“La IA es muy buena respondiendo preguntas, pero no sabe decidir cuál es la pregunta correcta”, Gonzalo Plo (Mediaplus Equmedia)

Gonzalo Plo

Digital Account Executive en Mediaplus Equmedia

La inteligencia artificial ya forma parte del día a día de las agencias de medios, automatizando procesos, acelerando el análisis de datos y optimizando campañas. Sin embargo, para Gonzalo Plo, Digital Account Executive en Mediaplus Equmedia, el verdadero diferencial sigue estando en la capacidad humana para interpretar el contexto, comprender las necesidades del cliente y tomar decisiones estratégicas. En esta entrevista con PROGRAMMATIC SPAIN reflexiona sobre los beneficios, límites y desafíos de una tecnología que está redefiniendo el sector sin sustituir el criterio profesional.

¿En qué tareas concretas crees que la IA está aportando más valor hoy en una agencia de medios independiente como Mediaplus Equmedia?

Yo creo que lo que más se nota en el día a día es el tiempo que se recupera. Tareas que antes consumían horas, como consolidar datos de varias plataformas, montar un informe de rendimiento o comparar variaciones de copy, ahora las se resuelven en minutos. En una agencia independiente como la nuestra, cada hora que ganas es una hora que puedes dedicar a pensar de verdad.

Y luego está todo lo que tiene que ver con el research previo a una planificación. La IA te permite llegar mucho más rápido a un punto de partida sólido: tendencias de búsqueda, comportamiento de audiencias, qué canales tienen sentido para un perfil concreto. No te ofrece la respuesta, pero te quita de encima esa fase inicial de exploración que antes se hacía lenta y, muchas veces, repetitiva.

La IA no entiende el contexto del negocio. ¿En qué situaciones has visto que esa falta de contexto puede afectar a la estrategia o a la toma de decisiones?

Es, probablemente, el riesgo más subestimado. El caso más típico es cuando hay condicionantes que no están escritos en ningún sitio como, por ejemplo, que este cliente tiene una relación histórica con un medio concreto, que existe una sensibilidad de marca respecto a determinados contextos, o que una decisión, por extraña que pueda parecer desde fuera, tiene todo el sentido si conoces la historia de esa cuenta.

La IA trabaja con lo que tiene, y lo que tiene son datos. Todo lo que sabemos de un cliente porque llevamos tiempo trabajando con él, porque estuvimos en esa reunión más o menos cómoda, porque conocemos cómo piensa su director de marketing... Todo eso no existe para ella, y tampoco hay forma de meterlo en un sistema.

¿Dónde dirías que se sitúa el límite entre lo que puede automatizar la IA en la planificación de medios y lo que necesariamente requiere criterio humano?

Hay una imagen que me ayuda a entenderlo. La IA es muy buena respondiendo preguntas, pero lo que no sabe hacer es decidir cuál es la pregunta correcta.

Puedes pedirle que optimice una campaña, y lo va a hacer mejor que cualquier persona. Pero alguien tiene que haber decidido antes qué significa optimizar en ese contexto concreto, para ese cliente, en ese momento de su negocio. Ese paso previo, el de definir qué problema estás resolviendo realmente, es donde ninguna herramienta te sustituye.

En el día a día se nota mucho. Hay momentos en los que los datos te dicen una cosa y tú sabes que la respuesta correcta es otra, porque tienes información que no se encuentra en los datos: un cambio interno en el cliente, una conversación que tuviste la semana pasada, una intuición construida con años de ver cómo reaccionan los mercados. La IA trabaja con lo que ve. Y lo que ve siempre es una versión incompleta de la realidad.

En la práctica, ¿en qué parte del proceso de planificación ves más claro que la IA ayuda a optimizar, pero no puede sustituir la toma de decisiones estratégicas?

En la distribución de presupuesto es donde se ve con más claridad. La IA puede modelizar escenarios, identificar dónde el rendimiento empieza a caer, sugerir redistribuciones basadas en el histórico de la cuenta… Para eso es muy potente. Pero la decisión final siempre tiene capas que el modelo no ve.

¿Tiene sentido seguir invirtiendo en un canal donde llevamos años y el cliente se siente cómodo, aunque los números apunten a opciones más eficientes? ¿O apostamos por algo nuevo, sabiendo que los primeros meses no van a ser bonitos? Esas decisiones tienen que ver con la relación con el cliente, con cómo gestiona la incertidumbre, con conversaciones que has tenido fuera de los informes. Y eso no aparece en ningún modelo.

La IA se apoya en un ecosistema diseñado previamente por personas, donde la agencia interviene en estrategia, contenido, datos, inversión y autoridad. ¿Cómo se traduce en la práctica ese trabajo conjunto a la hora de construir una presencia sólida de marca en entornos como la búsqueda o las respuestas generativas?

Hay algo que conviene entender bien: la IA no descubre a las marcas, sino que las refleja. Los modelos generativos reproducen lo que ya existe en el ecosistema digital. Si una marca tiene autoridad, contenido bien estructurado y una estrategia de presencia trabajada, los modelos la van a representar bien. Si no, da igual lo que hagas por encima.

En la práctica eso significa que nuestro trabajo como agencia tiene cada vez más que ver con construir esa base. Es fundamental que nos aseguremos de que la marca está bien representada en todas las capas, que los datos propios estén en orden, que la inversión en medios refuerce la notoriedad de forma consistente. Todo eso es el sustrato sobre el que opera la IA. Sin ese trabajo previo, la automatización no tiene dónde apoyarse.

Mirando al futuro, ¿cómo crees que evolucionará el rol del planificador de medios en un entorno donde la IA esté totalmente integrada en los procesos?

Hay una pregunta que me parece más interesante que la del futuro del rol, y es la del futuro del valor: qué es lo que una persona aporta y qué justifica su presencia en un proceso donde la mayoría de las tareas operativas ya las ejecuta una máquina mejor y más rápido.

Y la respuesta tiene que ver con el contexto. La IA no tiene historia con el cliente. No estuvo en la reunión donde el director de marketing dijo una cosa pero quería decir otra. No sabe que ese presupuesto tiene una presión interna que no aparece en ningún briefing. No entiende por qué una decisión, que parece irracional sobre el papel, es en realidad la más sensata, dado lo que sabemos de esa empresa.

Ese conocimiento acumulado, esa lectura de situación, es lo que no se automatiza. Y cuanto más se automatice todo lo demás, más va a valer eso.

Lo que sí va a cambiar es que el planificador que no sepa moverse con estas herramientas va a tener un problema real. No porque la IA lo sustituya, sino porque otro planificador, que sí sepa usarla correctamente, va a hacer en una hora lo que él hace en un día. Y esa diferencia de velocidad, con el tiempo, se convierte en una diferencia de relevancia.