La IA ahorra tiempo en las agencias, pero aumenta la presión sobre los equipos
La inteligencia artificial está empezando a producir mejoras tangibles dentro de las agencias, especialmente en investigación, análisis de datos y automatización de tareas repetitivas. Pero esas eficiencias están llegando acompañadas de otra realidad menos cómoda: plantillas más ajustadas, mayores expectativas de productividad y una presión creciente sobre los equipos. La situación vuelve a estar en primer plano después de que WPP anunciara su intención de eliminar otros 1.000 puestos de trabajo antes de finalizar el año. La agencia ya ha reducido su plantilla en alrededor de 11.000 empleados desde comienzos de 2025 y en febrero presentó un plan estratégico plurianual para convertirse en un grupo “más simple, de menor coste y habilitado por IA”.
WPP no es el único grupo que está transformando su modelo operativo. Havas presentó en 2024 una estrategia de inversión en inteligencia artificial a cuatro años y este verano su CEO, Yannick Bolloré, aseguró que la agencia había “automatizado todo lo que podemos automatizar”. El mensaje sugiere que las agencias no están desapareciendo ante la llegada de la IA, sino intentando reorganizarse alrededor de ella. Sin embargo, la transición está elevando las exigencias internas antes de que muchas de las eficiencias prometidas hayan alcanzado toda su madurez. Un estudio publicado este año por la compañía de tecnología publicitaria Basis refleja esa tensión: el 70% de los profesionales de agencias considera que su trabajo es hoy más difícil que hace dos años, mientras que un 54% señala que las relaciones con clientes están sometidas a mayor presión debido a expectativas más altas, plazos más cortos y un escrutinio creciente.
Tres altos cargos de agencias consultados de forma anónima por VideoWeek coinciden en que la presión está aumentando, aunque describen situaciones diferentes dependiendo del grado de transformación de cada compañía. Uno de los responsables de compra de medios de una gran agencia describió la sensación entre quienes conocen de cerca la situación financiera del negocio como estar “al filo de la navaja”. Según explicó, los objetivos son cada vez más difíciles de alcanzar y existe una percepción interna de que los equipos deberán trabajar especialmente duro para cumplirlos. En su agencia, la moral continúa siendo razonablemente positiva y hasta ahora se han evitado medidas como congelaciones salariales. Sin embargo, la contratación se ha ralentizado de forma significativa. El ejecutivo señala que su equipo no ha incorporado a ningún profesional nuevo en la industria durante más de un año, cuando anteriormente era habitual contratar entre cuatro y ocho perfiles junior anualmente. Este fenómeno plantea una cuestión que va más allá del ahorro inmediato de costes. Si las agencias reducen de forma prolongada la incorporación de talento joven, pueden terminar alterando la estructura con la que tradicionalmente han desarrollado capacidades internas y formado a las siguientes generaciones de profesionales. Otro ejecutivo de una agencia diferente aseguró que en su organización continúa habiendo numerosas posiciones abiertas, pero advirtió sobre el riesgo de utilizar los despidos como respuesta demasiado rápida a las presiones actuales. Cuando una agencia vuelve a ganar nuevo negocio, explicó, necesita recuperar rápidamente capacidad operativa, lo que puede generar un ciclo continuo de reducción y posterior contratación que añade costes y desgaste a los equipos.
“Hacer más con menos” antes de que la IA pueda hacerlo todo
Un tercer responsable de agencia resumió a Videoweek la situación con una expresión cada vez más habitual en el sector: hacer más con menos. Esto afecta tanto a los presupuestos de medios como a las plantillas. El problema es que existe todavía una distancia entre las eficiencias que directivos y clientes esperan obtener de la IA y aquello que las tecnologías actuales pueden hacer de forma fiable. “Las plantillas se están reduciendo en términos generales, pero las expectativas siguen siendo las mismas, o incluso mayores”, explicó el ejecutivo. Parte de esa presión procede de los propios responsables de las agencias, que están intentando transformar sus estructuras y mejorar márgenes. Pero también llega de los clientes, que esperan mayor velocidad, eficiencia y capacidad de producción. La paradoja es que los departamentos de marketing de los anunciantes también están sufriendo reducciones. Uno de los compradores consultados explicó que hace algunos años un equipo de agencia podía trabajar con siete u ocho profesionales diferentes dentro del departamento de marketing de un cliente. Ahora, según su experiencia, lo habitual es que esa interlocución recaiga en dos o tres personas. La presión, por tanto, se está produciendo en ambos lados de la relación. Pese a ello, los ejecutivos consultados no consideran que las relaciones entre agencias y clientes se hayan deteriorado de forma significativa. También relativizan la posibilidad de que la IA provoque una oleada masiva de in-housing. En algunos casos, incluso puede generar nuevas oportunidades de consultoría para las agencias, especialmente cuando los anunciantes necesitan apoyo para reorganizar procesos o desarrollar modelos híbridos entre capacidades internas y externas.
La transformación tecnológica también tiene un coste operativo
La IA no es el único cambio tecnológico que están afrontando las agencias. El informe de Basis identifica los procesos ineficientes y los sistemas fragmentados o desconectados entre los principales problemas del sector. Los equipos gestionan actualmente más del doble de herramientas que hace dos años. Uno de los ejecutivos entrevistados define la renovación de estas plataformas como un caso de “dolor a corto plazo para obtener beneficios a largo plazo”. Buena parte de las grandes agencias continúa utilizando sistemas heredados desarrollados hace más de dos décadas, por lo que su sustitución resulta cada vez más necesaria. El problema está en la velocidad a la que cambia el mercado. Diseñar una nueva plataforma puede requerir meses de definición y otros tantos de desarrollo. Cuando finalmente está preparada para utilizarse, las necesidades del sector pueden haber evolucionado hasta el punto de exigir nuevas funciones. El ciclo de vida de las herramientas internas se está acortando al mismo tiempo que aumenta la inversión necesaria para construirlas. A pesar de estas dificultades, algunos usos de inteligencia artificial ya están generando ahorros de tiempo claros. Uno de los responsables de agencia explica que los sistemas agénticos resultan especialmente útiles cuando diferentes clientes plantean preguntas similares. Por ejemplo, para preparar una actualización sobre tendencias de consumo o evolución de un mercado, un agente puede reunir información procedente de equipos de activación, estrategia y planificación, combinarla con conocimiento histórico y añadir después una capa específica para cada cliente. Ese proceso puede eliminar “una enorme cantidad de trabajo” de una respuesta que anteriormente requería recopilar manualmente información de diferentes departamentos. La investigación y el análisis de datos aparecen así como dos de las aplicaciones donde los profesionales consultados observan beneficios más claros. Sin embargo, uno de los ejecutivos establece una distinción importante entre utilizar la IA para informar una respuesta y permitir que la IA sea directamente la respuesta.
El límite entre eficiencia y pérdida de valor humano
Esa diferencia se vuelve especialmente relevante en tareas como la comunicación con clientes. Uno de los responsables entrevistados rechaza utilizar agentes de IA para leer y responder correos en su nombre. A su juicio, delegar completamente esa interacción puede erosionar tanto la responsabilidad individual como el valor que aporta el profesional dentro de la relación. También plantea un riesgo técnico: si cada vez más modelos se entrenan o alimentan con contenido producido previamente por otros modelos, la calidad de los resultados puede degradarse progresivamente. La discusión refleja una tensión que probablemente acompañará durante años a la transformación de las agencias. La IA puede eliminar tareas repetitivas, acelerar análisis y reducir el tiempo necesario para preparar determinados entregables. Pero si esas eficiencias se traducen automáticamente en reducciones de plantilla y expectativas superiores antes de que la tecnología pueda asumir de forma fiable todo el trabajo restante, el ahorro de tiempo puede terminar transformándose en más presión sobre quienes permanecen en los equipos. Para los grandes grupos, el reto no consiste únicamente en demostrar cuánto trabajo puede automatizar la IA. También deberán determinar qué tareas siguen necesitando criterio, responsabilidad y relación humana, y cuánto margen real de eficiencia existe antes de que “hacer más con menos” deje de ser una mejora operativa y se convierta simplemente en hacer más con menos personas.
Puntos clave:
La IA ya está generando eficiencias reales en las agencias, sobre todo en investigación, análisis de datos y automatización de tareas repetitivas, pero esas mejoras todavía no compensan todas las expectativas de productividad.
Los equipos están trabajando con más presión y menos recursos: las plantillas se reducen, la contratación se frena y clientes y directivos exigen más velocidad y capacidad de ejecución.
El reto no es solo automatizar, sino decidir qué no debe automatizarse. La IA puede apoyar el trabajo, pero las agencias siguen viendo valor diferencial en el criterio, la responsabilidad y la relación humana con el cliente.
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.
