Cómo crear tu primer chatbot de Inteligencia Artificial para Mercadotecnia y Ventas

La inteligencia artificial ya está en mercadotecnia y ventas, pero la mayoría de las personas solo la usa para hacer preguntas rápidas o probar prompts. Crear un chatbot propio —uno que realmente ayude a resolver un problema— es otra historia, y eso es lo que cubriremos hoy en este video audio blog, el primero de 2026.

Hola que tal, yo soy el Dr. Carlos Valdez, fundador y director de Mercadotecniayventas.com y desde 2024 nos hemos posicionado en la educación en línea de libre acceso como una autoridad en el área de mercadotecnia y ventas en la era de la inteligencia artificial, compartiendo contenido práctico y aplicable con miles de mercadólogos y profesionales de ventas que visitan nuestro sitio de forma semanal. Gracias por todo tu apoyo durante 2025. Te deseamos un 2026 lleno de éxito profesional.

Y ahora si continuemos.

En este mini-curso te voy a explicar el proceso real para crear tu primer chatbot de IA aplicado a mercadotecnia y ventas, en específico a personal branding, tal como yo lo hice. No es inmediato y no necesitas ser programador experto, pero sí necesitas entender el camino.

Este contenido está pensado para:

• estudiantes de mercadotecnia y ventas,
• recién egresados,
• y personas que quieren aprender IA haciendo, no solo leyendo teoría.

Antes de empezar: cómo debes pensar este proceso

Crear un chatbot no es “pedirle cosas a la IA”.
Es diseñar una experiencia que guíe a una persona a lograr un objetivo concreto.

Por eso, el primer error que quiero evitarte es este: empezar programando sin tener claro qué vas a construir. La tecnología viene después. Primero va el criterio. Piensa este mini-curso como un recorrido en etapas.

Paso 1: Elegir la plataforma de Inteligencia Artificial

El primer paso para crear tu primer chatbot de IA es elegir una plataforma.

Hoy existen muchas opciones, pero en este mini-curso trabajaremos con ChatGPT, no solo porque genera texto, sino porque puede funcionar como: tutor, planificador,y copiloto técnico.

Para este proceso es importante contar con el plan mensual, porque te permite crear GPTs personalizados y trabajar con memoria. Sin eso, el aprendizaje se vuelve fragmentado y más lento.

Paso 2: Crear tu tutor de IA (antes de escribir código)

Este paso es clave y casi nadie lo explica. Antes de programar, necesitas un tutor de IA, no un chatbot final. Ese tutor te va a ayudar a pensar, a planear y a tomar decisiones.

Abres un chat nuevo y le pides a ChatGPT algo como:

“Ayúdame a crear un superprompt para que seas mi tutor en cómo diseñar y programar agentes y chatbots de IA enfocados en mercadotecnia y ventas.”

Cuando ChatGPT te entregue ese superprompt, no te quedas en una ventana normal.
Vas a la opción de crear un GPT, pegas las instrucciones y le pones un nombre, por ejemplo AI Tutor.

Ese GPT no es para programar todavía. Es para: aclarar ideas, hacer brainstorming, y definir el producto.

Paso 3: Diseñar el chatbot en lenguaje natural

Ahora sí, con tu tutor de IA listo, empiezas a diseñar el chatbot en palabras, no en código.

En este mini-curso el ejemplo es un chatbot de mercadotecnia y ventas que ayude a mejorar la marca personal de un candidato. El objetivo es claro: ayudar a una persona a mejorar su elevator pitch, su CV y su perfil de LinkedIn para una oferta de trabajo específica.

Aquí defines cosas como:

• qué información necesita el chatbot,
• qué preguntas va a hacer,
• y qué tipo de recomendaciones va a entregar.

Todo esto se hace conversando con el tutor. Todavía no programas nada.

Paso 4: Crear la carpeta del proyecto y organizar el trabajo

Cuando ya sabes qué vas a construir, entonces sí pasas a la parte técnica. Aquí ya no trabajas dentro del GPT tutor, sino dentro de una carpeta de proyecto. Esto es importante porque los diálogos largos se vuelven lentos y difíciles de manejar.

En una carpeta de proyecto puedes:

• abrir varias conversaciones,
• mantener contexto,
• y, cuando haga falta, pedirle a la IA que genere un superprompt para continuar sin perder velocidad.

Paso 5: Visual Studio Code y la terminal (donde realmente trabajas)

Aquí entran dos herramientas que siempre van juntas: Visual Studio Code y la terminal.

Visual Studio Code es el programa donde escribes y organizas el código. Es tu espacio de trabajo principal. Ahí ves las carpetas del proyecto y los archivos en Python. No necesitas ser experto; es gratuito y está pensado para aprender.

Dentro de Visual Studio Code tienes la terminal. La terminal es una ventana donde le das instrucciones a la computadora: ejecutar el programa, detenerlo, instalar librerías o ver errores.

El flujo real es siempre el mismo: ChatGPT te dice qué archivo crear y qué código escribir. Tú lo escribes en Visual Studio Code. Luego, desde la terminal, ejecutas el programa. Si algo falla, copias el error, se lo pasas a ChatGPT, corriges y vuelves a ejecutar.

Este proceso es repetitivo y requiere paciencia, pero así es como se aprende de verdad.

Paso 6: Python y Streamlit (cuando el chatbot se vuelve real)

Python es el lenguaje que le da lógica a tu chatbot. Se usa porque es fácil de leer, muy popular en IA y tiene muchísimos ejemplos disponibles. No necesitas dominarlo; lo vas aprendiendo mientras avanzas.

Streamlit es lo que convierte tu código en algo visual. Gracias a Streamlit, tu chatbot se muestra como una página web con campos de texto, botones y una interfaz que cualquiera puede usar.

Aquí es donde el proyecto deja de ser un experimento y empieza a sentirse como un producto.

Paso 7: La OpenAI API Key (cuando ya estás programando en serio)

Cuando tu chatbot ya está en código, hay un punto importante: tu aplicación necesita comunicarse directamente con la IA.

Para eso necesitas una OpenAI API Key.
Esta llave permite que tu código envíe preguntas a los modelos de IA y reciba respuestas.

Aquí es importante explicar algo con claridad:

• usar ChatGPT en el navegador es una cosa,
• usar la API dentro de tu propia app es otra,
• y la API se paga por uso.

En proyectos educativos, el costo suele ser bajo, pero es importante entenderlo desde el principio.

Paso 8: Publicar el chatbot en Internet

(Dale clic a la imagen para visitar el Personal Branding Chatbot)

Cuando el chatbot ya funciona correctamente, el último paso es hacerlo público.

Para eso se usa GitHub, que es donde guardas el proyecto y su historial de cambios. Desde GitHub conectas el repositorio con Streamlit Cloud, que despliega la aplicación y la deja accesible mediante una URL.

A partir de ese momento, tu chatbot ya está en Internet y cualquier persona puede usarlo desde el navegador.

Cierre: crear un chatbot no es automático, es un proceso

Crear tu primer chatbot de inteligencia artificial no es inmediato, pero tampoco es imposible. La clave está en seguir un proceso: primero pensar, luego diseñar, después programar y finalmente publicar.

La inteligencia artificial no reemplaza tu criterio; lo amplifica. Y aprender este proceso desde cero te da bases reales, no solo resultados rápidos.

 Te invitamos a consultar nuestras publicaciones más recientes, como el curso sobre cómo entrar a trabajar en mercadotecnia y ventas, y también cómo crear tu primer agente de IA, ambos recursos gratuitos para ti.

Me despido recordándote que en mercadotecnia y ventas siempre tenemos que generar valor. Gracias y hasta la próxima.