Es una creencia común que las publicaciones de blogs generadas por IA son inherentemente de baja calidad e inferiores a sus equivalentes creados por humanos.
Creemos que las empresas que escalan el contenido generado por IA lo hacen sabiendo que están haciendo una compensación al elegir la velocidad y la escala a expensas de la calidad. Estamos de acuerdo en que la IA es más rápida que cualquier ser humano y es un primer borrador aprobado, pero sabemos que todavía estamos sacrificando algo importante al usarla.
Ahora creo que esta creencia está obsoleta. Creo que hemos llegado al punto en el que la IA generativa puede crear contenido indistinguible del vasto corpus de contenido escrito por humanos producido por especialistas en marketing de contenido, como yo, en años anteriores.
La IA se ha convertido en un investigador más exhaustivo, más obediente a las pautas de marca y voz, más flexible en su respuesta a la retroalimentación, más rápido y más eficiente. Ya no existe una compensación inherente al uso de la IA para la creación de contenido.
Esto no quiere decir que todo el contenido de IA sea, por defecto, bueno; sólo que las barreras que impedían que la generación de contenidos de IA fuera buena han caído. El acceso a la escritura de clase mundial a través de los LLM sigue siendo desigual, pero no seguirá así por mucho tiempo. El contenido de IA funcionalmente “perfecto” está a la vuelta de la esquina, para todos nosotros, y nos conviene reconocerlo.
He aquí por qué.
Mucha gente cree que hay alguna cualidad inherente en la escritura humana que la IA nunca podrá alcanzar, una chispa creativa que siempre será inalcanzable para nuestras contrapartes de silicio.
No diré que la IA alguna vez alcanzará la profundidad de Shakespeare, pero sí afirmaré que la “gran escritura” es más simple y mecánica de lo que la mayoría de la gente supone. La mayoría de las partes constitutivas de una “gran escritura” son cosas que los LLM pueden hacer muy, muy bien.
He pasado toda mi carrera tratando de convertirme en un mejor escritor haciendo una introspección en el proceso de escritura, preguntándome por qué algunas cosas funcionan y otras no. No soy un experto en este campo, pero he desarrollado una visión mundial efectiva de la mecánica de la escritura y un conjunto de principios de escritura que sigo una y otra vez.
Una pequeña instantánea de mis listas de verificación de edición para capacitar a nuevos escritores.
Por ejemplo, aquí hay algunos extractos aleatorios de mi lista de verificación de edición:
- ¿Hemos abordado las objeciones más obvias a esta idea?
- ¿Hemos utilizado palabras densas siempre que fue posible? (“novela” en lugar de “algo nuevo”, “mundial” en lugar de “a escala global”, etc.)
- ¿Hemos reemplazado las palabras de comadreja con ejemplos específicos? ("resultados comerciales", "los expertos creen", "analizando datos", "tomar una decisión", etc.)
- ¿Evitamos hacer que las cosas difíciles parezcan fáciles?
- ¿Abrimos con la información más importante? (en la introducción, al inicio de los párrafos)
- etc.
Estos principios son cómo escribo, cómo edito mis escritos y cómo enseño escritura. Son extremadamente simples, pero ejecutados al unísono, conducen a algo que termina siendo igual de bueno, incluso excelente escribiendo.
De hecho, estos principios son tan simples que un LLM puede ejecutarlos perfectamente y, por lo general, mejor que yo. A menudo aplico estos principios de manera desigual, por fatiga, aburrimiento o pereza. Pero para un LLM, estos principios pueden establecerse una vez y seguirse indefinidamente. Se pueden escalar uniformemente a cientos, miles, millones de resultados, codificados en mensajes del sistema y archivos SKILL (más sobre estos en la siguiente sección).
Si reconoce que existe una receta básica para una excelente escritura (y creo que sí), los LLM pueden seguirla muy bien. Encadene muchas de estas heurísticas de manera confiable y podrá crear un proceso de escritura de IA excepcional.
Y, por fin, tenemos la tecnología para permitirlo.
Para muchas personas, su visión del mundo de la IA todavía está anclada en la experiencia del chat. Pero los LLM (y, lo que es más importante, la infraestructura que los rodea) han progresado enormemente en los últimos meses.
Incluso en sus inicios, los grandes modelos lingüísticos mostraban chispas de brillantez sobrehumana en áreas pequeñas.
Al igual que un niño precoz que imita a sus padres sin una comprensión real de su comportamiento, resultaba difícil imaginar que estas chispas progresaran hasta convertirse en un resplandor de capacidad genuina para escribir.
Un puñado de oraciones coherentes parecía estar a una gran distancia de generar de manera confiable miles de palabras de escritura precisa, útil, concisa y de marca. Desde identificar y llenar vacíos temáticos, comprender la intención de búsqueda dominante, diferenciarse de los artículos de la competencia, etc.
Cuando escribí sobre mi proceso de escritura de IA anterior (usando GPT personalizados basados en mis principios editoriales), vi muchas chispas de brillantez en el resultado, pero el producto final aún dependía de la intervención humana para su creación.
Pero eso ya no es así. Apenas siete meses después, las limitaciones de ese proceso han desaparecido. Hoy, mi suscripción Claude de 20 dólares al mes me brinda acceso a habilidades que parecen casi ciencia ficción. Puedo:
- Encadenar varios procesos LLM en un flujo de trabajo continuo (Claude Code, OpenAI Codex y otros modelos agentes).
- Proporcionar barreras de seguridad para evitar gran parte del "bamboleo" probabilístico que vemos cuando los LLM generalmente intentan seguir procesos (HABILIDADES) y alentarlos a comparar recursivamente su desempeño y mejorarse a sí mismos.
- Integrar la IA en los flujos de trabajo existentes a través de otras herramientas (MCP).
- Fundamentar contenidos en cuerpos de investigación, en muestras de escritura existente, tono de voz, pautas de marca (RAG, memoria, contexto).
(Y esto ignora las importantes mejoras que los propios modelos emblemáticos han mostrado en los últimos años).
Toda la infraestructura de codificación de vibraciones desarrollada el año pasado ha tenido un impacto transformador en la utilidad de los LLM en general. Los LLM siguen siendo “simplemente” funciones de autocompletar sofisticadas (y ciertamente no hemos logrado AGI), pero empresas como Anthropic y OpenAI han logrado aprovechar ese comportamiento de una manera mucho más útil que la suma de sus partes.
Y lo que es más importante, la tarea que se les ha encomendado (el marketing de contenidos) no es particularmente complicada.
La mayoría de los especialistas en marketing de contenidos dedican la mayor parte de su tiempo a crear contenido informativo orientado a palabras clave: artículos útiles de "procedimientos" o listas comparativas. Estos son los arquetipos probados del marketing de contenidos y, en general, son bastante sencillos de crear.
Como antes, creo que existe una receta básica para una búsqueda de contenido eficaz. Estos son algunos de los principios básicos que intentamos seguir en nuestro contenido de búsqueda:
- Abordar la intención de búsqueda principal
- Aprovechar el consenso en los resultados de búsqueda existentes.
- Llenar cualquier brecha de tema obvia entre sus artículos y los de sus competidores.
- Agregar información nueva y novedosa más allá de los resultados existentes.
- Hacer referencia a cualquier contenido existente relevante que ya haya creado sobre el tema.
- Hacer referencia a cualquier contenido externo relevante que pueda ayudar al lector a continuar su exploración.
- Priorizar temas que le permitan hacer referencia natural a su producto
- Asegurarse de que la estructura del artículo sea mutuamente excluyente y colectivamente exhaustiva.
- Asegurarse de que la estructura del artículo realmente cumpla la promesa del título.
- Captar el interés del lector con el título y la introducción.
- Incluir palabras clave y variaciones de palabras clave de forma natural en partes importantes del artículo.
Estos son conceptos igualmente simples que también conducen a un contenido de búsqueda eficaz. Si una persona puede seguir estos procesos, su contenido de búsqueda generalmente funciona bien. Lo mismo ocurre con un LLM. Si Opus 4.6 o GPT 5.4 pueden seguir estos procesos, su salida también funcionará bien.
Incluso el más opaco de estos procesos es bastante trivial de seguir para un LLM, ya sea proporcionando pasos explícitos a seguir (“use WebFetch para ejecutar un sitio: busque ahrefs.com/blog y devuelva los primeros tres artículos…”), ejemplos del resultado deseado (como un archivo de referencia de las introducciones de sus artículos favoritos) o acceso a fuentes de datos confiables (como Ahrefs MCP).
Por mucho que deseemos lo contrario, el contenido de búsqueda eficaz es intensamente formulado (de ahí el éxito del método rascacielos). En la era actual, la inteligencia artificial está revolucionando la forma en que creamos contenido en línea. Aunque algunos puedan dudar de su eficacia, la realidad es que la IA ha demostrado ser una herramienta poderosa para optimizar el contenido y mejorar su rendimiento en las búsquedas.
¿Dónde está la clave del éxito?
Aunque la innovación y la experimentación son bienvenidas, es importante no alejarse demasiado de lo que funciona. De hecho, la clave está en encontrar el equilibrio adecuado entre la creatividad humana y el poder de la inteligencia artificial. No se trata de reinventar la rueda, sino de aprovechar al máximo las herramientas disponibles.
La evolución de la IA en el marketing de contenidos
En la actualidad, es posible subcontratar ciertas tareas a la IA generativa, como la actualización de artículos antiguos o la creación de contenido de alta calidad. Gracias a plataformas como Claude Code y Ahrefs MCP, es posible automatizar procesos y optimizar el tiempo de trabajo.
El futuro del contenido generado por IA
Si bien todavía existe una brecha en cuanto a la calidad entre un escritor experto y la IA generativa, esta distancia se está reduciendo cada vez más. A medida que las plataformas de inteligencia artificial democratizan el acceso a estas herramientas, el contenido de IA funcionalmente "perfecto" está cada vez más al alcance de todos.
¿Qué nos depara el futuro?
Es crucial ser honestos sobre dónde y cómo utilizar la IA en el marketing de contenidos. Si bien el contenido generado por IA solía ser cuestionable, ahora es una realidad. Admitirlo nos permitirá enfocarnos en áreas donde la intervención humana es esencial, como la creatividad y la estrategia.
En resumen, la inteligencia artificial ha llegado para quedarse en el mundo del marketing de contenidos. Aprovechar su potencial nos permitirá optimizar procesos, mejorar resultados y centrarnos en las tareas que realmente requieren de nuestra creatividad y experiencia. ¡El futuro del contenido está en nuestras manos, junto con la colaboración de la inteligencia artificial! para mejorar su claridad y coherencia:
"La empresa implementará cambios en su estructura organizativa con el objetivo de mejorar la eficiencia y aumentar la productividad. Estos cambios incluirán la reorganización de los departamentos, la redistribución de tareas y responsabilidades, y la implementación de nuevas tecnologías. Se espera que estas medidas ayuden a la empresa a alcanzar sus objetivos estratégicos y a mantener su posición competitiva en el mercado."
