Talento: especialistas al límite, algoritmos al mando y directivos prometiendo milagros
En cada evento del sector siempre se mete la cuña sobre el futuro del talento: suele presentarla alguien que hace años que no abre una plataforma de compra, no ha conciliado un reporte y probablemente considera que una incidencia de tagging es algo que se soluciona con liderazgo. Después habla de empoderar a los equipos… unos equipos que mientras tanto, intentan recordar en cuál de sus siete reuniones podrían encontrar tiempo para ser empoderados.
Las respuestas anónimas de los profesionales del sector español describen una preocupación mucho más concreta: falta de talento, poca dedicación a las campañas, escasa formación y una distancia creciente entre la promesa estratégica y la realidad operativa. No podemos saber cuántas respuestas proceden de traders, planners, analistas o responsables de equipo, pero la frustración está expresada con suficiente claridad.
Una campaña programática requiere mucho más que activar un deal y esperar a que el algoritmo encuentre su camino espiritual: hay que revisar inventario, señales, frecuencia, creatividades, discrepancias, pacing, atribución y calidad. Sin tiempo para analizar, la optimización se reduce a corregir desviaciones evidentes y mantener el gasto dentro del calendario. El especialista deja de buscar el mejor resultado y se concentra en evitar que algo se rompa antes de la reunión con el cliente.
La presión sobre honorarios tiene un efecto directo: menos margen significa equipos más ajustados, más cuentas por persona y menos capacidad para dedicar horas a tareas que no producen un entregable visible. La formación se pospone porque siempre hay una campaña urgente y el análisis profundo se sustituye por dashboards. La experiencia senior se distribuye entre demasiados proyectos hasta convertirse en una presencia ceremonial. Después llega la automatización: bien utilizada, puede eliminar trabajo repetitivo y devolver tiempo al especialista. Mal utilizada, permite asignarle más campañas con el argumento de que la plataforma ya optimiza. La diferencia es sencilla: en el primer caso se automatizan tareas; en el segundo se automatiza la excusa para reducir recursos.
Varias de las respuestas cuestionan el abuso de soluciones algorítmicas como Performance Max y otros modelos cerrados y no porque carezcan de utilidad, sino porque desplazan decisiones hacia sistemas cuya lógica resulta difícil de observar. El especialista mantiene la responsabilidad ante el cliente, pero pierde acceso a parte de las palancas: se convierte en el rostro humano de una decisión automática que no puede explicar completamente.
La situación se vuelve especialmente elegante cuando la campaña no funciona: la promesa fue formulada por un equipo comercial, el presupuesto fue recortado por procurement, la activación quedó limitada por acuerdos y el algoritmo tomó gran parte de las decisiones. Sin embargo, en algún momento alguien preguntará por qué el trader no optimizó mejor y la responsabilidad siempre encuentra una ruta más transparente que el presupuesto. El problema también afecta al talento senior; algunas respuestas mencionan perfiles con experiencia que quedan fuera de estructuras sometidas a costes, mientras las nuevas generaciones necesitan formación que las compañías no siempre pueden o quieren proporcionar. El conocimiento operativo se pierde y después se intenta reemplazar mediante procesos, plantillas y herramientas, todo muy escalable, salvo la parte en la que alguien debe reconocer que una métrica no tiene sentido.
Retener profesionales no consiste únicamente en mejorar los salarios, aunque ayuda bastante más que una charla sobre el propósito de la empresa... Requiere ofrecer capacidad de decisión, tiempo para aprender y una trayectoria que no obligue a elegir entre convertirse en gestor de personas o permanecer indefinidamente como ejecutor. También implica escuchar a quienes trabajan con la tecnología antes de vender sus capacidades al cliente. Las cúpulas de las empresas suelen hablar de transformación cultural: una transformación cultural mínima sería permitir que el equipo técnico diga que una propuesta no es viable sin ser considerado resistente al cambio. Otra sería incorporar su criterio antes de cerrar objetivos, presupuestos y plazos; y una tercera particularmente revolucionaria, sería no presentar como fallo de ejecución aquello que nació como promesa comercial imposible.
La IA elevará el listón de productividad: algunos informes, configuraciones y piezas podrán generarse más rápido, pero eso no elimina la necesidad de especialistas, cambia la parte del trabajo por la que deben aportar valor. La revisión, el contexto, la interpretación y la capacidad de cuestionar recomendaciones serán más importantes precisamente porque la producción automática será más abundante. Pero ese valor solo aparecerá si las empresas permiten ejercerlo: un especialista con quince cuentas, cuatro plataformas y una semana llena de reuniones no se vuelve estratégico porque tenga acceso a un modelo generativo, se vuelve un especialista cansado que ahora también debe revisar lo que produce el modelo.
El mercado habla mucho del futuro de las agencias y de los agentes autónomos pero quizá antes debería preguntarse quién conoce hoy la realidad de sus campañas: no suele ser la persona que firma el acuerdo, inaugura el evento o anuncia la transformación en LinkedIn, suele ser alguien que lleva dos horas intentando entender por qué tres plataformas atribuyen la misma conversión y cuando esa persona se marche, la empresa publicará una vacante que pedirá cinco años de experiencia, dominio de doce herramientas, pensamiento estratégico, capacidad comercial y entusiasmo por un entorno dinámico… El salario por supuesto que será competitivo… tan competitivo como el CPM que dejó al publisher sin margen.
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Puntos clave:
La presión sobre márgenes reduce el tiempo dedicado a análisis y optimización, aunque el mercado siga exigiendo resultados más sofisticados.
El especialista corre el riesgo de convertirse en responsable de cualquier promesa incumplida mientras pierde autonomía frente a plataformas automatizadas.
Retener talento requiere escuchar el conocimiento operativo, invertir en formación y dejar de confundir productividad con acumulación de cuentas.
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.