a un comercial. En lugar de perder horas revisando prospectos, tu equipo recibe solo los que tienen más potencial.
Además, los modelos generativos permiten personalizar mensajes a gran escala: desde un correo de seguimiento adaptado al sector del cliente hasta un argumento de venta ajustado a su histórico. Aquí la IA no sustituye al comercial, lo potencia.
En nuestro caso, cuando integramos un asistente de IA para prefiltrar leads, vimos cómo el equipo de ventas dejaba de invertir tiempo en contactos fríos y se centraba en cerrar oportunidades reales. Resultado: más cierres, sin necesidad de ampliar plantilla.
Atención al cliente (agentes de voz/chatbots nivel 1–1.5)
Aquí está el clásico caso de uso… y con razón. Un agente de voz o un chatbot inteligente puede resolver la mayoría de las consultas de primer nivel: horarios, estados de pedido, políticas, preguntas frecuentes.
Lo importante es diseñar estos agentes con límites claros: qué resuelven y qué escalan a un humano. Así no generan frustración y liberan a tu equipo para que atienda los casos complejos.
En CDV lo hemos visto en varios despliegues: un agente de voz que atiende en tiempo real, conectado al CRM, puede gestionar el 60–70% de llamadas de soporte inicial. Eso se traduce en menos tiempo de espera para el cliente y menos coste por interacción para la empresa.
Operaciones y back office (RPA + IA, conciliaciones, tickets internos)
En el back office es donde más dinero se pierde sin darnos cuenta. Procesos como conciliaciones, alta de pedidos, gestión de tickets internos o generación de reportes son tareas repetitivas que un equipo humano suele hacer de forma manual.
Con RPA combinada con IA, esas tareas se automatizan: la IA entiende documentos o correos, y el RPA ejecuta las acciones en tus sistemas. Así reduces errores, aumentas velocidad y liberas a tu equipo de un trabajo que no aporta valor estratégico.
Un ejemplo que nos encanta: automatizar la conciliación de facturas entrantes. Donde antes un equipo invertía horas, ahora un agente interno las valida en minutos y solo marca para revisión los casos dudosos.
Analítica y toma de decisiones (RAG sobre conocimiento interno)
Muchas empresas tienen los datos, pero no las respuestas. Ahí entra el RAG (Retrieval Augmented Generation): la IA busca en tu propio conocimiento interno (bases de datos, documentos, intranets) y genera una respuesta contextualizada.
Esto permite que directivos y mandos medios puedan consultar en lenguaje natural información clave: “¿Cuál fue el margen por cliente en Q2?”, “Dame un resumen de las incidencias abiertas en la última semana”.
El resultado es tomar decisiones más rápido y con menos fricción. No necesitas esperar a que alguien prepare un informe: la información fluye cuando la necesitas. Y lo mejor: con los permisos y trazabilidad adecuados, evitando riesgos de fuga de datos.
Recuerda: En todos estos casos, la IA no es un juguete: es una palanca de eficiencia y crecimiento real. Y la clave está en aplicarla con criterio, no en añadir “un bot más” porque está de moda.
Humano + IA: quién hace qué
Uno de los errores más comunes que veo en empresas es pensar que la inteligencia artificial llega para reemplazarlo todo. No funciona así. La realidad es que la IA se integra como un socio: hace lo repetitivo, asiste en lo complejo y deja en manos humanas lo que requiere criterio, empatía y creatividad. Entender bien esta frontera es clave para aplicar la IA en empresas con éxito.
Tareas 100% automatizables vs. asistidas vs. humanas
1. Tareas 100% automatizables
Son aquellas que cumplen tres condiciones:
- Tienen reglas claras y resultados esperados (si ocurre A, siempre debe pasar B).
- Se basan en datos estructurados y bien definidos.
- No implican riesgo reputacional alto si algo falla.
Ejemplos:
- Validación de facturas con RPA e IA.
- Confirmación automática de pedidos en e-commerce.
- Actualización de estados en CRM o ERP.
- Respuestas de nivel 1 muy simples en soporte (“¿cuál es mi saldo?”, “¿dónde está mi pedido?”).
Aquí la IA clásica y la automatización con IA brillan, porque eliminan volumen de trabajo manual y reducen errores.
2. Tareas asistidas (IA + humano en bucle)
Son las más interesantes y donde se gana más valor. La IA no sustituye, sino que acelera y amplifica al equipo.
Ejemplos:
Ventas y marketing B2B: un modelo analiza al lead y su histórico, sugiere la mejor respuesta y el comercial la adapta.
Atención al cliente: un chatbot atiende en primera línea, pero deriva a un humano con toda la información contextual.
Analítica: la IA resume los datos clave y el directivo decide con base en ellos.
En nuestra experiencia en CDV, cuando los agentes de voz gestionan las llamadas repetitivas y pasan solo las excepciones al equipo humano, la satisfacción del cliente sube: el cliente no espera y el humano se dedica a casos donde realmente aporta.
3. Tareas 100% humanas
Por ahora, hay áreas que siguen siendo dominio humano:
Negociación y cierre de ventas complejas: la empatía y la intuición no se programan.
Decisiones estratégicas con riesgo alto.
Creatividad disruptiva: la IA puede generar variaciones, pero la chispa diferencial sigue siendo de personas.
Gestión de crisis: cuando algo sale mal, la voz humana da confianza que ningún bot transmite.
La clave no es “humano vs. IA”, sino qué combinación genera más retorno.
Calidad, riesgos y trazabilidad (cómo lo controlas)
Adoptar IA sin control es abrir la puerta a problemas. Lo que diferencia a una empresa que escala con éxito de otra que quema recursos es cómo gestiona la calidad, los riesgos y la trazabilidad.
Calidad
- Define métricas desde el día uno: tiempo medio de resolución, % de errores, NPS/CSAT, coste por interacción.
- Evalúa salidas de la IA con tests continuos (golden sets de datos de prueba).
- Usa feedback humano: cada interacción sirve para mejorar el modelo o ajustar reglas.
Riesgos
Alucinaciones: la IA inventa respuestas si no tiene contexto. Solución: RAG con tus datos internos.
Sesgos: los modelos pueden reproducir prejuicios. Solución: pruebas con datasets diversos y revisiones humanas.
Cumplimiento legal (RGPD, privacidad): nunca uses datos sensibles sin consentimiento ni sin cifrado.
Dependencia tecnológica: evitar casarse con un solo proveedor; apuesta por arquitectura abierta.
Trazabilidad
- Registra qué pregunta se hizo, qué respondió la IA, qué datos usó y qué acción ejecutó.
- Crea logs auditable: indispensables en sectores regulados (finanzas, salud, legal).
- Control de versiones en prompts, modelos y políticas para saber qué cambió y cuándo.
En CDV lo trabajamos así: cuando un agente de voz o back office responde, todo queda registrado con fecha, fuente de datos y acción tomada. Eso permite auditar como si fuera un empleado más. Y lo mejor: puedes comparar su rendimiento con métricas humanas.
Cómo empezar: plan de 90 días (de piloto a escala)
Una de las preguntas más habituales que recibo es: “Vale, la IA suena bien… pero, ¿por dónde empiezo en mi empresa?”. La respuesta no es contratar la primera herramienta que veas ni intentar automatizar todo de golpe. Lo que funciona es un plan de 90 días, con pasos claros y medibles. Así reduces riesgo, aprendes rápido y escalas lo que realmente aporta valor.
Diagnóstico y shortlist de casos (impacto × viabilidad)
El primer paso no es técnico, es estratégico. Necesitas saber qué tareas de tu empresa cumplen dos criterios:
Impacto: cuánto valor generan si se automatizan o asisten con IA (ahorro de tiempo, reducción de costes, aumento de ventas).
Viabilidad: qué tan factible es aplicarlo en 3–6 semanas (datos disponibles, procesos claros, riesgo bajo)
Ejemplo práctico:
Alto impacto + alta viabilidad: automatizar la cualificación de leads o la conciliación de facturas.
Alto impacto + baja viabilidad: rediseñar toda la experiencia de cliente con agentes omnicanal (mejor dejarlo para más adelante).
Bajo impacto + alta viabilidad: pequeños pilotos de chatbots internos (útiles, pero no prioridad).
En CDV lo hacemos con un simple mapa impacto × viabilidad. Es una matriz en la que colocamos procesos y priorizamos los que van arriba a la derecha: alto impacto y fáciles de lanzar.
PoC/piloto: métricas, datos y seguridad
Una vez identificado el caso, toca lanzar un piloto controlado (Proof of Concept o PoC). La idea es aprender rápido y barato, no montar un proyecto de un año.
Claves de un buen piloto:
Duración corta: 4–6 semanas.
Métricas claras: por ejemplo, “¿cuánto reducimos el tiempo de respuesta al cliente?”, “¿qué % de leads cualifica la IA vs. humanos?”.
Datos suficientes y de calidad: mejor pocos datos buenos que un dataset enorme lleno de ruido.
Seguridad y RGPD desde el inicio: anonimizar datos sensibles, definir quién accede a qué, y log de todas las interacciones.
Human-in-the-loop: en esta fase conviene mantener una supervisión humana para validar decisiones críticas.
En nuestra experiencia, los pilotos bien definidos consiguen algo clave: generar confianza interna. Cuando el equipo ve que la IA ahorra horas reales o mejora métricas, se pasa de la curiosidad a la adopción.
Escalado y gobierno (roles, evaluación, observabilidad)
El último paso del plan de 90 días es pasar del piloto al despliegue real. Aquí no basta con que la IA funcione, hay que gobernarla.
Puntos clave:
Roles definidos: quién gestiona los datos, quién revisa la calidad, quién mantiene la infraestructura.
Evaluación continua: no basta con un “funciona bien”; necesitas paneles con métricas vivas (precisión, tiempos, satisfacción, errores).
Observabilidad: logs detallados de cada interacción, trazabilidad de datos y versiones de prompts/modelos. Así puedes auditar como si fuera un empleado más.
Mejora continua: cada trimestre, revisa qué se puede ampliar (más procesos) y qué ajustes requiere lo que ya está en producción.
Un apunte importante: no intentes escalar 10 casos a la vez. Lo que funciona es consolidar el primer éxito y luego añadir el segundo. Es como construir un músculo: caso a caso, sin saltarse etapas.
En CDV lo vemos claro: los clientes que adoptan este enfoque de “90 días → piloto → escala” consiguen resultados sostenibles. Los que quieren hacerlo todo a la vez, suelen quedarse en pruebas que nunca llegan a producción.
Retos de implementar IA en tu empresa y cómo superarlos
Implementar IA en empresas no es solo cuestión de tecnología. Los mayores frenos suelen venir de tres frentes: los datos y el cumplimiento legal, el cambio cultural en la organización y los riesgos de calidad propios de la inteligencia artificial. Te cuento cómo los abordamos y qué puedes aplicar en tu negocio.
Datos y RGPD
La IA vive de los datos. Si tus datos son incompletos, dispersos o de mala calidad, los resultados de la IA serán igual de malos. Además, en Europa hay un requisito añadido: el RGPD.
Retos comunes
- Datos duplicados, inconsistentes o sin etiquetar.
- Dudas legales sobre qué información puede usar la IA.
- Riesgo de fuga o exposición de datos sensibles.
Cómo superarlo:
- Haz una auditoría rápida de tus datos antes de lanzar cualquier piloto.
- Define qué fuentes son autorizadas y cuáles no.
- Anonimiza o seudonimiza información sensible (ej. datos personales en soporte).
- Trabaja con logs y permisos: cada consulta queda registrada y solo accede quien debe.
En CDV lo tenemos claro: no conectamos un agente de voz a un CRM si antes no sabemos qué datos puede y no puede tocar. Es mejor invertir un poco de tiempo en gobierno de datos que enfrentarte a un problema legal después.
Cambio cultural y capacitación
El segundo reto no está en la tecnología, sino en las personas. Cada vez que hablamos de automatización con IA, aparece la misma pregunta: “¿Esto me va a quitar el trabajo?”.
Retos comunes
- Resistencia de equipos que ven la IA como amenaza.
- Falta de habilidades para usar nuevas herramientas.
- Desconfianza en los resultados de los modelos.
Cómo superarlo:
- Comunica desde el inicio que la IA no sustituye, sino que redistribuye tareas: menos repetitivas, más estratégicas.
- Lanza pilotos donde el equipo vea beneficios claros (ej. un chatbot que reduce tickets y libera tiempo).
- Ofrece formación práctica: cómo revisar salidas de la IA, cómo escalar incidencias, cómo aprovechar copilotos internos.
- Reconoce y comparte casos de éxito internos: nada convence más que ver a compañeros trabajar mejor gracias a la IA.
Sesgos, alucinaciones y control de calidad
La IA no es infalible. Puede inventarse datos (alucinaciones) o dar respuestas sesgadas si fue entrenada con información parcial. En contextos de negocio, esto puede ser costoso o incluso dañar tu marca.
Retos comunes
- Respuestas inventadas que suenan convincentes.
- Reproducción de sesgos (género, idioma, contexto).
- Falta de métricas claras para evaluar calidad.
Cómo superarlo
- Usa RAG (Retrieval Augmented Generation) para que la IA responda solo con tus datos internos.
- Aplica guardrails: límites en lo que puede o no puede responder la IA.
- Implementa human-in-the-loop en procesos críticos (ej. validación de contratos, decisiones financieras).
- Define KPIs de calidad: precisión, cobertura, satisfacción del cliente, cumplimiento normativo.
- Monitoriza y ajusta: cada interacción es feedback para mejorar.
Lo que vemos en CDV es sencillo: los sistemas de IA no fallan porque “sean malos”, fallan porque no tienen controles. Cuando los modelos trabajan con tus datos, con logs y con métricas claras, dejan de ser un experimento y se convierten en un recurso fiable.
Herramientas y tipos
Cuando hablamos de herramientas de IA para empresas, lo importante no es el logo del proveedor, sino el tipo de capacidad que incorpora. Las marcas cambian, pero los tipos de soluciones permanecen. Si entiendes las categorías, podrás elegir lo que más se ajuste a tu negocio y cambiar de proveedor cuando lo necesites, sin rehacer toda tu estrategia.
En CDV lo aplicamos así: primero definimos qué problema queremos resolver (atención, ventas, back office, analítica) y después seleccionamos la categoría de herramienta que encaja. Solo entonces comparamos opciones concretas.
Agentes de voz y chatbots
Son la cara más visible de la inteligencia artificial en empresas. La diferencia con los bots antiguos es enorme:
- Ahora entienden lenguaje natural y pueden mantener una conversación coherente.
- Se conectan a tu CRM o ERP para dar respuestas con datos reales.
- Funcionan en voz y texto, en canales como teléfono, WhatsApp, webchat o email.
Retos comunes
- Atender preguntas frecuentes (horarios, estados, políticas).
- Procesar solicitudes básicas (cambiar datos, abrir tickets).
- Transferir al humano con contexto completo cuando el caso es complejo.
Ventajas principales:
- Reducción de costes: menos volumen en el call center.
- Mejora de experiencia: respuesta inmediata, 24/7.
- Escalabilidad: atiendes a 10 o 10.000 clientes con la misma calidad.
En CDV desplegamos agentes de voz que resuelven más del 60% de consultas iniciales, y lo mejor es que cada conversación queda registrada y medida, igual que harías con un agente humano.
Automatización de procesos (RPA + IA)
El back office es un agujero de tiempo y dinero para muchas empresas. La mayoría de tareas que consumen recursos aquí son rutinarias y con reglas claras: conciliaciones, validaciones, altas y actualizaciones.
La combinación de RPA (automatización robótica de procesos) con IA es la solución perfecta:
- La IA entiende información no estructurada (emails, PDFs, facturas escaneadas).
- El RPA ejecuta las acciones en los sistemas (ERP, CRM, aplicaciones internas).
Ejemplos típicos:
- Validar automáticamente facturas entrantes.
- Procesar pedidos y actualizar su estado.
- Clasificar tickets internos y asignarlos al área correcta.
Beneficios:
- Velocidad: procesos que antes tardaban horas, ahora minutos.
- Menos errores: la IA detecta inconsistencias que un humano pasaría por alto.
- Ahorro: reduces coste por tarea repetitiva y liberas al equipo para trabajos de más valor.
Una empresa con la que trabajamos redujo en más de un 70% el tiempo invertido en conciliaciones contables al desplegar un flujo de RPA + IA. El equipo pasó de “copiar/pegar” a revisar solo los casos excepcionales.
Copilotos internos y búsqueda empresarial (RAG)
El tercer tipo de herramienta va más allá de automatizar tareas: ayuda a las personas a decidir mejor y más rápido.
Los copilotos internos son asistentes de IA que se conectan a tus documentos, intranet, emails y bases de datos. Funcionan con un enfoque RAG (Retrieval Augmented Generation):
- Buscan la información en tus fuentes autorizadas.
- La combinan con un modelo de lenguaje.
- Devuelven una respuesta contextualizada y verificable.
Ejemplos típicos:
- Un comercial pregunta: “¿Qué clientes renovaron el año pasado en este sector?”.
- Un directivo pide: “Hazme un resumen de incidencias abiertas esta semana”.
- Un técnico consulta: “Dame la última versión de la política de seguridad”.
Ventajas
- Ahorro de tiempo: no esperas a que alguien prepare un informe.
- Mejoras en la toma de decisiones: información precisa en el momento justo.
- Control de datos: el copiloto solo usa las fuentes que tú defines.
Como ves, no se trata de “qué herramienta elegir”, sino de qué tipo de solución necesitas. Empieza pensando en tus procesos y resultados, y luego busca proveedores que encajen. Así te aseguras de que tu estrategia no dependa de una moda pasajera, sino de capacidades sólidas.
Página web y estrategia de SEO
Una página web es el centro de tu presencia digital. Funciona como tu escaparate virtual las 24 horas. Para que sea efectiva, debe estar bien diseñada, ser fácil de navegar y optimizada para dispositivos móviles.
La optimización para motores de búsqueda (SEO) es fundamental para que los usuarios encuentren tu sitio web. Incluye:
- Investigación de palabras clave relevantes para tu negocio
- Creación de contenido valioso que responda a las búsquedas
- Optimización técnica del sitio (velocidad de carga, estructura)
- Enlaces internos y externos de calidad
Una buena estrategia de SEO mejora tu posición en los resultados de búsqueda (SERP) de Google y otros motores. Esto aumenta la visibilidad de tu marca sin necesidad de pagar por cada clic.
Social media marketing
Las redes sociales ofrecen una forma directa de interactuar con tu audiencia. Cada plataforma tiene características únicas y públicos específicos.
Plataformas populares:
- Instagram: ideal para contenido visual y audiencias jóvenes
- Facebook: versatilidad para diferentes tipos de contenido y público amplio
- LinkedIn: perfecto para B2B y networking profesional
- TikTok: excelente para contenido creativo y audiencias jóvenes
Es importante desarrollar una estrategia específica para cada red social. No es recomendable publicar el mismo contenido en todas partes. Adapta tu mensaje al formato y audiencia de cada plataforma.
El marketing en redes sociales no se trata solo de promocionar productos, sino de crear comunidad y generar confianza con tu audiencia.
SEM publicidad pagada
El SEM (Search Engine Marketing) te permite aparecer en posiciones destacadas de los motores de búsqueda mediante anuncios pagados. A diferencia del SEO, ofrece resultados inmediatos.
Los anuncios de pago por clic (PPC) en Google Ads o Bing Ads son la forma más común de SEM. Pagas solo cuando alguien hace clic en tu anuncio.
Ventajas del SEM:
- Resultados rápidos y medibles
- Segmentación precisa según búsquedas específicas
- Control total del presupuesto
- Capacidad para probar diferentes mensajes
Para campañas efectivas, es crucial seleccionar las palabras clave adecuadas, crear anuncios convincentes y diseñar páginas de destino que conviertan visitantes en clientes.
Email marketing
El marketing por correo electrónico sigue siendo uno de los canales con mejor retorno de inversión. Permite comunicación directa y personalizada con tu audiencia.
Para implementar una estrategia efectiva de email marketing:
- Construye una lista de suscriptores de calidad (evita comprar bases de datos)
- Segmenta tu audiencia según intereses o comportamientos
- Crea contenido valioso y personalizado
- Diseña correos electrónicos atractivos y optimizados para móviles
- Realiza pruebas A/B para mejorar continuamente
Los correos pueden tener diferentes objetivos: informar sobre novedades, enviar promociones, reactivar clientes inactivos o educar a tu audiencia.
El e-mail marketing es especialmente efectivo para nutrir leads y convertirlos en clientes.
Marketing de contenidos
El marketing de contenido consiste en crear y distribuir material valioso para atraer a una audiencia claramente definida. No se trata de vender directamente, sino de informar y resolver problemas.
Formatos populares de contenido incluyen:
- Blogs: Excelentes para mejorar SEO y educar a tu audiencia
- Ebooks y guías: Contenido descargable para generar leads
- Infografías: Presentan información compleja de forma visual
- Podcasts: Permiten conectar con audiencias en momentos donde no pueden leer
El contenido debe ser relevante, útil y alineado con los intereses de tu público objetivo. La consistencia es clave: mantén un calendario editorial para publicar regularmente.
Un buen marketing de contenidos construye autoridad en tu industria y genera confianza con potenciales clientes.
Marketing de videos
El video se ha convertido en uno de los formatos más efectivos para captar la atención. Los usuarios prefieren ver videos a leer texto en muchos contextos.
Plataformas para video marketing:
- YouTube: El segundo motor de búsqueda más grande del mundo
- Instagram Reels y Stories: Ideales para contenido breve y dinámico
- TikTok: Perfecto para contenido creativo y auténtico
- Webinars: Excelentes para educación y generación de leads
Los videos no necesitan ser producciones costosas. Con un smartphone y buena iluminación puedes crear contenido efectivo. Lo importante es aportar valor y mantener la atención del espectador.
El marketing de videos mejora el engagement, aumenta el tiempo de permanencia en tu sitio web y puede explicar conceptos complejos de forma sencilla.
Marketing de influencers
Colaborar con personas influyentes en tu industria puede amplificar tu mensaje y llegar a nuevas audiencias. Los influencers han construido comunidades que confían en sus recomendaciones.
Al implementar esta estrategia:
- Identifica influencers relevantes para tu nicho
- Prioriza el engagement sobre el número de seguidores
- Establece objetivos claros para la colaboración
- Permite cierta libertad creativa al influencer
- Mide resultados más allá de likes y comentarios
Tabla de contenidos
Monta tu propia agencia de IA (sin saber programar)
Nosotros montamos la parte técnica, tú solo te encargas de vender y escalar. En semanas puedes estar generando ingresos con tu propia agencia.
