PM NxtBigThing: la IA funciona cuando hay un método y transparencia
La segunda parte de PM NxtBigThing organizado por PROGRAMMATIC SPAIN se centró en cómo pasar de la promesa de la IA a resultados verificables. Las intervenciones pusieron el foco en tres frentes: la fiabilidad real de las audiencias compradas a terceros, el rediseño de las estrategias de marca en un entorno de hiperpersonalización y la necesidad de establecer reglas claras (un “brand brain o cerebro de marca”) que guíe a los modelos en un ecosistema cada vez más automatizado.
Del espejismo a la medición
Stanisław Grabowski, VP Marketing & Brand Solutions en Adlook, repasó la evolución de la segmentación publicitaria y presentó dos estudios internos sobre la fiabilidad de los segmentos sociodemográficos de terceros. Las conclusiones mostraron desajustes relevantes: impactos a hombres cuando el objetivo eran mujeres, o a personas sin hijos cuando la campaña buscaba padres y madres, con el consiguiente desperdicio de impresiones. “La cuestión no es renunciar a la precisión, sino salir de la cámara del rich data y entender de verdad el contenido y a las personas”, apuntó el profesional. Recordó que la precisión sigue siendo crítica incluso cuando una marca opera con varias líneas o segmentos en paralelo y subrayó la asimetría del first-party data entre categorías: MediaMarkt España rondó los 6,6 millones de visitas el último mes frente a 14.300 de Grefusa, lo que obliga a muchos anunciantes de gran consumo a depender de datos de terceros. Su alternativa pasa por “audiencias inteligentes” construidas con IA generativa y comprensión contextual, con capacidad de mantener precisión respetando la privacidad. En CTV , añadió, el potencial es alto pero depende de la cantidad y calidad de los metadatos (idioma, tags de contenido, tipología), muy variables entre proveedores. Finalmente, Grabowski invitó a la sala para que apostarán a futuro por la inteligencia contextual con IA/LLM, la transparencia en la construcción de audiencias frente a cajas negras y por la unificación del targeting más allá de walled gardens.
Construcción de marca con IA
A continuación, la mesa sobre “Brand Building con IA”, moderada por Jon Artolozaga, Head of Data en Mediaplus Equmedia, reunió a Ana Cazorla, Client Business Director, SomosSapiens + ZIZER; Isabel Flores, VP Sales Spain & Latam, Refinery89; Jorge Álvarez-Naveiro, director Corporativo de Comunicación, Ecoener y Nacho Benito, Business Director, DoubleVerify. El consenso fue claro: la identidad de marca exige guía humana, aunque la IA acelere el análisis y activación. “Ya no solo los medios hablan de ti, la IA también opina; la hiperpersonalización, si se lleva al extremo, puede quebrar la identidad de marca”, advirtió Álvarez-Naveiro. Por su parte, Flores explicó que su compañía analiza 1 billón de señales diarias para generar clústeres de audiencia más precisos y adaptar mensajes a contextos locales que antes eran inviables. Cazorla defendió que la IA integra datos heterogéneos y ayuda a optimizar el media mix, pero “debe estar al servicio de las personas y de la creatividad”. Asimismo, Nacho Benito detalló el trabajo de verificación para combatir webs de baja calidad generados por IA y evitar que los anunciantes aparezcan en ellos: “Hemos desarrollado ‘UCI’, Universal Contact Intelligence, para categorizar y excluir esos entornos”.
IA y futuro del ecosistema
La mesa de cierre, moderada por David Carro, Senior Digital Director en Digital Boosters AI, contó con Álvaro Anguita, Head of Tech Business Growth, IPG Mediabrands; César Alonso, Media Manager, Telefónica; Francesca Lía, Commercial Director Madrid, ShowHeroes Spain & Portugal y María Moreno, Head of Marketing Automation & Data Analyst en Irismedia. Los ponentes situaron que la adopción de la IA está aún en la fase 1.0: aporta velocidad, pero no sustituye el criterio humano. “Aunque la IA pueda hacerlo todo, hay que proteger la parte humana y no delegarle procesos críticos”, señaló Anguita. Por su parte, Alonso abogó por un crear la figura de un “brand brain” incorruptible, un marco estable de narrativa y reglas que corrija sesgos y guíe a los modelos: “Si alteras la cultura de la marca, cambias todo”.
Asimismo, Lía añadía que nos encontramos en una fase de viraje algorítmico supervisado: crece la automatización, pero “el humano sigue siendo el alma de la comunicación”. Finalmente, Moreno pidió prudencia profesional ante la novedad: “Mi consejo para el futuro profesional es que tenga paciencia con su trabajo y no se deje llevar por el fomo de la novedad e inmediatez”.
PM NxtBigThing dejó varias conclusiones claras: los equipos convierten la IA en resultados cuando fijan reglas de uso, explican cómo construyen sus audiencias, priorizan metadatos fiables y protegen la identidad de marca con verificación continua; todo lo demás (automatizar sin criterio, comprar datos opacos o personalizar sin límites) añade riesgo, erosiona la confianza y empeora la experiencia del usuario.
