Desde el éxito de DeepSeek R1 hasta la tendencia viral de “criar langostas” (adopción de OpenClaw), todo ello en tan solo un año, la tecnología AI en 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 el Índice de IA de la Universidad de Stanford, 83% de los consumidores chinos tienen una actitud positiva hacia los productos y servicios de IA, una cifra significativamente superior a la de países como EE.UU. y Francia. Esta amplia aceptación social, combinada con una pila tecnológica y un ecosistema locales únicos, significa que en China la IA nunca ha sido sólo una herramienta de productividad.

Por qué la transformación de la IA en China es un juego diferente

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

1. Fundación única

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

A corto plazo, esta duplicación aumenta la complejidad. Pero a largo plazo, ha acelerado la aparición de un ecosistema local altamente autónomo y competitivo. Por un lado, los modelos nacionales están alcanzando rápidamente el nivel superior mundial en áreas como las capacidades multimodales y la codificación. Por otro, las opciones tecnológicas localizadas garantizan una capacidad de respuesta al mercado y un cumplimiento de la normativa más rápidos.

Esta tendencia es especialmente evidente entre las empresas multinacionales, cuyo despliegue de la IA en China suele evolucionar a lo largo de tres etapas:

  • Adopción plena de la arquitectura global: Utilización de modelos en el extranjero o acceso a soluciones globales unificadas a través de VPN
  • Soluciones globales con adaptación local: Por ejemplo, el despliegue de Microsoft Copilot en Azure para casos de uso general (por ejemplo, IA conversacional), sin dejar de basarse en modelos de ultramar.
  • Cimientos totalmente localizados: Construir capacidades de IA de extremo a extremo en cloud chinos y ecosistemas modelo (por ejemplo, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), a menudo combinados con plataformas como Dify, garantizando 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 de “lo local primero”, especialmente en los casos emergentes de uso de agentes de IA, donde los modelos y la infraestructura locales se están convirtiendo en la opción por defecto.

2. Casos de uso orientados a la línea superior

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. Como resultado, las funciones que impulsan los ingresos, como el marketing, las ventas y las operaciones con los clientes, se han convertido en los principales campos de batalla para la adopción de la IA.

Caso 1: De la comprensión 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 de consumo multinacional aprovechó GenAI para lograr una comprensión semántica profunda del contenido social, identificando escenarios de consumo y motivaciones subyacentes. Por ejemplo, la IA pudo captar el verdadero deseo de “reposición eficiente de energía” entre las madres jóvenes a partir de quejas fragmentadas como “breves momentos de agotamiento al cuidar de los niños”, orientando así la estrategia de contenidos y la expresión de los productos.

Caso 2: Hacer escalables las capacidades de venta

En el comercio minorista, un reto persistente es la dificultad de estandarizar la experiencia humana. Una marca deportiva mundial desplegó un sistema de entrenamiento impulsado por IA que transforma la formación en ventas en una capacidad escalable. Mediante la simulación de juegos de rol y el análisis del rendimiento en tiempo real, la eficacia de la formación mejoró significativamente, mientras que las habilidades que antes se basaban en la experiencia pasaron a ser estructuradas, repetibles y transferibles.

3. Rápida adopción mediante la integración del ecosistema

La profunda integración de los sistemas sociales, de comercio electrónico y de pago crea un entorno de consumo y data naturalmente conectado. La IA puede incrustarse directamente en los puntos de contacto con el usuario, escalando sin problemas desde la recomendación de contenidos hasta la transacción.

Esta ventaja del ecosistema impulsa una notable adopción de la IA. Por ejemplo, Qwen de Alibaba se ha integrado en plataformas como Taobao, Alipay, Fliggy y Amap, permitiendo una experiencia de IA unificada desde el descubrimiento hasta la compra. Durante el periodo del Año Nuevo chino, procesó más de 120 millones de pedidos de entrega de comida en sólo cinco días, con usuarios que interactuaron una media de 14,4 veces al día.

Esta rápida adopción impulsada por el ecosistema no sólo está acelerando la IA a escala, sino que también está remodelando la forma en que las marcas conectan con los consumidores, lo que conlleva tanto nuevos retos como oportunidades.

Un nuevo reto: Los agentes de IA como “guardianes de las decisiones”

Los agentes de IA están redefiniendo el viaje del consumidor.

Antes, los consumidores navegaban por múltiples plataformas para buscar, comparar y decidir. Hoy en día, los grandes modelos pueden agregar información, ofrecer recomendaciones personalizadas e incluso completar transacciones en un solo flujo, situando a las marcas dentro de los viajes de decisión dirigidos por la IA.

Este cambio exige que las empresas se replanteen su papel y aprendan a coexistir con los agentes. Por un lado, deben estructurar los productos y contenidos data para que puedan ser comprendidos y recuperados con precisión por la IA. Por otro, deben optimizar su “descubribilidad” en entornos generativos (GEO) y explorar nuevas estrategias de marketing y promoción diseñadas para las interacciones impulsadas por los agentes.

Nueva oportunidad: de los activos digitales a la “hiperpersonalización”

Al mismo tiempo, la IA está remodelando los activos digitales de las marcas.
El tráfico generado por la IA se encuentra todavía en sus primeras fases, pero está creciendo rápidamente. El Data muestra que el tráfico generado por la IA hacia los sitios web se ha multiplicado aproximadamente por ocho en comparación con el año pasado. A diferencia del data tradicional basado en clics, las interacciones con IA generan continuamente señales de usuario de alta densidad. Por ejemplo, cada interacción con los sistemas OpenAI puede generar unas 600 etiquetas, lo que supone más de 200.000 etiquetas por usuario activo al año. Se puede observar una dinámica similar en ecosistemas como el de Tencent.

Esta capacidad de “etiquetado” desbloquea oportunidades sin precedentes para la hiperpersonalización:

  • Extracción de señales de intención estructuradas: Las marcas pueden “leer” la intención del usuario a partir de interacciones en lenguaje natural, captando escenarios de consumo (por ejemplo, reuniones sociales, entrenamientos), preferencias de salud (por ejemplo, bajo contenido en azúcar, sin gluten), motivaciones de compra (por ejemplo, abastecimiento frente a compra única) y sensibilidad al precio.
  • Activación de la personalización en tiempo real: Basándose en estas señales, las marcas pueden recomendar productos de forma dinámica, generar paquetes, activar promociones específicas, adaptar el tono de los mensajes en tiempo real y optimizar las ventas cruzadas y las ventas adicionales.
  • Construir la memoria del consumidor a largo plazo: Con el tiempo, el data acumulado forma una “capa de memoria” de los usuarios, lo que permite a las marcas anticiparse a las necesidades futuras, perfeccionar los sistemas de afiliación y marketing e incluso fundamentar la innovación de los productos.

A pesar de la continua evolución tanto de la tecnología como de los modelos empresariales, la transformación de la IA en China ya se ha labrado un camino distintivo, impulsado por el crecimiento, orientado a los casos de uso y profundamente arraigado en su singular entorno de mercado.