La sandía sin pepitas o cuando la optimización se come el sabor
Hay pocas decepciones más grandes que cuando te comes la primera sandía del verano; esa sandía que compras con unas expectativas razonables, casi infantiles: gran dulzor, frescor, las manos pegajosas, alguna mancha en la camiseta y ese pequeño caos doméstico con las pepitas negras. Pero cuando das el primer mordisco y descubres que aquello sabe a pepino… técnicamente es sandía, tiene color de sandía, forma de sandía y hasta vocación de sandía, pero le falta lo importante: ese gran sabor a sandía que tenías en tu mente. Algo parecido le ha ocurrido a buena parte de la publicidad digital: la hemos hecho más limpia, más medible, más escalable, más fácil de comprar, más fácil de vender y más fácil de justificar, pero también la hemos hecho más plana, intercambiable, incluso más “correcta”, y como suele pasar con todo lo que se optimiza demasiado, nadie sabe muy bien en qué momento exacto perdió su sabor.
Esta metáfora no es mía amigues; la he tomado prestada de un artículo publicado por nuestros amigos de ExchangeWire, que utilizan la sandía sin pepitas para hablar de la deriva del AdTech: un ecosistema obsesionado con eliminar fricciones hasta el punto de eliminar también parte de su textura; la industria ha aprendido a premiar aquello que escala con suavidad (formatos estándar, métricas comparables, journeys sin sobresaltos) pero esa misma lógica empuja a todos hacia una zona media donde las diferencias son cada vez más difíciles de percibir. Y claro, sobre el papel todo funciona; menos fricción, más automatización, más variantes creativas, más señales, más optimización ergo muchos más dashboards diciendo cosas tranquilizadoras a gente que ya no tiene tiempo para leerlos del todo. El problema es que los humanos, ese target tan molesto que todavía insiste en tener memoria, emociones y cierto cansancio visual, no procesan la publicidad como una tabla dinámica. Pueden ignorar con una eficacia maravillosa cualquier cosa que huela a “ligeramente distinta” pero no a verdaderamente reconocible.
En la industria nos gusta hablar de personalización como si personalizar fuera por sí solo, diferenciar, pero no lo es: cambiar un titular, ajustar una imagen, adaptar un call to action o servir una creatividad distinta según una audiencia modelizada puede mejorar resultados tácticos, pero no convierte automáticamente a una marca en memorable… a veces solo convierte una pieza anodina en veinte piezas anodinas, ahora con naming de segmento y un reporte más bonito. Y ahí entra la IA pero no como origen del problema, sino como acelerador. La IA generativa no inventa la comodidad estratégica, pero la hace infinitamente más barata ya que permite producir más versiones, más copys, más vídeos, más adaptaciones, más piezas sociales, más assets para performance y más “contenido” en general. La palabra contenido, por cierto, ya debería venir con una advertencia sanitaria en algunas presentaciones ya que cuando todo es contenido, casi nada tiene contenido.
Si todo entra en la misma batidora, el resultado tiende a saber igual salvo que se introduzca una receta realmente original. La IA puede aumentar la masa de ideas indiferenciadas y que, precisamente por eso, el filtro de atención de las personas será más duro, no ganará necesariamente quien produzca más, sino quien deje algo reconocible después de ser visto. Esto nos debería importar y preocupar a partes iguales, porque el ecosistema se ha acostumbrado a medir mejor lo que es fácil de medir que lo que realmente construye valor. Sabemos contar impresiones, clicks, conversiones asistidas, frecuencia, cobertura incremental y mil proxy metrics más, pero seguimos teniendo dificultades para medir algo tan antiguo como decisivo: si alguien recuerda una marca por algo que no sea haberle perseguido durante tres semanas con la misma creatividad en distintos tamaños.
La tentación, por supuesto, será culpar a la IA... Muy cómodo, muy de comité, pero sería injusto y demasiado fácil. La IA no ha inventado la mediocridad industrializada, solo le ha puesto turbo, interfaz bonita y un plan enterprise. Antes de que existieran los modelos generativos ya teníamos landings idénticas, anuncios idénticos, claims idénticos, bancos de imágenes idénticos y estrategias de medios que parecían copiadas de una plantilla con olor a sala sin ventanas. La diferencia es que ahora esa homogeneidad puede producirse a una velocidad obscena. El artículo de ExchangeWire recoge la expresión “branded sloppening”, atribuida a Barney Worfolk Smith, para describir esa avalancha de piezas técnicamente correctas, alineadas con marca, segmentadas y optimizadas, pero ferozmente olvidables. La frase funciona porque duele: una creatividad que cumple todos los requisitos del sistema, pero no provoca absolutamente nada (ni rechazo, ni deseo, ni conversación, ni recuerdo), solo aprobación en la cadena de validación, que es una forma muy cara de desaparecer. El punto más delicado es que esa desaparición puede tardar en verse en los números. Durante un tiempo, producir más parece funcionar: más piezas significan más tests, lo que significa más aprendizajes, más optimización y eso nos lleva a una reunión donde alguien dice que “estamos avanzando hacia un modelo más data-driven”, frase que en muchas empresas ya sustituye al incienso. Pero la saturación no siempre se ve de inmediato en los dashboards: una audiencia puede seguir viendo, clicando o incluso convirtiendo mientras desarrolla una relación cada vez más débil con la marca. Puede responder al estímulo y aun así, no recordar nada; puede comprar una vez y no construir preferencia, puede ser impactada correctamente y sentirse en el fondo, absolutamente indiferente. Performance puede capturar intención existente sin necesariamente crear una razón nueva para elegir.
La reacción social hacia la IA añade otra capa: Alberto Romero recopiló en The Algorithmic Bridge diferentes encuestas de Estados Unidos sobre percepción de la IA, centros de datos y confianza pública. Su lectura general es que el entusiasmo se está enfriando y que la preocupación aumenta en varios indicadores. Entre los datos citados, Pew situaba en 50% el porcentaje de adultos estadounidenses más preocupados que entusiasmados por la IA en la vida diaria, frente a un 10% más entusiasmado que preocupado. NBC News, según esa misma recopilación, señalaba que el 57% de los votantes consideraba que los riesgos de la IA superaban sus beneficios. No conviene extrapolar alegremente esos datos a todos los mercados ni convertirlos en una profecía universal, pero sí apuntan a algo que el marketing debería observar con menos soberbia: la gente puede usar una tecnología y, al mismo tiempo, desconfiar de ella, como puede beneficiarse de la automatización y cansarse de su estética o aceptar la conveniencia y rechazar la sensación de estar rodeada de mensajes sin alma, sin criterio y sin una voz humana reconocible.
Para nosotros en AdTech, esto tiene consecuencias: si todas las plataformas prometen eficiencia, si todas las herramientas creativas producen variaciones similares, si todos los modelos de targeting se apoyan en audiencias parecidas y si todos los sistemas de medición acaban optimizando hacia proxies comparables, la diferenciación se desplaza a otra parte. Ya no basta con decir “tenemos mejor tecnología”. Esa frase lleva años muy cansada, pobrecita… porque quizá el futuro no pertenezca a quien elimine todas las pepitas de la sandía, sino a quien entienda cuáles merecen quedarse.
Otra cosa a tener en cuenta es que, que haya fricción no siempre es malo, a veces es señal de tener carácter: una idea que te hace pensar, una creatividad que no parece salida del mismo molde, una marca que habla con una voz menos domesticada, un publisher que no convierte cada espacio en inventario indistinguible, o una agencia que se atreve a decir que no todo lo eficiente merece hacerse.
La sandía sin pepitas seguirá vendiéndose muy bien porque es cómoda, limpia, predecible y no mancha demasiado. El AdTech también seguirá optimizando, porque esa es su naturaleza y porque nadie va a entrar ahora en una reunión diciendo que quiere menos eficiencia, pero tal vez la próxima ventaja competitiva no consista en producir más piezas, servir más impactos o reducir otro milisegundo de fricción, tal vez consista en recuperar algo tan poco escalable, tan difícil de parametrizar y tan peligrosamente humano como el gusto. Y si eso suena anticuado, peor para la modernidad: hay cosas que solo se entienden cuando vuelves a morder una sandía con sabor a pepino… y con pepitas.
Puntos clave:
La obsesión por eliminar fricción ha hecho que gran parte del ecosistema AdTech sea más eficiente, pero también más homogéneo.
La IA puede multiplicar la producción creativa, aunque eso no significa necesariamente más diferenciación ni más valor para las marcas.
En un mercado saturado, la ventaja puede no estar en producir más rápido, sino en conservar criterio, sabor y una idea reconocible.
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.
