Claude está teniendo un gran hype y es que lo vemos en todos lados, y al charlar entre colegas nos damos cuenta de que todo el mundo lo está usando. Creemos que es por una razón simple: a mucha gente (incluidos nosotros) le está dando una sensación nueva para un modelo de IA, y es que se siente diferente, más usable. No solo para “pelotear” ideas, sino para producir entregables, mantener contexto y sostener conversaciones largas sin perder coherencia. Por eso lo ves aparecer en demos, en equipos de producto y, cada vez más, en marketing.

Parte del ruido viene de lo mismo que empuja cualquier ola de IA: curiosidad + FOMO + comparaciones (“¿es mejor que ChatGPT, Gemini, Perplexity?”). Pero también hay un motivo más práctico: Claude está ganando adopción porque encaja bien en flujos de trabajo donde el output final no es “texto”, sino decisiones, documentación y activos que alguien tiene que editar, aprobar y ejecutar.

El hype alrededor de Claude viene por su calidad para trabajar con contexto y por su enfoque de “workspace” (como Projects y Artifacts), que facilita pasar de una conversación a un entregable editable.

Qué es Claude (Anthropic) y qué problema resuelve

Claude es una familia de modelos de lenguaje que transforma instrucciones en texto, análisis y contenido estructurado. En una compañía, el problema que resuelve no es “generar contenido rápido”, sino reducir fricción en tareas cognitivas y mejorar consistencia: menos trabajo manual repetitivo y más foco en decisiones.

Cómo funciona Claude en la práctica

Modelos Claude: Opus, Sonnet y Haiku

Claude se ofrece como una familia de modelos con distintos trade-offs de costo, velocidad y calidad (por ejemplo, Opus, Sonnet, Haiku). Al igual que en otras IA, un criterio práctico sería usar modelos más rápidos y económicos para borradores/variantes, y reservar los más potentes para análisis profundo, síntesis compleja o tareas donde el costo del error es alto.

Projects y Artifacts: por qué esto cambia el uso en equipos

Artifacts es uno de los módulos que permiten generar piezas “standalone” en una ventana separada: documentos, tablas, o materiales listos para editar y compartir. En términos de operación, esto mueve el uso desde “pensar en el chat” a “producir entregables”.

Para equipos de marketing, esto sirve mucho para estandarizar: briefs, matrices de experimentos, guiones, landings, FAQs y plantillas internas.

Skills: cómo eliminar la inconsistencia y convertir Claude en sistema

El problema más común cuando un equipo empieza a usar Claude no es la calidad del output: es la inconsistencia. Un día el resultado sale impecable y al siguiente hay que reexplicar contexto, criterios y formato. Ahí es donde entran Skills.

Skills son recursos reutilizables (paquetes de instrucciones y, a veces, scripts y recursos) que le dan a Claude “memoria operativa” para ejecutar tareas con tus estándares: workflow, contexto, mejores prácticas y criterios. A diferencia de un prompt suelto, una Skill se carga cuando hace falta y evita repetir las mismas reglas en cada conversación.

Para un CMO o founder, esto es la diferencia entre “herramienta que uso cuando me acuerdo” y “parte del sistema de trabajo”: menos prompt wrangling (pelea con prompts), más resultados predecibles. Incluso Anthropic lo posiciona como un camino para que Claude trabaje con estándares organizacionales (por ejemplo, formatos y reglas al generar documentos).

Algo muy importante a tener en cuenta a la hora de usar Skills es que pueden introducir riesgos si se usan Skills no confiables o mal diseñadas (como cualquier extensión que ejecuta acciones). Por eso conviene tratarlo como un software: revisión, control de fuentes y permisos.

Claude Code y Claude Cowork: automatización real (dev y no-dev)

Claude Code es un asistente/agente orientado a trabajo con código: entiende proyectos completos y ayuda a construir, corregir y automatizar tareas técnicas.

Pero para equipos de Growth, Ops o Marketing que no quieren vivir en una terminal, el concepto clave es Claude Cowork: un sistema “agentic” pensado para trabajo de escritorio y tareas multi-step (documentos, archivos, investigación, reportes) con una experiencia simplificada para perfiles no técnicos. En la práctica, Cowork está diseñado “alrededor del outcome”, no del prompt.

Algunos ejemplos de para qué lo utilizamos en Boomit

  • Revisión de correos y organización de inbox con criterios (prioridad, urgencia, responsables).
  • Bitácoras de optimizaciones a partir de conversaciones de Slack: convertir hilos en decisiones, tareas y aprendizajes (qué se cambió, por qué, qué se espera ver en métricas). (Acá Cowork brilla cuando integra fuentes y arma un documento final.)
  • Recordatorios de pendientes desde minutas/transcripciones: transformar notas “desordenadas” en acciones, owners y fechas; y producir reportes o presentaciones desde esos insumos.

Dónde Claude aporta más valor en marketing, growth y performance

1) Research y estrategia: de “ideas” a ángulos defendibles

Claude rinde cuando lo alimentás con insumos reales: notas de ventas, objeciones, claims permitidos, capturas de competidores y restricciones del negocio (muy común en fintech). Con ese input, podés usarlo para:

  • Mapear mensajes por segmento (ej. crédito vs inversión vs pagos).
  • Convertir objeciones en FAQs y mensajes de confianza.
  • Proponer estructuras de landing por intención (no por creatividad).

El diferencial es que el output final no sea “texto lindo”, sino un set de hipótesis testeables.

2) Creatividad para performance: volumen con control

Claude es útil para producir volumen sin perder consistencia si lo usás como editor:

  • Briefs con constraints: qué prometer, qué evitar, qué evento optimizar.
  • Matriz de ángulos: dolor → mecanismo → prueba → CTA.
  • Variantes por canal: Meta, TikTok, Search, UAC (manteniendo la idea central).
  • QA de copy para evitar absolutismos o claims riesgosos (clave en finanzas).

En la práctica, esto reduce idas y vueltas y acelera iteraciones creativas.

3) Operación de Paid + Analytics: claridad para decidir

Como ya sabemos, en performance (y aún más en el sector financiero), lo caro no es solo el CPC. Es decidir con mala data.

Claude puede ayudarte a documentar criterios y chequeos típicos:

  • Naming consistente en campañas y conjuntos.
  • Reglas para UTMs.
  • Check de coherencia entre eventos y reporting.
  • Generación de borradores de queries o validaciones que después un analista/dev revisa.

Por otro lado, hace poco Meta lanzó AI Connectors (en open beta), que conectan cuentas de Meta Ads con herramientas de IA compatibles (incluyendo Claude) usando Model Context Protocol (MCP). La promesa es fuerte: preguntar en lenguaje natural por performance, diagnóstico de errores, insights y, potencialmente, ejecutar acciones de gestión sin exportar CSVs ni armar reportes a mano.

Eso dispara mucho entusiasmo, pero también incertidumbre. Aunque sea una integración “oficial”, es importante tener en cuenta que sigue corriendo sobre sistemas que tienen controles anti-abuso y detección de comportamiento automatizado. En otras palabras: que sea oficial no significa que sea imposible gatillar restricciones si el comportamiento parece riesgoso (por ejemplo, demasiados cambios en poco tiempo, ediciones masivas, patrones repetitivos). Nuestro consejo es usarla primero como capa de análisis y estructuración, testear a más no poder, y luego probar la capa de ejecución, teniendo muchísimo cuidado y prestando mucha atención, con límites y revisiones muy seguidas para evitar cualquier tipo de banneo.

El punto más importante para performance: Claude te puede acelerar, ordenar y sugerir, pero la dirección la seguís dando vos. La inspiración, el criterio de negocio y el control (presupuestos, riesgos, aprendizaje) siguen siendo humanos. Si lo dejás operar “autónomo”, es muy fácil que se descontrole.

Errores comunes / Qué evitar

  • Usar Claude como fuente factual sin validar. Si vas a citar specs, pricing o capacidades, usá fuentes oficiales.
  • No poner límites (especialmente en industrias reguladas). Sin constraints, puede sugerir claims agresivos o ambiguos.
  • Optimizar por output, no por decisión. Más copies no mejoran ROAS si no hay hipótesis claras y medición.
  • Meter información sensible sin política. Definí qué datos se pueden pegar y cómo anonimizar.
  • No documentar aprendizajes. Si el equipo no registra qué se testeó, por qué y qué pasó, la IA solo acelera el caos.
  • Implementar automatización (cowork / conectores) sin control humano. Las integraciones y agentes son buenísimos para eficiencia, pero sin límites (qué puede tocar, cuándo, con qué ritmo, y quién aprueba) pueden convertir una optimización en un incidente operativo.

Conclusión

Claude puede ser una ventaja real si lo usás como herramienta de producción y estandarización, no como un “chat para ideas”. Para CMOs y founders, la pregunta correcta no es “¿es mejor que otras herramientas?”, sino: ¿en qué parte del sistema de Growth reduce fricción y mejora la calidad de ejecución? Una vez respondida esta pregunta, solo resta integrarlo en tu operación complementando el resto de herramientas que ya utilizás en tu día a día.