Predicciones para MarTech 2026: Qué Importará (y Qué No)

January 9, 2026

Florencia Vago

Martech

Por qué 2026 no se ganará con mejores herramientas, sino con mejores preguntas y mejores experimentos

Cada año trae una nueva ola de promesas de MarTech: IA más inteligente, más automatización, insights más rápidos, mejor optimización. Y cada año, muchas organizaciones adoptan nuevas herramientas solo para descubrir que los resultados no mejoran de forma tangible.

La verdadera ventaja competitiva en 2026 no vendrá de acumular las herramientas más brillantes. Vendrá de adoptar las formas correctas de trabajar: experimentación disciplinada, hipótesis rigurosas y sistemas que permitan tomar decisiones con confianza.

1. La siguiente fase del MarTech: control mediante arquitecturas composables

Curiosamente, el desafío no es la falta de interés en nuevas tecnologías, sino el deseo de mantener el control. Muchos equipos prefieren construir o gestionar las soluciones internamente, incluso a medida que los stacks crecen en complejidad y se vuelven más difíciles de operar. El resultado es una propiedad bien intencionada que a menudo deriva en arquitecturas fragmentadas y una ejecución más lenta.

Precisamente por eso las arquitecturas composables son tan relevantes: permiten a los equipos conservar el control estratégico dentro de la organización, mientras aprovechan plataformas externas y socios especializados cuando se requiere escala o expertise, sin encerrar a la empresa en sistemas rígidos.

El futuro del MarTech está en componer capas flexibles e interconectadas de datos y activación que entreguen una Single Source of Truth (SSOT) y agilidad operativa. Aquí es donde las Composable Customer Data Platforms (CDP) generan una ventaja competitiva real. Construidas sobre plataformas como Databricks, las CDPs unifican datos de clientes, analítica y activación en una base gobernada y escalable, convirtiendo insights en acción más rápido.

En resumen: el valor de tu stack MarTech vendrá menos de soluciones puntuales y más de la composabilidad, integración y orquestación.

2. La calidad e integración de datos superarán la guerra de funcionalidades

El hype de la IA es real — pero sin datos confiables, la IA entrega ruido, no valor. La calidad de los datos aparece repetidamente como la principal limitación para el desempeño de la IA y el éxito del marketing.

Antes, la calidad de datos se veía como un problema de reporting. En 2026, es una restricción directa al desempeño del negocio. Medición, modelos predictivos, optimización de medios pagos y sistemas de GenAI dependen de:

Definiciones consistentes
Pipelines confiables
Datos first-party integrados

Los enfoques de medición privacy-first, basados en señales propias y modeladas, ya son el estándar en stacks avanzados.

Plataformas como AppsFlyer, Databricks y AWS muestran cómo distintos enfoques de datos y activación pueden coexistir en stacks de MarTech modernos. AppsFlyer ofrece una experiencia más self-serve y amigable para marketers, mientras que Databricks y AWS suelen ser utilizados por equipos más técnicos y soportan casos de uso más avanzados y personalizables — especialmente en entornos multi-cloud. En conjunto, estas plataformas también permiten el secure audience sharing entre organizaciones, habilitando colaboración sin perder gobierno ni control de los datos.

En resumen: las herramientas que prometen insights automáticos fallarán sin una gobernanza de datos disciplinada. En 2026, la pregunta no será “¿Puede la IA correr esto?”, sino “¿Podemos confiar en lo que está usando para correrlo?”.

3. La IA no es el resultado — es el asistente

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Fuente: AppsFlyer

Los datos de la industria muestran que el uso de IA se está expandiendo más allá de la automatización de tareas hacia roles de optimización. Aproximadamente el 57% de los marketers ya utiliza agentes de IA técnicos, y una proporción creciente usa agentes orientados a la optimización para decisiones de campaña (1).

Las organizaciones de alto desempeño:

Entienden que la IA no siempre es la mejor solución
Usarán GenAI para acelerar el análisis, no para reemplazar el criterio humano
Aplicarán recomendaciones de IA dentro de guardrails claros
Testearán continuamente los outputs de IA contra resultados de negocio

Uno de los casos de uso más sólidos para adoptar IA en operaciones de marketing es la optimización de medios pagos, donde el ROI puede medirse de forma clara y rápida. A medida que la industria avanza hacia estrategias multi-canal y multi-campaña, los equipos necesitan medir, comparar y optimizar eficientemente el desempeño entre canales. Cuando la IA se aplica como asistente dentro de estos sistemas, las operaciones de paid media se vuelven más data-driven, escalables y mejor preparadas para convertir insights en impacto.

Otra oportunidad inmediata y de alto impacto es la producción creativa a gran escala con GenAI. Los equipos de marketing, especialmente los que están en acquisition y trade marketing, enfrentan cuellos de botella crónicos: la producción manual de assets limita el volumen de campañas, genera inconsistencias de marca a gran escala, introduce errores humanos en datos y especificaciones, y dificulta una respuesta rápida al mercado. La IA generativa rompe estas limitaciones al producir miles de variantes visuales hiperpersonalizadas (banners, publicaciones en redes sociales, visuales de producto, mockups) en minutos, aprovechando catálogos de productos existentes, briefs simples y lineamientos de marca. Esto libera a los equipos para enfocarse en diseño estratégico y optimización, en lugar de tareas repetitivas.

En resumen: la IA amplificará la madurez existente. No compensará su ausencia. La gobernanza de IA y la validación experimental definirán si ayuda o perjudica el ROI. Los primeros adoptantes ya están viendo ganancias significativas en la optimización de medios pagos impulsada por IA, demostrando su valor cuando se aplica dentro de operaciones de marketing bien estructuradas.

4. La medición debe construirse, no comprarse

Los últimos años nos han recordado que los dashboards de atribución por sí solos no responden preguntas estratégicas. Los patrones globales de engagement móvil y cross-platform muestran que los usuarios se mueven frecuentemente entre dispositivos y formatos. Combinado con restricciones de privacidad, esta fragmentación de señales ha acelerado la adopción de técnicas agregadas y basadas en modelos (como Marketing Mix Modeling — MMM — y conversiones probabilísticas).

Además, el Digital Marketing Institute reporta que el 69% de los consumidores confía más en recomendaciones de influencers que en mensajes directos de marcas (2). Como resultado, cada vez más marcas están trasladando presupuesto a influencer marketing. Aproximadamente el 80% de las marcas mantuvo o incrementó su presupuesto en influencer marketing en 2025, y el 47% lo aumentó en un 11% o más (3).

Lamentablemente, técnicas como MMM no son las más adecuadas para medir este tipo de inversión, ya que requieren largos períodos de inversión sostenida y señales de atribución online. En estos casos, técnicas más avanzadas de inferencia causal pueden utilizarse para estimar mejor el impacto real.

Todo esto lleva a una conclusión clara: dada la complejidad y naturaleza multi-canal del marketing moderno, en 2026 la medición no vivirá en aislamiento — estará estrechamente acoplada a la activación y la optimización. Los marketers demandarán cada vez más feedback loops en vivo, donde la medición informe decisiones casi en tiempo real. Las voces líderes de la industria lo dejan claro: la medición está pasando de retrospectiva a tiempo real, integrada con la ejecución.

En resumen: entender los journeys — no solo los touchpoints — será crítico en las estrategias de medición de 2026. El futuro de la medición no es el reporting reactivo, sino sistemas de aprendizaje continuo que conectan experimentos, hipótesis y marcos de decisión.

5. La disciplina experimental reemplazará la adopción de buzzwords

El patrón más consistente que vemos en las organizaciones es este: el desempeño mejora cuando los equipos adoptan una mentalidad experimental. A medida que el ecosistema MarTech madura, los equipos que ganen no serán los que adopten más funcionalidades, sino los que:

Partan de hipótesis sobre qué resultados impactará una capacidad
Definan guardrails y criterios de éxito antes de implementar
Validen mediante experimentos controlados o tests incrementales
Escalen solo aquello que pruebe valor incremental

Por ejemplo: para evaluar el uso de IA en la optimización de campañas online, el BCP avanzó con una implementación por fases y diseñó un experimento que permitió validar el impacto de la herramienta. Este enfoque aseguró que cada avance estuviera respaldado por evidencia y que los equipos comprendieran cómo la tecnología influía en sus decisiones del día a día

En resumen: tu modelo operativo — no el tamaño de tu stack — definirá tu ventaja competitiva.

Conclusión

Los mejores equipos no persiguen la novedad: construyen para escalar.

Las organizaciones que inviertan en cómo trabajan — no solo en qué herramientas compran — verán un impacto desproporcionado en 2026.

“Nuestra misión es guiar a las compañías hacia un futuro impulsado por IA. Estamos orgullosos de haber trabajado junto a algunos de los jugadores más grandes de LATAM, incluyendo la construcción del mayor caso de retail media con IA generativa de la región en partnership con Amazon Web Services y Mercado Libre. Estamos entusiasmados por seguir desarrollando soluciones que no solo sean transformadoras, sino también sostenibles en el tiempo.”

Juan Martín Pampliega, CEO de Muttdata

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Al planificar 2026:

No persigas cada nueva funcionalidad — construye frameworks de experimentación disciplinados
Prioriza la preparación de datos antes de acelerar con IA
Integra la medición en la ejecución, no después
Elige partners y plataformas no solo por capacidades, sino por trayectoria y disciplina de gobernanza

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