Automatización sin dirección, promesas exageradas y otros errores provocados por el hype en IA
La Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en el universo del marketing digital y adtech. Presentada como una herramienta todopoderosa capaz de resolver los principales retos del sector (desde el fraude publicitario hasta la fragmentación del inventario, pasando por la privacidad y la optimización del performance), su popularidad no ha dejado de crecer en los últimos dos años. Pero, ¿hasta qué punto responde esta narrativa al potencial real de la tecnología? ¿Y en qué momento deja de ser promesa para convertirse en hype?
La presión por adoptar soluciones basadas en IA se ha disparado. Según diversas encuestas sectoriales, más del 70% de los profesionales sienten que deben implementar tecnologías de inteligencia artificial con urgencia para no quedar obsoletos frente a la competencia. Sin embargo, como advierte la analista Shirley Marschall en un artículo de Exchangewire, esta ansiedad por no quedarse atrás (lo que algunos ya llaman “AI-anxiety”) podría estar llevando al sector a tomar decisiones apresuradas y poco fundamentadas.
“La IA promete aceleración, pero la velocidad sin dirección es solo caos. En lugar de detenernos a pensar, el sector se ha lanzado a correr sin saber hacia dónde”, afirma Marschall.
Una industria de promesas sin pruebas
Ante el avance fulgurante de la tecnología, muchas compañías de adtech han optado por sumarse al tren de la IA con soluciones que, en ocasiones, no van más allá del rebranding de tecnologías existentes o de integraciones superficiales sin una base técnica sólida. En esta fase de “experimento colectivo”, algunas iniciativas acabarán dando frutos reales, pero muchas otras corren el riesgo de quedar en meros fuegos artificiales.
La presión no es sólo externa. Las propias compañías sienten que, si no afirman tener una estrategia de IA, serán vistas como anticuadas o poco competitivas. Esto ha derivado en una carrera frenética por integrar la etiqueta “AI-powered” en presentaciones comerciales y propuestas de valor, sin que medie necesariamente una innovación sustancial detrás.
El verdadero desafío, señala Marschall, es que gran parte del mercado ha dejado de hacerse preguntas incómodas. El análisis crítico se ha visto reemplazado por un entusiasmo que, en muchos casos, roza la fe ciega. “Estamos en un momento donde se valoran más las promesas que las pruebas, y eso es peligroso para un sector que debería basarse en la evidencia”, concluye.
La brecha entre lo que se promete y lo que realmente se entrega
Uno de los grandes reclamos de la IA en el entorno adtech es su supuesta capacidad para resolver todos los grandes dilemas que enfrenta la industria. Asegura mejoras en brand safety, optimización de campañas, sostenibilidad, personalización y eficiencia operativa. Sin embargo, al mirar más de cerca, muchas de estas promesas están aún muy lejos de cumplirse con la fiabilidad que se publicita.
En el caso del brand safety, la IA puede analizar el contexto y el sentimiento de los contenidos donde se publicitan los anuncios. Pero aún persisten errores significativos (falsos positivos y negativos) que pueden conducir a bloqueos innecesarios o, peor aún, a que los anuncios aparezcan en entornos inadecuados. Además, ¿quién define qué es “seguro”? La IA no puede interpretar matices culturales o estratégicos que son fundamentales para cada marca.
En cuanto a la sostenibilidad, uno de los grandes conceptos de moda en la publicidad digital, se habla de IA capaz de tomar decisiones de compra de medios teniendo en cuenta el impacto medioambiental. Pero en la práctica, los datos sobre emisiones de CO₂ no están estandarizados, varían según fuente, y rara vez se comparten de forma transparente. Por si fuera poco, el propio funcionamiento de los modelos de IA (altamente intensivos en energía) contradice, en muchos casos, los objetivos de sostenibilidad que predican.
Algo similar ocurre con el curation y la optimización del performance. Algunos algoritmos tienden a reforzar decisiones sesgadas: por ejemplo, priorizar sistemáticamente ciertos SSPs o rutas de inventario, sin que sea evidente si se trata de una mejora real o simplemente de un sesgo algorítmico. Al final, la opacidad con la que operan muchos sistemas de IA puede conducir a decisiones que los anunciantes y agencias no comprenden ni pueden auditar con facilidad.
¿El fin del criterio humano? El riesgo del “piloto automático”
Uno de los mensajes más peligrosos del actual discurso sobre IA es que el futuro de la publicidad será plenamente automatizado. Que las máquinas tomarán todas las decisiones, y que los humanos deben limitarse a supervisar resultados. Esta visión distorsiona profundamente el papel estratégico del criterio humano.
“La inteligencia artificial debe estar al servicio de la toma de decisiones responsable, no reemplazarla. No necesitamos que la IA decida por nosotros. Necesitamos que nos ayude a decidir mejor”, advierte Marschall.
La creencia de que puede existir un sistema plenamente automatizado, sin fricción, sin intervención humana y que combine a la perfección rendimiento, seguridad, eficiencia y sostenibilidad es, en palabras de la experta, una fantasía peligrosa. Porque, al final, la automatización sin control no elimina los errores, simplemente los multiplica.
La nueva “vaca lechera” del AdTech
En paralelo, crece la percepción de que la IA se está convirtiendo en la nueva “vaca lechera” del adtech. Inversores, clientes y partners buscan desesperadamente productos que incluyan “AI” en su descripción, lo que ha generado una explosión de soluciones en tiempo récord. Pero muchas de estas soluciones carecen de la madurez técnica necesaria y responden más a la lógica del marketing que a la ingeniería.
No sería la primera vez que el sector se deja seducir por promesas exageradas. Ya ocurrió con el blockchain, que iba a transformar la compra programática. O con los sistemas de tracking “privacy-first”, que se han visto limitados por las normativas regulatorias. La historia se repite: primero la promesa, después la desilusión.
Frenar para avanzar
La IA transformará la industria publicitaria, sin duda. Pero no lo hará de la noche a la mañana, ni sin coste. El verdadero reto para marcas, agencias y plataformas no es adoptar la IA a cualquier precio, sino hacerlo con criterio.
Adoptar la IA sin una infraestructura sólida, sin gobernanza de datos, sin transparencia y sin supervisión solo servirá para amplificar los problemas existentes. Como concluye Marschall, “la paradoja de la IA es que todos quieren eliminar la fricción, cuando muchas veces esa fricción existe por una razón: protegernos del error”.
La clave para avanzar no es acelerar sin mirar. Es parar, observar y decidir con inteligencia. Porque en IA, como en la vida, si algo suena demasiado bueno para ser verdad… probablemente no lo sea.
Puntos clave:
El auge de la IA ha generado una ola de soluciones que prometen resolver múltiples retos, pero muchas carecen de base técnica sólida y responden más al hype que a resultados demostrables.
La presión por adoptar IA ha derivado en decisiones apresuradas, con compañías priorizando la velocidad sobre la reflexión crítica.
Lejos de ser una solución mágica, la IA debe implementarse con control, transparencia y criterio estratégico, evitando la fantasía del “piloto automático” y apostando por decisiones basadas en evidencia.
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.
