Denise Persson, Chief Marketing Officer de Snowflake.
Hace no mucho, el debate en marketing giraba en torno a si había que adoptar la IA. Ese debate está cerrado. La tensión que queda es más difícil de resolver. Cuanto más unificados y completos sean los datos de cliente, conectados a través de puntos de contacto, canales e interacciones, más puede aportar la IA. Pero los requisitos de privacidad y gobernanza elevan el listón. Más acceso a datos exige controles más estrictos, una rendición de cuentas más clara y una mayor confianza en cómo se utilizan esos datos. Los profesionales del marketing se enfrentan hoy a prioridades que compiten entre sí. ¿Cómo extraer el máximo valor de los datos sin comprometer los requisitos de privacidad? ¿Y cómo gobernar la IA con suficiente rigor para confiar en ella a escala sin perder velocidad?
Esta semana presentamos la quinta edición del informe The Modern Marketing Data Stack: Cómo gobernar la empresa impulsada por agentes de IA. La trayectoria de estas ediciones refleja con claridad la evolución del stack de marketing, es decir, el conjunto de herramientas tecnológicas y software que utiliza un equipo de marketing para hacer su trabajo diario. Empezamos preguntándonos si las organizaciones podían unificar sus datos de cliente. Después, si la IA podía ayudarles a sacarles más partido. Ahora profundizamos en las herramientas y arquitecturas que permiten que los agentes de IA actúen sobre esos datos manteniendo el control y cumpliendo con la normativa.
Ese es el reto que define la era agéntica. Como señala Scott Brinker, analista de chiefmartec, en este informe, “la IA no transformó el stack principalmente sustituyendo herramientas, sino que lo transformó creando un nuevo plano de control por encima de ellas”.
Las tres fuerzas convergen
A lo largo de las ediciones anteriores de este informe hemos seguido tres fuerzas que están reconfigurando el stack moderno de marketing, que son la IA, la privacidad y data gravity (el fenómeno por el cual, a medida que los datos crecen en volumen y valor, tienden a atraer más servicios, aplicaciones y sistemas hacia donde se encuentran almacenados). Este año, el cambio es más tangible. Esas fuerzas ya se manifiestan en la forma en que se trabaja realmente. La IA se acerca a la ejecución y empieza a condicionar flujos de trabajo, desencadenar acciones e influir en decisiones a lo largo del stack. Eso transforma el papel de la capa de datos. Cuando los sistemas toman o recomiendan decisiones, necesitan operar sobre datos gobernados en los que los equipos confíen.
La privacidad forma parte del mismo desplazamiento. A medida que más decisiones se automatizan, resulta aún más importante que las reglas de consentimiento y uso de datos queden integradas en los sistemas donde se accede a ellos y se actúa. Por eso el marco de gobernanza se convierte en el hilo conductor. Permite a los equipos ganar velocidad sin perder el control. Establece con claridad cuándo puede actuar la IA, cuándo es necesaria la intervención humana y cómo se miden los resultados. La convergencia de IA, el data gravity y privacidad está cambiando cómo se construye, opera y gobierna el stack moderno de marketing.
1. El retorno de la IA y lo que la gobernanza hace posible
Las capacidades de IA se han expandido de forma significativa a lo largo del stack de marketing. Pero el avance más relevante del último año va más allá de la IA generativa. Es la aparición incipiente de los flujos de trabajo agénticos, sistemas que ya no se limitan a asistir en tareas individuales, sino que coordinan secuencias de acciones, invocan herramientas, toman decisiones y optimizan hacia objetivos definidos bajo supervisión y control humano.
La era de la empresa agéntica transforma el modelo operativo de raíz. Cuando la IA puede actuar en nombre de la organización, la calidad de la capa de datos y, como subraya este informe, la claridad de los controles de gobernanza determinan si esas acciones generan valor o introducen riesgo.
En los primeros compases de la experimentación con IA, los CMOs intentaban ganar terreno moviéndose más rápido o desplegando más herramientas. Pero quienes obtienen mejores resultados son los que combinan casos de uso concretos con datos de calidad y gobernados. El informe recoge ejemplos de grandes organizaciones, y Fanatics ilustra cómo funciona esto a escala.
Con miles de millones de señales de aficionados generadas diariamente en deportes, videojuegos y coleccionismo, y fragmentadas en distintas unidades de negocio, Fanatics construyó FanGraph sobre Snowflake. Se trata de una base unificada que consolida una visión única de más de 100 millones de aficionados. A partir de ahí, desplegaron Snowflake CoWork para poner los datos directamente en manos de los equipos de negocio. Los responsables de marketing y operaciones pueden ahora explorar datos, formular preguntas y obtener insights sin tener que canalizar cada consulta a través de un analista de datos.
A medida que los agentes asumen un papel más relevante, uno de los primeros elementos que hay que definir es la rendición de cuentas. Los partners que han contribuido al informe apuntan a un patrón recurrente. Las iniciativas agénticas se frenan cuando no está claro quién es responsable de las decisiones y su medición. Las organizaciones que avanzan son las que establecen la gobernanza desde el principio, con responsables claros.
2. Privacidad: de función de cumplimiento a capacidad operativa
El panorama de la privacidad es, si cabe, más complejo que hace un año. La aplicación normativa se ha intensificado y las expectativas de los consumidores han crecido. A medida que los agentes de IA asumen roles más autónomos, la superficie de riesgo potencial se amplía.
Las organizaciones que más destacan han dejado de tratar la privacidad como una simple casilla normativa que marcar. Han integrado los controles de consentimiento, identidad y uso de datos directamente en la forma en que se accede a ellos y se comparten, especialmente en los flujos automatizados. Cuando los agentes de IA actúan en más puntos del stack, no es posible revisar cada acción en tiempo real. Las políticas de gobernanza tienen que estar integradas en el destino, no solo en la puerta de entrada.
Y hay una razón de mayor calado para hacer bien esto, que es la confianza del consumidor. En una época de escrutinio creciente, la confianza es uno de los activos más valiosos que puede construir una marca y uno de los más difíciles de recuperar una vez que se pierde. Los datos propios, el consentimiento transparente y el valor demostrado al cliente siguen siendo ventajas duraderas, independientemente de cómo evoluciona el entorno regulatorio.
3. La base de datos es también la base de la IA agéntica
Cuando lanzamos este informe en 2022, el argumento central era sencillo. Unifica primero tus datos de marketing en una plataforma centralizada y única, y después despliega las mejores herramientas del mercado sobre esa base. Ese principio es más relevante hoy que nunca. A medida que los flujos impulsados por IA abarcan analítica, activación, medición y colaboración, los stacks fragmentados construidos sobre datos duplicados sencillamente no pueden seguir el ritmo.
La pregunta que define a las organizaciones de marketing en 2026 no se limita a qué aplicaciones incluir en su stack. Es si el stack puede soportar una toma de decisiones coordinada, un acceso gobernado a datos y una automatización controlada en un entorno complejo. El stack tiene que reorganizarse alrededor de los datos. Y los datos tienen que estar gobernados.
Lo que los responsables de marketing deben hacer ahora
Primero, no hay estrategia de IA sin estrategia de datos, ni estrategia de datos sin gobernanza. Las organizaciones que avanzan más rápido con la IA son las que construyeron primero su base —unificada, consistente, con controles claros sobre cómo se accede a los datos, se comparten y se actúa sobre ellos—. La gobernanza no frena la innovación. Es lo que hace posible una acción escalable y responsable impulsada por IA.
Segundo, es clave adoptar el enfoque composable (o de arquitectura modular). Las herramientas y categorías recogidas en este informe son más que nunca, pero eso no significa que las organizaciones necesiten desplegar la mayoría para tener éxito. Quienes obtienen resultados ensamblan capacidades de forma deliberada. Eligen herramientas que funcionan con sus datos donde residen, y las amplían o sustituyen sin romper la base de gobernanza que las sostiene. En un entorno donde la tecnología cambia sin parar bajo los pies, la modularidad es lo que permite mantener la agilidad.
Al presentar esta quinta edición del informe sobre el stack moderno de marketing y su evolución, hay algo de lo que estoy completamente convencida. Los líderes de marketing que prosperarán en la era agéntica son los que entienden que gobernanza e innovación no son fuerzas opuestas. Las organizaciones más cercanas a sus datos —y más rigurosas en cómo los gobiernan— son las que actuarán con más rapidez y confianza cuando los agentes lleguen en toda su dimensión.
El informe de este año reúne perspectivas de CMOs, tecnólogos de marketing y expertos en IA de todo nuestro ecosistema de partners y clientes. Analiza cómo las organizaciones de marketing están construyendo las arquitecturas, modelos operativos y bases de gobernanza necesarios para que la IA agéntica se convierta en una capacidad práctica y crítica para el negocio.
