El responsable de IA de WPP cree que los agentes siguen en una fase de mucho ruido y poca realidad
La industria publicitaria lleva meses acelerando su narrativa alrededor de la IA agentic, pero el grado real de implantación sigue muy por detrás del discurso. Esa fue, en esencia, la advertencia que lanzó Daniel Hulme, chief AI officer de WPP, durante el AI Growth Summit de IAB UK, donde recurrió a una metáfora deliberadamente incómoda para describir el momento actual: la IA agentic estaría todavía en una fase en la que todo el mundo habla de ella como si ya estuviera ocurriendo a gran escala, pero cuando se observa de cerca, la realidad es bastante más limitada.
La idea de fondo no resulta extraña para el mercado. En los últimos doce meses, holdings, consultoras y compañías adtech han multiplicado anuncios sobre sistemas operativos de IA, agentes de campaña y futuros automatizados para marketing. Sin embargo, cuando quienes deberían estar desplegando esas herramientas —traders, planners y campaign managers— explican en qué punto están, la respuesta suele moverse entre la exploración, el piloto y la construcción del business case. Hulme sostuvo que el principal problema no es que la industria esté mintiendo, sino que no está siendo suficientemente honesta sobre lo que realmente exige un despliegue a escala. Según su planteamiento, muchas compañías van a intentar desplegar un ejército de agentes dentro de sus organizaciones, pero una gran parte de esos sistemas no estará preparada para desempeñar correctamente su función. De hecho, defendió que al menos el 80% de la energía necesaria para construir agentes debería destinarse a testing.
Ese punto resulta especialmente importante en marketing por lo que Hulme definió como una “brecha de segundo orden”. Un agente entrenado con datos históricos de campañas empieza a modificar el comportamiento del mercado en cuanto entra en acción. Los consumidores reaccionan de otra forma, los competidores responden y los precios de medios cambian. En ese contexto, el modelo corre el riesgo de quedar obsoleto casi en el mismo momento en que empieza a operar. La cuestión ya no es solo comprobar si el agente hace lo que se le pidió, sino si lo que se le pidió sigue teniendo sentido después de una semana funcionando en un entorno que ya ha cambiado. La crítica de Hulme no implicaba rechazar la automatización. Más bien apuntaba a que la industria todavía está trabajando con la versión más débil posible de la IA: sistemas que replican con rapidez tareas que ya hacían los humanos. En su visión, la disrupción real llegará con sistemas capaces de tomar decisiones, observar resultados y adaptarse. Bajo ese estándar, su conclusión fue bastante clara: la publicidad todavía no está haciendo IA en un sentido pleno, sino una forma muy sofisticada y acelerada de seguir reglas.
Durante el evento también se puso el foco en cómo esa lógica afecta a la creatividad y a la toma de decisiones de marketing. Colleen DeCourcy, CMO de Sonos, advirtió de que la creatividad del futuro no será automatizada y criticó una cultura de optimización que, en su opinión, ha empujado a la industria a priorizar eficiencia medible por encima de originalidad y persuasión. A su juicio, la creatividad generada por IA tiende a optimizarse hacia la suficiencia: funcional, escalable y segura para la marca, pero sin la imprevisibilidad ni la resonancia emocional que ayudan a construir marcas duraderas.
En ese marco, el debate sobre la IA agentic empieza a parecer menos una cuestión de disponibilidad tecnológica y más una cuestión de gobernanza, testeo y uso correcto. Hulme defendió que los quick wins y el low-hanging fruit pueden ser resueltos por terceros a una fracción del coste, por lo que las compañías deberían concentrarse en problemas reales de negocio y en áreas donde la IA pueda aportar una diferenciación clara. El mercado publicitario sigue acelerando su narrativa sobre agentes, pero la implementación real todavía está en una fase temprana y mucho más frágil de lo que sugieren los titulares. La oportunidad existe, pero antes de escalar sistemas autónomos la industria tendrá que demostrar que sabe probarlos, gobernarlos y adaptarlos en entornos donde el propio mercado cambia en cuanto empiezan a actuar.
Puntos clave:
Daniel Hulme, chief AI officer de WPP, cree que la implantación real de la IA agentic está muy por detrás del discurso del mercado.
A su juicio, el gran cuello de botella no está en la idea del agente, sino en el testing, que debería absorber la mayor parte del esfuerzo de desarrollo.
La publicidad todavía no estaría usando una IA plenamente adaptativa, sino sistemas avanzados de automatización y rule-following.
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.
