Contra la infantilización del cambio: por qué Agentic Advertising no se explica con cuentos
Esta es la típica frase que puedes escuchar en algunas reuniones, leer en posts de LinkedIn o tener en cafés con amigos del sector, y aunque suele decirse con humildad, encierra un problema más profundo: la tentación de rebajar lo nuevo a una metáfora simple, en lugar de hacer el esfuerzo adulto de integrar una tecnología emergente dentro de los marcos mentales que ya tenemos.
“Agentic Advertising” no se parece en nada a unas hadas que hacen magia, ni a trenes que recorren vías… Tampoco se resuelve con analogías de castillos de arena, o al “nuevo Netflix/AirBnB de no sé qué”. Se parece más a una nueva infraestructura de decisión autónoma, basada en agentes especializados, capaz de transformar cómo activamos medios, cómo medimos su eficacia y cómo definimos lo que significa “seguridad” en publicidad.
¿Es difícil? Sí.
¿Es necesario comprenderla en detalle? No del todo.
¿Merece algo más que un cuento para niños? Absolutamente.
El error de pedir que te expliquen la revolución como si fueras un niño
La intención es buena, pero el resultado, muchas veces, no lo es. Pedir que te expliquen algo "como si tuvieras seis años" puede ser útil como punto de partida, pero cuando lo convertimos en método estructural, sobre todo en un sector donde cada año aparece una tecnología disruptiva, acabamos infantilizando las decisiones que deberían tomarse desde el conocimiento, la duda sana y el pensamiento crítico. Agentic Advertising no es un juego; está reconfigurando el modelo operativo de la compra de medios, la definición de performance y los indicadores ESG, y si no la entendemos como tal, acabaremos dejándola en manos de otros.
¿Qué es realmente Agentic Advertising o Publicidad Agentic?
En lugar de una definición infantil, vamos a usar una estructura adulta, pero sin tecnicismos:
Funciona con agentes de decisión autónomos: algoritmos especializados que toman decisiones por cada impresión publicitaria (como si cada uno tuviera un “expertise” concreto: sostenibilidad, brand suitability, atención potencial…).
Actúa en tiempo real y con autonomía: no se limita a sugerir o etiquetar, sino que ejecuta políticas previamente acordadas por el anunciante y/o su agencia.
Aprende con feedback: cada resultado retroalimenta al sistema para afinar la toma de decisiones futuras: aprendizaje supervisado + humanos en el loop.
Permite políticas más sofisticadas que el simple blocking: en lugar de excluir palabras o categorías genéricas, permite definir estándares dinámicos por marca, producto, canal, riesgo o incluso momento del día.
Y todo esto sin necesidad de entender cómo funciona un modelo de inferencia neuronal o el rendimiento energético del chip que lo aloja.
Entonces… ¿por qué nos debería importar?
Los mismos de siempre te harán las tres preguntas de siempre:
¿Esto me va a hacer ganar más dinero? Sí, porque elimina impresiones ineficientes (fraude, MFA, IVT) y prioriza inventario con mayor propensión a conversión (por atención, idoneidad, contexto). Esto mejora el ROAS y reduce el desperdicio. No es magia, es Data Scientist aplicada con buen criterio.
¿Me reducirá costes? Sí, porque automatiza tareas que hoy se hacen de forma manual (listas de bloqueo, revisión de dominios, curación humana), lo que ahorra tiempo y reduce dependencia operativa.
¿Simplificará un proceso complejo? También, pero no porque lo esconda, sino porque lo ordena. Las reglas se definen ex-ante, no se improvisan en tiempo real y los informes muestran decisiones por impresión, no resúmenes opacos.
Un consejo profesional: no te escondas detrás del “no lo entiendo”
El “explícamelo como si tuviera seis años” no debería ser un escudo para evitar pensar, sino una palanca para empezar a hacerlo. La publicidad Agentic no exige que entiendas cómo se entrena un modelo transformer, igual que nadie te pide que sepas cómo funciona una válvula de aire para opinar sobre la estrategia de AVE de Renfe. Lo que sí te exige es que te tomes en serio su potencial, que hagas las preguntas correctas, que compares outcomes, que pidas logs, trazabilidad, resultados con y sin agentes y que no te limites a la demo de sales, sino que pidas la verdad del post-campaign.
¿Qué hago si quiero empezar?
Si quieres empezar a usar publicidad Agentic, olvida las hadas, ponte el mono de trabajo y haz esto:
Elige un segmento de tu inversión con bajo riesgo (una línea de retargeting, un canal secundario).
Define un objetivo concreto (mejorar viewability, reducir CO₂, aumentar brand suitability).
Activa el agente correspondiente.
Observa durante 2-4 semanas.
Compara KPIs: ¿Rendimiento? ¿Eficiencia? ¿Transparencia?
Escala y/o ajusta.
Conclusión
Decir “explícame esto como si tuviera seis años” puede parecer una muestra de humildad, pero a veces es una excusa elegante para no hacer el trabajo duro de entender lo nuevo. La publicidad Agentic no necesita fe, sino pruebas; no necesita metáforas, necesita experimentos medibles y, sobre todo, no necesita cuentos, necesita profesionales con criterio, que sepan cuándo una tecnología deja de ser promesa y empieza a redibujar el modelo operativo del sector.
Los adultos no necesitan cuentos, necesitan claridad y de eso, en esta industria, ya nos va haciendo falta.
Puntos clave:
La publicidad Agentic no es magia, es infraestructura: usa agentes autónomos especializados para optimizar cada impresión en tiempo real según criterios como atención, sostenibilidad o Brand Safety.
No simplifica el ecosistema ocultándolo, sino organizándolo: permite decisiones más inteligentes con trazabilidad, feedback y control, sin requerir conocimientos técnicos profundos.
Menos storytelling, más resultados: incrementa ROAS, reduce costes operativos y permite experimentar con objetivos concretos, sin depender de aproximaciones genéricas como listas de bloqueo.
Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.
