La industria del marketing enfrenta preocupaciones constantes de que la inteligencia artificial (IA) eliminará empleos. Sin embargo, un concepto económico del siglo XIX conocido como la paradoja de Jevons, introducida por el economista inglés William Stanley Jevons en 1865, sugiere que estos temores pueden estar infundados. Esta paradoja explica cómo las mejoras en eficiencia, como las que ofrece la IA, pueden paradójicamente aumentar la demanda de trabajo en marketing en lugar de reducirla. El CEO de Box, Aaron Levie, profundizó en esto en un análisis del 26 de diciembre de 2025, proponiendo que hacer que el trabajo del conocimiento sea mucho más barato mediante la IA podría expandir drásticamente su volumen. Levie escribió: "En última instancia, estaremos haciendo mucho más", señalando que la IA permitirá proyectos y campañas que anteriormente no hubieran sido viables, desplazando el uso de la IA hacia aplicaciones completamente nuevas más allá de las tareas humanas actuales. Jevons observó por primera vez esta tendencia con el carbón durante la Revolución Industrial en Inglaterra, donde las innovaciones en motores de vapor hacían que el uso del carbón fuera más eficiente, pero el consumo total se disparaba a medida que surgían nuevas aplicaciones industriales. Patrones similares ocurrieron a lo largo de la historia de la informática: desde mainframes limitados a grandes corporaciones, hasta computadoras personales ampliamente disponibles, y la nube que democratizó software empresarial sofisticado. Este proceso amplió el acceso a la automatización del marketing, análisis, CRM y plataformas publicitarias que anteriormente estaban restringidas a grandes empresas. La actual ola de agentes de IA extiende esta democratización hacia trabajos de conocimiento no determinísticos. Un informe técnico del IAB Europa de julio de 2025 informó que las empresas que adoptan IA experimentan un crecimiento de productividad hasta 3, 1 puntos porcentuales más rápido, con el 70% de los ingresos por publicidad de GroupM ya alimentados por IA y proyecciones del 94% para 2027. Las aplicaciones de IA incluyen optimización de campañas, generación de contenido creativo y segmentación de audiencias—ejemplificadas por Performance Max de Google y Ads Agent de Amazon, ambos lanzados a fines de 2025 para automatizar tareas complejas de marketing mediante instrucciones en lenguaje natural. Levie resaltó el impacto transformador de la IA en la economía empresarial, reduciendo la escasez de recursos que obliga a hacer sacrificios entre marketing, desarrollo de productos, soporte, finanzas y distribución. Ahora, pequeños equipos pueden acceder a capacidades que antes eran exclusivas de las empresas Fortune 500, permitiendo una innovación y crecimiento más rápidos. Más de cuatro millones de anunciantes utilizan las herramientas de IA generativa de Meta, que reducen en un 75% el tiempo de tareas en plataformas de compra programática (DSP), nivelando así el terreno para negocios más pequeños que carecen de departamentos de marketing sofisticados. A pesar de la automatización de tareas, Levie insistió en que los humanos siguen siendo esenciales para gestionar flujos de trabajo, aplicar juicio y mantener la calidad. La IA maneja tareas específicas como investigación, codificación y creación de medios, pero la producción de valor completo requiere supervisión humana. En lugar de eliminar empleos, la IA cambia los roles hacia la planificación de mayor valor y la gestión de relaciones. Los datos históricos apoyan esto: el empleo en marketing en EE.

UU. creció cinco veces desde los años 70 hasta hoy, a medida que la tecnología hacía el marketing más eficiente y accesible, expandiéndose más allá de las grandes corporaciones a muchas empresas. Herramientas como Figma y Google Ads consolidaron múltiples roles anteriores, pero en última instancia aumentaron la participación en marketing, reflejando los tres mecanismos de la paradoja: el aumento de la eficiencia reduce los costos, elevando la demanda directamente; la eficiencia aumenta los ingresos y el crecimiento económico, incrementando aún más la demanda; y las tareas más baratas permiten nuevas aplicaciones que antes no eran rentables. Por ejemplo, las agencias ahora gestionan casi el doble de clientes por gerente de cuentas debido a la automatización, con tiempos de configuración de campañas y paceo presupuestario reducidos drásticamente. La Perspectiva de Tendencias Tecnológicas de McKinsey 2025 identificó la IA agentica como una fuerza transformadora clave, promoviendo nuevos modelos de colaboración humano-IA a través de interfaces naturales e inteligencia adaptativa. La infraestructura de soporte también avanzó: la plataforma Intelligence de Adverity, lanzada en septiembre de 2025, integra análisis potenciado por IA con interfaces conversacionales de datos; Google Analytics y Microsoft Clarity introdujeron funciones impulsadas por IA; el marco de Google Cloud de noviembre de 2025 pronostica un mercado de IA agentica de 1 billón de dólares para 2035-2040, con el 88% de los adoptantes de IA reportando un retorno positivo de inversión. La aplicabilidad completa de la paradoja de Jevons depende de los avances tecnológicos, la efectividad del despliegue, la aparición de nuevas aplicaciones de marketing y las dinámicas competitivas que permitan reducir precios y estimular la demanda. Las primeras señales del uso de plataformas sugieren que estas condiciones se están formando a nivel mundial en el marketing digital, presentando oportunidades similares a las del inicio de la computación en la nube—reducciones drásticas de costos junto con una mayor accesibilidad creativa y estratégica. No obstante, persisten desafíos. Encuestas de finales de 2025 muestran que los profesionales de los medios están entusiasmados con el contenido generado por IA, pero cautelosos respecto a la calidad y las cercanías con otros contenidos. Los esfuerzos de educación están en aumento, con muchas empresas buscando directrices para gestionar riesgos relacionados con el uso de IA. Los posibles errores psicológicos en el marketing con IA—como culpar equivocadamente o desconfianza hacia fallos de la IA—representan riesgos para la marca superiores a los errores humanos. La aplicación de la paradoja varía según la especialización: roles que involucran estrategia, creatividad y relación con clientes probablemente crezcan, mientras que los trabajos puramente tácticos podrían evolucionar o disminuir. Esto contrasta con sectores como la agricultura, donde las ganancias en productividad condujeron a una caída en el empleo debido a demandas inelásticas. La demanda más elástica del marketing sugiere un crecimiento general del empleo en la era de la IA. Los escépticos que temen una autonomía total de la IA pasan por alto las crecientes expectativas de calidad y la necesidad de sofisticación, parecido a cómo los fotógrafos profesionales se adaptaron en lugar de desaparecer tras la aparición de los smartphones. La dinámica del mercado y la supervisión humana seguirán moldeando el impacto de la IA. En resumen, la paradoja de Jevons advierte que las ganancias en eficiencia impulsadas por la IA en marketing probablemente expandirán—no contraerán—la demanda total de experiencia en marketing, al facilitar más trabajo a menor costo y abrir nuevas aplicaciones. Como concluyó Levie: "En última instancia, estaremos haciendo mucho más. "