Quién hace qué, paso a paso
Todos los productos de esta web funcionan con el mismo reparto. La máquina hace las partes anchas: leer, iterar, medir, redactar. Una persona hace las partes estrechas: elegir, decidir, decir que no. Este es el reparto, por escalón del ciclo.
| Paso | Qué hace la IA | Qué hace una persona |
|---|---|---|
| Pensar: investigación | Lee el mercado, cinco competidores, miles de reseñas e hilos de foros; lanza diez preguntas de categoría a cuatro asistentes; construye segmentos sintéticos para acotar hipótesis | Escribe la lista de preguntas que la investigación tiene que cerrar; hace las cinco entrevistas con clientes; lo lee todo y escribe el documento que dice dónde está el dinero |
| Pensar: estrategia | Estructura las transcripciones de las entrevistas, audita los datos de canales, redacta mapas de estructura y opciones de posicionamiento alternativas | Está en las sesiones, dibuja el mapa de estructura, elige el posicionamiento, escribe el plan con precio cerrado en cada bloque |
| Construir | Produce el mensaje, el copy en dos idiomas y el diseño el primer día; genera el código, el schema y los datos de entidad; hace el QA en todos los dispositivos | Decide si el camino es el bueno, edita cada línea de copy que se publica, da el visto bueno a la página, la entrega |
| Llevar | Produce contenido desde el brand context al volumen del nivel; lee el performance a diario; hace la medición mensual de visibilidad en IA; redacta el informe | Decide qué sale, ajusta lo que enseña el performance, escribe la página uno del informe y la única decisión que pide |
La persona, en la mayoría de los casos, es Dmytro Lobod. Detrás, el estudio: diseñadores, redactores, desarrolladores, productores y compradores de medios que llevan diez años trabajando juntos. La IA no los sustituyó; cambió en qué se les va el día.
El pipeline, en cifras que puedes comprobar
- Un mercado en un día. El pipeline de investigación lee la categoría, cinco competidores y las palabras de la propia audiencia en los dos primeros días de un Research Sprint, con cada cifra atada a una fuente. Lo que eran tres semanas de investigación de escritorio es ahora la parte anterior a las entrevistas.
- Un borrador de página antes de comer. El primer día de una Launch Page, mensaje, copy en español e inglés y diseño avanzan en paralelo, y al final del día ves un camino trabajado hasta el final, elegido por una persona. No una lista corta para revisar: una decisión que apruebas o devuelves.
- Una página en 72 horas. Brief el lunes, online el jueves, en tu dominio, con el repositorio. El contador de la página de inicio no es una metáfora.
- Una marca medida en cuatro asistentes cada mes. Las mismas treinta preguntas, en sesiones limpias, a ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI, puntuadas como share of voice frente a cinco competidores con intervalo de confianza. Cómo se construye esa medición está en la página de metodología de la auditoría.
El brand context
El archivo más importante de cada proyecto. Un paquete, actualizado cada mes, que dice quién es la marca en una forma que una herramienta o una persona puede usar el primer día: la voz en ejemplos de cómo suena la marca y de cómo no suena nunca; los hechos, para que nada se invente; lo que sí y lo que no; los productos, las ofertas y la temporada, al día; los materiales y cuáles se pueden usar.
Todo prompt empieza con él. Todo freelance lo recibe antes del brief. Toda plantilla lo lleva dentro. Es la razón de que dos marcas que usan las mismas herramientas a través de nosotros no suenen igual, y de que los equipos internos montados con Marketing OS sigan sonando a ellos mismos cuando nos vamos. El contexto acota lo que produce la máquina; el editor elige entre lo que queda.
La biblioteca
Diez años dirigiendo una agencia y 350 marcas en doce países dejaron algo más útil que un portfolio: playbooks. Qué necesita un lanzamiento en la categoría de cerveza que no necesita uno en banca. Con qué mecánicas juega la gente de verdad, y cuáles abandona en la segunda pantalla. Cómo le habla una marca de puericultura a un padre primerizo, y cómo le habla una marca de coches a un concesionario. Qué necesita un momento de prensa para aterrizar en una página y no en un archivo.
El contexto de cada cliente nuevo se monta desde esa biblioteca y después se hace específico: el playbook de la categoría, la estructura que funcionó para ese tipo de negocio, el calendario de temporada que encaja con el mercado. Es la parte del trabajo que la IA no puede hacer desde un prompt en blanco, porque viene de haber publicado la cosa antes, con el nombre de un cliente delante.
Investigación sintética y clientes reales
Una IA que lee lo que personas reales ya han escrito, y simula segmentos a partir de ello, es muy buena en una cosa: acotar. Encuentra los patrones de miles de reseñas en un día, y te dice cuáles tres de tus diez hipótesis merecen una conversación real. Los estudios de validación publicados en 2026 sitúan la precisión de los encuestados sintéticos entre el 47% y el 88% según la tarea: fuerte en segmentos y agregados, débil al predecir lo que hará una persona.
Por eso cada Research Sprint usa la investigación sintética para acotar y después habla con clientes reales de lo que queda: cinco entrevistas cortas o una encuesta rápida, esa misma semana. No nos saltamos la segunda parte cuando la primera parece convincente, y no presentamos la primera como la verdad. Cuando una cifra viene de una simulación, el documento lo dice.
Lo que no hacemos
- No entrenamos modelos con datos de clientes. Nada de lo que comparte un cliente entra en el entrenamiento, el ajuste o la mejora de ningún modelo. Las herramientas se configuran para no retener las entradas. Los datos de clientes finales no entran en ninguna herramienta de IA; esa regla va escrita en cada manual de Marketing OS.
- No prometemos un puesto en una respuesta de la IA. Nadie controla lo que dice un asistente. Lo medimos igual cada mes, publicamos el método y movemos lo que se puede mover: el trabajo de entidades, el contenido citable, la alineación con la prensa. Quien vende una posición garantizada vende algo que no tiene.
- No contamos horas. Facturar por horas en la era de la IA es cobrar menos cuanto mejor lo haces. Cada producto tiene un alcance, un precio cerrado o una cuota mensual, y una fecha. La velocidad es nuestro margen, no tu descuento.
Y después
- El primer producto de la escalera: el Research Sprint, cinco días.
- Cómo funciona la medición mensual, pregunta a pregunta: la metodología de la auditoría.
- Cada número de esta web con su fuente: fuentes.
- El ciclo entero, en la página de inicio.