Antes que nada, tenemos que decir que el gran primer error que cometemos es usar los LLM (Large Language Models) casi exclusivamente como fábricas de contenido. Cuando usamos herramientas como ChatGPT o Claude solo para “sacar textos rápido”, no solo empobrecemos el resultado: nos alejamos del cliente real. Convertimos el contenido en un eco de otros ecos. Pero los LLM pueden jugar en otro terreno mucho más interesante: ayudarte a entender mejor a tus clientes, a tus expertos y a tu mercado, a una escala que antes solo estaba al alcance de grandes corporaciones.
Por eso, quiero explicarte cómo usar los LLM para humanizar tu contenido precisamente haciendo lo contrario de lo que muchos están haciendo: usarlos para investigar mejor, no para escribir más.
El cambio de mentalidad clave: de crear contenido a crear comprensión
La gran ventaja de los LLM no es la redacción. Es su capacidad para:
- procesar grandes volúmenes de información
- detectar patrones invisibles a simple vista
- convertir datos caóticos en insights accionables
Y eso es exactamente lo que necesitas si quieres:
- contenido más humano
- mensajes más precisos
- propuestas de valor que conecten
Vamos a verlo con tres usos muy concretos.
1. Analizar feedback de clientes a escala (sin volverte loco)
Leer 10.000 respuestas abiertas de encuestas NPS, formularios o reseñas no es viable. Pero ignorarlas es todavía peor.
Aquí los LLM brillan.
Cómo hacerlo bien (y no autoengañarte)
El error habitual es copiar todo el texto en ChatGPT y preguntar:
“¿Qué opinan mis clientes?”
Eso es rápido… y peligroso.
Un enfoque mucho más sólido es:
- Guardar los datos en un entorno estructurado (BigQuery u otro data warehouse).
- Usar el LLM para generar consultas SQL que segmenten y ordenen la información.
- Validar los resultados.
- Volver a pasar los outputs al LLM para:
- resumir patrones
- detectar tensiones
- identificar oportunidades de mensaje
¿Por qué así?
- reduces al mínimo las alucinaciones
- aprendes por ósmosis cómo funciona tu data
- obtienes insights reales, no narrativas inventadas
El resultado: contenido anclado en lo que tus clientes dicen, no en lo que tú crees que dicen.
2. Extraer conocimiento de expertos sin robarles horas
Si trabajas en B2B, sabes esto: los subject matter experts no tienen tiempo… ni paciencia.
Pero su conocimiento es oro puro para:
- diferenciar tu contenido
- explicar bien productos complejos
- aportar profundidad real
La solución: un GPT entrevistador
En lugar de perseguirlos para una reunión de una hora, crea un GPT personalizado que actúe como entrevistador.
Ese GPT debe tener instrucciones claras sobre:
- tono (conversacional, directo, técnico…)
- contexto del producto o servicio
- estructura de la entrevista
- ritmo (una pregunta cada vez)
- output esperado (resumen, bullets, borrador de artículo…)
Así consigues:
- respuestas en los 5 minutos libres que sí tienen
- información ordenada y reutilizable
- contenido experto sin forzar agendas
Después, el LLM puede ayudarte a transformar esas respuestas en piezas de contenido sin perder la voz humana original.
3. Analizar competidores con una profundidad que antes no era posible
Aquí entramos en terreno estratégico.
Los LLM permiten analizar a tus competidores no solo por lo que venden, sino por cómo piensan y comunican.
Con los datos adecuados, puedes detectar:
- qué beneficios destacan en reseñas
- qué promesas repiten en su web
- cómo ha evolucionado su mensaje (Wayback Machine)
- qué prioridades estratégicas se intuyen en ofertas de empleo
- qué preguntas no están sabiendo responder en redes
Al cruzar todo eso, puedes responder a preguntas clave:
- ¿en qué nos estamos pareciendo demasiado?
- ¿dónde estamos realmente diferenciados?
- ¿qué huecos de mensaje nadie está ocupando?
Ese análisis es la base de un contenido que no compite por volumen, sino por relevancia.
Escalar investigación sin perder el hilo humano
La clave está aquí: usar LLM para amplificar la comprensión, no para sustituirla.
Además de lo anterior, puedes trabajar con:
- transcripciones de llamadas de ventas
- queries reales de Google Search Console
- búsquedas internas de tu web
- mapas de calor y grabaciones de usuarios
Un consejo importante: prioriza datos cualitativos y liderados por el cliente, no solo métricas cuantitativas.
El objetivo no es “optimizar dashboards”. Es entender mejor por qué la gente elige, duda o abandona.
La conclusión estratégica
El contenido más humano del futuro no será el escrito por humanos ni por IA, sino el que esté mejor conectado con la realidad del cliente.
Los LLM bien usados:
- reducen fricción
- aceleran investigación
- elevan el nivel estratégico del marketing
Mal usados:
- generan ruido
- homogeneizan mensajes
- destruyen diferenciación
La diferencia está en para qué los usas.
Auditoría SEO gratuita enfocada en contenido humano y visibilidad en IA
Si estás usando IA para crear contenido, pero:
- no ves mejora real en leads
- notas que tu mensaje se parece demasiado al de otros
- o no sabes cómo posicionarte en Google y en buscadores con IA
En MARKETHERS te ofrecemos una auditoría SEO gratuita, enfocada específicamente en:
- cómo Google y los LLM interpretan tu contenido
- oportunidades para humanizar tu mensaje
- gaps frente a competidores
- potencial real de visibilidad y generación de leads
No se trata de escribir más. Se trata de entender mejor.
Y eso empieza con un buen diagnóstico.
