El Retail Media mira al 2028 con la integración como principal reto

El debate sobre el futuro del Retail Media está cada vez más condicionado por la inteligencia artificial y, en particular, por la posibilidad de que los agentes de IA puedan investigar productos, comparar alternativas y terminar completando una compra en nombre del consumidor. Sin embargo, una de las conclusiones del panel celebrado en ‘Retail Media Pioneers 2026’ apunta en otra dirección: de aquí a 2028, la transformación más importante del sector podría depender menos de los agentes y más de cómo se integren presupuestos, datos, medición y canales dentro de una misma estrategia.

La sesión, moderada por Ben Penrose, fundador de STRIQE, reunió a Markus Vones, de OTTO Advertising; Nick East, de Mars Pet Nutrition; Jan Schmitz, de Zalando Marketing Services; y Malisa Irabor, de Amazon. El objetivo era proyectar el mercado tres años hacia delante e identificar qué cuestiones podría estar interpretando mal hoy la industria. Aunque la IA estuvo presente durante buena parte de la conversación, los participantes evitaron tratarla como una fuerza uniforme capaz de redefinir por sí sola el comportamiento de compra. Vones vinculó directamente el desarrollo de la IA con la necesidad de reforzar la construcción de marca. Su argumento parte de que los nuevos sistemas pueden modificar la forma en que los consumidores investigan y recorren el funnel, pero eso no elimina la necesidad de que una marca sea considerada antes de que un algoritmo participe en la decisión. En este contexto, el crecimiento de interfaces y asistentes capaces de ordenar, comparar y filtrar productos podría aumentar, y no reducir, la importancia de trabajar la notoriedad y la consideración. East añadió una distinción relevante entre dos efectos de la inteligencia artificial que habitualmente se presentan como uno solo.

Por un lado está la automatización operativa, donde considera que la IA ya puede resolver problemas concretos. Para una marca que necesita gestionar actividad en más de 50 RMNs regionales en Europa con equipos limitados, automatizar determinadas tareas puede ofrecer una mejora inmediata. Por otro está la transformación del path to purchase, donde la evolución sería mucho menos predecible. East puso como ejemplo una dinámica realizada durante el propio evento. Al preguntar cuántos asistentes utilizaban IA para trabajar con el correo electrónico, muchas manos se levantaron. Cuando la pregunta pasó a ser cuántos permitían que la IA enviara directamente esos correos, la cifra descendió con claridad. Su expectativa es que pueda producirse un comportamiento similar en commerce. Los consumidores podrían incorporar asistentes de IA de manera relativamente rápida para investigar, descubrir alternativas o comparar productos, mientras que el momento final de la transacción podría permanecer durante más tiempo dentro del retailer. Irabor planteó la cuestión desde la perspectiva de las necesidades del consumidor. Según explicó, los clientes no estructuran su comportamiento en función de canales, sino de aquello que necesitan resolver. El riesgo para anunciantes y plataformas sería, por tanto, concentrarse en exceso en la tecnología e ignorar la finalidad concreta del proceso de compra.

Esta diferencia también explica por qué los participantes rechazaron una visión homogénea sobre el impacto del agentic commerce. Para East, automatizar la reposición de una cesta rutinaria resulta muy distinto de delegar una compra que requiere mayor consideración, como decidir qué alimento dar a una mascota. Schmitz trasladó el mismo razonamiento a la moda. En esta categoría, descubrimiento e inspiración forman parte del valor del proceso de compra. Una experiencia optimizada exclusivamente para completar la transacción con la máxima rapidez podría eliminar precisamente aquello que lleva al usuario a visitar una plataforma de moda. La medición apareció como uno de los principales obstáculos para la evolución del Retail Media. East defendió una métrica que, según reconoció, había recibido críticas durante buena parte del evento: el ROAS. Su argumento fue práctico. Las marcas siguen necesitando justificar qué retorno obtiene cada unidad de inversión publicitaria y, por el momento, no existe una alternativa suficientemente consolidada como para sustituir esa referencia. Por eso, aunque el sector cuestione las limitaciones del ROAS, continúa recurriendo a él para evaluar la inversión. Lo que sí podría cambiar hacia 2028 es la información utilizada para construir esa medición. Mientras la parte baja del funnel ya dispone de datos de conversión relativamente concretos, los participantes esperan que la atribución vinculada a notoriedad, consideración y otras fases superiores del recorrido mejore durante los próximos años. El reto sería construir una visión más completa del impacto de la inversión sin perder la capacidad de vincularla a resultados de negocio.

Retail Media ya no es un presupuesto aislado

La principal tesis de Schmitz fue estructural: Retail Media continúa funcionando en muchas organizaciones como una partida presupuestaria independiente, separada tanto de performance como de brand. A su juicio, esta separación limita el crecimiento del canal. Schmitz resumió la idea afirmando que el Retail Media necesita “volverse más aburrido”: dejar de funcionar como una categoría excepcional dentro del presupuesto y pasar a integrarse dentro de una planificación construida alrededor de objetivos de negocio. Mientras exista una partida cerrada específicamente para Retail Media, su crecimiento dependerá en buena medida de pequeñas reasignaciones internas, incluso cuando sus resultados puedan justificar una mayor inversión. El planteamiento apunta hacia un modelo en el que brand, performance y Retail Media compartan una lógica presupuestaria más integrada y sean evaluados en función de objetivos comunes. Vones introdujo otra tensión relacionada con la progresiva integración del Retail Media en otros canales. Si entornos como CTV o programática comienzan a consumir directamente datos procedentes de retailers, los propios equipos de Retail Media podrían perder parte de su posición dentro de una cadena de valor que ayudaron a construir. La paradoja es que una mayor integración de los datos puede favorecer el crecimiento de Retail Media como infraestructura publicitaria, pero también hacer menos clara la frontera entre Retail Media, medios digitales tradicionales y performance. Esa evolución reforzaría precisamente la necesidad de abandonar estructuras excesivamente aisladas. Vones también advirtió sobre el riesgo de que el debate del sector quede dominado por el entusiasmo alrededor de los agentes y la automatización. Una atención excesiva a los “robots”, señaló, puede terminar condicionando decisiones presupuestarias sin resolver los problemas estructurales que ya existen.

2028 podría depender menos de los agentes que de cómo se integre el ecosistema

Al finalizar la sesión, ninguno de los participantes planteó un escenario en el que los agentes de IA hubieran pasado a controlar de forma generalizada la relación con el comprador en apenas tres años. La IA sí puede acelerar operaciones, reducir complejidad y asumir una parte creciente de la investigación de producto. Su impacto sobre la transacción dependerá, sin embargo, de la categoría, del tipo de compra y del nivel de confianza que los consumidores estén dispuestos a delegar. Mientras tanto, los problemas que podrían determinar realmente la evolución del Retail Media son bastante más conocidos: decenas de redes que operar de forma fragmentada, presupuestos todavía separados del resto de la inversión publicitaria y una medición que sigue sin ofrecer una visión completa del impacto generado a lo largo del funnel.

De cara a 2028, la cuestión puede no ser cuánto Retail Media incorpora inteligencia artificial, sino hasta qué punto consigue dejar de funcionar como un canal independiente y convertirse en una capa integrada dentro de la estrategia de medios y del negocio.

Puntos clave:

• El principal reto del Retail Media de aquí a 2028 será la integración, especialmente entre presupuestos de brand, performance y Retail Media, más que la adopción de agentes de IA.

• La IA avanzará antes en automatización y research que en la compra autónoma, con un impacto muy distinto según la categoría, el nivel de consideración y el tipo de producto.

• La medición seguirá siendo un cuello de botella clave: el ROAS continuará vigente mientras no exista una alternativa sólida y la industria mejore la atribución en las fases altas del funnel.

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.