“El año pasado la IA era un becario brillante con memoria de pez. Este año es un becario brillante que se ha leído tu histórico de campañas”, Álvaro Sánchez (FiT by t2ó ONE)

Álvaro Sánchez

Managing Director en FiT (by t2ó ONE)

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en una herramienta capaz de transformar la operativa del marketing: generar miles de anuncios, adaptar mensajes a cada mercado, analizar resultados y automatizar procesos que hasta hace poco exigían horas de trabajo manual. En este contexto, FiT (by t2ó ONE) presenta CustomIQ, una solución que apuesta por llevar la hiperpersonalización a Search y sustituir las hojas de cálculo por una automatización más ágil, escalable y bajo control humano. Hablamos con Álvaro Sánchez, Managing Director en FiT (by t2ó ONE), sobre cómo la IA está cambiando la creación y gestión de campañas, el papel de los agentes autónomos y el futuro de una publicidad cada vez más personalizada.

La IA generativa lleva tiempo siendo protagonista, pero ¿qué ha cambiado en el último año que antes parecía impensable para los equipos de marketing?

Que hemos dejado de usar la IA como un juguete para escribir correos y hemos empezado a integrarla como un motor core de negocio. Hace unos (pocos) años en FiT estábamos muy orgullosos de hacer clustering de usuarios con algoritmos como K-means, o de los modelos predictivos con redes neuronales para buscar usuarios en base a su valor para la marca; hoy hablamos de agentes autónomos que razonan, deciden y ejecutan.

Técnicamente han cambiado tres cosas a la vez, y por eso da la sensación de magia. Primero, el contexto: antes le dabas al modelo un briefing de tres líneas, ahora le puedes meter el catálogo completo, el histórico de rendimiento de los últimos años y las reglas de negocio del cliente. Segundo, el coste: lo que hace dieciocho meses era una prueba de concepto impagable hoy sale por menos que la comida de equipo del viernes. Y tercero, la orquestación: ya no es un modelo respondiendo a una pregunta, son varios agentes especializados trabajando en cadena.

El resultado es que lo impensable hace un año (delegar la orquestación de campañas masivas a una máquina y que, además, lo hiciera bien) ya está ocurriendo. Según los estudios de McKinsey que siempre me gusta recordar, la IA generativa puede elevar la productividad del marketing en un valor equivalente a entre el 5% y el 15% del gasto total. Ya no es “magia”: es rentabilidad pura y dura.

Dicho en corto: el año pasado la IA era un becario brillante con memoria de pez. Este año es un becario brillante que se ha leído tu histórico de campañas.

Uno de los mayores retos de las marcas es producir contenido de calidad a gran escala sin perder identidad. ¿Cómo puede la IA ayudar a generar copies y traducciones sin perder la coherencia con los valores de la marca?

El secreto está en no dejar que la IA “piense” en el vacío. Si le pides a un modelo genérico que te escriba un anuncio, te devolverá un texto correcto, robótico y sin alma, con la palabra “innovador” repetida tres veces. La IA empieza a aportar cuando la alimentas con tu contexto: el histórico de lo que ya te funciona, las reglas de negocio del cliente y los datos reales de su web. En CustomIQ lo hemos resuelto con lo que llamamos el “Equipo IA”: tres agentes con roles muy definidos. Un traductor que además conoce la web del cliente al detalle, una creativa que se ha estudiado el histórico de resultados y una analista que audita lo publicado y propone mejoras a la creativa.

El punto diferencial está en la localización, que es donde se ven las costuras. Un “Máster” en España es una “Maestría” en Colombia o en México, y eso no es un detalle cosmético. Si el usuario detecta una milésima de acento extranjero en el anuncio, desconfía. Es como pedir un tinto en Bogotá esperando una copa de vino y que te traigan un café: el idioma es el mismo, pero el resultado no es el que esperabas. A eso se le suman las barreras de seguridad: límites de caracteres de la plataforma, listas de términos prohibidos y claims regulados. Una universidad no puede prometer empleo garantizado por muy bien que suene la frase. La coherencia de marca no se le pide a la IA con buenas palabras: se le impone con reglas y se valida antes de publicar.

Más allá del contenido en sí, ¿qué ventajas concretas aporta automatizar campañas de Search frente a los procesos tradicionales?

Dinero, agilidad y salud mental. En ese orden, y también en el contrario.

Lo primero es la escalabilidad: sincronizar en tiempo real miles de anuncios con Google Ads sin gestión manual y sin las eternas hojas de Excel (o de Spreadsheets, que no quiero hacer publicidad gratis). Todos hemos visto ese fichero de 40.000 filas que solo entiende una persona del equipo. Y esa persona, algún día, se va de vacaciones. Lo segundo es el rendimiento, y aquí sí hay números. Al maximizar la relevancia entre la búsqueda, el anuncio y la landing page elevamos el Quality Score, y eso se traduce directamente en coste: en proyectos reales hemos visto reducciones del CPC de hasta un -12%, mejoras de la tasa de conversión del +18% y subidas de CTR en torno al +20%. El propio Google estima que pasar el Ad Strength de “Pobre” a “Excelente” aporta de media un 12% más de conversiones. (Sí, sé que el Ad Strength da para tres hilos de LinkedIn de discusión. Podemos pelearnos sobre la métrica, pero no sobre la relevancia, que es lo que paga.)

Y lo tercero es la velocidad. El catálogo de una universidad cambia cada convocatoria y el de una turoperadora cada temporada. Haciéndolo a mano, para cuando terminas de actualizar los anuncios ya se ha cerrado el plazo de matrícula. Y no hablemos de promociones o campañas puntuales (Black Friday, Verano, Semana Santa, etc). Automatizando liberas cientos de horas de carga operativa y tu equipo pasa de rellenar celdas a tomar decisiones, que es, con perdón, para lo que le contrataste.

Con la IA involucrada en cada vez más procesos, ¿dónde está hoy el límite entre lo que se automatiza y lo que necesita sí o sí un ojo humano?

El límite está, irónicamente, en el sentido común y en la responsabilidad. La automatización sin supervisión es un riesgo, y a nadie le gusta una “caja negra” en la que no sabes por qué la máquina ha decidido gastarse tu presupuesto. Explicarle a un CFO que el sistema, con mucha personalidad propia, se fundió el trimestre en un puente no es una conversación que quieras tener. Por eso el ojo humano es innegociable en cuatro sitios: la estrategia, la validación ética y legal, el control de calidad y la decisión de gasto. Por mucho que la IA redacte y traduzca a la velocidad de la luz, somos los humanos quienes utilizamos los dashboards de control para solicitar cambios en tiempo real y asegurar que la automatización trabaja para la marca, y no al revés.

Y hay una paradoja que me parece la parte más interesante de todo esto: cuanto más automatizas la ejecución, más valen las personas que definen los límites. El trabajo no desaparece, se mueve hacia arriba. Dormir tranquilo por las noches sigue siendo cosa nuestra.

Desde Future is Tech estáis preparando el lanzamiento de CustomIQ. ¿Qué necesidad del mercado detectasteis y qué hace diferente a esta herramienta? ¿Con qué tipo de cliente o caso de uso lo estáis probando primero?

En realidad, CustomIQ tiene unos meses ya, pero ahora toca presentarla en sociedad...

Detectamos una contradicción que se repetía en casi todas las reuniones: el mercado quería hiper-personalización y agilidad total, pero le aterraba perder el control. Quien ya había probado herramientas de automatización se había topado con una caja negra, y quien no las había probado no quería ser el primero en hacerlo.

CustomIQ nació como una solución in-house, creada de principio a fin por nuestro equipo de FiT. No estamos intentando competir con OpenAI o Gemini, creando un LLM desde cero: no somos tan temerarios. Lo que la hace diferente es su precisión quirúrgica. Parte de feeds reales (catálogos de producto, ofertas, becas, disponibilidad) y genera automáticamente anuncios adaptados a cada mercado, idioma y contexto de búsqueda, respetando las buenas prácticas y los límites de la plataforma. Y todo lo que hace se ve, se audita y se corrige desde un dashboard. Lo hemos puesto a prueba primero en el sector educativo, con una universidad de referencia en España: convertimos un catálogo de cientos de grados y postgrados en miles de anuncios adaptados al español local de cada mercado, empezando el test por Colombia. Del kickoff a la puesta en marcha hablamos de semanas, no de trimestres.

Pero no nos quedamos ahí: ya estamos escalando esta complejidad global con una de las grandes telcos españolas en su expansión europea y con empresas top del sector turístico español en sus hoteles en Latinoamérica y Asia. El patrón siempre es el mismo: catálogos enormes que cambian solos y muchos mercados a la vez. Ahí es donde el Excel se rinde primero.

Mirando al futuro, ¿cómo imaginas que evolucionará la creación de contenido para Search en los próximos dos o tres años?

Imagino un entorno donde analizar y redactar anuncios manualmente será visto como una excentricidad del pasado, un poco como revelar carretes. La creación de contenido evolucionará hacia sistemas multi-agente que no solo escriban, sino que analicen a la competencia, detecten tendencias de búsqueda en tiempo real, ajusten pujas y actualicen “copies” de forma autónoma a partir de un objetivo de negocio. Y el combustible de todo eso será el feed de datos: quien tenga sus datos de producto limpios, estructurados y actualizados podrá personalizar hasta el infinito; quien los tenga en un PDF de 2019 se quedará mirando.

Pero mi apuesta va bastante más allá del texto: va por la multimodalidad. Lo que hoy hacemos con títulos y descripciones en Search es solo el primer eslabón y, además, el más sencillo, porque el texto pesa poco y equivocarse sale barato. El siguiente paso es aplicar exactamente la misma lógica (feed, contexto de marca, reglas de negocio, un agente que genera y otro que audita) a la generación de imagen y de vídeo, porque la tecnología está ya en un punto de madurez que nos ofrece resultados profesionales. Es decir: no un banner adaptado a mano a quince formatos, sino miles de creatividades generadas y versionadas a escala, con la variante correcta para cada mercado, cada idioma, cada audiencia y cada momento del año.

Y esto deja de ser un asunto solo de Search en cuanto levantas la vista. Estrategias como PMax o Demand Gen ya funcionan a base de assets: le das piezas al sistema y el algoritmo decide qué combinación le sirve a quién. Cuanto mejores y más variados sean esos assets, mejor rinde... y ahí es donde hoy casi todo el mundo se queda corto, porque producir creatividades a ese volumen con un equipo de diseño tradicional es materialmente imposible. Lo mismo aplica a Meta, DV360, Bing o cualquier otro partner: la lógica es idéntica, lo único que cambian son las especificaciones. El día que puedas alimentar a todos esos canales con creatividades personalizadas al mismo ritmo con el que hoy generas “copies”, el juego cambia de verdad.

Eso sí, el cuello de botella se moverá otra vez: pasará de la producción a la gobernanza. Cuando puedas generar diez mil vídeos, el problema no será hacerlos, será decidir cuáles merecen salir, con qué cara de tu marca y quién firma esa decisión. Los equipos de marketing pasarán de ser “creadores de variaciones de texto” a directores de orquesta tecnológica.

La tecnología ya está aquí y la competencia ya la está usando. Así que la pregunta para cerrar es la de siempre: ¿vais a tomar las riendas de vuestra automatización o preferís seguir peleando con las celdas de un Excel mientras la IA de vuestro competidor se lleva a vuestros clientes?