A medida que los directores de marketing asumen una mayor responsabilidad en la adopción de la IA y las decisiones sobre datos que ello conlleva, ya no basta con que las agencias de medios se limiten a comprar y optimizar los medios de forma eficiente. Los mejores socios están ayudando a las marcas a aprovechar la IA para impulsar resultados empresariales cuantificables, convirtiendo la innovación en un impacto real que afecta a toda la compañía.

Muchos líderes de marketing se sienten emocionados y abrumados por este cambio. Se les pide que tomen decisiones sobre plataformas de datos, estrategias de automatización y herramientas de optimización creativa, áreas que antes eran competencia exclusiva del departamento técnico. Pero tiene sentido: el marketing se ha convertido en la función más rica en datos y más dinámica de la empresa. Y ahora exige socios de agencia que no solo comprendan a las audiencias y los canales, sino también cómo utilizar la IA de forma responsable y eficaz para desbloquear el valor empresarial.

La forma más eficaz de cumplir esa promesa es combinando data intelligence, la innovación y eficiencia operativa. Cuando esos elementos se integran en sistemas cohesionados, donde la IA y las personas crean de forma conjunta, surge lo que en DAC llamamos Inteligencia de Marketing Generativa: una ventaja competitiva única en el actual panorama impulsado por la IA.

Esto es lo que los directores de marketing deben esperar de su agencia de medios a medida que esta nueva realidad sigue evolucionando.

1. IA orientada a la Inteligencia de Marketing Generativa (Data Design)

Es tentador pensar en la IA como una especie de caja negra mágica que solo necesita la pregunta adecuada. Sin embargo, la realidad es que la calidad, la estructura y la descripción de los datos son los factores que determinan el grado de inteligencia real de una IA.

La IA funciona mejor cuando cuenta con suficiente contexto para hacer inferencias y tomar decisiones informadas, pero no tanta información como para que su «capacidad de atención» se vea abrumada por datos irrelevantes. En otras palabras, es necesario asegurarse de que sus datos no solo se almacenan, sino que se comprenden.

Las plataformas de datos de nueva generación, como es el caso de Snowflake, proporcionan excelentes herramientas para abordar esta cuestión.

Gracias en parte a una capa semántica, que actúa como traductor entre el lenguaje humano y la lógica de las máquinas. Por ejemplo, cuando un profesional del marketing pregunta: «¿Qué campaña generó el mayor retorno de la inversión el último trimestre?», la capa semántica ayuda a los modelos de IA a comprender la pregunta y convertirla en una consulta eficiente y precisa.

La construcción de esta capa implica definir conceptos empresariales clave (métricas, dimensiones, jerarquías) y, a continuación, proporcionar consultas de muestra que enseñen a la IA cómo se relacionan esos conceptos entre sí. La brecha entre los datos brutos y las preguntas del mundo real.

Los entornos especializados —como el formado por los expertos de nuestra power brand Proove Intelligence, desempeñan un papel clave al alinear la ingeniería de datos con la lógica empresarial, logrando que los resultados de la IA sean más relevantes, oportunos y aplicables.

2. Innovación y prototipado ágil gracias a la IA

El prototipado ágil impulsado por la IA se ha convertido en una de las herramientas más valiosas para los responsables de marketing, ya que les permite incorporar rápidamente conjuntos de datos relevantes, experimentar con nuevas ideas y crear soluciones que aborden necesidades empresariales inmediatas sin tener que esperar a implementaciones a gran escala.

La clave está en la iteración: realizar pruebas pequeñas y ágiles que revelen lo que funciona (y lo que no) mucho antes de la implementación masiva. Esto solo es posible cuando los equipos adoptan plenamente la IA en todas las capas del desarrollo.

Los desarrolladores utilizan ahora herramientas de IA que escriben, revisan y optimizan código en tiempo real, acelerando los ciclos de construcción y liberando a los equipos para centrarse en la estrategia y la integración, en lugar de en la sintaxis o la depuración.

Además, los usuarios avanzados que no son desarrolladores pueden aprovechar herramientas como Cursor, que ponen el desarrollo asistido por IA en manos de profesionales del marketing, analistas y estrategas. Esto permite que cualquier persona con visión de negocio contribuya directamente a dar forma a prototipos basados en datos.

Del mismo modo, herramientas de visualización como Streamlit permiten a los equipos generar rápidamente paneles interactivos y obtener información valiosa, transformando conjuntos de datos complejos en narrativas intuitivas y orientadas al negocio. De este modo, los distintos equipos pueden ver, probar y perfeccionar de forma colaborativa la información impulsada por la IA.

Las agencias desempeñan un papel clave al posibilitar este tipo de experimentación rápida, especialmente cuando se trata de diseñar sistemas internos que se conecten de forma segura con grandes modelos de lenguaje y entornos de datos empresariales.

Herramientas como Guardrail están diseñadas para combinar gobernanza y flexibilidad, permitiendo a las organizaciones gestionar permisos, garantizar el cumplimiento normativo y seleccionar el modelo de IA más adecuado para cada tarea. Al reforzar la seguridad de marca, gestionar las conexiones API y mantener flujos de trabajo auditables, este tipo de sistemas asegura que los prototipos no solo sean rápidos, sino también seguros, coherentes y listos para su implementación en el mundo real.

3. Optimización de medios impulsada por IA

Los expertos en medios de comunicación actuales deben aplicar la IA de forma tanto dentro como fuera de las plataformas de compra de tipo «jardín vallado». Por un lado, las propias plataformas se han vuelto muy sofisticadas. Sus algoritmos pueden gestionar las pujas de forma dinámica, responder a las señales de los usuarios en tiempo real e incluso reunir recursos creativos sobre la marcha para ofrecer mensajes compuestos altamente personalizados. Esta IA nativa es potente y, cuando se utiliza correctamente, puede impulsar un rendimiento sólido a gran escala.

Sin embargo, como suelo recordar a mis clientes, la automatización de las plataformas tiene sus límites. No siempre es transparente y sus incentivos no siempre coinciden perfectamente con los del anunciante. Cuando las agencias confían ciegamente en estos sistemas, corren el riesgo de ceder demasiado control estratégico a algoritmos opacos que pueden priorizar la interacción por encima de la eficiencia, o los clics a corto plazo por encima del valor de la marca a largo plazo.

Por eso, los sistemas de IA propiedad de las agencias deben operar con un mayor nivel de supervisión, situándose por encima de las propias plataformas para coordinar la combinación completa. Estos sistemas analizan los datos de rendimiento entre plataformas, ajustan las asignaciones de forma dinámica y ofrecen una perspectiva independiente que garantiza la toma de las mejores decisiones de inversión. No son solo herramientas de rendimiento, sino verdaderos motores de gobernanza que preservan la responsabilidad humana en la toma de decisiones de la IA.

Esta capa de supervisión también resulta esencial para mantener la precisión financiera y la disciplina operativa. La IA puede gestionar miles de variables de campaña en tiempo real, pero si el ritmo de gasto o la conciliación de datos se desvían, incluso los algoritmos más avanzados pueden generar ineficiencias. Los sistemas de inteligencia de medios de las agencias deben asegurar que cada impresión, cada clic y cada dólar se rastreen, verifiquen y alineen con los objetivos comerciales.

Herramientas como IRIS, nuestro sistema de supervisión de IA en tiempo real, hacen posible este nivel de control. Al realizar un seguimiento continuo de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y detectar desviaciones significativas respecto al plan, estos sistemas permiten a los equipos actuar de inmediato —no después—, garantizando una gestión más ágil, precisa y eficiente.

Al combinar el poder de automatización de las plataformas de medios con la inteligencia estratégica y la responsabilidad de los sistemas personalizados, las agencias pueden crear un modelo híbrido en el que la IA amplifica la experiencia humana en lugar de sustituirla.

Este enfoque permite alcanzar una eficiencia más inteligente, una adaptabilidad real y una fiabilidad superior: exactamente lo que los directores de marketing deben aspirar a conseguir en el panorama actual impulsado por la IA.

4. Entrega de experiencias mejorada con IA

Ofrecer una excelente experiencia al cliente significa hacer que cada impresión cuente, y eso requiere tanto excelencia creativa como inteligencia contextual. Adaptar adecuadamente la creatividad a cada público, etapa del recorrido, producto, ubicación y momento mediático puede implicar miles de variantes, y cada una debe ser única, contextual y coherente con la identidad de marca que lo une todo.

Las agencias de medios llevan mucho tiempo colaborando estrechamente con sus socios creativos para planificar, probar y ejecutar campañas en todos los canales. Sin embargo, en el panorama mediático actual, la velocidad y la escala necesarias hacen que resulte cada vez menos práctico depender de los métodos de producción tradicionales para cada adaptación.

Está surgiendo un nuevo modelo que combina la estrategia creativa con el soporte impulsado por IA. Las soluciones basadas en inteligencia artificial amplían el alcance de la creatividad: no sustituyen el talento creativo, sino que lo potencian. Estos sistemas permiten a los equipos probar, adaptar y optimizar la creatividad con mayor rapidez, sin dejar de ser fieles a la identidad visual y emocional de la marca.

Por ejemplo, la IA puede recombinar activos de marca existentes, como imágenes de producto, plantillas o elementos visuales de campaña, en variaciones dinámicas que se adaptan a las necesidades de distintos canales, formatos o audiencias.

El trabajo no termina cuando los anuncios se ponen en marcha. La IA también se está consolidando como un poderoso aliado a la hora de interpretar los resultados de las pruebas creativas. Al combinar los datos de rendimiento con una comprensión cualitativa de las imágenes, el tono y la resonancia emocional, la IA puede revelar por qué determinadas creatividades superan a otras, aportando una nueva capa de inteligencia al proceso creativo.

Aquí es donde la IA va más allá de acelerar la producción: se convierte en un auténtico motor de inteligencia creativa. Cuando se utiliza de forma estratégica, ayuda a los equipos a aprender, adaptarse y perfeccionar continuamente los conceptos creativos y sus variantes, equilibrando la coherencia de marca con la personalización.

Esa es la verdadera marca distintiva de una experiencia eficaz en la era de la IA.

5. Planificación de escenarios impulsados por IA

Todos los directores de marketing con los que hablo sienten la misma presión: hacer más con menos. Los presupuestos son más ajustados, las expectativas más altas y cada dólar invertido en medios debe contribuir de forma tangible al crecimiento del negocio.

Por ello, los profesionales del marketing deben ser capaces de demostrar, con confianza, que las inversiones se destinan a las actividades de mayor impacto y que los resultados son medibles de un modo que toda la organización pueda validar.

Sin embargo, alcanzar este nivel de claridad es hoy más difícil que nunca. La pérdida de señal provocada por las normativas de privacidad, los cambios en los navegadores y la obsolescencia de las cookies continúa erosionando la visibilidad.

Para mantenerse a la vanguardia, los directores de marketing deben conciliar dos realidades: los KPI de rápida evolución que optimizan el corto plazo y el impacto empresarial más amplio que se acumula con el tiempo. Todo comienza con la identificación de señales a corto plazo estadísticamente fiables que estén fuertemente correlacionadas con el éxito a largo plazo.

En este contexto, el modelo de mezcla de medios (Media Mix Modeling, MMM) ofrece una visión fundamental y multicanal que permite comprender cómo interactúan las distintas palancas de marketing y cómo contribuyen al rendimiento general. Como enfoque probabilístico y descendente (top-down), el MMM permite a los equipos de marketing prever y simular cómo los cambios en la inversión, entre canales, geografías o estrategias creativas— pueden influir en los resultados.

Gracias a la IA, estos modelos pueden desarrollarse y actualizarse con mucha mayor rapidez, lo que los hace más accesibles y relevantes para la toma de decisiones actual.

Paralelamente, las pruebas de incrementalidad aíslan la verdadera contribución de canales o tácticas específicos. Realizadas de forma estructurada y continua, estas pruebas permiten distinguir qué actividades impulsan un crecimiento genuino de aquellas que simplemente capturan la demanda existente.

La verdadera fortaleza surge al combinar estos enfoques. Al integrar métodos deterministas y probabilísticos, como el MMM, las pruebas de incrementalidad y los modelos de atribución mejorados con IA—, los equipos pueden triangular hacia la verdad con mayor confianza. La IA sintetiza estas complejas fuentes de datos, modela los resultados futuros e identifica los caminos más probables para alcanzar un crecimiento sostenible.

En última instancia, el objetivo no es solo optimizar de forma más inteligente. Se trata de lograr que toda la organización perciba los medios no como un centro de costes, sino como un motor estratégico para la planificación empresarial y la consecución del propósito de marca.

6. Optimización de flujos de trabajo mediante la IA

Los sistemas de IA son más eficaces cuando fomentan la co-creación entre humanos e inteligencia artificial, y no la automatización total. El objetivo no es eliminar a las personas del proceso, sino dotarlas de herramientas más inteligentes que amplíen sus capacidades y aceleren su impacto.

Nuestra experiencia humana sigue siendo la brújula: es lo que orienta a la IA, da forma a sus indicaciones, perfecciona sus resultados y aplica el juicio creativo.

Por eso es fundamental diseñar flujos de trabajo con puntos de intervención claros, momentos específicos para la revisión, la aprobación y la retroalimentación, que aseguren que la automatización se mantenga alineada con la integridad de la marca y el conocimiento del mundo real.

Esta filosofía está integrada en plataformas como nuestra plataforma IRIS, que incluye Spaces, entornos colaborativos diseñados para la ideación, la creación de contenidos, el análisis de datos y la planificación de campañas. Estos espacios de trabajo dan soporte a proyectos complejos y multifuncionales, permitiendo que especialistas en medios, científicos de datos y estrategas colaboren de forma fluida.

Incluso los propios sistemas de IA se benefician de la especialización. En lugar de depender de un único modelo, coordinamos redes de agentes de IA, cada uno diseñado para tareas específicas como la limpieza de datos, la generación creativa o la elaboración de informes. Este enfoque refleja el funcionamiento de los equipos modernos: interconectados, dirigidos por expertos y colectivamente inteligentes.

El futuro de la automatización de flujos de trabajo reside en este equilibrio: personas y máquinas trabajando en sincronía, potenciándose mutuamente y garantizando que la automatización impulse no solo la eficiencia, sino también mejores resultados.

Exija más a su agencia de medios

La IA no se limita a automatizar el marketing: representa una transformación completa de cómo funciona el marketing, desde la obtención de información hasta la planificación, la ejecución y la optimización.

Los directores de marketing son ahora los protagonistas de ese cambio, y su agencia de medios debe ser su socio de confianza para hacerlo realidad.

En DAC, eso es precisamente en lo que nos centramos: combinar la creatividad humana con la inteligencia artificial para generar resultados empresariales medibles y sostenibles.

Hablemos de cómo DAC puede ayudar a su marca a aprovechar el poder de la IA para impulsar un crecimiento real.