GenAI · Content · Agents · Automation
IA generativa aplicada a marketing, no demos.
La mayoría de los proyectos GenAI se quedan por el camino y nunca llegan a producción (McKinsey 2025). Los nuestros, no. Implantamos pipelines reales: producción de contenido con LLMs, automatización con n8n, agentes conversacionales, generación de imágenes y vídeo. Con humano-en-el-loop, governance AI Act y reporting de ROI trimestral.
El mercado en cifras
GenAI no es magia. Es producción industrial bien diseñada.
La mayoría
de los proyectos GenAI corporativos se quedan en piloto y nunca llegan a producción, según estimaciones del sector. La causa principal: no definir un caso de uso medible.
Fuente: McKinsey · State of AI 2025
Cientos de M
de usuarios semanales ya usan asistentes de IA generativa como ChatGPT, con un crecimiento acelerado año tras año. Adopción masiva confirmada.
Fuente: OpenAI Q1 2026
La mayoría
de profesionales de marketing ya usan IA generativa de forma habitual en su flujo de trabajo, según los estudios del sector.
Fuente: Adobe State of Marketing 2025
Varias ×
es el multiplicador de productividad que reportan los equipos de marketing que implantan GenAI bien (con humano-en-el-loop).
Fuente: Gartner GenAI Productivity 2025
AI Act
EU AI Act vigente desde febrero 2026. Clasificación por riesgo, obligaciones de transparencia y trazabilidad para sistemas de IA usados comercialmente.
Fuente: EU AI Act
En producción
La gran mayoría de los workflows GenAI que desplegamos siguen activos un año después. Es nuestra métrica de calidad principal: no entregamos demos, entregamos sistemas que duran.
Datos: cartera de proyectos GenAI de Summum 2024-2026
Stack tecnológico
El modelo adecuado para cada tarea. Sin lock-in.
Diseñamos los pipelines con abstracción de modelo. Si un proveedor sube precios o sale un modelo mejor, migramos sin reescribir. Aquí el stack típico que evaluamos por caso de uso:
| Categoría | Modelos / herramientas | Cuándo lo usamos | Coste típico |
|---|---|---|---|
| LLMs fronteraReasoning + agentes | Modelos de lenguaje líderes (GPT-4o, Gemini 1.5 Pro y equivalentes) | Tareas complejas, agentes, análisis docs largos | $3-15 / 1M tokens |
| LLMs open-weightSelf-hosted | Llama 3 (8B/70B), Mistral, Qwen 2.5 | Datos sensibles, alto volumen, privacidad estricta | Infra propia (vLLM, GPU) |
| ImagenGeneración visual | Midjourney v7, Flux, Ideogram, DALL-E 3 | Banners, A+ Content, social ads, OG images | $10-30/mes/usuario |
| Vídeo cortoAnuncios | Sora 2, Runway Gen-3, Kling, Luma | Reels, TikTok, Sponsored Brand Video | $15-100 por minuto generado |
| VozTTS/STT | ElevenLabs, OpenAI TTS, Whisper | Voiceovers, doblaje, transcripción calls | $0,3-15 / 1k caracteres |
| WorkflowsAutomation | n8n self-hosted, Make.com, Zapier | Conectar APIs, lógica condicional, multi-step | Self-host: gratis · Cloud: $30-500/mes |
| RAG / Vector DBMemoria | Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector | Agentes con contexto propio, FAQ inteligentes | $70-500/mes según escala |
| ObservabilidadQA + LLM Ops | Langfuse, LangSmith, Helicone | Monitorización pipelines, debugging, evaluación | Self-host: gratis · Cloud: $50-300/mes |
Por qué Summum
4 años en producción real, no en demos de evento.
¿Por qué confiar en Summum para IA generativa aplicada a marketing? Porque llevamos desde 2022 implantando pipelines en producción real, no demos de evento, y hemos visto el ciclo completo: euforia, decepción y, por fin, productividad real. La verdad incómoda es que la IA generativa multiplica varias veces la capacidad productiva de un equipo de marketing bien diseñado, pero falla espectacularmente sin humano en el loop, sin QA editorial y sin gobernanza. Lo que vendemos son implantaciones que siguen funcionando en producción meses después, no pruebas de concepto de PowerPoint: la gran mayoría de los workflows que desplegamos para nuestros clientes siguen activos un año después. La diferencia está en el proceso: discovery riguroso, integración real con el stack existente del cliente, formación al equipo que se queda usándolo y reporting trimestral de ROI, todo con cumplimiento de AI Act y RGPD desde el diseño.
Decenas
de workflows GenAI desplegados en producción real para clientes en los últimos años.
La mayoría
de esos workflows siguen activos un año después, muy por encima de la media del sector (McKinsey).
Multi-modelo
modelos y proveedores integrados activamente (modelos de lenguaje líderes, Gemini 1.5, Llama 3, Midjourney, Flux, Sora, Kling, ElevenLabs…).
AI Act ready
Todos nuestros pipelines cumplen AI Act + RGPD desde diseño: PII no enviado a APIs externas sin consentimiento, trazabilidad documentada.
Resultados medios
Métricas reales, no vanity
Producción contenido
×N
GenAI integrado en flujo con humano-en-el-loop multiplica varias veces el output editorial de un equipo.
Coste por pieza
↓↓
Reducción significativa del coste por pieza de contenido al integrar GenAI bien diseñado.
Workflows activos
Decenas
Pipelines GenAI desplegados en producción para clientes desde 2024.
Modelos integrados
Multi
Modelos de lenguaje líderes, Gemini, Llama, Midjourney, Flux, Sora, Kling, ElevenLabs, Whisper, etc.
Servicios incluidos
Qué hacemos exactamente
Producción de contenido con LLMs
Pipelines de blog posts, fichas producto, copy de campañas, emails y guiones con modelos de lenguaje líderes. Voice/tone guide propio, retrieval-augmented sobre tu contenido, fine-tuning cuando aplica. Siempre con QA editorial humano.
Contenido a escalaGeneración visual (imagen y vídeo)
Creatividades con Midjourney, Flux, Ideogram, DALL-E para social ads, banner, OG images, A+ Content Amazon. Vídeo corto con Sora, Runway, Kling para Reels/TikTok/Shorts.
Visuales a demandaAutomatización con n8n y Make
Workflows GenAI desplegados en n8n self-hosted o Make. Conectamos tu CRM, marketing automation, bases de datos y APIs con lógica IA (clasificación, scoring, enriquecimiento, routing).
Automation con IAAgentes IA conversacionales
Chatbots con LLMs custom (no scripts rígidos), agentes WhatsApp Business, asistentes de venta en ecommerce, FAQ inteligentes con RAG sobre tu documentación. Trazabilidad y handoff humano cuando necesario.
Conversación 24/7Análisis e insights con IA
Análisis automático de reseñas, encuestas, llamadas de venta y feedback con LLMs. Detección de patrones, sentiment, temas emergentes, alertas e insights accionables que escalan sin equipo humano dedicado.
Insights automáticosGenAI training + governance
Formación a tu equipo (workshops + materiales), definición de guidelines responsables, gestión de privacidad (RGPD, AI Act), evaluación de modelos por caso de uso, prevención de alucinaciones críticas.
Adopción sostenibleCómo trabajamos
5 fases para no quedarte en la mayoría que falla
Mapa de oportunidad
Auditoría de procesos. Identificamos dónde GenAI aporta ROI claro vs dónde es ruido. Priorización por esfuerzo/impacto.
Pilot 4-6 semanas
Implementamos 1-3 casos de uso prioritarios como PoC con métricas claras. Validamos con resultados reales, no demos.
Producción robusta
Despliegue en producción: monitorización, fallbacks, gestión de costes API, integración con stack actual.
Formación equipo
Capacitamos a tu equipo para usar y mantener los flujos GenAI. Guidelines, prompt library y mejores prácticas.
Iteración continua
Revisión trimestral de nuevos modelos, oportunidades de mejora, expansión a nuevos casos de uso, control de costes y reporting ROI. Anticipamos el roadmap con nuestras predicciones de IA en marketing 2026-2028.
Casos reales (anónimos)
De equipo saturado a producción varias veces más rápida.
Ecommerce DTC moda · 2.300 SKUs
Un pipeline GenAI multiplica varias veces la producción de fichas de producto sin aumentar plantilla.
"Teníamos 3 personas redactando fichas y apenas dábamos abasto con los SKUs nuevos cada mes. Con el pipeline GenAI + voice guide + QA editorial multiplicamos por varias veces las fichas publicadas con las mismas 3 personas. Y la conversión mejoró porque las fichas siguen mejor el voice de marca."
— Head of Content, ecommerce moda DTC
×N
Producción fichas
↓↓
Coste por ficha
↑
CR vs fichas anteriores
Meses
ROI positivo
SaaS B2B · Agente IA WhatsApp
Un agente IA en WhatsApp resuelve la mayoría de las consultas sin handoff humano.
"Nuestro soporte recibía un volumen alto de consultas diarias con un SLA de horas. El agente IA (un modelo de lenguaje líder + RAG sobre nuestra documentación) resuelve la mayoría sin intervención humana, en segundos. El equipo se enfoca ahora en los casos realmente complejos. La satisfacción de soporte mejoró de forma clara."
— Head of Customer Success, SaaS B2B España
Mayoría
Resolución sin humano
Segundos
Tiempo respuesta
↑
NPS soporte
↓↓
Coste por ticket
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntan
¿Esto sustituye a mi equipo de marketing?
No, lo amplifica. Un equipo de 3 personas con GenAI bien implantado tiene la capacidad productiva de uno mucho mayor sin GenAI. Pero necesitas el equipo humano: para definir estrategia, hacer QA editorial, gestionar relaciones cliente y juzgar lo que GenAI no puede juzgar (cultura, marca, tono). Sin humano-en-el-loop, GenAI produce contenido genérico que daña marca.
¿No queda todo el contenido plano y genérico?
Solo si lo implantas mal. Si lo haces bien (con voice/tone guide, ejemplos few-shot, retrieval-augmented sobre tu propio contenido, fine-tuning cuando aplica y QA editorial humano), la calidad puede superar la producción manual no especializada. Diseñamos los pipelines exactamente para evitar el sabor genérico de la IA — es nuestro principal foco de calidad.
¿Cumplís con AI Act europeo y RGPD?
Sí. AI Act es vigente en EU desde febrero de 2026. Trabajamos solo con modelos de IA con garantías de privacidad (proveedores líderes con DPA firmados; modelos open-weight self-hosted como Llama/Mistral cuando hay restricciones de datos). Implementamos guardrails de PII (no envío de datos personales a APIs externas sin consentimiento), trazabilidad documentada y clasificación de riesgo según AI Act.
¿Qué herramientas usáis principalmente?
Stack típico: modelos de lenguaje líderes para tareas core, Gemini 1.5 Pro para análisis de documentos largos, modelos open-weight (Llama 3, Mistral) cuando hay restricciones de datos, Midjourney y Flux para imagen, Sora y Kling para vídeo corto, n8n self-hosted para workflows, Langfuse para observabilidad. Stack actualizado trimestralmente, en línea con las tendencias de marketing 2026 que seguimos.
¿Cuánto cuesta una implantación típica?
PoC de 4-6 semanas: 6.000-15.000€ según alcance. Implantación completa con 3-5 casos de uso en producción: 25.000-80.000€. Mantenimiento mensual: 1.500-6.000€. Costes de API LLM aparte (transparentes, sin markup) — según volumen. Audit inicial gratuita.
¿Funciona con cualquier sector o necesitamos perfiles muy técnicos?
Funciona con cualquier sector. Lo crítico no es la tecnicidad del cliente sino la disposición a iterar y permitir humano-en-el-loop. Tenemos clientes en agroindustria, hostelería, retail y servicios profesionales — todos sin perfiles técnicos internos. La formación y el handover son parte del proyecto.
¿Y si los modelos cambian o el proveedor sube precios?
Diseñamos las implantaciones con abstracción de modelo (provider-agnostic). Si un proveedor sube precios o sale un modelo mejor, migramos sin reescribir todo el pipeline. Es parte de la governance que implantamos desde el día uno.
¿Cómo medís el ROI de GenAI?
Por caso de uso: tiempo ahorrado × coste hora del equipo + ingresos generados por capacidad incremental − coste de implantación − coste APIs − coste mantenimiento. Reportamos esto trimestralmente con datos reales, no estimaciones. Si un caso de uso no da ROI positivo a 6 meses, lo desactivamos.
¿Qué % de proyectos GenAI fallan según los estudios?
Según McKinsey (2025), la gran mayoría de los proyectos GenAI corporativos se quedan por el camino y no llegan a producción. Las causas habituales: no definir un caso de uso medible, no integrar con el stack existente, no diseñar humano-en-el-loop y sobrevender capacidades a stakeholders. Nuestro proceso ataca exactamente esos fallos — por eso la gran mayoría de los workflows que desplegamos siguen activos un año después.
¿Trabajáis con marcas que tienen ya un equipo de IA interno?
Sí, en modo de aceleración o sparring. Aportamos lo que típicamente falta: experiencia en pipelines de producción robustos, conocimiento de modelos cross-provider, governance y compliance AI Act, y casos de uso aplicados a marketing específicamente. No competimos con tu equipo: lo potenciamos.
¿Qué pasa con la propiedad intelectual del contenido generado?
Toda la IP del contenido generado en pipelines tuyos es tuya. Configuramos las APIs en modo no-training (los proveedores no usan tus datos para entrenar modelos futuros). Documentamos claramente qué porción del contenido es generación pura vs edición humana. Para uso comercial usamos solo modelos con licencias comerciales explícitas.
¿Cuál es el primer caso de uso por donde empezáis típicamente?
Depende del cliente, pero los 3 más comunes y de ROI más rápido son: (1) generación de copy para email marketing y social ads con voice guide, (2) producción de visuales A+ para Amazon y banners ecommerce con Midjourney + brand validation, (3) agente IA conversacional para atención cliente (WhatsApp Business + RAG sobre tu documentación). Todos amortizan en pocos meses.
Próximo paso
Te enseñamos qué funciona en tu caso.
Diagnóstico GenAI gratuito: identificamos los 3 casos de uso con mejor ROI/esfuerzo para tu empresa concreta. Sin compromiso. En 7 días.
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