PubMatic introduce Agentic AI: de ser un SSP a una plataforma End-To-End

En este sector estamos acostumbrados a grandes afirmaciones: “reinventamos la programática”, “automatizamos todo”, “llega el futuro del open internet”… pero pocas empresas se atreven a mostrar, con cierto nivel de detalle técnico, cómo piensan ejecutar esos titulares. PubMatic lo ha hecho: en una reunión privada, la compañía presentó una estrategia que no es nada cosmética ni superficial: una arquitectura agéntica que intenta trasladar la inteligencia de IA desde los paneles y los asistentes hasta el corazón del enrutado, la toma de decisiones y las transacciones.

La capa que no se ve: control de infraestructura y latencia sub-milisegundo

El primer punto, y quizá el más relevante, es el que menos suele comentarse: PubMatic está construyendo su estrategia sobre el control directo de infraestructura. La compañía expuso que sus modelos están embebidos en la cadena de decisión y que su colaboración con NVIDIA acelera el procesamiento hasta niveles sub-milisegundo. No podemos verificar estas métricas, pero sí podemos afirmar que si se sostienen en entornos reales, suponen un diferencial claro: la programática opera en ventanas temporales donde cada microsegundo importa y si tus competidores ejecutan modelos en capas añadidas o infra heredada parten con desventaja. Más allá del posible rendimiento, este control end-to-end implica algo crítico: PubMatic ya no se comporta como un SSP sino como una plataforma completa.

Aplicaciones agénticas: del prompt al plan, del insight a la activación

La demo mostró un workflow que en teoría, resume lo que muchos equipos hacen en horas o días: un CPG plantea un objetivo contextualizado (p. ej., Día de partido de Champions), el sistema genera paquetes CTV curados a partir de miles de publishers, incorpora datos de comercio para construir audiencias basadas en compra y activa los deals dentro de un flujo continuo de planificación y compra.

El valor no está en el “prompt to plan”, que están desarrollando casi todas las plataformas, lo relevante es la capacidad agéntica conectada a la operativa: si el pacing falla, el agente identifica el motivo, propone alternativas y redacta acciones correctivas. Digamos que no sustituye al trader, pero elimina trabajo mecánico que consume horas de análisis repetitivo.

Publishers: donde la fragmentación duele más

El otro lado de la demo fue más revelador. Los publishers viven en un ecosistema donde la información está fragmentada, las causas de underdelivery llegan tarde, el deal setup es lento y la visibilidad sobre comportamiento anunciante es limitada. La propuesta de PubMatic articula tres capas: Insights generados por IA para interpretar tendencias, comparar performance frente a peers y detectar oportunidades de pricing, workflow autónomo para deals, donde el sistema genera, configura y valida una PG o un PMP sin fricción humana y diagnóstico agentic, que identifica fallos y propone soluciones sin esperar a que DSPs o agencias respondan.

Según PubMatic, esto reduce en un 87% el tiempo de gestión de deals. Si esto es así, esta línea de trabajo corrige uno de los mayores puntos de fricción del mercado: la asincronía entre buy-side y sell-side. Si las capacidades agent-to-agent continúan avanzando, podríamos estar en el preludio de un cambio de sistema: negociación y troubleshooting automático entre plataformas sin intervención humana.

PubMatic se aleja de ser un SSP puro

El movimiento de PubMatic es estratégico ya que pretende controlar la infraestructura, integrar modelos en el núcleo transaccional, ofrecer herramientas de planificación y activación y dar servicio directo a compradores. No es la evolución natural de un SSP sino una redefinición y la compañía se posiciona como un actor que quiere competir en ambos lados del mercado, lo que introduce una pregunta incómoda para el resto del ecosistema: ¿qué significa ser un SSP en un mundo con agentes, IA end-to-end y plataformas que construyen su propio estándar operativo?

Qué implica para sus competidores

Las consecuencias para los SSPs que son competidores directos serían: aquellos que dependen de infraestructura heredada deberán avanzar hacia modelos embebidos o asumirán desventaja en velocidad, los que operan con capas de IA añadidas tendrán problemas para igualar latencias y los que mantienen black boxes verán presión por parte del mercado cuando los agentes introduzcan diagnósticos transparentes.

Es posible que algunos players respondan con adquisiciones o propuestas de “estándares propietarios” para retener a sus clientes. Todos los grandes actores (Google, Meta, Amazon, TTD, Yahoo) están lanzando agentes que automatizan workflows tradicionalmente manuales y PubMatic entra en esa carrera desde una posición de infraestructura, no solo de interfaz.

El patrón común: no hablamos de asistentes, sino de sistemas operativos

Lo que une a estos movimientos es una transición clara de interfaces humanas a sistemas que entienden intención y a agentes que ejecutan decisiones. En este modelo, el valor no está en “resumir datos” o “explicar pacing”, sino en hacer todas estas cosas: negociar, diagnosticar, reasignar presupuesto, prevenir errores estructurales (con matiz: “prevenir” solo cuando esté validado) y mantener el inventario o la campaña en un punto óptimo sin intervención humana. Es decir: operar.

PubMatic ha sido el primero del lado sell-side en mostrar una arquitectura completa, si bien queda por ver cuánto de esto se implementa a escala, pero la dirección es inequívoca.

Conclusión: entramos en la fase agéntica de la programática

La presentación de PubMatic señala un cambio que ya no depende de notas de prensa sino de ingeniería. Los agentes dejan de ser prototipos y empiezan a integrarse en el núcleo de la monetización.

Para los compradores: más velocidad, más precisión y menos fricción operativa, mientras que para los publishers significa tener más inteligencia, más control y menos dependencia de cadenas asincrónicas, mientras que para el resto del ecosistema es una transición hacia flujos automatizados que podrían reescribir los incentivos y la arquitectura operativa de las plataformas.

El futuro no es de la “IA asistida” sino de la programática operada por sistemas agénticos.

Puntos clave:

• PubMatic presenta nuevas funcionalidades de arquitectura agéntica integrada en su infraestructura con IA embebida en el enrutado y las decisiones en tiempo real.

• El planteamiento convierte a PubMatic en algo más que un SSP, moviéndolo hacia un modelo de plataforma end-to-end que automatiza planificación, activación, troubleshooting y negociación.

• Este movimiento acelera la transición del ecosistema hacia sistemas operativos agentic, donde las plataformas ejecutan decisiones autónomas y la programática se vuelve más automática, más rápida y más transparente.

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.