Desde el éxito de DeepSeek R1 hasta la tendencia viral de «criar langostas» (adopción de OpenClaw), todo ello en tan solo un año, AI China se está adoptando y ampliando de una forma radicalmente diferente, lo que se traduce rápidamente en un valor comercial tangible.

Según el Informe sobre AI de la Universidad de Stanford, el 83 % de los consumidores chinos tiene una actitud positiva hacia AI y servicios AI , un porcentaje significativamente superior al de países como Estados Unidos y Francia. Esta amplia aceptación social, unida a un conjunto de tecnologías y un ecosistema locales únicos, hace que, en China, AI nunca AI sido solo una herramienta de productividad.

Por qué AI de China en materia de AI es un caso aparte

En comparación con los mercados occidentales, donde AI está impulsada en gran medida por la eficiencia en los costes, las empresas chinas se inclinan más por integrar AI en los motores de crecimiento, remodelando la experiencia del cliente y los modelos de negocio con los ingresos como eje central. Esta divergencia se debe a tres factores clave:

1. Una base única

Debido a limitaciones arquitectónicas y normativas, las empresas que operan en China a menudo no pueden replicar directamente sus AI globales. En su lugar, deben desarrollar nuevas capacidades sobre plataformas locales (como Alibaba Cloud Volcano Engine).

A corto plazo, esta duplicación aumenta la complejidad. Sin embargo, a largo plazo, ha acelerado el surgimiento de un ecosistema local altamente autónomo y competitivo. Por un lado, los modelos nacionales están alcanzando rápidamente el primer nivel mundial en ámbitos como las capacidades multimodales y la programación. Por otro lado, las opciones tecnológicas adaptadas al contexto local garantizan una mayor rapidez en la respuesta al mercado y el cumplimiento normativo.

Esta tendencia es especialmente evidente entre las empresas multinacionales, cuya AI en China suele desarrollarse a lo largo de tres etapas:

  • Adopción plena de la arquitectura global: uso de modelos extranjeros o acceso a soluciones globales unificadas a través de VPN
  • Soluciones globales adaptadas al contexto local: por ejemplo, implementar Microsoft Copilot en Azure para casos de uso generales (como AI conversacional), sin dejar de recurrir a modelos extranjeros
  • Bases totalmente adaptadas al mercado local: desarrollo AI integrales en ecosistemas chinos cloud modelos (por ejemplo, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), a menudo combinadas con plataformas como Dify, lo que garantiza una profunda integración en el marketing local, el comercio electrónico y los sistemas internos

En la práctica, las marcas multinacionales están pasando rápidamente de la estandarización global a un enfoque que da prioridad a lo local, especialmente en los casos de uso emergentes AI , donde los modelos y la infraestructura locales se están convirtiendo en la norma.

2. Casos de uso orientados a los ingresos

Mientras que los mercados occidentales hacen hincapié en la reducción de costes y la eficiencia, las empresas chinas se centran más directamente en el crecimiento. En consecuencia, las funciones que generan ingresos, como el marketing, las ventas y la atención al cliente, se han convertido en los principales frentes de batalla para AI .

Caso 1: De la información a la toma de decisiones

Las herramientas tradicionales de escucha social suelen limitarse a palabras clave y métricas de volumen, lo que las hace insuficientes para la toma de decisiones complejas. Una marca multinacional de consumo aprovechó la IA generativa para lograr una comprensión semántica profunda del contenido social, identificando situaciones de los consumidores y sus motivaciones subyacentes. Por ejemplo, AI captar el verdadero deseo de «recuperación energética eficiente» entre las madres jóvenes a partir de quejas dispersas como «breves momentos de agotamiento al cuidar de los niños», lo que sirvió para orientar la estrategia de contenido y el diseño del producto.

Caso 2: Hacer que las capacidades de ventas sean escalables

En el sector minorista, un reto constante es la dificultad de estandarizar la experiencia humana. Una marca deportiva internacional implementó un sistema de formación AI que convierte la formación en ventas en una capacidad escalable. Gracias a simulaciones de situaciones reales y al análisis del rendimiento en tiempo real, la eficacia de la formación mejoró significativamente, mientras que las habilidades que antes dependían de la experiencia se convirtieron en algo estructurado, repetible y transferible.

3. Rápida adopción mediante la integración en el ecosistema

La profunda integración de las redes sociales, el comercio electrónico y los sistemas de pago crea un entorno data consumo naturalmente interconectado. AI integrarse directamente en los puntos de contacto con el usuario, ampliándose sin problemas desde la recomendación de contenidos hasta la transacción.

Esta ventaja del ecosistema impulsa AI notable AI . Por ejemplo, Qwen, de Alibaba, se ha integrado en plataformas como Taobao, Alipay, Fliggy y Amap, lo que permite una AI unificada desde la búsqueda hasta la compra. Durante las fiestas del Año Nuevo chino, procesó más de 120 millones de pedidos de comida a domicilio en solo cinco días, con una interacción media de los usuarios de 14,4 veces al día.

Esta rápida adopción impulsada por el ecosistema no solo está acelerando AI gran escala, sino que también está transformando la forma en que las marcas se relacionan con los consumidores, lo que plantea tanto nuevos retos como oportunidades.

Nuevo reto: AI como «guardianes de las decisiones»

AI están redefiniendo el recorrido del consumidor.

Antes, los consumidores tenían que recorrer varias plataformas para buscar, comparar y tomar una decisión. Hoy en día, los grandes modelos pueden recopilar información, ofrecer recomendaciones personalizadas e incluso completar transacciones en un solo proceso, lo que sitúa a las marcas en el centro de los procesos de decisión AI.

Este cambio exige que las empresas se replanteen su papel y aprendan a coexistir con los agentes. Por un lado, deben estructurar data de productos y contenidos data que AI pueda interpretarlos y recuperarlos con precisión. Por otro lado, deben optimizar su «visibilidad» en entornos generativos (GEO) y explorar nuevas estrategias de marketing y promoción diseñadas para interacciones impulsadas por agentes.

Nueva oportunidad: de los activos digitales a la «hiperpersonalización»

Al mismo tiempo, AI transformando los activos digitales de las marcas.
El tráficoAI se encuentra aún en sus primeras etapas, pero está creciendo rápidamente. Data que el tráfico AI hacia los sitios web se ha multiplicado por ocho aproximadamente en comparación con el año pasado. A diferencia de data tradicionales basados en clics, AI generan continuamente señales de usuario de alta densidad. Por ejemplo, cada interacción con los sistemas de OpenAI puede generar alrededor de 600 etiquetas, lo que supone más de 200 000 etiquetas por usuario activo al año. Se puede observar una dinámica similar en ecosistemas como Tencent.

Esta función de «etiquetado» abre un abanico de oportunidades sin precedentes para la hiperpersonalización:

  • Extracción de señales de intención estructuradas: las marcas pueden «interpretar» la intención del usuario a partir de interacciones en lenguaje natural, identificando situaciones de consumo (por ejemplo, reuniones sociales, sesiones de entrenamiento), preferencias en materia de salud (por ejemplo, bajo en azúcar, sin gluten), motivos de compra (por ejemplo, compra para abastecerse frente a compra puntual) y sensibilidad al precio
  • Activación de la personalización en tiempo real: basándose en estas señales, las marcas pueden recomendar productos de forma dinámica, crear paquetes, activar promociones personalizadas, adaptar el tono de los mensajes en tiempo real y optimizar las ventas cruzadas y las ventas de productos de mayor valor
  • Crear una memoria duradera en los consumidores: con el tiempo, data acumulados data una «capa de memoria» de los usuarios, lo que permite a las marcas anticiparse a las necesidades futuras, perfeccionar los sistemas de fidelización y de marketing, e incluso servir de base para la innovación de productos

A pesar de la constante evolución tanto de la tecnología como de los modelos de negocio, AI de China AI ya ha trazado un camino propio, impulsado por el crecimiento y los casos de uso, y profundamente arraigado en su entorno de mercado único.