Cuando Sophie Steffen preguntó a Tom Cox, de Semrush Academy, y a Brian da Silva, de Attio, dónde ayuda de verdad la IA y dónde crea en silencio nuevos problemas, llegaron a la misma respuesta desde extremos opuestos del mundo del contenido. El cuello de botella no es la escritura. Es el contexto que tiene que existir antes de que cualquier escritura – humana o de máquina – merezca la pena.
El caos del medio
Tom es refrescantemente honesto al admitir que nadie tiene esto resuelto. Describe el momento actual como un caos del medio, y ha visto a equipos construir máquinas enteras de contenido a su alrededor – extraer datos de Semrush a través de un MCP y despertarse con un borrador terminado en la bandeja de entrada, lo que sin reparos llama magia. También entiende exactamente de dónde sale esa magia: la presión. A todo equipo de contenido se le ha pedido ejecutar más y más rápido porque la tecnología está ahí. Su réplica no es anti-IA; es anti-uniformidad. La máquina que funciona para un tipo de contenido falla estrepitosamente en otro.
El fallo aparece con más claridad en el contenido específico de producto – los cursos de onboarding y los recursos paso a paso que Tom construye en Semrush Academy. Puedes entregarle documentos y capturas a la IA, pero aún tienes que guiarla por el producto con tanta precisión que algo se rompe.
“Después de un tiempo, te das cuenta de que en realidad es más rápido hacerlo tú mismo.”
El error más profundo que reconoce es más interesante que la queja sobre las herramientas. Durante un tiempo se apoyó tanto en la IA para redactar que empezó a descuidar por completo la fase anterior a la redacción – la de descubrimiento e ideación. Eso, dice sin rodeos, es un error muy claro, porque es la fase que determina si el borrador merece siquiera escribirse.
El contexto vive en la cabeza de la gente
La razón por la que esa fase no se puede automatizar es casi filosófica. El contexto que necesitas no está en un documento ordenado esperando a ser recuperado. Para el contenido de cursos, implica sentarse dos horas con un equipo de producto y hacer todas las preguntas molestas e intrincadas que un cliente podría hacerse. Para los equipos de blog o de redes, puede implicar escuchar llamadas de ventas para oír qué resuena de verdad con los compradores. La información es humana, está repartida y a menudo no se dice en voz alta.
“La mayor parte de este contexto realmente importante vive en la cabeza de la gente. No está en un documento cualquiera ni en una libreta. Hay que ser un poco periodista para sacarlo.”
Ese encuadre del periodista es el quid. El trabajo que la IA no puede tocar es el de entrevistar, hurgar, la extracción paciente del detalle de personas que no han escrito nada de ello. Frena y hazlo, sostiene Tom, y entonces – solo entonces – podrás redactar con IA de forma productiva.
La mirada social: el mismo problema, otro responsable
Brian estuvo de acuerdo y añadió la parte que lo vuelve accionable. Un arranque en frío está condenado por definición.
“La IA solo funciona si tiene el contexto necesario para escribir una pieza que quizá se parezca a lo que quieres conseguir.”
La diferencia en el lado social es quién carga con el peso. Brian a menudo tiene la suerte de no sentarse él mismo en cada reunión de producto y de ventas, porque ese contexto se lo entregan – pero solo porque otra persona, un product marketer o alguien de customer education, hizo antes la excavación y le enseñó cómo funciona de verdad la función concreta. El trabajo de contexto no desaparece en redes; simplemente cambia de manos.
También trazó una línea útil según el tipo de contenido. Para el lanzamiento de un producto no explicas cada paso – te centras en un único caso de uso y en hacer que un usuario sienta algo. Pero en cuanto una pieza se convierte en un tutorial o en la muestra de un caso de uso, necesitas todo el contexto paso a paso, incluidas las cosas con las que los usuarios tropiezan al probar la función. En cualquier caso, la conclusión a la que llegaron ambos es idéntica y poco de moda: un humano tiene que hacer el trabajo de contexto, y la IA solo es tan buena como el contexto que recibe.
Para el desglose completo de la entrevista, lee nuestra entrevista completa con Tom Cox y Brian da Silva.
Herramientas mencionadas en la entrevista
Las siguientes herramientas y plataformas fueron mencionadas durante esta conversación.
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