La diferencia entre IA, automatización y análisis de datos: ¿Cuándo usar cada uno?

El objetivo de este artículo es enseñarte la diferencia entre el análisis de datos, la automatización y los agentes de inteligencia artificial, cuándo conviene usar una cosa y cuándo conviene usar otra.

También vamos a estar viendo las diferentes tecnologías, cuándo te conviene usar N8N, las herramientas de no-code, Zapier, Make, cuándo te conviene Python, cuándo BigQuery, cuándo Claude, cuándo Gemini, etc. Y además de todo esto, poder entender las diferencias entre tener conocimientos de manera generalista o saber aplicarlos de forma particular para un nicho concreto o para un mercado.

Antes que nada, quiero avisarte que no tengo absolutamente ninguna intención de venderte algo en este artículo, es contenido netamente educativo, 100% educativo. Este contenido sale a raíz de una pregunta que tuvo un alumno dentro de la comunidad privada y que me parecían los tiempos que están corriendo actualmente más que pertinente poder contar y mostrar las diferencias entre una cosa y otra.

Por si no me conoces, mi nombre es Alan Preiti, soy el founder de DataSEO Academy, donde enseñamos a especialistas en SEO, en organic growth y en paid media también ahora a resolver problemas reales de la industria a través del análisis de datos, a través de la automatización de tareas repetitivas y la creación de agentes con inteligencia artificial.

También tengo una comunidad con más de 2.200 personas donde enseñamos estos conocimientos de forma gratuita y en la academia tenemos 250 alumnos de todo el mundo de habla hispana que han logrado cientos de resultados más que comprobados. Además soy el co-founder de la consultora DataSEO donde trabajamos con startups de diferentes industrias, ya sea fintech, e-commerce, educación, etcétera. Obviamente aplicando todo lo que te muestro en este artículo, desde programmatic SEO, hasta product growth, hasta Python, hasta SEO, hasta lo que se te puede ocurrir, BigQuery, todo está incluido, utilizado dentro de la consultora.

Los tres mundos del marketing digital moderno

Automatización: Cuando el copy-paste te está matando

¿Para qué carajo sirve la automatización? De forma simple, es cuando básicamente estás haciendo control C y control V muchas veces en un periodo de tiempo determinado y esa tarea reconoces que no te aporta absolutamente ningún valor. Entonces ahí es cuando automatizamos.

Ejemplo, cada vez que utilizo Google Search Console, tiendo a aplicar algunas reglas lógicas, entonces yo ya sé que me va a entrar un cliente con características similares o yo esta herramienta la tiendo usar todo el tiempo y bueno tiene sentido que establezca algún proceso para el cual esas reglas lógicas se ejecutan de manera automática, entonces yo me ahorro un montón de tiempo.

En el fondo, para que lo entiendas cuando estás pagando por ejemplo una herramienta como Ahrefs, SEMrush, etcétera, lo que está pasando por atrás es que hay una secuencia de procesos lógicos que se disparan, se ejecutan y te entregan un resultado en particular. Por eso muchas veces nosotros hablamos de que cuando automatizamos tareas también creamos nuestras propias herramientas y que al final del día eso nos ayuda a ahorrarnos no solamente tiempo sino cientos de dólares en un montón de herramientas que hoy con la tecnología actual muchísimas veces no es para nada necesario tener que básicamente contratarlas.

Otro punto importante de la automatización es que permite también un nivel de customización justamente a favor de los problemas que uno tiene en la diaria y que a veces con el know-how que traemos de nuestro bagaje y lo que fuese, las herramientas con las que nos encontramos habitualmente no lo suelen, como decirlo, no nos suelen dar esa posibilidad de customización porque justamente la automatización requiere procesos lógicos y uno tiene que estandarizar procesos y hacer algo extremadamente abierto. Se imaginan una herramienta que sea para cada individuo en particular con su know-how. Yo creo que en un momento más vale llegar a eso es más fácil aprender a tener ese conocimiento que ya buscar una herramienta que solucione esos problemas. Por eso son generalistas.

Análisis de datos: Encontrar patrones en el caos

¿De qué hablamos cuando hablamos de análisis de datos? ¿Qué es análisis de datos? Básicamente estamos hablando de hacer referencia a encontrar patrones, a medir resultados, a detectar oportunidades o problemas, y la clave radica principalmente en poder hacerlo sobre todo con grandes volúmenes de información.

Y hay diferentes fuentes de información. Ejemplo, agarro data de Google Search Console, agarro data de GA4, scrapeo una comunidad de Reddit y unifico todo eso para encontrar patrones, además agarro la base de datos de mi cliente y le pido que me pase la rentabilidad de sus productos, también le pido que me pase la base de datos interna del buscador del e-commerce para después hacer un join y macharlo con Google Search Console.

Bueno, todo eso, si yo lo quisiera hacer de forma manual y yo lo quisiera hacer en Excel, por ejemplo, es un poco complicado. Incluso si se lo quiero pasar a GPT para que me lo resuelva, también suele ser un poco complicado. Entonces, históricamente ahí es donde aparecen las herramientas como Python, como SQL que te permiten consultar justamente datos, trabajarlos, procesarlos, explorarlos y extraer insights que de otra forma son prácticamente imposible. O sea, no hay otra forma.

Otro ejemplo es, quiero encontrar canibalización SEO versus SEM, entonces cruzo estas dos fuentes de información, me fijo dónde se podrían estar solapando estas keywords, en qué caso me conviene pujar por unas, en qué caso por otras, bueno, en fin, armar un montón de reglas y ahí en ese caso también mezclar, por ejemplo, con automatización, que es un muy buen caso, usamos las dos, pero la parte exploratoria correspondería más bien a la de análisis de datos.

Agentes de IA: Más allá de ejecutar tareas

Tratemos de entender un poco de qué se trata esto de los agentes inteligentes, qué es lo que hace. Bueno, básicamente, agentes inteligentes que no solo ejecutan tareas, sino también que lo que hacen es, entienden objetivos en particulares. Y hasta tienen la capacidad de tomar decisiones por nosotros.

Que esto no tiene nada que ver con tener una automatización, yo puedo tener un agente que ejecute algo, pero esa tarea no se repite en x intervalos de tiempo, todo el tiempo, vale la redundancia y yo requiero una automatización. Es un agente que simplemente ejecute cosas, pero no por eso es una automatización.

Pueden ser asistentes, pueden analizar información, ejemplo clarísimo, nosotros en la consultora tenemos agentes que nos ayudan a realizar auditorías técnicas, de SEO de nuestros clientes y de organic growth en general, también nos ayudan en la parte de asistencia, en la creación de contenido, también nos ayudan en la parte del código de la programación, otros nos permiten también conversar, ante el lenguaje natural, con las diferentes APIs a través de un MCP, como el GA4, con el Search Console, entender los logs, en fin, un montón de cosas.

Y algo que suele pasar, que es muy normal, que estos procesos, medio como que se solapan, ¿no? Si te pones a pensar, porque vos podés estar explorando información, esa información que estás explorando, como análisis de datos, de golpe encontrás que se vuelve repetitivo, ese análisis, entonces lo pasás a una automatización, pero de golpe no solamente querés un flujo que se automatice, sino también querés un agente que sea capaz de ejecutar y entenderlo, y ese agente que veas que determinada estaría al azar a determinados momentos del día o determinado momento de la semana, entonces de golpe, medio que todo se vuelve como parte de una misma cosa.

La pata que todos se olvidan: El NEGOCIO

El problema de ser generalista sin contexto

Hay un tema importante, por un segundo, quiero que pensemos… lo que acabamos de ver y lo acabé de mencionar, dijimos automatización, dijimos análisis de datos, dijimos creación de agentes, hasta acá cualquiera de ustedes podría buscar formaciones en donde enseñan análisis de datos, en donde enseñan a crear agentes y donde enseñan automatización, ¿pero qué está faltando? ¿cuál es la pata que está faltando? Yo sé que me vas seguir…

La pata que está faltando acá es la del negocio, que es la que la mayoría se olvida y que es importantísima, que es la capacidad de entender un mercado, su contexto, sus problemas y a raíz de eso aplicar todos estos misiles que tenemos para hacerlo más eficiente.

¿Qué quiere decir? ¿Qué aprendas a ser un agente que hace no sé qué cosa y que al final del día no le resolvió un problema absolutamente a nadie? ¿Qué estás haciendo una automatización todo el día de las 8 de la mañana hasta las 10, 450.000 flujos hermosos, hacer un print de pantalla, compartirlo en LinkedIn? Cuando en realidad lo que estás haciendo quizás es procrastinar porque no tenés ganas de hacer lo que tenés que hacer, que ponerte a laburar y sin más eso no resuelve un problema a ningún negocio, ¿para qué lo estás haciendo? ¿Cuál es el sentido? ¿Cuál es el criterio de eso?

Entonces es importante, esto lo remarco y lo marco y hago 400 doble clic porque justamente hoy como hay un bombardeo de este tipo de formaciones y de conocimiento, claro te encontrarás con qué de golpe tu vecino, tu vecina está haciendo cosas en no-code, empieza a aprender Python en Claude, en donde fuese, pero después no solamente no entiende las bases, sino que cuando tiene que aplicar un negocio en particular, le falta ese know-how.

El perfil que buscan todas las empresas

Me gustaría pasar a entender dentro de estos diferentes perfiles, ¿cómo podemos identificarlos dentro de automatización, de inteligencia artificial o de análisis de datos? Y para eso hay un ejercicio que a mí me gusta hacer siempre que es definir cuál creo que es el mejor perfil básicamente en la industria actualmente.

Para eso muestro un ejercicio que hago siempre con mis alumnos, mis alumnas que es el de ingeniería inversa, básicamente definir cuál es nuestro objetivo, nuestro ideal y dónde queremos situarnos, trazar un camino hacia atrás y a partir de eso construir entendiendo los diferentes problemas que subyacen en la industria actual.

Las características del mejor perfil

¿Características del mejor perfil? ¿Cuál es el mejor perfil de la industria? Bajo mi criterio y el que utilizo para formar equipo y para tomar personas y si no me creés, como te dije en la comunidad preguntale a otras personas qué opinan y si no preguntale a tu líder o a tu jefe a ver si cree o no lo que te voy a contar y si le gustaría que tengas todos estos conocimientos.

Para mí el mejor perfil de la industria es aquel que tiene conocimiento de un área específica de marketing, SEO, SEM, etcétera, tiene la capacidad de pivotear rápidamente dentro del propio ecosistema, es decir, puede pasar de marketing a data y de producto y si yo lo necesito dentro del equipo que hoy se metan en otra parte porque tiene esa visión de negocio para poder ayudarme, me permite cross-selling, inclusive mi servicio, bienvenido sea, lo que hace bien es ser muy bueno en algo particular pero poder pivotear a cosas generales cuando sea necesario. Ahora cuando es el caso inverso que estás en lo general y no sabés meterte en lo particular para mí eso es un problema, pero el que tiene esa visión amplia de negocio y de growth es un plazo, para mí es como lo ideal tener esa capacidad.

¿Qué más tiene el perfil ideal? Saber automatizar procesos, flujos de trabajo con criterio ahorrando cientos de horas mensuales y entendiendo cómo resolver problemas y pain points específicos de un negocio. Habilidad es para integrar datos, lo dijimos un rato, de diferentes fuentes y poder unificarlos en un solo criterio justamente para tomar decisiones, capacidad para poder comunicar, comunicar problemas y adaptarse a niveles técnicos y de cualquier interlocutor, básicamente saber explicar algo complejo de manera simple, tener potencial también para ampliar servicios y productos dentro de su empresa y/o como freelancer y esto es un poco a raíz de, si yo conozco más tecnologías, si yo conozco del negocio desde lo particular, lo puedo extrapolar a otras cosas generales, venite, bienvenido sea, te quiero en mi equipo ya.

Otra cosa importante saber qué herramientas usar, cuándo y cómo, está lleno de gente que dice “ahora voy a usar n8n para hacer esto” pero lo resolvés con un block de notas, volvemos a lo mismo saber usar las tecnologías son cajitas, son herramientas son cajitas lo que importa es el cuándo usarlas y cómo usarlas y entonces el perfil ideal tiene que saber cuándo usar no solo saber todas las tecnologías sino también saber cómo y cuándo usarlas, tener velocidad de ejecución en un entorno que cambia diariamente y bruscamente, tener capacidad también para armar sus propias herramientas que no tenga que depender de la existencia de otras y ahorrarse cientos de dólares al año a ellos mismos, a sus clientes, a las empresas, a las agencias es decir volverse más competitivo.

Si yo tengo la capacidad de crear mis propias herramientas y no tengo que pagar x cantidad de dólares por un montón de otras y encima las que hago son customizadas y encima tengo mi propio know-how metido ahí pero me van a buscar, es así imposible que me puedan competir, no hay no hay chance porque nuestro cerebro somos únicos entonces creamos cosas únicas y encima después también lo puedo trasladar en un servicio de mayor calidad con mis clientes porque productivizo mi conocimiento, lo meto dentro de ese fee.

Pero el mejor perfil tiene que tener esa capacidad, tiene que tener bajo mi punto de vista ese skill, así que si vos hacés todas estas cosas y además de eso sos una buena persona te aseguro que nunca te va a faltar trabajo, si te está faltando y cumpliste los requisitos escribinos que te ayudamos en dos minutos a que lo puedas conseguir.

¿Hacia dónde vas? Los dos perfiles principales

Ahora bien hay perfiles que tienden a ir más por un lado, otros por otro y algunos les gusta ambos, necesitan también ambos, yo lo voy a dividir en dos grandes mundos y perfiles dentro de todo lo que dijimos.

Si bien hace un rato habíamos separado automatización de inteligencia artificial y en general después los análisis de datos, lo que suele pasar es que la persona que hace automatización e inteligencia artificial medio que parte del mismo mundo por la problemática que suele tener y el que trabaja con análisis de datos a veces está como en otro mundillo distinto y porque trabajas con clientes más grandes o con muchos clientes chiquitos entonces necesitas más herramientas como BigQuery y tenés que meter más con GA4 y cruzar más fuentes de información.

No quiere decir que los clientes medianos y pequeños no necesiten para nada pero son perfiles a veces distintos de hecho yo en mis orígenes solo era analista de datos y después fui mutando y aprendiendo otras cosas.

Perfil Automatización + IA

Entonces en esta unión de automatización e inteligencia artificial tenemos el perfil que quiere y escuchá bien a ver si te sentís o no identificado para saber hacia dónde ir por un lado implementar agentes de inteligencia artificial, agentes de inteligencia artificial y copilots operativos por otro lado el de poder automatizar sí diferentes acciones del día a día como auditorías, se SEM o automatización SEM una clustering una canibalización o una fraccionada, que le guste o que sepa todo lo que para el lado de alertas y monitores inteligentes también si de fatías que te gusta esa parte es como ok va por acá, orquestar flujos o sea si te gusta también esto de las tecnologías del no-code que estás viendo por ahí y te gusta estar jugando con las cajitas y con los legos bueno es un perfil que te va a llamar la atención venir para este lado está todo el tiempo actualizado de los llms si está f5 cada dos minutos porque te gusta este universo esta tecnología que más estar actualizado también constantemente bueno ejercita como modelo inteligencia artificial y creo que finalmente ya con eso estamos podemos pensar también armar bots y secuencias también multicanales scoring de leads regresamientos cosas de ese estilo yo creo que ahí sí sí ya estamos con un buen perfil de lo que sería alguien que le gusta automatizar cosas y estar en la parte de inteligencia artificial.

Perfil Análisis de Datos

Ahora bien si nos vamos para el otro lado para el análisis de datos lo que le tiende a gustar más a este perfil y lo que te debería sentir o rellenar mal es si yo soy una persona como le dije hace un rato que le gusta trabajar estrategias omnicanales que tiene esta cosa media de growth un poco de SEO un poco de SEM varias patas de SEO que le gusta meterse en cosas de data más allá de su propio campo nos pasó mucho en la comunidad esto con los alumnos que se recibieron la mayoría que tienen perfil de analistas de datos me decían al final es muy adictivo y ahora no solamente me gusta el SEO es como que todo lo que veo empieza mirar para data o sea porque se dan cuenta que pueden hacer un montón de cosas dentro del nicho de marketing generalmente se mantienen no se van a la parte financiera como que se mantienen en este clase de negocio que les dije hace un rato que es el de marketing pero sobre un poquito más sofisticados dentro de ella.

Si que si te gusta ese perfil y es tu visión de negocio ya vas por acá es un perfil también que le gusta trabajar con tecnologías como BigQuery y la nube con clientes o muy grandes o corporativos o muchos clientes chiquitos que necesitan entender y trabajar con los costos de las consultas lo que está haciendo para que no venga una factura de 10 mil dólares y no entiendas cómo carajo te está pasando eso. Un perfil mucho más de datos que le gusta armar reportes ya sea con Looker Studio obviamente sin que se le cuelguen porque se usa el BigQuery y no tarda 400 minutos en estar corriendo ese Looker Studio que desespera y no quiero ni ver así que por favor nunca me traigan un dashboard de esas características porque si no me enojaré.

Alguien que busca también utilizar GA4 no necesariamente que tiene que de alguna forma llevarse todo esa complejidad de la herramienta a un entorno con mayor nivel de manipulación como el BigQuery y alguien que también necesita salir de esa caja negra que tienen los modelos de atribución que nos da Google y armarlos propios en BigQuery y/o complementarios para no depender tanto.

No alguien que también le interesa qué canibalización entre canales armar clasificaciones semánticas fíjense que es un perfil mucho más tendiendo no a esta parte que les digo al análisis así.

Tu siguiente paso

Ya para ir finalizando, antes de decirte el beneficio que te mencioné al principio de este artículo que vas a estar teniendo, ya sabés la diferencia entre automatizar entre tareas repetitivas entre analizar datos entre crear agentes entre la manera de herramientas entre ser generalista ser especialista los resultados que podés conseguir para dónde intuís que podés ir, más si lo sabés aplicar con estrategia y además si sos consciente y entendés todo esto, sabés que es el futuro y que nunca te va a faltar trabajo… como te dije hace un rato, gracias a esta visión súper holística.

El próximo paso es que te decidas, que hagas lo que sabés y tenés que hacer… ponerte a estudiar cualquiera de estas cosas aplicadas a tu negocio en particular en el ecosistema de marketing digital en el que te encontrás.