La saturación del contenido creado con IA: el costo de que todas las marcas se parezcan

La inteligencia artificial llegó al marketing con una promesa difícil de rechazar: producir más, en menos tiempo y con menor costo.

Para equipos pequeños, esa posibilidad puede marcar una diferencia importante. Un calendario de contenidos, varias versiones de un anuncio, una primera propuesta de texto o el análisis de cientos de comentarios ya no exigen las mismas horas que hace dos años.

Pero esa eficiencia está abriendo un problema que empieza a ser visible en los feeds y que debería preocupar a cualquier empresa que invierta en reputación: el contenido se está multiplicando a un ritmo mayor que la capacidad de las audiencias para encontrarle valor.

No es solo una sensación. Adobe reportó en 2025 que el UG% de los profesionales de marketing consultados había visto al menos duplicarse la demanda de contenido durante los dos años previos, mientras 71% esperaba que esa demanda se multiplicara cinco veces o más hacia 2027. La presión por alimentar plataformas, formatos y segmentos explica la aceleración de la IA. Sin embargo, la facilidad para publicar no garantiza una mayor capacidad para diferenciarse.

El resultado se reconoce con rapidez. Textos intercambiables, imágenes con iluminación artificial, rostros excesivamente pulidos y piezas que podrían pertenecer a cualquier rubro. No importa si la marca está en La Paz, Cochabamba, Santa Cruz o en otro mercado: cuando la publicación no contiene una experiencia, una mirada o una decisión propia, termina pareciéndose a todas las demás.

En el mercado local, el fenómeno ya no se limita a emprendimientos que buscan resolver la falta de recursos. También se observa en comunicaciones de grandes empresas, incluidas algunas de consumo masivo, banca y otros sectores, donde una pieza evidentemente generada por IA parece llegar a publicación sin una dirección creativa que la adapte, cuestione o complete.

Algo similar empieza a notarse en comerciales de TV: producciones con una gran inversión evidente que sustituyen una idea por una acumulación de imágenes sintéticas. El problema no es la herramienta; es renunciar a la mirada profesional que debería conducirla.

El problema económico detrás del feed.

La conversación suele plantearse como una pelea entre creatividad humana y tecnología. Es una simplificación. Para las empresas, la IA ya es una herramienta de productividad. El AI Index de Stanford señala que 70% de las organizaciones encuestadas utiliza IA generativa en al menos una función de

negocio. En marketing y ventas, 71% de quienes reportaron impacto financiero atribuyó algún aumento de ingresos a su uso, aunque el incremento más frecuente fue menor al 5%.

La lectura responsable de esos datos no es que la IA no funcione. Es que sus beneficios no aparecen por arte de magia ni se explican por la cantidad de piezas publicadas. Una empresa puede bajar el costo unitario de producir contenidos y, al mismo tiempo, elevar el costo de ser recordada si su identidad se diluye en un mar de publicaciones parecidas.

Esa es la famosa paradoja de la abundancia. Cuando todos pueden generar un anuncio en minutos, la ejecución deja de ser una ventaja competitiva por sí sola. El valor se desplaza hacia la estrategia: conocer mejor al cliente, tener una posición clara, contar con activos de marca reconocibles y decidir qué conversaciones conviene abrir. En otras palabras, la producción se abarata, pero el criterio se vuelve más valioso.

La economía del contenido tiene además una presión concreta. Las plataformas de pauta generalmente exigen variedad creativa para iterar u encontrar audiencias y evitar el desgaste de una misma pieza. Adobe advierte que los algoritmos publicitarios de Meta pueden requerir al menos diez variaciones de una imagen para optimizar la entrega según audiencias. La solución fácil es pedirle a una herramienta que produzca diez, cincuenta o cien alternativas. La solución estratégica es definir primero cuál de esas alternativas sigue siendo inequívocamente de la marca.

La estética de la repetición.

La homogeneidad no se limita al copy. También se instaló en el lenguaje visual: degradados intensos, composiciones demasiado simétricas, fondos sin geografía, expresiones impecables y una sensación de perfección que termina pareciendo artificial. Es una estética eficiente para llamar la atención durante un segundo, pero no necesariamente para construir memoria.

El rubro inmobiliario ilustra bien esta pérdida de diferenciación (cuántos de nosotros no hemos visto esto en nuestro feed). En demasiadas publicaciones, las infografías de proyectos terminan replicando la misma fórmula: paletas sepia, edificios idealizados, distribuciones visuales idénticas y promesas intercambiables de estilo de vida. La paradoja es evidente: una industria que comercializa ubicación, diseño y una visión particular de futuro comunica con un lenguaje que hace que todos los proyectos se vean iguales.

La investigación “We’re Different, We’re the Same”, de Emily Wenger y Yoed Kenett, comparó respuestas humanas con las de varios modelos de lenguaje en pruebas estandarizadas de creatividad. Su hallazgo central fue que las respuestas de los modelos se parecen mucho más entre sí que las respuestas humanas. Este estudio analiza lenguaje, no campañas visuales; aun así, ofrece

una advertencia útil para el trabajo creativo: si miles de decisiones parten de las mismas herramientas, instrucciones y referencias dominantes, la diversidad de resultados se estrecha.

Para una marca, parecer correcta no es suficiente. Su identidad debe ser reconocible antes de que aparezca el logotipo. Esa identidad se construye con experiencias reales, con una manera propia de explicar un problema, con códigos culturales y con decisiones de diseño que no responden solo a una tendencia global. Bolivia no necesita copiar la estética de otro mercado para comunicar con ambición. Una historia bien observada en el entorno local suele tener más fuerza que una imagen perfecta sin contexto.

Parte del problema proviene de usar una sola herramienta para resolver todo el proceso. No todas las soluciones de IA sirven para investigar, redactar, generar conceptos, producir imágenes, editar video o responder a clientes. Cuando una empresa confunde esas etapas y acepta la primera salida de la herramienta como pieza final, el resultado no es eficiencia: es creatividad empobrecida. La tecnología necesita una tarea definida, referencias adecuadas y un responsable que evalúe si la respuesta representa a la marca.

La confianza también está en juego.

La saturación tiene un efecto que va más allá de la estética: afecta la confianza. El estudio Pulse Survey de Sprout Social, realizado en 202G con 2.250 usuarios de Estados Unidos, Reino Unido y Australia, encontró que 5G% dice ver con frecuencia contenido masivo y de baja calidad producido con IA en sus redes.

Además, 83% afirma verlo al menos algunas veces.

No se puede trasladar esa muestra de forma automática a Bolivia. Pero el dato sirve para observar una tendencia internacional que ya se percibe localmente: las audiencias desarrollan defensas frente al contenido que se siente repetitivo, impersonal o producido sin esfuerzo. En el mismo estudio, 50% de los usuarios de la Generación Z declaró haber dejado de seguir, silenciado o bloqueado una cuenta porque su contenido le pareció de baja calidad o repetitivo por el uso de IA.

Para empresas que operan en sectores donde la confianza influye directamente en la compra —banca, salud, educación, servicios profesionales, inmobiliario o comercio electrónico—, esa señal merece atención. Un contenido poco creíble puede afectar más que las métricas superficiales de interacción: puede volver más lenta la decisión de compra y más costosa la construcción de reputación.

Usar IA sin perder la voz.

El debate útil no es volver a una producción manual por principio. La IA puede ayudar a investigar, ordenar información, identificar patrones, generar versiones y reducir tareas repetitivas. El error aparece cuando se le entrega la responsabilidad de decidir qué vale la pena decir y cómo debe sonar una marca.

Las empresas deberían medir la tecnología por el valor que libera, no por el volumen que genera. Si la IA reduce el tiempo de reporte, ese tiempo puede invertirse en escuchar clientes. Si acelera una primera versión, el equipo puede mejorar la idea, verificar datos y ajustar el tono. Si permite crear variaciones para una campaña, la dirección creativa debe asegurar que no sean solo copias cromáticas de la misma pieza.

La ventaja no estará en esconder que se usa tecnología ni en convertirla en protagonista. Estará en demostrar que, detrás de cada publicación, existe una empresa que entiende a quién le habla y tiene una razón concreta para hacerlo. En un entorno donde la producción se ha vuelto barata y abundante, lo verdaderamente escaso es una voz propia. Para las marcas, esa voz no es un detalle creativo: es un activo económico.

Algunas Fuentes:

1. Adobe, “The State of Content: Expectations, Workflows and AI”, 2025.

2. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, “AI Index Report 2025”, capítulo Economy.

3. Adobe, “Harness the Power of Generative AI with Adobe GenStudio”, 2025.

4. Sprout Social, “Q1 202G Pulse Survey Analysis”.

5. Emily Wenger y Yoed Kenett, “We’re Different, We’re the Same: Creative Homogeneity Across LLMs”, arXiv, 2025.

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Imagen1: En 2024, la proporción de encuestados que reportaron el uso de IA en sus organizaciones se disparó al 78% desde el 55% en 2023. De manera similar, el número de encuestados que reportaron usar IA generativa en al menos una función empresarial más que se duplicó—del 33% en 2023 al 71% el año pasado.

Imagen2: La inversión privada en IA generativa llegó a $33.U mil millones en 2024, subiendo un 18.7% desde 2023 y más de 8.5 veces superior a los niveles de 2022. El sector ahora representa más del 20% de toda la inversión privada relacionada con IA.