El cliente que quiere IA en todo: cómo gestionarlo sin perderlo

Hace un par de semanas un freelance contaba en Hacker News una reunión que muchos reconoceréis. Un cliente de los de siempre, de los que le ayudaron a arrancar, le enseñó una app de gestión de restaurantes que estaba montando él solo con Lovable. Reconocía que era impresionante. Lo que le revolvió fue lo siguiente: una función de marketing automático para publicar contenido generado sin parar y otra que usaría agentes para publicar reseñas.

Tituló el hilo así: “Acabo de hablar con un cliente obsesionado con la IA y necesito una ducha” (traducción mía). Tuvo 51 comentarios.

Si trabajas en una agencia, ya tienes a ese cliente en cartera, o lo tendrás pronto. Gestionar al cliente que quiere IA en todo no va de convencerle de que la IA es mala. Va de separar lo que le ayuda de lo que le puede hundir, y de hacerlo sin que sienta que le frenas por miedo a quedarte sin trabajo.

El cliente que quiere IA en todo no es el enemigo

Empieza por aquí, porque cambia el tono de toda la conversación.

Ese cliente suele estar entusiasmado de verdad. Ha descubierto que puede hacer cosas que antes le pedían presupuesto y tres semanas. Y en parte tiene razón: hay tareas que la IA hace bien, rápido y barato.

Uno de los comentarios del hilo lo resumía mejor que cualquier artículo: el coste de producir código ha caído casi a cero, pero el coste de saber si ese código sirve no ha bajado. Lo mismo con imágenes, textos o vídeo. Producir es casi gratis. Juzgar sigue costando.

Ahí está tu sitio. No compites con la herramienta. Aportas el criterio que la herramienta no tiene: qué merece la pena, qué riesgos trae y qué pasa dentro de seis meses.

Si entras a la reunión a la defensiva, el cliente oye “me estás protegiendo tu factura”. Si entras con criterio, oye “este me ahorra un problema”.

Tres cajones para cada idea

Lo que hago con cada propuesta de “esto con IA” es meterla en uno de tres cajones. Rápido, delante del cliente si hace falta.

Cajón 1. Sí, y cuanto antes. Automatizar tareas internas repetitivas: clasificar correos, preparar borradores de informes, resumir reuniones, pasar datos de un sistema a otro. Aquí la IA ahorra horas reales y si se equivoca, alguien lo ve antes de que salga fuera. Son los procesos que expliqué en automatización de procesos para agencias.

Cajón 2. Sí, con condiciones. Contenido asistido con revisión humana. Imágenes para piezas concretas. Un prototipo hecho con una herramienta de IA para validar una idea. Funciona si hay alguien que revisa, alguien que mantiene y una persona responsable de lo que se publica con el nombre del cliente.

Cajón 3. No. Todo lo que engaña a terceros o que solo existe para manipular a un buscador o a una plataforma. Reseñas inventadas. Perfiles falsos. Cientos de páginas generadas sin otro propósito que posicionar.

La mayoría de ideas caen en el cajón 2. Y eso es una buena noticia: significa que casi siempre hay una versión de lo que pide el cliente que puedes hacer.

Lo que no se negocia: reseñas y contenido a escala

Para el cajón 3 conviene llevar los argumentos preparados, porque “me parece mal” no convence a nadie.

Reseñas generadas. En España, publicar reseñas falsas o encargar a terceros reseñas fraudulentas es una práctica desleal desde mayo de 2022, tras la transposición de la Directiva Ómnibus mediante el Real Decreto-ley 24/2021, como explica Cuatrecasas. En Estados Unidos, la FTC aprobó en agosto de 2024 una norma que prohíbe las reseñas falsas e incluye expresamente las generadas con IA, según TechCrunch. Que las escriba un agente en vez de una persona no cambia nada. Si el cliente necesita más detalle legal, que lo hable con su abogado; tu trabajo es decirle que esto no lo vas a montar.

Contenido masivo generado. Las políticas de spam de Google llaman a esto “abuso de contenido a escala”: generar muchas páginas con el objetivo principal de manipular los rankings. Y ponen como ejemplo usar herramientas de IA generativa para crear muchas páginas sin aportar valor a los usuarios. No es que Google castigue la IA. Castiga el volumen vacío, lo haga quien lo haga.

Con estos dos puntos claros, la conversación deja de ser tu opinión contra la suya. Es la ley y la política de la plataforma de la que vive su tráfico.

Cuando el cliente llega con algo ya hecho

El caso del hilo es cada vez más común: el cliente no te pide que hagas algo, te enseña algo que ya ha hecho él. Una web montada con un generador. Una app hecha a base de prompts. Un flujo de automatización que “casi funciona”.

La reacción instintiva es buscar los fallos. Resiste un poco. Primero mira:

• Quién lo mantiene. Si mañana falla, ¿quién lo arregla? Si la respuesta es “la IA”, ya tienes la primera conversación.
• Dónde están los datos. Una app de restaurantes maneja reservas, clientes, quizá pagos. ¿Dónde se guarda eso, quién tiene acceso, qué pasa con la protección de datos?
• Cómo se accede. Credenciales en el código, paneles sin contraseña, claves de API a la vista. Es lo más frecuente en prototipos rápidos.
• Qué pasa al crecer. Lo que va bien con diez usuarios puede romperse con mil.

Muchas veces el prototipo es un buen punto de partida. El trabajo de la agencia no es tirarlo, es llevarlo a producción con seguridad. Y ese trabajo se puede presupuestar sin que el cliente sienta que le enmiendas la plana.

Cómo decir que no sin perder la cuenta

Algunas frases que funcionan, porque hablan de su negocio y no de tus principios:

• “Lo que quieres es más reseñas. Eso lo podemos conseguir: un correo automático después de cada visita pidiendo opinión. Lo que no vamos a hacer es inventarlas, porque en España es ilegal y si sale a la luz el daño es para tu marca.”
• “Podemos generar los textos con IA y ahorrarte tiempo. Lo que necesito es que alguien de tu equipo los revise antes de publicar, porque van con tu nombre.”
• “Tu prototipo está muy bien para probar la idea. Antes de meter datos reales de clientes, déjame revisar la seguridad.”
• “Cien artículos no te van a dar más visibilidad. Diez buenos, sí. Te enseño por qué.”

El patrón siempre es el mismo: reconoces el objetivo, propones una versión que lo consigue y explicas en una frase por qué la otra no.

Para la parte de visibilidad en buscadores e IA, tienes los argumentos desarrollados en AEO vs GEO: qué vender sin que suene a humo.

Cuándo dejarlo ir

No todos los clientes se pueden reconducir.

Si después de explicarle los riesgos insiste en publicar reseñas falsas, o en que montes algo que expone a la agencia legal o reputacionalmente, la respuesta es no. Y si lo que valora ya no es tu criterio sino solo ejecución barata, probablemente la relación no da para más.

Otro comentario del hilo, respondiendo al freelance que contaba que ese cliente le había ayudado a empezar, lo decía sin dramas: cuando empiezas no sueles tener los mejores clientes, y está bien superar a uno.

Es raro que haga falta llegar ahí. Pero conviene saber dónde está la línea antes de la reunión, no durante.

Lo que haría esta semana

1. Hacer la lista de clientes que te han propuesto algo “con IA” en los últimos meses.
2. Meter cada propuesta en uno de los tres cajones.
3. Preparar una propuesta concreta para cada idea del cajón 2.
4. Escribir, en una página, qué cosas no hace tu agencia. Te ahorrará discusiones.

Trabajo como socio técnico de marca blanca para agencias: reviso los prototipos que traen los clientes, los llevo a producción con seguridad y monto las automatizaciones que sí tienen sentido, sin que el cliente final sepa que estoy detrás. Lo cuento en la página para agencias.

¿Tienes un cliente que ha llegado con una app hecha con IA y no sabes por dónde cogerla? Escríbeme y lo miramos.

Preguntas frecuentes

¿Cómo le digo a un cliente que no a una idea con IA sin perderlo?

No discutas la herramienta, discute el resultado. Pregunta qué problema quiere resolver, propón la versión que lo resuelve con menos riesgo y deja claro qué parte no vas a hacer y por qué. Un no con alternativa se acepta mucho mejor que un no a secas.

¿Es legal publicar reseñas generadas con IA para un cliente?

No si se presentan como opiniones de clientes reales. En España, desde mayo de 2022, añadir reseñas falsas o encargarlas a terceros es una práctica desleal tras la transposición de la Directiva Ómnibus. En Estados Unidos, la FTC aprobó en agosto de 2024 una norma que prohíbe las reseñas falsas, incluidas las generadas con IA.

¿Qué hago si el cliente llega con una app o una web hecha con una herramienta de IA?

Revísala antes de opinar. Mira quién la mantiene, dónde se alojan los datos, cómo se gestionan los accesos y qué pasa cuando falle. Muchas veces el prototipo es un buen punto de partida y el trabajo de la agencia es llevarlo a producción con seguridad, no tirarlo.

¿Cuándo merece la pena dejar ir a un cliente obsesionado con la IA?

Cuando lo que pide expone a la agencia a un riesgo legal o reputacional, o cuando ya no valora el criterio que le aportas y solo quiere ejecución barata. Si después de explicarle los riesgos insiste en algo como publicar reseñas falsas, no es un cliente que te convenga.