Almudena San Mateo, Director, Advertiser Solutions de PubMatic
La publicidad programática lleva casi dos décadas automatizando decisiones. Los algoritmos eligen impresiones, calculan pujas y optimizan campañas siguiendo objetivos y reglas establecidos por los profesionales. Lo que empieza a cambiar con la inteligencia artificial agéntica es la posibilidad de delegar parte de esas decisiones en sistemas que pueden interpretar un briefing, plantear distintas estrategias y ejecutar acciones sin que una persona tenga que intervenir en cada paso.
La diferencia parece pequeña si se observa desde fuera, pero tiene consecuencias importantes para agencias, anunciantes y plataformas tecnológicas. Ya no se trata únicamente de conseguir que una campaña funcione mejor. También hay que decidir qué autonomía se concede a los agentes, cómo se supervisa su actividad y quién responde cuando una decisión automatizada no produce el resultado esperado.
Estas cuestiones centraron buena parte del debate celebrado en el ‘PROGRAMMATIC BREAKFAST: Agentic AI’, organizado por PROGRAMMATIC SPAIN ayer en Madrid. Las intervenciones permitieron conocer aplicaciones reales de la tecnología y las dificultades que están encontrando las empresas para incorporarla a sus procesos.
De un briefing a una campaña activa en doce minutos
Uno de los ejemplos más concretos lo presentó Almudena San Mateo, Director, Advertiser Solutions de PubMatic, durante su intervención sobre la evolución de la compra programática. La compañía explicó cómo había utilizado su plataforma ‘AgenticOS’, conectada a su solución de compra Activate, para desarrollar una campaña de ciberseguridad de Movistar junto con Havas.
El proceso comenzó con un briefing que detallaba los objetivos y las condiciones de la campaña. A partir de esa información, el sistema identificó inventario disponible, recomendó publishers y segmentos de audiencia, propuso una estructura de diez líneas de compra y definió diferentes estrategias de puja. Los profesionales responsables fueron validando las recomendaciones antes de que el sistema activara la campaña. Según explicó San Mateo, la configuración y activación mostrada en la presentación se completó en aproximadamente doce minutos.
Los resultados comunicados por PubMatic fueron una reducción aproximada del 80% en los tiempos operativos, un 23% más de impresiones sobre el objetivo inicial y un CPM efectivo un 18% inferior al previsto.
Son cifras relevantes, aunque conviene interpretar correctamente su alcance. El ahorro de tiempo corresponde al proceso operativo analizado, mientras que la mejora del CPM se calcula respecto a la previsión inicial de esa campaña. No demuestra, por sí sola, que la compra agéntica consiga mejores resultados que cualquier otra estrategia de compra programática.
Lo que sí permite observar el caso es un cambio en el trabajo del equipo. El profesional deja de configurar manualmente cada elemento y pasa a revisar propuestas, aprobar decisiones y supervisar la ejecución. PubMatic asegura que ya ha utilizado IA agéntica en más de cien campañas y estima que estos sistemas podrían intervenir en el lanzamiento del 25% de las campañas en 2028 y del 50% en 2030. Son previsiones de la compañía, pero indican la importancia que concede a este modelo de compra.
Optimizar una campaña no significa tomar la decisión correcta
De Izda a dcha: Brice Février, director de Estrategia y Transformación de PRISA Media; Helena González, Country Manager de Mainkore; Jesús Moya García-Luján, CEO de SIDN y Miguel Ángel Miguélez, Data, Technology & Analytics Spain Lead de WPP Media
La autonomía de los agentes fue uno de los principales temas de la mesa moderada por Brice Février, director de Estrategia y Transformación de PRISA Media, en la que participaron Jesús Moya García-Luján, CEO de SIDN; Helena González, Country Manager de Mainkore; y Miguel Ángel Miguélez, Data, Technology & Analytics Spain Lead de WPP Media. Helena González utilizó una comparación con la conducción autónoma para explicar la diferencia entre automatización tradicional y compra agéntica. Mientras un sistema convencional responde a determinadas reglas, un agente puede evaluar diferentes alternativas y modificar su actuación en función de las circunstancias.
En publicidad, esto abre la posibilidad de analizar simultáneamente múltiples estrategias y redistribuir inversión entre canales según los resultados obtenidos. Miguel Ángel Miguélez introdujo otra cuestión: la necesidad de coordinar los diferentes agentes que pueden intervenir en una campaña. Una empresa puede disponer de sistemas especializados en canales, formatos o tareas concretas, pero necesita una capa de orquestación que mantenga la coherencia con los objetivos generales del anunciante.
El riesgo aparece cuando cada agente optimiza su propio cometido sin tener en cuenta el resto. Una campaña puede mejorar su eficiencia en términos de CPM y, al mismo tiempo, concentrar inversión en entornos poco adecuados para una marca. También puede perseguir conversiones a corto plazo sacrificando otros objetivos comerciales. Jesús Moya defendió la necesidad de establecer límites financieros, criterios de protección de marca y mecanismos que permitan interrumpir la actividad de los agentes cuando se producen situaciones no previstas.
Su planteamiento fue especialmente claro: delegar no significa renunciar al control.
La capacidad de explicar las decisiones tomadas por un agente es otra de las exigencias. Si un sistema redistribuye presupuesto, modifica una estrategia de puja o selecciona determinados entornos, el responsable de la campaña necesita conocer qué información ha utilizado y por qué ha elegido esa alternativa. Esto introduce nuevas tareas de supervisión que antes no existían de la misma forma.
El problema de medir el ROI de un agente
De Izda a dcha: José Serra Díaz-Mauriño, fundador de Owium; Gabriel González, director general comercial de elEconomista; María Moreno, responsable de transformación y adopción de IA en Irismedia y Ricardo Catalano, VP Sales France and Spain de Adlook
La cuestión económica apareció con mayor claridad en la mesa moderada por José Serra Díaz-Mauriño, fundador de Owium, en la que participaron María Moreno, responsable de transformación y adopción de IA en Irismedia; Ricardo Catalano, VP Sales France and Spain de Adlook; y Gabriel González, director general comercial de elEconomista. María Moreno explicó que la incorporación de agentes a los procesos de planificación obliga a las agencias a justificar con mayor detalle sus decisiones ante los clientes.
La tecnología puede agilizar tareas, pero también exige comprobar que las recomendaciones son correctas, explicar por qué se mantiene una determinada inversión y evaluar cuándo conviene modificarla. La pregunta sobre el retorno de la inversión sigue abierta. Moreno planteó que el cálculo debería incorporar factores como el tiempo de respuesta y los recursos necesarios para supervisar el trabajo del agente. Ricardo Catalano añadió una variable que puede pasar desapercibida: el coste de utilización de la propia inteligencia artificial. Durante el debate explicó que el consumo de estas herramientas puede alcanzar importes elevados por empleado, lo que obliga a establecer controles presupuestarios. Es una distinción importante. Reducir el tiempo de ejecución de una tarea no equivale necesariamente a reducir su coste total.
Para evaluar correctamente el rendimiento de un agente habría que comparar, al menos, los recursos utilizados antes y después de su implantación, incluyendo los costes tecnológicos y el tiempo dedicado a supervisar sus resultados. Y después queda la pregunta que más interesa al anunciante: si todo ese ahorro operativo consigue mejorar los resultados de negocio.
Un agente puede preparar una planificación en minutos y optimizar varias campañas simultáneamente. Pero si las conversiones, las ventas o la rentabilidad de la inversión publicitaria no mejoran, su aportación deberá justificarse principalmente por la eficiencia operativa.
¿Cómo cambia el trabajo de las agencias?
La incorporación de agentes también afecta a la organización de los equipos. Durante el debate, María Moreno explicó que involucrar a los profesionales en el desarrollo de estas herramientas facilita su adopción, porque permite comprender cómo funcionan y qué tareas pueden agilizar. Sin embargo, advirtió de que la supervisión sigue siendo necesaria. Presentar los agentes como sistemas que pueden trabajar completamente solos no responde a la realidad operativa que describió.
La consecuencia para las agencias es doble. Por un lado, determinadas tareas de configuración, análisis y optimización pueden requerir menos intervención manual. Por otro, adquieren mayor importancia las capacidades para definir estrategias, interpretar resultados y supervisar sistemas automatizados. También puede cambiar la manera de justificar el valor del servicio ante los anunciantes. Si una campaña requiere menos horas de trabajo, el cliente puede preguntarse qué está pagando exactamente. La respuesta no podrá limitarse al tiempo dedicado a operar plataformas. Tendrá que explicar el valor de la estrategia, el conocimiento del negocio y la responsabilidad sobre las decisiones.
En el PROGRAMMATIC BREAKFAST quedó claro que la tecnología ya permite ejecutar procesos que hasta hace poco dependían de varias intervenciones humanas. Lo que todavía está por definir es cómo se distribuirá la responsabilidad entre el profesional, la agencia y el proveedor tecnológico cuando una decisión tomada por un agente afecte al presupuesto o a los resultados de una campaña.
La eficiencia empieza a ser medible. La responsabilidad sobre las decisiones automatizadas tendrá que serlo también.
