La publicidad agéntica no viene a optimizar pujas, viene a decidir dónde va el dinero

Hubo un tiempo en el que la gran promesa de la publicidad programática era la eficiencia: automatizar la compra de impresiones, estandarizar el inventario, eliminar fricciones humanas y dejar que los algoritmos hicieran su magia: esa promesa no era falsa… era incompleta.

La programática nació para resolver un problema muy específico y muy operativo: cómo decidir, en tiempo real, qué demanda paga más por una impresión concreta. Un problema propio del long tail, de un mercado fragmentado donde la escala solo era posible a través de la estandarización. Esa lógica sigue viva y sigue siendo valiosa, pero nunca fue suficiente para explicar cómo se toman las grandes decisiones de inversión en publicidad, porque, fuera del RTB, la publicidad se parece mucho menos a un mercado de alta frecuencia y mucho más a un mercado de capacidad limitada. Se parece más a la aviación comercial, a la hotelería o a los mercados financieros tradicionales: hay inventario escaso, decisiones que se toman a semanas o meses vista y retornos que no se manifiestan en el mismo instante en el que se ejecuta la transacción.

Aquí es donde la metáfora financiera deja de ser un recurso retórico y se convierte en una lente útil. En los mercados financieros existen los quants, obsesionados con la ejecución algorítmica y el edge microestructural y existen los portfolio managers, responsables de decidir cómo se asigna el capital entre distintos activos, estrategias y horizontes temporales. Ambos conviven, ambos son necesarios, pero no hacen el mismo trabajo.

La publicidad programática ha sido, históricamente, una herramienta para “quants”. El protocolo RTB permite ejecutar decisiones complejas al borde de la red, optimizando cada impresión como si fuera una microtransacción independiente. La publicidad agéntica apunta a otra capa distinta, la de la asignación de presupuesto y eso es un cambio estructural ya que cuando un anunciante decide invertir en televisión lineal, en CTV, en un patrocinio editorial o en una integración con un retailer, no está comprando impresiones, está asignando presupuesto a una promesa de resultado. Esa promesa puede ser ventas, consideración, recuerdo de marca o afinidad a largo plazo, pero rara vez se reduce a un CPM óptimo.

Durante años, este tipo de decisiones solo podían escalar hasta cierto punto porque requerían intervención humana: negociación, interpretación de tarifas, adaptación a flujos de trabajo distintos, seguimiento de resultados a lo largo del tiempo. El coste de gestionar esa complejidad hacía que la mayoría de los anunciantes concentraran su inversión en tres, cuatro o cinco grandes plataformas, pero los agentes de IA cambian esa ecuación y no porque “optimicen mejor”, sino porque reducen drásticamente el coste operativo de gestionar la complejidad. Un agente puede leer una ratecard, negociar condiciones, adaptarse a un publisher concreto y ejecutar una compra sin exigir que el vendedor se pliegue a un protocolo único. Es decir, no elimina la negociación, la hace escalable. Este matiz es clave para entender por qué muchas plataformas premium nunca tomaron el RTB como su modelo principal: Snap, Pinterest o las grandes redes de retail media no protegen las subastas por nostalgia, sino porque su valor no está en la impresión, sino en la capacidad de optimizar resultados usando data propia y medición cerrada. Abrirse al RTB sería commoditizar su ventaja diferencial.

Lo mismo ocurrirá con los entornos generativos cuando incorporen publicidad. No competirán en una subasta abierta por impresiones genéricas, ofrecerán APIs de asignación donde el anunciante delega la ejecución, pero no el control estratégico. Y aquí aparece otra distinción incómoda para buena parte del AdTech: valoración frente a asignación. El trader programático necesita saber cuánto “vale“ una impresión ya que el responsable de marketing necesita saber cuánto presupuesto “asignar” a un canal frente a otro, pero son preguntas distintas y optimizar una no garantiza acertar en la otra.

Esta diferencia explica por qué muchos compradores senior no se obsesionan con supply paths, latencias o microineficiencias y no porque no le importen, sino porque son irrelevantes si el retorno agregado no acompaña. Un fondo que devuelve un 20% anual con costes elevados sigue siendo mejor inversión que uno extremadamente eficiente que apenas genera retorno. Trasladado a la publicidad, el mensaje es comprometido pero claro: “ningún anunciante compra impresiones, compra impacto en negocio” y cuando se observa el conjunto del plan de medios como un portfolio, lo que importa no es cuánto se pagó por cada impacto, sino qué efecto agregado tuvo esa inversión frente a alternativas posibles.

La publicidad agéntica no elimina el protocolo RTB, lo reubica. El bidding en tiempo real sigue siendo una herramienta valiosa para ciertos entornos y objetivos, del mismo modo que el trading algorítmico sigue existiendo en los mercados financieros, pero deja de ser el centro del sistema. Esto tiene consecuencias profundas: la inteligencia deja de concentrarse en la puja y empieza a desplazarse aguas arriba, hacia la decisión de asignación. Hacia la comparación entre proveedores, hacia la evaluación de riesgo y retorno, hacia horizontes temporales más largos. Es ahí donde los agentes aportan más valor, porque es ahí donde la complejidad era prohibitiva.

Desde esta perspectiva, la promesa de la publicidad agéntica no es “mejorar el ROAS” afinando una puja más, es mejorar el ROAS reasignando presupuesto de forma más inteligente entre múltiples opciones que antes eran inviables por coste operativo. La consecuencia lógica es una mayor diversificación. Si hoy la mayoría de anunciantes compran de forma efectiva en muy pocos entornos, no es por falta de oferta, sino por falta de capacidad para gestionarla. Los agentes convierten esa gestión en un workflow y cuando la asignación se diversifica, la teoría de carteras empieza a jugar a favor del anunciante.

Pero no te olvides que nada de esto elimina la incertidumbre. La publicidad sigue siendo un sistema complejo, con efectos cruzados, saturaciones y rendimientos decrecientes, pero desplaza el foco desde la obsesión por el input (aka la impresión) hacia el output (aka el resultado agregado en el tiempo).

La publicidad agéntica no es una moda ni una capa más de automatización, es un cambio en el lugar donde se toman las decisiones importante y como ocurre siempre que el poder se mueve sin hacer ruido, muchos seguirán mirando al dashboard equivocado cuando el centro de gravedad ya haya cambiado.

El protocolo RTB seguirá ahí, pero el dinero cada vez más, se decidirá antes.

Puntos clave:

• La publicidad agéntica no viene a sustituir al RTB, sino a desplazar el foco desde la puja de impresiones hacia la asignación estratégica de presupuesto.

• El verdadero valor no está en optimizar microdecisiones, sino en decidir cómo se distribuye la inversión entre múltiples opciones con distintos horizontes y retornos.

• Los agentes de IA introducen una capa de inteligencia pensada para portfolio managers, no para traders, cambiando el centro de poder del ecosistema publicitario.

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.