Habilidades clave en marketing para el futuro

Transformación y prioridades de los CMO hacia 2026

Transformaciones significativas en el panorama del marketing están llevando a los directores de marketing a centrar sus esfuerzos en desarrollar habilidades esenciales para sus equipos. En particular, la inteligencia artificial, tecnología de marketing, gestión de redes sociales, desarrollo de contenidos y analítica se destacan como las competencias prioritarias que los…

Transformaciones significativas en el panorama del marketing están llevando a los directores de marketing a centrar sus esfuerzos en desarrollar habilidades esenciales para sus equipos. En particular, la inteligencia artificial, tecnología de marketing, gestión de redes sociales, desarrollo de contenidos y analítica se destacan como las competencias prioritarias que los responsables de marketing (CMO) desean fortalecer de cara a 2026.

Un análisis reciente indica que el 55% de los CMO considera la capacitación en inteligencia artificial como una prioridad superior, incluso por encima del dominio de plataformas tecnológicas y la gestión de redes sociales. Esta tendencia subraya la creciente importancia de la IA en la optimización de procesos y mejora de resultados dentro de la industria. La clasificación de estas habilidades se basa en una encuesta global realizada entre directores de marketing, que identifica las capacidades que desean desarrollar en el futuro cercano, marcando así las prioridades de capacitación hacia 2026.

El interés por estas competencias surge en un contexto donde la inversión global en publicidad y marketing se aproxima a cifras astronómicas, con empresas buscando maximizar resultados mediante la automatización, personalización y análisis de datos. La inteligencia artificial en marketing se erige como la habilidad más demandada, con un 55% de los CMO destacándola como prioridad de capacitación. Su aplicación abarca desde investigación de mercados y análisis de datos hasta producción creativa y optimización de campañas. Asimismo, la comprensión profunda de esta tecnología se extiende a la selección de modelos, verificación de resultados, protección de datos y supervisión humana, reflejando un enfoque integral en su adopción.