La IA escribe rápido. Eso ya está resuelto.
La pregunta difícil es si alguien quiere leer lo que produce, y si el correo suena a ti o suena como todos los demás usando la misma herramienta con las mismas instrucciones.
La mayoría de la redacción de correos generada por IA cae en algún punto entre lo olvidable y lo obviamente sintético. La buena noticia es que la distancia entre el borrador en crudo y algo que merezca enviarse es más corta de lo que parece, si sabes dónde centrar el tiempo de edición y qué arreglar primero.
Por qué la redacción de correos con IA se queda plana
El correo que generas en treinta segundos probablemente suena exactamente igual que el que tu competencia generó en treinta segundos. El mismo ritmo. La misma estructura. El mismo vocabulario. La misma falta de emoción.
Como señaló un estratega de contenidos, el problema de fondo es que el texto de IA “lacks rhythm, emotion, and intent. It’s predictable. It’s clean to the point of sterile.”
Esa esterilidad aparece de formas concretas. Cada párrafo sigue el mismo compás. Las transiciones se sienten mecánicas. El lenguaje se mantiene implacablemente neutro, evitando cualquier cosa que pueda ser memorable o distinta.
James Milsom describe lo que pasa cuando este contenido llega a las bandejas de entrada: “The emails are often polished but flat. Lifeless.”
Los destinatarios lo notan. Quizá no de forma consciente, pero lo notan. El correo se borra o se ignora porque nada en él exigía atención, y nada se sentía como si viniera de una persona con la que valiera la pena hablar.
La brecha de edición
Casi ningún texto generado por IA se envía sin cambios. La investigación del sector de Litmus muestra que, aunque la IA ha acelerado de forma drástica la producción de correos, el criterio humano sigue siendo central en el proceso.
Rafael Viana, estratega sénior de marketing por correo electrónico en Validity, lo dice sin rodeos: “You can’t dump AI onto your emails and say it’ll fix everything without thinking about your strategy.”
Los datos lo respaldan. Los equipos que usan IA redujeron los plazos de producción de semanas a días. Pero en algún punto del proceso, alguien sigue leyendo el resultado, detecta los problemas y los corrige. La velocidad viene del borrador, no de saltarse la edición.
Lo que lleva tiempo es enseñar a la IA tu voz, detectar los patrones que delatan un texto sintético y saber qué registros emocionales la IA simplemente no puede lograr por sí sola.
La voz no es un ajuste
Puedes pedirle a una herramienta de IA que escriba “en un tono amable”. No puedes pedirle que entienda el matiz exacto de amabilidad de tu marca. ¿Amable de cafetería o amable de atención al cliente? ¿Cercano de barrio o cercano de LinkedIn? Estas diferencias importan, y la IA casi siempre las adivina.
La solución pasa por el material de referencia. Muestra, no cuentes. Incluye dos o tres de tus correos con mejor rendimiento como ejemplos en tu instrucción. Especifica palabras que siempre usas y palabras que nunca tocas. Describe tus preferencias de longitud de frase. Señala si usas contracciones, cómo manejas los signos de exclamación, si empiezas frases con “Y” o “Pero”.
Incluso así, espera deriva. La IA tiende hacia el promedio de sus datos de entrenamiento, lo que significa que tiende hacia lo genérico. Tu especificidad se diluye con cada generación si no la mantienes de manera activa.
Copy.ai observó que, incluso tras una configuración extensa de voz de marca, los resultados a veces seguían siendo “overly promotional” y requerían “human polishing for topics that are nuanced.” La herramienta ayuda. No sustituye el juicio de qué suena bien.
Dónde la IA más se atasca
La escritura emocional deja al descubierto los límites antes que nada.
Nick Usborne, un redactor que ha estado analizando la escritura de la IA desde sus primeros días, identificó la debilidad central: “The writing of ChatGPT is devoid of emotion. Not surprising. But as any experienced copywriter will tell you, this is a problem. It doesn’t make us feel anything.”
Notó algo más: “The copy has no rhythm or pace. It’s monotonous. There is no punch at the beginning or peak in energy towards the close.”
El ritmo es más difícil de fingir que el vocabulario. Los humanos aceleran y frenan, crean tensión y la liberan, rompen patrones para enfatizar. La IA produce un resultado suave y consistente porque optimiza para la coherencia, no para las interrupciones deliberadas que hacen que un texto se recuerde.
La implicación práctica: si tu correo necesita hacer que alguien sienta algo, planifica reescritura de verdad. La IA puede darte estructura y cubrir los puntos esperados, pero el contorno emocional necesita manos humanas.
Lo que sí funciona
La IA rinde mejor cuando la tarea se basa en patrones y el objetivo es la velocidad.
Los asuntos son el punto ideal. Formato corto, comprobable, impulsado por patrones. Genera veinte opciones en segundos, elige las tres más fuertes y pruébalas entre sí. La economía funciona porque, para probar, de todos modos necesitas volumen, y la IA te da volumen casi gratis.
Las pruebas de HubSpot encontraron que las herramientas de IA producían asuntos utilizables y un cuerpo razonable, aunque la longitud del correo se convertía en un problema. Una herramienta generó un correo de 430 palabras cuando la buena práctica sugiere mantener los correos promocionales entre 50 y 125 palabras. Otra se mantuvo por debajo de 120 palabras y funcionó mejor.
Los primeros borradores para tipos de correo estándar funcionan igual. Secuencias de bienvenida, confirmaciones de pedido, recordatorios de citas. Estos correos tienen estructuras claras y contenido predecible. La IA maneja bien la base, y tus ediciones añaden sabor de marca sin empezar desde cero.
Donde la IA aporta menos: correos de disculpa, comunicaciones de crisis, cualquier cosa que requiera sentido del momento cultural o conciencia de eventos recientes. Eso exige criterio, y a la IA le falta.
El problema de la personalización falsa
Las herramientas de correo en frío ahora ofrecen personalización con IA a escala. Extraen datos de LinkedIn, analizan sitios web de empresas y generan frases de apertura que mencionan algo específico sobre el destinatario.
Los resultados van de lo impresionante a lo desastroso.
GMass probó varias herramientas de personalización y encontró resultados como este de una IA: “I read in your article about the Turtle With The Golden Gun, that you are a 80s movie buff.” ¿El problema? No existe tal artículo ni película. La IA se inventó un detalle que sonaba personal.
Otra herramienta generó: “Not sure if you’re much of a foodie, but have you been to Salar Restaurant and Lounge?” El intento de conexión se sintió raro y obviamente algorítmico.
La lección es que personalizar a escala es difícil porque la personalización real requiere conocer de verdad algo sobre la persona. La IA puede aproximarlo con datos disponibles, pero la aproximación falla cuando los destinatarios detectan el patrón, y cada vez lo detectan más.
El informe State of Cold Email 2025 de Hunter encontró que “two-thirds of decision makers didn’t mind if AI was used to help write a cold email, as long as the email still felt human.” El estándar es la sensación, no la perfección. Pero sonar humano es precisamente lo que la personalización genérica con IA no consigue.
Editar para que suene auténtico
El proceso de edición tiene una forma concreta. Primero recorta. Luego ajusta la voz. Luego revisa el flujo. Luego verifica la petición.
Recortar es directo. La IA rellena. Busca frases como “Con el fin de” (basta con “para”), “Es importante señalar que” (elimínalo), oraciones que repiten lo que acabas de decir. Un borrador de IA de 200 palabras a menudo se queda en 150 tras recortar, y la versión corta suele leerse mejor.
Ajustar la voz significa escanear desajustes. Palabras que tú nunca usas. Niveles de formalidad que no encajan. La idea de “amable” de la IA frente a la personalidad real de tu marca. Sustituye por tu vocabulario. Rompe frases que suenan demasiado fluidas.
Revisar el flujo significa leer en voz alta. ¿Dónde tropiezas? Esos puntos necesitan reescritura. La IA tiende a oraciones de longitud media apiladas de manera uniforme. Los humanos variamos más. Golpe corto. Explicación más larga con varias cláusulas que construyen hacia algo. Fragmento para efecto. Mézclalo.
La llamada a la acción (CTA) necesita su propia pasada. Las llamadas a la acción generadas por IA tienden a “Más información” y “Empezar”. Correctas pero poco inspiradoras. Pregunta si el texto del botón dice algo específico sobre lo que pasa después. ¿Encaja con tu voz? ¿Tú harías clic?
Rapidez sin que todos suenen igual
La línea de producción ha cambiado de verdad. Datos de Litmus muestran que solo el 6% de los equipos de correo ahora necesita más de dos semanas para producir un solo correo, frente al 62% en 2024. La IA aceleró ese cambio.
Pero la rapidez crea su propio problema. Cuando cualquiera puede producir más correos más rápido, la competencia en la bandeja de entrada se intensifica. La ventaja se la llevan los correos que destacan, y destacar exige lo contrario de lo que la IA produce de forma natural.
Un análisis lo planteó con claridad: “Your audience isn’t rejecting AI. They’re rejecting safety. AI writing will always default to safe copy.”
El texto seguro se camufla. Cubre los puntos esperados de la forma esperada. No hace que el lector se detenga, piense o sienta algo inesperado. Y en una bandeja de entrada donde todo el mundo tiene acceso a las mismas herramientas de aceleración, el texto seguro desaparece.
La cuestión pasa a ser si usas la IA para producir más de lo mismo, o si usas el tiempo ahorrado para invertir en que cada correo sea de verdad distinto. Lo primero es más fácil. Lo segundo funciona mejor.
El factor humano
El email marketing, al final, depende de que una persona decida interactuar con un mensaje de otra persona, o al menos crea que está interactuando con una persona.
James Milsom ofrece un marco útil: “AI is a first draft. Nothing more.”
Esa forma de verlo marca las expectativas correctas. El problema de la página en blanco queda resuelto. La estructura y la cobertura quedan hechas. Lo que queda es hacer que el resultado sea tuyo, lo que significa inyectar voz, ritmo, perspectiva y ese tipo de especificidad que hace que un lector piense: “Esto suena real. Esto suena como alguien a quien vale la pena responder.”
Las herramientas siguen mejorando. Las funciones de voz de marca se vuelven más sofisticadas. La personalización mejora a la hora de extraer detalles relevantes sin inventárselos. Pero la brecha entre un resultado competente y una redacción de correo realmente eficaz persiste, porque la eficacia depende de cosas que la IA no posee: un punto de vista, intuición emocional, entender qué necesita oír este lector específico ahora mismo.
Por ahora, y probablemente durante un tiempo, el trabajo es colaboración. La IA se encarga de lo que hace bien. Tú te encargas de lo que exige ser humano. El correo que resulta puede producirse más rápido y aun así sonar como si viniera de alguien real.
El punto en el que se asiente ese equilibrio para ti depende de tu volumen, la complejidad de la voz de tu marca y tu tolerancia a editar. Pero los correos que mejor funcionan siempre serán los que muestran que a alguien le importó lo suficiente como para hacer que parecieran importantes.
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