Si llevas unos meses siguiendo publicidad digital, probablemente hayas oído tantas veces “agentic AI” que a estas alturas empieza a sonar como blockchain en 2018: algo que aparentemente va a cambiarlo todo, aunque no siempre quede claro qué hace exactamente cuando llega el momento de trabajar. En CTV, al menos, ya empiezan a aparecer ejemplos suficientemente concretos como para dejar de hablar únicamente de futuro. Hay agencias utilizando agentes para consultar campañas, analizar resultados y ordenar cambios desde una interfaz conversacional. No es todavía una máquina comprando televisión por su cuenta mientras el media buyer se toma un café, y seguramente sea mejor así.
Para entender lo que está ocurriendo hay que empezar por una pieza que aparece continuamente en este tema: MCP, acrónimo de Model Context Protocol. Simplificando mucho, es un estándar abierto presentado por Anthropic a finales de 2024 que permite que un modelo de inteligencia artificial se conecte con otras aplicaciones y utilice sus herramientas o datos. En publicidad, esto significa que un agente puede dejar de limitarse a responder preguntas y empezar a comunicarse con las plataformas donde están las campañas. El AdCP o Ad Context Protocol surgió posteriormente sobre esa misma lógica para intentar adaptar este tipo de conexiones a las necesidades específicas de la publicidad. Es una tecnología muy reciente, lo que ayuda a poner en perspectiva algunas de las promesas que estamos escuchando: todavía estamos construyendo las tuberías mientras discutimos cómo será la casa.
Os voy a poner un ejemplo que creo es bastante útil: InterMedia es una agencia independiente especializada principalmente en campañas de CTV orientadas a performance. La empresa lleva unos meses trabajando con http://Vibe.co y Olyzon mediante una combinación de MCP y APIs. Vibe permite consultar reporting de campañas dentro de Claude y ordenar determinadas acciones a partir de esa información; Olyzon conecta después esas campañas con DSPs y SSPs y puede ampliar la activación hacia otros canales como display o digital out-of-home. Para el equipo, la ventaja inmediata no es particularmente futurista, sino tener más tiempo para pensar en el cliente y menos para moverse entre interfaces. Y aquí aparece probablemente la parte más interesante del asunto: David Nyurenberg, que es el SVP de Digital de InterMedia, explica que cambia incluso lo que significa ser “experto”. Durante mucho tiempo, una parte de la experiencia de un trader consistía en saber navegar por la plataforma: dónde estaba cada opción, cómo configurar determinada segmentación o qué pantalla había que abrir para cambiar una puja, pero en el nuevo modelo, ese conocimiento pierde algo de valor y el experto pasa a ser quien sabe qué cambio merece la pena hacer. Parece una diferencia pequeña, pero no lo es; pensemos en una situación bastante normal: un comprador tiene campañas distribuidas entre varios publishers de CTV y quiere saber por qué una está rindiendo peor. Hasta ahora, probablemente, entraría en una o varias plataformas, descargaría datos, compararía resultados y empezaría a buscar patrones. En la demo realizada por InterMedia, Nyurenberg preguntó directamente a Claude cómo estaban funcionando distintas campañas de Vibe, el agente generó un informe con inversión distribuida entre publishers como Peacock o Warner Bros. Discovery identificó tendencias y propuso posibles mejoras. Desde esa misma conversación podía recibir instrucciones para realizar cambios en las campañas. Eso ya es compra agéntica, aunque quizá sea menos espectacular de lo que algunos imaginaban. El humano sigue tomando la decisión final. Sydney Brower, que es la directora de Digital Media and Strategy de InterMedia, explicaba que suele entrar posteriormente en cada DSP para comprobar que los cambios se han introducido correctamente antes de aprobarlos. Su comparación es bastante buena: puede confiar en la IA para pilotar un avión, pero todavía quiere un piloto sentado en la cabina. También ayuda a entender por qué MCP no va a solucionar mágicamente todas las integraciones. Olyzon utiliza APIs para conectarse con muchas de sus plataformas asociadas, incluida Vibe. La razón que ofrece su CEO, Jules Minvielle, es bastante sencilla: una API es determinista. Si pides un dato concreto de una forma concreta, devuelve una respuesta consistente y repetible. Eso es muy importante cuando estamos hablando de inversión, reporting o métricas que después terminan delante de un cliente. Un agente conversando con otro agente puede resultar flexible; una llamada directa a una API resulta bastante menos creativa y, para determinados procesos publicitarios, que el sistema no sea creativo es exactamente lo que queremos.
Todavía existen, además, problemas muy reconocibles para cualquiera que haya trabajado con varias plataformas publicitarias. Dos DSPs pueden utilizar nombres distintos para describir prácticamente el mismo concepto, o los campos no siempre coinciden, los datos necesitan normalización y las integraciones requieren trabajo manual. La IA puede ayudar a traducir parte de esas diferencias, pero no convierte automáticamente un ecosistema fragmentado en uno ordenado. Brower reconoce que siguen necesitando troubleshooting y estandarización manual incluso utilizando MCP. Lo curioso es que, pese a esas limitaciones, InterMedia ya utiliza este workflow agéntico en la mayoría de sus campañas biddable después de apenas unos meses de pruebas y quiere incorporar también operaciones mediante insertion orders directas. Vibe, por su parte, afirma que más de 1.000 marcas han adoptado su integración con MCP y que una parte importante del gasto de la plataforma ya pasa por este tipo de compra. Son datos proporcionados por las propias compañías, por lo que conviene interpretarlos como señales de adopción y no como una medida independiente del mercado.
Y aquí es donde el tema deja de ser únicamente tecnológico; si un comprador puede analizar campañas, consultar varias plataformas y ejecutar cambios desde una capa superior, la interfaz de cada DSP pierde parte de su protagonismo. Esto no significa que desaparezcan los DSPs, sino que el usuario podría pasar mucho menos tiempo dentro de ellos. Las grandes agencias y anunciantes que ya están construyendo agentes para identificar audiencias o planificar campañas pueden terminar añadiendo también capacidades de compra, mientras otros recurrirán a tecnologías de terceros conectadas entre sí. Nyurenberg lo resume de forma bastante clara: “las agencias tendrán que combinar conocimiento de marketing con conocimiento de IA agéntica.”
Yo creía que para ser un buen trader había que conocerse el DSP casi de memoria, pero ahora puede empezar a significar algo bastante distinto: saber formular la pregunta correcta, entender si la recomendación tiene sentido, detectar cuándo faltan datos y decidir qué acciones pueden automatizarse sin perder control. Quizá la compra agéntica no elimine al media buyer, pero puede hacer algo más delicado: eliminar buena parte del trabajo que utilizábamos para demostrar que éramos media buyers.
Puntos clave:
InterMedia ya utiliza integraciones con Vibe y Olyzon para analizar campañas de CTV desde Claude y ejecutar acciones sobre distintas plataformas sin tener que trabajar permanentemente dentro de cada DSP.
MCP permite que los agentes se conecten con otras aplicaciones, pero las APIs siguen teniendo un papel importante cuando se necesitan respuestas deterministas y repetibles, especialmente para reporting y datos.
El cambio más interesante puede producirse en el trabajo del comprador: saber dónde está cada botón importa menos; saber qué cambio conviene hacer, cuándo hacerlo y cuándo no fiarse del agente importa bastante más.
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.