La IA no está acabando con las agencias, su propio modelo de remuneración lleva años haciéndolo
Las agencias llevan varios años en medio de una transformación constante: primero fueron compañías de medios, después socios estratégicos, más tarde consultoras, integradoras tecnológicas, especialistas en datos y, recientemente, organizaciones impulsadas por IA. El nombre cambia con notable agilidad, pero la cuenta de resultados, bastante menos.
Las respuestas anónimas recopiladas para nuestro artículo describen a las agencias como uno de los eslabones más presionados del mercado. No conocemos la posición de quienes responden ni podemos determinar qué tipo de agencia tienen en mente, pero aun así, la tensión que aparece es consistente: se espera que las agencias hagan más cosas, más deprisa y con perfiles más especializados, mientras los honorarios siguen sometidos a una presión extrema.
Un cliente ya no pide únicamente planificación y compra; puede exigir estrategia de negocio, arquitectura de datos, contenidos dinámicos, integración de plataformas, medición de incrementalidad, conocimiento de retail media, CTV y comercio electrónico, además de la capacidad de explicar cada semana qué está haciendo la IA por su marca. Todo eso debe estar disponible con equipos reducidos, plazos mínimos y un fee que, a menudo, se decide en una negociación donde la sofisticación del servicio pesa menos que el coste por recurso. El resultado es una contradicción económica. Las capacidades demandadas son más caras, pero el modelo de compra sigue premiando el precio bajo. Para cerrar la brecha, las agencias recurren a automatización, centros de excelencia, producción compartida, perfiles junior y acuerdos comerciales con proveedores, pero ninguna de estas herramientas es ilegítima por definición. El problema aparece cuando dejan de ser decisiones de eficiencia y se convierten en mecanismos para hacer viable una promesa comercial imposible.
La IA llega a este escenario como una oportunidad real, pero también como una coartada extraordinariamente útil. Puede resumir información, generar variaciones creativas, asistir en análisis, acelerar reportes y reducir tareas manuales. También puede utilizarse para presentar como transformación lo que en realidad es una reducción de costes: si un equipo de diez personas pasa a tener seis y la carga de trabajo no disminuye, el problema no se resuelve añadiendo un “copilot” en cada navegador. Varias de las respuestas expresan miedo a que la IA sirva para justificar despidos antes de demostrar que puede sustituir el criterio, la coordinación y el conocimiento que se eliminan. Otras confían en que los agentes liberen a los especialistas de tareas repetitivas y permitan trabajar de forma más estratégica. Ambas expectativas pueden coexistir porque el efecto no lo determina solo la herramienta, sino el modelo de negocio que la adopta.
Una agencia remunerada por el valor de su estrategia tendrá incentivos para usar la IA como multiplicador del talento; una agencia contratada principalmente por capacidad operativa al menor coste tendrá incentivos para usarla como sustituto de horas. En el primer caso, la productividad se convierte en una ventaja compartida con el cliente, mientras que en el segundo, cada mejora tecnológica abre una nueva ronda de descuentos.
La presión también viene de los extremos de la cadena: las consultoras y compañías tecnológicas compiten por la transformación del anunciante. Las plataformas automatizan planificación, puja, creatividad y medición dentro de sus propios entornos. Algunos anunciantes desarrollan capacidades internas y reservan a la agencia funciones más tácticas, pero si la agencia no consigue explicar qué aporta cuando la compra se simplifica, corre el riesgo de quedarse gestionando excepciones, conciliando datos y preparando presentaciones sobre decisiones tomadas por algoritmos ajenos. La reacción habitual es ampliar todavía más el catálogo de servicios, pero una agencia no recupera relevancia acumulando términos en una slide. Debe decidir dónde posee una ventaja defendible: conocimiento del negocio del cliente, independencia en la selección de partners, capacidad de integrar canales, talento creativo, medición o ejecución especializada. Pretender ser excelente en todo, cobrando menos cada año, no es una estrategia, es más bien una forma sofisticada de posponer la conversacion.
Lo que también debería cambiar es la relación con el anunciante. El modelo basado exclusivamente en horas o porcentajes de inversión resulta insuficiente cuando gran parte del trabajo consiste en diseñar sistemas, gobernar tecnología y tomar decisiones que afectan a varias áreas de negocio. Los fees deberían reconocer resultados, complejidad, propiedad intelectual y responsabilidad, con reglas claras que eviten trasladar la rentabilidad a incentivos opacos. Algunas de las respuestas no anticipan la desaparición automática de las agencias pero sí reflejan dudas sobre su papel futuro y sobre la sostenibilidad de sus estructuras actuales. La agencia seguirá siendo necesaria mientras reduzca complejidad, aporte criterio independiente y convierta capacidades dispersas en decisiones coherentes, pero será mucho menos necesaria si se limita a revender acceso, administrar plataformas y explicar con vocabulario nuevo procesos que el cliente puede contratar directamente.
Pero vayamos a un tema central: la IA no ha creado esta crisis, podemos decir, que ha llegado a tiempo para hacerla imposible de ocultar. Al automatizar parte de la operación, obliga a responder qué parte del servicio era realmente valiosa y esa pregunta no se resuelve con una reorganización, un laboratorio de innovación o una nueva denominación corporative, se resuelve cuando agencia y anunciante aceptan que el talento estratégico cuesta dinero, que la independencia necesita un modelo económico y que ninguna tecnología garantiza un servicio de calidad dentro de una relación diseñada para comprarlo cada vez más barato.
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Puntos clave:
Los anunciantes demandan capacidades de consultoría, tecnología, contenido, data y medición mientras procurement continúa presionando los honorarios.
La automatización puede liberar tiempo estratégico, pero también utilizarse para aumentar cargas de trabajo y reducir equipos sin corregir el modelo.
La supervivencia de las agencias depende menos de proclamarse impulsadas por IA que de redefinir qué valor aportan y cómo se cobra.
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.