Qué ocurre cuando la IA empieza a trabajar dentro de Marketo

Este artículo resume los insights, ejemplos y conclusiones más importantes del webinar de Kapturall: “What Changes When AI Can Run Inside Your Marketo Instance”.

Durante la sesión, exploramos cómo los agentes de IA y los LLMs están empezando a operar directamente dentro de Adobe Marketo Engage, transformando workflows operativos, procesos de gobernanza, ejecución de campañas y las habilidades que los equipos de marketing necesitarán en los próximos años.

La llegada de la IA está cambiando de forma radical el perfil del profesional de Marketo.

Habilidades que antes eran clave, como la rapidez navegando por la interfaz o la ejecución repetitiva de tareas como clonar programas o realizar traducciones básicas, están perdiendo valor progresivamente. El foco empieza a desplazarse hacia capacidades más estratégicas y de pensamiento crítico.

Cada vez serán más importantes habilidades como formular las preguntas correctas, entender la lógica detrás de las decisiones operativas y tener el criterio suficiente para validar y cuestionar los resultados generados por IA.

También será fundamental contar con un conocimiento profundo del modelo de datos de Marketo, ya que esto permitirá dar instrucciones más precisas a la IA y detectar resultados incorrectos o inconsistentes.

Además, la alfabetización en IA ya no será opcional. Mantenerse al día y dedicar tiempo continuo al aprendizaje será una parte esencial del rol.

“¿Qué es lo que realmente está ganando valor? Saber hacer las preguntas correctas de la forma correcta. Si tuviera que elegir una sola habilidad, sería esa.” — J. Tarzian

Conclusiones clave

• Pasar de la velocidad de ejecución y las tareas repetitivas al pensamiento estratégico
• Aprender a formular preguntas precisas y traducir lógica operativa para trabajar con IA
• Desarrollar criterio y capacidad de validación para detectar errores generados por IA
• Profundizar en el conocimiento del modelo de datos de Marketo para guiar mejor a la IA
• Priorizar el aprendizaje continuo sobre IA y dedicar tiempo regularmente a entender nuevas capacidades y avances

José mostró cómo un LLM puede traducir un email existente en inglés al español y crear automáticamente un nuevo email completamente traducido directamente dentro de la interfaz de Marketo.

El proceso consiste en proporcionar a la IA el ID del email original, el nombre del nuevo email y el idioma de destino.

La demostración destacó especialmente la eficiencia de este enfoque para equipos globales de marketing, ya que el proceso puede escalarse fácilmente a múltiples idiomas.

Además, la IA demostró entender qué elementos no deben traducirse, como nombres de marca o determinados términos de marketing, ayudando así a mantener la coherencia y consistencia de marca.

“El modelo también entiende qué cosas no deberían traducirse, como por ejemplo términos de marketing o nombres de marca.” — J. Tarzian

Conclusiones clave

• Utilizar IA para automatizar la traducción de emails existentes en Marketo a múltiples idiomas
• Guiar el proceso mediante prompts específicos que incluyan el ID del email y el idioma de destino
• Crear nuevos emails traducidos directamente dentro de la interfaz de Marketo
• Mantener intactos elementos que no deben traducirse, como nombres de marca o terminología específica
• Simplificar los procesos de localización de campañas, reduciendo trabajo manual y minimizando errores

José mostró un caso práctico de uso de IA aplicado al reporting en Marketo, concretamente al análisis del uso de templates de email.

Mediante un LLM, fue posible identificar rápidamente cuáles eran los templates más utilizados dentro de un periodo concreto, obteniendo así una visión clara de su impacto operativo.

La clave no estaba simplemente en hacer una pregunta a la IA, sino en guiar el proceso con instrucciones detalladas paso a paso. Esto permitió reducir significativamente el consumo de llamadas a la API y acelerar el análisis.

El resultado reveló que un porcentaje muy alto de emails estaba basado en un único template.

“Lo que aprendí es que necesitas guiar los pasos. El resultado en este caso fue: 151 emails usando este template; el 89% de los emails estaban basados en él.”

Conclusiones clave

• Utilizar IA para analizar el uso de assets y templates dentro de Marketo
• Crear prompts detallados y estructurados para mejorar la eficiencia y reducir llamadas a la API
• Obtener insights rápidos sobre el impacto operativo de cambios en templates
• Utilizar IA para tomar decisiones más informadas sobre gestión de assets y estrategia de contenido

Aunque la IA ofrece un enorme potencial para las operaciones en Marketo, es importante entender también sus limitaciones.

Los retos no se limitan únicamente a la cobertura de APIs. Factores como la calidad de los datos y la gobernanza tienen un impacto directo en el rendimiento de la IA.

Datos desorganizados o la ausencia de convenciones claras de naming pueden provocar más errores, más llamadas a la API y procesos mucho menos eficientes.

Uno de los mayores riesgos es esperar “magia” de la IA. Un prompt breve y genérico no va a generar automáticamente un programa de engagement completo, optimizado y listo para usar.

Por eso, tener un conocimiento profundo del modelo de datos de Marketo sigue siendo fundamental. Los profesionales necesitan entender cómo funciona Marketo internamente para poder dar instrucciones precisas a la IA y validar correctamente los resultados generados.

“El mayor riesgo que veo es esperar que ocurra magia. Escribir un prompt de dos líneas y esperar un programa completo, exitoso y bien diseñado… eso no va a pasar.” — J. Tarzian

Conclusiones clave

• Las limitaciones de la IA en Marketo van mucho más allá de las APIs
• La calidad de los datos y una buena gobernanza son esenciales para obtener buenos resultados
• Los prompts deben ser claros, detallados y con objetivos definidos
• Comprender el modelo de datos de Marketo es clave para guiar y validar el trabajo de la IA
• No esperes tener todo perfecto para empezar: explorar y experimentar desde ahora será fundamental

Los agentes de gobernanza impulsados por IA pueden configurarse para revisar y corregir automáticamente elementos relacionados con compliance en emails de Marketo, como los footers.

Esto permite analizar automáticamente nuevos emails creados en la plataforma para asegurar que cumplen normativas como CAN-SPAM o GDPR, verificando por ejemplo la presencia de enlaces a políticas de privacidad u otros elementos obligatorios.

Durante la sesión se explicó cómo un agente de IA podría detectar emails no conformes, notificar al usuario e incluso realizar correcciones automáticas antes de que el email sea aprobado para su envío.

La viabilidad de este tipo de automatización depende menos del servidor de IA en sí y más de la arquitectura de procesos y de las capacidades de la API de Marketo.

“Incluso puedes pedirle que lo corrija antes de la aprobación. No es algo simple, pero es totalmente posible.”

Conclusiones clave

• Configurar agentes de IA para revisar el cumplimiento de CAN-SPAM o GDPR en footers de emails
• Utilizar IA para detectar automáticamente elementos faltantes, como enlaces de privacidad
• Automatizar notificaciones cuando un email no cumple los requisitos de compliance
• Explorar correcciones automáticas antes de la aprobación y envío del email
• Diseñar procesos apoyados en las capacidades de la API de Marketo para automatizar compliance de forma eficiente

José mostró una forma más avanzada de utilizar IA para tareas de gobernanza en Marketo, centrada en identificar programas que no tenían los tags obligatorios configurados correctamente.

El reto consistía en detectar programas creados dentro de un periodo de tiempo y una carpeta específicos que no incluían tags esenciales, como país o área de solución.

A través de un proceso iterativo, se comprobó que proporcionar a la IA instrucciones muy detalladas y paso a paso mejoraba significativamente la eficiencia y reducía el consumo de llamadas a la API.

Este nivel de detalle permitió a la IA ejecutar la tarea con mucha más precisión, identificar rápidamente los programas que necesitaban atención e incluso automatizar notificaciones hacia la persona responsable de esa partición o carpeta.

“Ahora ya sé qué programas no tienen los tags obligatorios. Puedo ir directamente a la persona responsable de esa carpeta.”

Conclusiones clave

• Utilizar IA para detectar programas en Marketo que no cumplen requisitos de tagging
• Crear prompts detallados y estructurados para mejorar eficiencia y reducir consumo de API
• Optimizar el prompt engineering para auditorías operativas más complejas
• Guiar a la IA para localizar programas sin tags dentro de carpetas y periodos concretos
• Automatizar notificaciones hacia las personas responsables de cada partición o área

Al integrar LLMs con Marketo, es recomendable priorizar suscripciones de pago para garantizar una mayor privacidad, seguridad y control de los datos.

Aunque existen versiones gratuitas, las opciones de pago ofrecen mejores niveles de protección para información sensible de la empresa, además de funcionalidades más robustas, especialmente importantes en entornos enterprise.

Otro aspecto crítico es monitorizar el consumo de llamadas a la API generado por estas integraciones. Un servidor LLM conectado a Marketo utiliza la API de Marketo y contribuye al límite diario de 50.000 llamadas.

No controlar este consumo puede provocar que se superen los límites diarios y afectar a otras integraciones esenciales o sistemas de reporting conectados a Marketo.

“Hay algo que siempre recomiendo: necesitas monitorizar las llamadas a la API consumidas por la sesión MCP.”

Conclusiones clave

• Utilizar suscripciones LLM de pago para mejorar privacidad, seguridad y capacidades funcionales
• Tener en cuenta las políticas internas de seguridad y protección de datos antes de integrar IA
• Monitorizar las llamadas a la API consumidas por integraciones LLM
• Considerar que los servidores LLM consumen llamadas API de Marketo dentro del límite diario disponible
• Gestionar correctamente el consumo de API para evitar interrupciones en otras integraciones críticas

Ya puedes ver la grabación del webinar y descubrir cómo los agentes de IA están empezando a operar dentro de Marketo Engage: desde la creación de emails multilingües y la automatización de procesos de gobernanza, hasta workflows operativos mucho más inteligentes.

Tanto si estás evaluando el uso de IA para tu equipo como si ya estás experimentando con ella, esta sesión te ayudará a entender qué es realmente viable hoy, qué aspectos requieren más cuidado y qué habilidades serán clave en los próximos años.

Accede al webinar ahora.