La inteligencia artificial está transformando la forma en que las organizaciones toman decisiones, interactúan con sus clientes y construyen confianza en un entorno cada vez más automatizado. En este contexto, la analítica avanzada, la gobernanza de datos y la IA generativa se han convertido en pilares estratégicos para cualquier compañía que aspire a competir con solidez en la próxima década. La conversación gira en torno a cómo la IA puede aportar valor real cuando se integra en procesos críticos, cómo equilibrar personalización y privacidad, y cómo navegar un ecosistema MarTech cada vez más complejo.
Patrick Xhonneux, SVP Marketing en SAS, comparte una visión que combina ambición tecnológica y responsabilidad humana. Desde la evolución hacia la IA operativa hasta el papel emergente de la Agentic AI, expone cómo las organizaciones pueden transformar la complejidad en ventaja competitiva y qué habilidades serán esenciales para los profesionales del marketing en un futuro donde la IA participará activamente en la toma de decisiones.
SAS es un veterano respetado (que ahora cumple 50 años) en el sector de la analítica, pero el mercado actual se mueve a la velocidad de la IA. ¿Dónde reside la nueva ambición de la compañía y cómo están redefiniendo su visión para seguir siendo un líder en la próxima década?
En SAS, nuestra ambición no es solo seguir siendo relevantes en la era de la IA, sino ayudar a definir cómo será el liderazgo en la próxima década. Eso significa ir más allá de la analítica para avanzar hacia la toma de decisiones confiable a escala, donde la IA no solo genere información de valor (insights), sino que impulse activamente resultados en los que las organizaciones puedan confiar en entornos del mundo real. De cara al futuro, vemos tres prioridades que darán forma a nuestro liderazgo en la próxima década.
En primer lugar, permitir que las organizaciones pasen de la experimentación a la IA operativa, donde los modelos no estén aislados, sino integrados en los flujos de trabajo de toma de decisiones en toda la empresa. En segundo lugar, avanzar en una IA confiable, garantizando que, a medida que los sistemas se vuelven más potentes y autónomos, sigan siendo explicables, gobernados y responsables (accountable). Esto es especialmente crítico en sectores como la banca y el sector público, donde la confianza no es negociable. Y, en tercer lugar, ayudar a las organizaciones a escalar la IA de manera responsable a medida que surgen nuevos paradigmas, desde la IA agéntica hasta los gemelos digitales, siempre partiendo de nuestras fortalezas principales en analítica, toma de decisiones y gobernanza.
Nos apoyamos en nuestros 50 años de experiencia para ayudar a las organizaciones a pasar del conocimiento (insight) a la acción, utilizando una IA gobernada, explicable y diseñada para entornos de misión crítica.
Se habla constantemente sobre la personalización y la generación de confianza. ¿Podría explicar cómo gestiona SAS este equilibrio? ¿Y qué consejo práctico daría a un CMO que se enfrenta al dilema de utilizar los datos de forma agresiva frente a respetar la privacidad del cliente?
Este equilibrio se encuentra en el centro mismo del marketing moderno. La personalización solo funciona si se construye sobre la base de la confianza. Eso significa utilizar los datos de manera responsable, ser transparentes con los clientes y garantizar que las decisiones impulsadas por la IA sean explicables y estén gobernadas.
Desde una perspectiva práctica, los CMO deberían centrarse menos en la cantidad de datos que pueden utilizar y más en la responsabilidad con la que los usan. Por ejemplo, en sectores como las telecomunicaciones, organizaciones como Telefónica están utilizando la inteligencia de clientes para orquestar recorridos personalizados (customer journeys) en todos sus canales, manteniendo al mismo tiempo principios estrictos de gobernanza y protección de datos.
Ese equilibrio entre relevancia y responsabilidad es lo que realmente construye la lealtad a largo plazo.
La IA generativa se está generalizando en el ámbito empresarial, pero a menudo carece de un retorno de la inversión (ROI) real. Más allá de los titulares, ¿podría darnos un ejemplo concreto y cuantificable de cómo SAS está utilizando la IA generativa (GenAI) para transformar una campaña de marketing o la experiencia del cliente e impactar de manera tangible en los resultados de negocio?
La IA generativa es muy potente, pero por sí sola rara vez aporta valor de negocio. El verdadero impacto llega cuando se integra en procesos reales de toma de decisiones, especialmente en áreas como la interacción con el cliente (customer engagement) y la detección del fraude.
Por ejemplo, en España, algunas entidades financieras están combinando la IA y la analítica avanzada para mejorar la detección del fraude y personalizar las interacciones con los clientes, reduciendo el riesgo y mejorando, al mismo tiempo, la experiencia de usuario.
En el ámbito específico del marketing, esto se traduce en interacciones más relevantes, una ejecución de campañas más rápida y mejoras medibles en el engagement, ya que las decisiones se fundamentan tanto en la IA predictiva como en la generativa.
El panorama de las MarTech es cada vez más complejo. Algunos abogan por una única plataforma «todo en uno» mientras que otros prefieren integrar las mejores herramientas especializadas de su categoría ¿Cuál es la filosofía de SAS al respecto? ¿Se inclinan por la suite integrada o por el ecosistema abierto? Y lo más importante, ¿cómo ayudan a sus clientes a no ahogarse en esta complejidad tecnológica?
No vemos esto como una elección excluyente. La realidad es que la mayoría de las organizaciones operan en entornos complejos donde necesitan tanto integración como flexibilidad. Por eso, en SAS nos enfocamos en ofrecer una plataforma abierta e interoperable que se integra con las tecnologías ya existentes, al tiempo que proporciona capacidades de extremo a extremo en datos, analítica y toma de decisiones. Nuestro objetivo no es simplificar el mercado de manera artificial, sino ayudar a los clientes a gestionar la complejidad y transformarla en una ventaja competitiva.
De cara al futuro, la Agentic AI podría ser la próxima gran revolución. Desde su perspectiva, ¿estamos a punto de ver cómo el rol del profesional de marketing se transforma en el de un «director de una orquesta de agentes de IA»? ¿Qué habilidades serán no negociables para los profesionales del marketing en 2030?
Estamos entrando en una fase en la que la IA no solo servirá de apoyo en la toma de decisiones, sino que participará activamente en ellas. En ese contexto, el rol del profesional de marketing evolucionará hacia la orquestación de sistemas de inteligencia, en lugar de centrarse en la ejecución de campañas individuales.
Pero, como destaqué personalmente durante el SAS Innovate on Tour Madrid, hay algo que no cambiará: la necesidad del criterio humano. Desde mi humilde perspectiva y posición, creo que los profesionales del marketing del futuro necesitarán una combinación de habilidades muy clara: comprender cómo funcionan los sistemas de IA, interpretar y validar los resultados, y garantizar la gobernanza y el uso ético de la tecnología. Porque, aunque la IA sea cada vez más autónoma, la responsabilidad sigue recayendo en los seres humanos.
