El binomio IA-humano es la clave en el marketing actual. Y aunque se habla mucho de la IA agéntica, esta no es más que una evolución de la IA generativa y de modelos que se vienen utilizando desde el año 2000 como el ‘machine learning’ y el ‘marketing mix modeling’, explica Juan Alberto Bodas De La Cal, Head of New Media & CRM en Globant GUT y director profesional del Máster en Inteligencia Artificial en Comunicación y Medios de la UCM. «Lo que está cambiado es el rol humano de ejecutor (doer) a decisor (thinker) que se fundamenta en un desplazamiento del valor profesional, es decir, el valor ya no reside en el trabajo operativo, sino en la capacidad de elegir la mejor opción entre las múltiples soluciones que genere la tecnología».Son muchos los niveles de la IA que ayudan, y mucho, a los equipos de marketing, apunta en la misma línea Fernando Rivero, CEO de la consultora de marketing Ditrendia. «Tanto en términos de mejora de productividad y eficiencia interna, como la posibilidad de hacer tareas que antes estaban externalizadas como diseño gráfico, generación de vídeos, áreas de tecnología, etc., lo que la IA, mejor dicho, la tecnología, permite es reducir tiempos, acelerar procesos y liberar recursos para tareas de mayor valor estratégico». Además de ofrecer una mayor independencia ya que, sin necesidad de grandes conocimientos técnicos, se pueden hacer muchas más tareas. El riesgo es confundir productividad con diferenciación, continúa explicando. «La IA ayuda a hacer más tareas y más rápido, pero no necesariamente tiene visión estratégica. Esa visión, hoy por hoy, es más humana».Integración transversalY claro, todo ello afecta a la reorganización de los departamentos y las tareas del equipo. Como indica Bodas, «la inteligencia artificial no se gestiona como un área aislada, sino que se integra de manera transversal en todos los procesos de marketing, afectando a los equipos de creatividad, diseño, planificación, contenido y desarrollo». Algo que, a su parecer, fomenta un entorno laboral más democrático basado en la colaboración entre perfiles junior y senior. «Los más jóvenes aportan la capacidad técnica para operar y utilizar la IA de forma rápida y los seniors contribuyen a una visión más amplia por su expertise y conocimiento estratégico».Noticia relacionada No No Llega el salto evolutivo de la IA agéntica: cuando los algoritmos aprenden a tomar decisiones Charo Barroso La tendencia es que los departamentos dejen de estructurarse en torno a la ejecución de tareas manuales para centrarse en la toma de decisiones porque el enfoque también cambia. «Ahora, tras el análisis masivo de datos que realiza la IA, en vez de preguntarnos cuánto cuesta hacer una campaña hay que saber qué equipo se necesita para tomar la mejor decisión, porque más que programadores, se requieren profesionales capaces de configurar y supervisar los árboles de decisión de los agentes, asegurando que se alineen con la ética y la reputación de la marca».Y aunque la tecnología se está aplicando de manera transversal en diversos sectores y disciplinas, su adopción y comprensión no son uniformes. En el sector financiero, por ejemplo, está en una fase embrionaria donde sólo el 10% de las entidades lo han adoptado a escala según recoge el informe ‘Inteligencia Artificial en España y en el mundo 2026’ de Ditrendia. Y tampoco se puede hablar de una adopción masiva real cuando existe una brecha tecnológica profunda , especialmente entre el mundo rural y el urbano, asegura Bodas. Una diferencia que está creando perfiles sociales y niveles de adopción completamente distintos.Impacto crecienteDesde Taboola, Adam Singolda, CEO & Founder, asegura estar observando un mayor impacto en el marketing de performance, especialmente entre anunciantes y agencias que necesitan mejorar métricas como el CPA, el ROAS y las conversiones. «Según nuestros datos, el 76 % de los anunciantes ya experimenta mejoras significativas en el rendimiento gracias a las soluciones basadas en IA, principalmente en ‘search’ y redes sociales. También lo vemos en los ‘publishers’, ya que la IA les permite aumentar la interacción, la recirculación y la monetización dentro de sus propios entornos».La pregunta que surge es que si todos utilizan los mismos modelos se puede estar generando una homogeneización del marketing. A lo que Rivero contesta que el pensamiento crítico, la visión estratégica, la capacidad de diferenciación de cada marca frente a la competencia, son las habilidades que definirán la diferenciación . «El que lidere los agentes tiene que tener el criterio para saber qué pedir y saber si lo que hacen está bien». En este sentido, Singolda apunta que «la ventaja radicará en la calidad de los datos, la creatividad, la propuesta de marca, la confianza y la relación que cada empresa construya con sus usuarios». Algo que se nota en la interacción y la respuesta de estos. «Con la IA basada en agentes, el sistema puede interpretar señales en tiempo real y adaptar la experiencia según el contexto, la intención y el comportamiento del usuario en ese momento, y por eso la interacción se vuelve mucho más dinámica».Esto puede hacer que la publicidad sea más relevante, ya que permite mostrar mensajes, creatividades o recomendaciones más alineadas con lo que la persona busca o necesita, y cuando funciona bien, el usuario recibe una experiencia más útil y el anunciante reduce las impresiones desperdiciadas.También la inteligencia artificial agéntica está permitiendo que los anunciantes rompan su dependencia de los entornos cerrados (walled gardens) como Google y Meta al trasladar las capacidades de automatización avanzada a la web abierta. «Buscan sistemas autónomos que aprendan continuamente, se adapten en tiempo real y conviertan cada impresión en un resultado medible», explican desde Taboola. Y eso permite a las marcas trabajar en entornos con datos propios (first-party data) y un mayor control sobre dónde aparece su publicidad. De hecho, según su estudio, el 80% de los profesionales del marketing aumentaría su inversión en la web abierta si contaran con soluciones automatizadas basadas en inteligencias artificiales similares a las de los ecosistemas cerrados, y cerca del 86% destinaría hasta una cuarta parte de su presupuesto de rendimiento a ese entorno.La eterna dudaEn cuanto al eterno dilema del límite entre automatización y control humano, los expertos aclaran que el control humano (human in the loop) se tiene que definir y eso ya depende del proceso. No es lo mismo en labores de investigación, de publicación de contenidos, de categorización de leads, indica Rivero. Para Taboola, la inteligencia artificial puede encargarse de muchas micro decisiones que hoy consumen tiempo, como la reasignación de presupuestos, el ajuste de ofertas, o la identificación de oportunidades en tiempo real.Sin embargo, el control humano siempre debe mantenerse en la estrategia, la marca, el presupuesto, los objetivos y los criterios de éxito. «La inteligencia artificial debe operar como un sistema que aprende y ejecuta de forma continua. El equipo humano debe marcar la dirección y garantizar que la automatización responda a objetivos reales, no solo a métricas aisladas».En esa misma línea, Bodas apunta que no es una línea divisoria estática, sino una relación de supervisión y criterio estratégico transversal y continuo. «Puede ofrecer cien soluciones para una campaña en milésimas de segundo, pero el control humano reside en saber elegir cuál es la adecuada». El binomio IA-humano es la clave en el marketing actual. Y aunque se habla mucho de la IA agéntica, esta no es más que una evolución de la IA generativa y de modelos que se vienen utilizando desde el año 2000 como el ‘machine learning’ y el ‘marketing mix modeling’, explica Juan Alberto Bodas De La Cal, Head of New Media & CRM en Globant GUT y director profesional del Máster en Inteligencia Artificial en Comunicación y Medios de la UCM. «Lo que está cambiado es el rol humano de ejecutor (doer) a decisor (thinker) que se fundamenta en un desplazamiento del valor profesional, es decir, el valor ya no reside en el trabajo operativo, sino en la capacidad de elegir la mejor opción entre las múltiples soluciones que genere la tecnología».Son muchos los niveles de la IA que ayudan, y mucho, a los equipos de marketing, apunta en la misma línea Fernando Rivero, CEO de la consultora de marketing Ditrendia. «Tanto en términos de mejora de productividad y eficiencia interna, como la posibilidad de hacer tareas que antes estaban externalizadas como diseño gráfico, generación de vídeos, áreas de tecnología, etc., lo que la IA, mejor dicho, la tecnología, permite es reducir tiempos, acelerar procesos y liberar recursos para tareas de mayor valor estratégico». Además de ofrecer una mayor independencia ya que, sin necesidad de grandes conocimientos técnicos, se pueden hacer muchas más tareas. El riesgo es confundir productividad con diferenciación, continúa explicando. «La IA ayuda a hacer más tareas y más rápido, pero no necesariamente tiene visión estratégica. Esa visión, hoy por hoy, es más humana».Integración transversalY claro, todo ello afecta a la reorganización de los departamentos y las tareas del equipo. Como indica Bodas, «la inteligencia artificial no se gestiona como un área aislada, sino que se integra de manera transversal en todos los procesos de marketing, afectando a los equipos de creatividad, diseño, planificación, contenido y desarrollo». Algo que, a su parecer, fomenta un entorno laboral más democrático basado en la colaboración entre perfiles junior y senior. «Los más jóvenes aportan la capacidad técnica para operar y utilizar la IA de forma rápida y los seniors contribuyen a una visión más amplia por su expertise y conocimiento estratégico».Noticia relacionada No No Llega el salto evolutivo de la IA agéntica: cuando los algoritmos aprenden a tomar decisiones Charo Barroso La tendencia es que los departamentos dejen de estructurarse en torno a la ejecución de tareas manuales para centrarse en la toma de decisiones porque el enfoque también cambia. «Ahora, tras el análisis masivo de datos que realiza la IA, en vez de preguntarnos cuánto cuesta hacer una campaña hay que saber qué equipo se necesita para tomar la mejor decisión, porque más que programadores, se requieren profesionales capaces de configurar y supervisar los árboles de decisión de los agentes, asegurando que se alineen con la ética y la reputación de la marca».Y aunque la tecnología se está aplicando de manera transversal en diversos sectores y disciplinas, su adopción y comprensión no son uniformes. En el sector financiero, por ejemplo, está en una fase embrionaria donde sólo el 10% de las entidades lo han adoptado a escala según recoge el informe ‘Inteligencia Artificial en España y en el mundo 2026’ de Ditrendia. Y tampoco se puede hablar de una adopción masiva real cuando existe una brecha tecnológica profunda , especialmente entre el mundo rural y el urbano, asegura Bodas. Una diferencia que está creando perfiles sociales y niveles de adopción completamente distintos.Impacto crecienteDesde Taboola, Adam Singolda, CEO & Founder, asegura estar observando un mayor impacto en el marketing de performance, especialmente entre anunciantes y agencias que necesitan mejorar métricas como el CPA, el ROAS y las conversiones. «Según nuestros datos, el 76 % de los anunciantes ya experimenta mejoras significativas en el rendimiento gracias a las soluciones basadas en IA, principalmente en ‘search’ y redes sociales. También lo vemos en los ‘publishers’, ya que la IA les permite aumentar la interacción, la recirculación y la monetización dentro de sus propios entornos».La pregunta que surge es que si todos utilizan los mismos modelos se puede estar generando una homogeneización del marketing. A lo que Rivero contesta que el pensamiento crítico, la visión estratégica, la capacidad de diferenciación de cada marca frente a la competencia, son las habilidades que definirán la diferenciación . «El que lidere los agentes tiene que tener el criterio para saber qué pedir y saber si lo que hacen está bien». En este sentido, Singolda apunta que «la ventaja radicará en la calidad de los datos, la creatividad, la propuesta de marca, la confianza y la relación que cada empresa construya con sus usuarios». Algo que se nota en la interacción y la respuesta de estos. «Con la IA basada en agentes, el sistema puede interpretar señales en tiempo real y adaptar la experiencia según el contexto, la intención y el comportamiento del usuario en ese momento, y por eso la interacción se vuelve mucho más dinámica».Esto puede hacer que la publicidad sea más relevante, ya que permite mostrar mensajes, creatividades o recomendaciones más alineadas con lo que la persona busca o necesita, y cuando funciona bien, el usuario recibe una experiencia más útil y el anunciante reduce las impresiones desperdiciadas.También la inteligencia artificial agéntica está permitiendo que los anunciantes rompan su dependencia de los entornos cerrados (walled gardens) como Google y Meta al trasladar las capacidades de automatización avanzada a la web abierta. «Buscan sistemas autónomos que aprendan continuamente, se adapten en tiempo real y conviertan cada impresión en un resultado medible», explican desde Taboola. Y eso permite a las marcas trabajar en entornos con datos propios (first-party data) y un mayor control sobre dónde aparece su publicidad. De hecho, según su estudio, el 80% de los profesionales del marketing aumentaría su inversión en la web abierta si contaran con soluciones automatizadas basadas en inteligencias artificiales similares a las de los ecosistemas cerrados, y cerca del 86% destinaría hasta una cuarta parte de su presupuesto de rendimiento a ese entorno.La eterna dudaEn cuanto al eterno dilema del límite entre automatización y control humano, los expertos aclaran que el control humano (human in the loop) se tiene que definir y eso ya depende del proceso. No es lo mismo en labores de investigación, de publicación de contenidos, de categorización de leads, indica Rivero. Para Taboola, la inteligencia artificial puede encargarse de muchas micro decisiones que hoy consumen tiempo, como la reasignación de presupuestos, el ajuste de ofertas, o la identificación de oportunidades en tiempo real.Sin embargo, el control humano siempre debe mantenerse en la estrategia, la marca, el presupuesto, los objetivos y los criterios de éxito. «La inteligencia artificial debe operar como un sistema que aprende y ejecuta de forma continua. El equipo humano debe marcar la dirección y garantizar que la automatización responda a objetivos reales, no solo a métricas aisladas».En esa misma línea, Bodas apunta que no es una línea divisoria estática, sino una relación de supervisión y criterio estratégico transversal y continuo. «Puede ofrecer cien soluciones para una campaña en milésimas de segundo, pero el control humano reside en saber elegir cuál es la adecuada».
El binomio IA-humano es la clave en el marketing actual. Y aunque se habla mucho de la IA agéntica, esta no es más que una evolución de la IA generativa y de modelos que se vienen utilizando desde el año 2000 como el ‘ … machine learning’ y el ‘marketing mix modeling’, explica Juan Alberto Bodas De La Cal, Head of New Media & CRM en Globant GUT y director profesional del Máster en Inteligencia Artificial en Comunicación y Medios de la UCM. «Lo que está cambiado es el rol humano de ejecutor (doer) a decisor (thinker) que se fundamenta en un desplazamiento del valor profesional, es decir, el valor ya no reside en el trabajo operativo, sino en la capacidad de elegir la mejor opción entre las múltiples soluciones que genere la tecnología».
Son muchos los niveles de la IA que ayudan, y mucho, a los equipos de marketing, apunta en la misma línea Fernando Rivero, CEO de la consultora de marketing Ditrendia. «Tanto en términos de mejora de productividad y eficiencia interna, como la posibilidad de hacer tareas que antes estaban externalizadas como diseño gráfico, generación de vídeos, áreas de tecnología, etc., lo que la IA, mejor dicho, la tecnología, permite es reducir tiempos, acelerar procesos y liberar recursos para tareas de mayor valor estratégico». Además de ofrecer una mayor independencia ya que, sin necesidad de grandes conocimientos técnicos, se pueden hacer muchas más tareas. El riesgo es confundir productividad con diferenciación, continúa explicando. «La IA ayuda a hacer más tareas y más rápido, pero no necesariamente tiene visión estratégica. Esa visión, hoy por hoy, es más humana».
Integración transversal
Y claro, todo ello afecta a la reorganización de los departamentos y las tareas del equipo. Como indica Bodas, «la inteligencia artificial no se gestiona como un área aislada, sino que se integra de manera transversal en todos los procesos de marketing, afectando a los equipos de creatividad, diseño, planificación, contenido y desarrollo». Algo que, a su parecer, fomenta un entorno laboral más democrático basado en la colaboración entre perfiles junior y senior. «Los más jóvenes aportan la capacidad técnica para operar y utilizar la IA de forma rápida y los seniors contribuyen a una visión más amplia por su expertise y conocimiento estratégico».
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Charo Barroso
La tendencia es que los departamentos dejen de estructurarse en torno a la ejecución de tareas manuales para centrarse en la toma de decisiones porque el enfoque también cambia. «Ahora, tras el análisis masivo de datos que realiza la IA, en vez de preguntarnos cuánto cuesta hacer una campaña hay que saber qué equipo se necesita para tomar la mejor decisión, porque más que programadores, se requieren profesionales capaces de configurar y supervisar los árboles de decisión de los agentes, asegurando que se alineen con la ética y la reputación de la marca».
Y aunque la tecnología se está aplicando de manera transversal en diversos sectores y disciplinas, su adopción y comprensión no son uniformes. En el sector financiero, por ejemplo, está en una fase embrionaria donde sólo el 10% de las entidades lo han adoptado a escala según recoge el informe ‘Inteligencia Artificial en España y en el mundo 2026’ de Ditrendia. Y tampoco se puede hablar de una adopción masiva real cuando existe una brecha tecnológica profunda, especialmente entre el mundo rural y el urbano, asegura Bodas. Una diferencia que está creando perfiles sociales y niveles de adopción completamente distintos.
Impacto creciente
Desde Taboola, Adam Singolda, CEO & Founder, asegura estar observando un mayor impacto en el marketing de performance, especialmente entre anunciantes y agencias que necesitan mejorar métricas como el CPA, el ROAS y las conversiones. «Según nuestros datos, el 76 % de los anunciantes ya experimenta mejoras significativas en el rendimiento gracias a las soluciones basadas en IA, principalmente en ‘search’ y redes sociales. También lo vemos en los ‘publishers’, ya que la IA les permite aumentar la interacción, la recirculación y la monetización dentro de sus propios entornos».
La pregunta que surge es que si todos utilizan los mismos modelos se puede estar generando una homogeneización del marketing. A lo que Rivero contesta que el pensamiento crítico, la visión estratégica, la capacidad de diferenciación de cada marca frente a la competencia, son las habilidades que definirán la diferenciación. «El que lidere los agentes tiene que tener el criterio para saber qué pedir y saber si lo que hacen está bien». En este sentido, Singolda apunta que «la ventaja radicará en la calidad de los datos, la creatividad, la propuesta de marca, la confianza y la relación que cada empresa construya con sus usuarios». Algo que se nota en la interacción y la respuesta de estos. «Con la IA basada en agentes, el sistema puede interpretar señales en tiempo real y adaptar la experiencia según el contexto, la intención y el comportamiento del usuario en ese momento, y por eso la interacción se vuelve mucho más dinámica».
Esto puede hacer que la publicidad sea más relevante, ya que permite mostrar mensajes, creatividades o recomendaciones más alineadas con lo que la persona busca o necesita, y cuando funciona bien, el usuario recibe una experiencia más útil y el anunciante reduce las impresiones desperdiciadas.
También la inteligencia artificial agéntica está permitiendo que los anunciantes rompan su dependencia de los entornos cerrados (walled gardens) como Google y Meta al trasladar las capacidades de automatización avanzada a la web abierta. «Buscan sistemas autónomos que aprendan continuamente, se adapten en tiempo real y conviertan cada impresión en un resultado medible», explican desde Taboola. Y eso permite a las marcas trabajar en entornos con datos propios (first-party data) y un mayor control sobre dónde aparece su publicidad. De hecho, según su estudio, el 80% de los profesionales del marketing aumentaría su inversión en la web abierta si contaran con soluciones automatizadas basadas en inteligencias artificiales similares a las de los ecosistemas cerrados, y cerca del 86% destinaría hasta una cuarta parte de su presupuesto de rendimiento a ese entorno.
La eterna duda
En cuanto al eterno dilema del límite entre automatización y control humano, los expertos aclaran que el control humano (human in the loop) se tiene que definir y eso ya depende del proceso. No es lo mismo en labores de investigación, de publicación de contenidos, de categorización de leads, indica Rivero. Para Taboola, la inteligencia artificial puede encargarse de muchas micro decisiones que hoy consumen tiempo, como la reasignación de presupuestos, el ajuste de ofertas, o la identificación de oportunidades en tiempo real.
Sin embargo, el control humano siempre debe mantenerse en la estrategia, la marca, el presupuesto, los objetivos y los criterios de éxito. «La inteligencia artificial debe operar como un sistema que aprende y ejecuta de forma continua. El equipo humano debe marcar la dirección y garantizar que la automatización responda a objetivos reales, no solo a métricas aisladas».
En esa misma línea, Bodas apunta que no es una línea divisoria estática, sino una relación de supervisión y criterio estratégico transversal y continuo. «Puede ofrecer cien soluciones para una campaña en milésimas de segundo, pero el control humano reside en saber elegir cuál es la adecuada».
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