El storytelling perdido de la programática: vender la película, no la cámara

Durante años hemos explicado la evolución de la programática desde dentro hacia fuera: estándares, protocolos, frameworks y acrónimos. Sin embargo, mientras la industria sigue obsesionada con el “cómo”, el mercado empieza a exigir el “para qué”. En el centro de esta conversación emerge una idea incómoda: quizás estemos contando la historia equivocada.

Hay una escena que se repite con sorprendente regularidad en este sector: un proveedor presenta su nueva arquitectura, habla de protocolos, de capas, de SDKs, de especificaciones abiertas, de estándares en desarrollo... El público asiente, algunos toman notas, unos pocos entienden profundamente lo que se está explicando y la mayoría no, pero no porque falte capacidad técnica, sino porque falta contexto operativo. La publicidad digital lleva más de una década perfeccionando su capacidad de explicar el motor, pero sigue sin explicar el viaje y ojo que esto no es una crítica estética sino una disfunción estructural.

Cuando hoy en día hablamos de cosas como AdCP, ARTF, “agentic workflows “o buyer/seller agents, estamos describiendo piezas de infraestructura y lo hacemos con el mismo entusiasmo con el que, metafóricamente, alguien describiría el tipo de cámara, el gramaje de la película o el software de edición antes de que la película empiece. El problema es que, para la mayoría de los decisores del ecosistema, la película todavía no ha empezado ni a grabarse. Existe una brecha creciente entre el ritmo de avance tecnológico y la capacidad del mercado para traducir ese avance en expectativas de negocio concretas.

Durante años, el discurso dominante en AdTech ha sido profundamente “ingenieril”, y tiene lógica: el sector nació de la ingeniería; Exchanges, DSPs, SSPs, AdServers y DMPs fueron en su momento, hazañas tecnológicas reales. Pero ese mismo ADN se ha convertido en una limitación cultural y seguimos lanzando estándares como si el estándar fuera el producto, pero no lo es. Lo que un director de marketing, un responsable de medios o un head of e-commerce intenta entender es algo mucho más simple: qué podrá hacer mañana que hoy no puede hacer, qué problema solventa, qué coste se reduce, qué decisión se acelera o qué riesgo se minimiza. Si la respuesta no cabe en una frase el problema no es del comprador es de quien comunica.

Llevamos ya tiempo hablando de “IA en media”, modelos que optimizan puja, algoritmos que ajustan creatividades o sistemas que predicen conversiones. Todo esto es real y útil pero es incremental; lo verdaderamente transformador es el cambio de eje que ya empieza a asomar: pasamos de aplicar la IA a herramientas, a construir sistemas donde el propio flujo de trabajo es un sistema de decisión automatizado. No estamos hablando de una capa, porque todo esto supone una reconfiguración. En este contexto, conceptos como ARTF o agentes compradores y vendedores no representan features sino la posibilidad de desplazar el trabajo humano fuera de los bucles operativos que hoy consumen enormes cantidades de tiempo, presupuesto y atención.

No se trata de que un algoritmo optimice mejor una campaña, sino de que la campaña, tal como hoy la entendemos, deje de ser una unidad manual. En entornos donde se están probando flujos agenticos, parte de la planificación, activación, monitorización, ajuste y reporting deja de ser una secuencia de tareas para convertirse en un proceso continuo gobernado por reglas y objetivos. Esto cambia radicalmente el role de las personas. No desaparecen los planners ni los traders, tampoco los estrategas; cambia el tipo de problemas que resuelven. Menos tiempo moviendo parámetros, más tiempo definiendo objetivos reales, menos tiempo construyendo dashboards, más tiempo interpretando impactos, menos tiempo gestionando excepciones, más tiempo diseñando marcos de decisión.

Esta es la película, pero casi nadie la está contando así. En su lugar, seguimos debatiendo sobre cómo funciona el engranaje interno, lo cual es legítimo, pero insuficiente como narrativa principal. Existe además un segundo efecto colateral de esta mala narración. Cuando el mercado solo escucha “cómo”, la percepción es que todos los vendors hacen más o menos lo mismo. Todos prometen automatización, inteligencia, eficiencia… el resultado es una inflación de claims y una erosión de credibilidad. Cuando múltiples proveedores comunican innovación sin anclarla a outcomes operativos verificables, el comprador tiende a asumir que la diferencia real es marginal. Esto explica por qué empiezan a aparecer ofertas “imposiblemente maduras” en periodos sorprendentemente cortos. No necesariamente porque todos hayan resuelto los problemas fundamentales, sino porque el mercado no tiene referencias claras de qué significa realmente “resuelto”. La paradoja es que los early adopters sí están viendo diferencias en forma de estructuras de equipo distintas, menos capas de aprobación, menos handoffs, menos reuniones para explicar datos que el sistema ya puede contextualizar, más velocidad estratégica. Este es el tipo de diferenciación que no se demuestra con una demo sino con una P&L y, sin embargo, rara vez se presenta así. La industria sigue obsesionada con el proceso cuando debería obsesionarse con el desplazamiento de coste.

Hay otro tema muy interesante: durante años, muchas empresas han construido sus ventajas competitivas basándose en la complejidad operativa: equipos grandes, procesos complejos, capas de control. Los sistemas agénticos se cargan ese modelo porque penalizan la ineficiencia estructural. A igualdad de talento estratégico, las empresas con menos fricción interna tenderán a capturar mayor valor cuando los flujos se automaticen. Esto tiene implicaciones profundas para agencias, consultoras, plataformas y anunciantes y es comprensible que genere resistencia.

Contar la historia correcta implica aceptar que parte del valor histórico del sector se va a comoditizar, pero también implica aceptar que emerge un nuevo tipo de valor: diseñar sistemas de decisión, marcos de gobernanza algorítmica, objetivos que máquinas puedan ejecutar correctamente... Ese es un skillset distinto más cercano a arquitectura de negocio que a operación de campaña. Por eso he pensado que la analogía cinematográfica funciona tan bien: nadie paga una entrada para admirar una lente, paga para sentir algo, para entender algo, para vivir una historia… En AdTech, la historia correcta no es que tengamos un nuevo estándar sino que una empresa podrá planificar más rápido, aprender antes, equivocarse más barato, escalar sin multiplicar estructura y defender márgenes en un entorno donde los márgenes llevan años bajo presión. Si un proveedor no puede articular esto con claridad, el problema no es que el mercado sea poco sofisticado sino que el proveedor aún está hablando consigo mismo.

En todo este tema sin embargo, también hay una buena noticia: el hecho de que estemos teniendo esta conversación indica madurez. Durante años, el sector estuvo ocupado simplemente construyendo infraestructuras y ahora empieza a preguntarse para qué sirve realmente. Esto es sin duda un síntoma sano.

La siguiente fase del mercado no la liderarán necesariamente quienes tengan el mejor algoritmo, sino quienes mejor traduzcan complejidad técnica en ventaja económica tangible, quienes sepan “vender la película” y no el carrete ni la cámara, ni el software de edición; y, cuando eso ocurra, muchas conversaciones cambiarán de tono, del “cómo funciona” a “qué desbloquea”.

Nos vemos en el cine.

Puntos clave:

• La industria AdTech comunica innovación desde la ingeniería, no desde el impacto en negocio.

• El verdadero cambio de fondo no es “IA en media”, sino “media dentro de sistemas de decisión automatizados”.

• Quienes traduzcan tecnología en ventaja operativa concreta liderarán el siguiente ciclo.

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.