El marketing máquina a máquina (M2M) marca una transformación profunda en la manera en que se tomarán decisiones de compra en el futuro cercano. Este modelo ya no se basa exclusivamente en la interacción humana, sino que introduce una dinámica completamente nueva: la comunicación entre agentes de inteligencia artificial.

Por un lado, un agente representa a la marca, mientras que, por otro, otro agente actúa en representación del consumidor, gestionando procesos de búsqueda, evaluación y elección de productos o servicios de forma autónoma. Este enfoque redefine la relación entre marcas y consumidores al situar a la inteligencia artificial como mediadora principal. En este contexto, el marketing se adapta a nuevos patrones de comportamiento digital, impulsado por un ecosistema tecnológico en rápida expansión.

Teniendo en cuenta las previsiones de crecimiento con una tasa anual compuesta estimada entre el 14% y el 16%, y que se espera continúe al menos hasta 2030, en 2025 el valor estimado del mercado global de tecnologías IoT y M2M se ubicaría entre los 325 y 338 mil millones de dólares. Esta evolución confirma una expansión sostenida del sector, impulsada por el aumento masivo de dispositivos conectados, la consolidación de las redes 5G y la creciente incorporación de inteligencia artificial en soluciones empresariales, lo que transforma la forma en que operan industrias clave y se desarrollan las estrategias de marketing automatizado.

Ante este escenario, los especialistas en marketing comienzan a prepararse no solo para comprenderlo, sino para adaptarse activamente a sus dinámicas y liderar el cambio. Jen Faraci, directora de datos en Digitas, subraya la importancia de mantener una mentalidad abierta y orientada al aprendizaje continuo, experimentando sin miedo al fracaso como vía para progresar en este terreno aún en formación.

Un aspecto crucial para adentrarse en el marketing M2M es entender cómo los sistemas de IA perciben y describen una marca

Esto implica revisar cómo los modelos de lenguaje o plataformas inteligentes interpretan los sitios web, productos y contenidos generados por una empresa. Según Jason Carmel, director global de datos creativos en VML, si una IA compara una marca con sus competidores y ofrece una percepción negativa, es necesario intervenir para corregir ese sesgo. Para ello, se requiere ir más allá de las estrategias tradicionales de SEO y adoptar enfoques como la optimización generativa de motores de búsqueda (GEO), mejorando los atributos de productos, reseñas y descripciones para que los agentes de IA tengan una visión precisa y favorable de la marca.

Con información de Puro Marketing