Las marcas aceleran su apuesta en Agentic AI, pero frenan su autonomía por riesgo reputacional
El agentic AI ha dominado los temas de conversación en marketing y publicidad durante buena parte de 2025. El concepto, popularizado como el siguiente paso tras la IA generativa, promete algo más ambicioso que “ayudar a crear”: promete coordinar. Es decir, permitir que varios agentes de IA colaboren para completar tareas complejas con intervención mínima, combinando ideación, ejecución y optimización dentro del mismo flujo de trabajo.
Sin embargo, el aterrizaje en la operativa diaria de las marcas está siendo más prudente. Aunque las herramientas avanzan y los casos de uso crecen, la autonomía completa sigue siendo excepcional. En la práctica, el agentic AI se está utilizando como acelerador y copiloto, pero no como sustituto del control humano.
De “buzzword” a herramienta útil, pero con límites claros
Digiday define el agentic AI como un escenario en el que múltiples agentes trabajan juntos para resolver tareas complejas con mínima supervisión humana. Esa “mínima supervisión”, precisamente, es el punto donde la promesa choca con los requisitos reales de una organización: marca, compliance, precisión y reputación.
“Todavía no está listo para ir directamente de generación a publicación”, explica Karen Rodriguez, senior content marketing manager en New American Funding. La compañía, dedicada a financiación hipotecaria, ha desplegado agentic AI en su departamento de marketing para redactar copys y borradores que se activan en redes sociales y email marketing. El programa se apoya en Writer, una plataforma de IA enterprise. Aun así, la regla de oro se mantiene: el contenido pasa por revisión humana antes de publicarse, y en algunos casos por validación legal.
El motivo no es únicamente “miedo” a la IA; es un problema de control. Una marca puede aceptar que la herramienta acelere el primer draft, pero no puede asumir que el sistema aplique siempre con precisión la guía de estilo, el tono, las afirmaciones permitidas o la forma correcta de referenciar fuentes. En sectores regulados o con sensibilidad reputacional, el listón es aún más alto.
Oura: agentes como editor contextual, no como productor autónomo
En Oura, compañía tecnológica de salud y bienestar, el enfoque es parecido. Su CMO, Doug Sweeny, afirma que están utilizando agentic AI para mejorar su performance en agentic search y para apoyar su estrategia de contenidos, pero no publican contenido creado por IA sin intervención humana. Para Oura, los agentes funcionan como un “editor” que acompaña: aportan contexto, estructura y sugerencias, pero no operan como autores finales.
Esa visión encaja con una adopción incremental: primero, los agentes ayudan a detectar oportunidades, mejorar la relevancia semántica, proponer enfoques de contenido o identificar lagunas; después, el equipo humano decide qué se escribe, cómo se escribe y qué se publica.
Productividad real, pero bajo un modelo “human-in-the-loop”
El argumento más convincente para impulsar estas soluciones es el tiempo. Rodriguez señala que procesos que antes podían llevar días (incluyendo ciclos de edición, revisiones internas y validación legal) ahora pueden completarse en el mismo día. Este patrón es relevante en equipos con alta demanda de output y poca capacidad para aumentar headcount: el agentic AI actúa como multiplicador del equipo.
Ese impacto se refleja en cifras de percepción corporativa. Según una investigación de PwC citada en el análisis, empresas en Estados Unidos señalan que el agentic AI ha incrementado la productividad (66%) y los ahorros (57%). Son indicadores que no implican una sustitución total, sino una redistribución del trabajo: menos tiempo en tareas repetitivas y más en evaluación, estrategia y aprobación.
Aun así, el salto de “productividad” a “autonomía” no es automático. La productividad llega cuando la IA se integra en flujos claros y auditable; la autonomía total exige un nivel de fiabilidad, consistencia y responsabilidad que todavía no es estándar.
Los frenos: guía de estilo, fuentes e imágenes
La cautela de los anunciantes se concentra en tres frentes:
Alucinaciones y precisión: un error factual, una afirmación no sustentada o un dato mal interpretado puede convertirse en un problema reputacional.
Consistencia de marca: replicar el tono y los matices de una marca no es solo seguir un “style guide”; es entender contexto, sensibilidad, límites y posicionamiento.
Origen de imágenes y trazabilidad: la generación de imágenes introduce dudas sobre procedencia, derechos y atribución, y en muchas marcas eso activa alertas legales.
Writer: explicabilidad como respuesta al riesgo
Desde Writer, su CMO Diego Lomanto explica a Digiday que han implantado sistemas para combatir alucinaciones y otras carencias típicas del agentic AI. Entre ellos, la plataforma ofrece una explicación de cada acción que toma el agente, de modo que el cliente pueda inspeccionar el razonamiento y auditar el proceso. Este enfoque busca resolver una demanda creciente: no basta con que “funcione”, debe ser explicable.
Esto cumple dos funciones: reduce riesgo (porque puedes detectar errores antes de publicar) y acelera adopción interna (porque facilita que legal, compliance y seguridad acepten la herramienta).
Agencias: adopción desigual según tolerancia al riesgo
La realidad del mercado es heterogénea. En Go Fish Digital, una agencia de marketing digital, algunos clientes están más abiertos a servicios basados en agentes, mientras otros limitan automatizaciones o exigen capas adicionales de revisión por preocupaciones de exactitud y fiabilidad. David Dweck, presidente de la agencia, lo resume con una idea clave: lo que se está construyendo no es “IA o humanos”, sino un modelo de interacción.
“Todo lo que hemos construido está pensado para el juego conjunto entre humanos e IA”, afirma. En la práctica, eso se traduce en flujos donde la IA propone, resume, clasifica o redacta, y los humanos editan, verifican, validan y deciden.
El estado del mercado: copiloto primero, piloto después
El patrón que emerge de estos casos es que el agentic AI ya está encontrando valor en el día a día del marketing (especialmente en contenido y optimización), pero todavía no ha cruzado el umbral de confianza necesario para operar sin supervisión. A corto plazo, el modelo dominante seguirá siendo “human-in-the-loop”: agentes que aumentan capacidad y velocidad, con revisión humana como capa de seguridad.
El debate ya no es si las marcas adoptarán agentes, sino dónde y hasta qué punto. Por ahora, el control de marca, la consistencia editorial y la trazabilidad de los outputs siguen pesando más que la promesa de automatización total. Y en marketing, donde un fallo pequeño puede amplificarse rápido, esa prudencia no parece un freno: parece una condición operativa.
Puntos clave:
El Agentic AI ya aporta valor operativo (más velocidad y productividad), pero no opera de forma autónoma: la publicación y decisiones de marca siguen pasando por revisión humana.
El freno principal es el riesgo: alucinaciones, falta de consistencia con la guía de estilo y trazabilidad de fuentes e imágenes, especialmente en contextos regulados.
La adopción avanza con modelos human-in-the-loop y capas de explicabilidad/auditoría (como las de Writer), mientras agencias y marcas ajustan el nivel de automatización según su tolerancia al riesgo.
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.
