Un tema claro en la Cumbre Europea de Publicaciones Digiday de la semana pasada fue el escepticismo sobre los agentes. Los ejecutivos ven las ventajas, pero los sistemas totalmente autónomos todavía se sienten distantes. Por ahora, muchos dicen que dependen más del juicio humano en sus organizaciones, no menos.
Fue una comprobación útil de la situación actual. Puede que la industria esté llamando a esto su “era de los agentes”, pero todavía está en ruedas de entrenamiento.
Piense en el bot de Slack que observa un canal de campaña y convierte la discusión en tareas de Asana; el agente de Notion que elabora un resumen limpio después de la llamada de un cliente; el robot de informes que publica resúmenes diarios de rendimiento y señala las campañas que caen por debajo del punto de referencia; el agente de enrutamiento de clientes potenciales que enriquece el llenado de un formulario y lo entrega a ventas con contexto o plataformas creativas que generan docenas de variaciones de anuncios y las ubican en un flujo de lanzamiento preestablecido. Agilizan las transferencias y la documentación, pero siguen ejecutando instrucciones y no tomando decisiones.
Kochava ha estado observando de cerca esta dinámica. El nuevo producto de la empresa de medición de publicidad, StationOne, no se presenta como un salto hacia el marketing autónomo sino más bien como una distensión: una aplicación que permite a los equipos conectar sus herramientas de datos, plataformas publicitarias y LLMS en una sola interfaz. Entonces, en lugar de que cada empleado indique de manera diferente, StationOne estandariza las indicaciones, se conecta a sistemas como Slack, Salesforce o Kochava a través de MCP y convierte esas interacciones en flujos de trabajo repetibles.
En la práctica, StationOne se convierte en un lugar donde los equipos organizan y administran los agentes más pequeños y de tareas específicas que ya tienen, dijo el director ejecutivo Charles Manning. No reemplaza el juicio humano en torno a la planificación, la dirección creativa o la negociación. Simplemente hace que las transferencias sean más fluidas y el trabajo más rápido.
Ésta es la forma real de la era de los agentes en este momento. No autonomía. Aceleración. El capítulo intermedio donde la IA maneja el trabajo relacionado con el trabajo y la industria decide lentamente qué está dispuesta a entregar a continuación. Es por eso que la noción de un verdadero agente (software que puede razonar, elegir y actuar por sí solo) sigue siendo una aspiración. Incluso los cambios de definición dependen de quién habla.
«Todo el mundo llama ‘agentes’ a cosas que no son agentes», dijo David Mainiero, director de IA de AI Digital, una consultora de medios nativos de IA que ayuda a marcas y agencias a ejecutar campañas publicitarias. «Técnicamente, un agente es algo que razona, decide y actúa en todos los sistemas con intervención humana limitada o nula».
Y eso está bien. De hecho, se espera que llegue a esta etapa. Los agentes escalan añadiendo capacidad pieza por pieza. Si se empuja demasiado y demasiado pronto, como ocurre con las personas, se rompen.
Converge es un buen ejemplo. En lugar de que un agente omnisciente tome decisiones de compra de medios, utiliza «decenas» de agentes estrechos en los milisegundos previos a una oferta, dijo el director ejecutivo, Ian Maxwell. Uno evalúa si vale la pena considerar la impresión. Otro evalúa el contexto de la página o del vídeo. Otros extraen señales externas para inferir audiencias. Esas piezas se unen y se devuelven a los equipos de inversión de las agencias.
O dicho de otra manera, los agentes no eligen a los medios. Simplemente le dan al comprador una idea más clara de lo que está eligiendo.
“El objetivo final con cualquier cosa de agentes es que haya agentes entrenando a agentes”, dijo Maxwell. «Hay que enseñarle a uno a hacer su trabajo de manera confiable antes de siquiera pensar en fusionarlos en algo más grande».
Es una filosofía similar en Immediate Media. Su equipo de ventas ya está en la versión dos de un agente creado sobre su pila de datos propios PRISM. Reúne audiencia y segmentos contextuales, patrones de tráfico, señales de desempeño y un registro de presentaciones anteriores e informes posteriores a la campaña. Los representantes hacen preguntas en un lenguaje sencillo para elaborar planes, comprimiendo en minutos lo que solía ser un ciclo de analistas de 48 horas. Está vivo y en uso.
La siguiente fase consiste en proporcionar a PRISM más insumos de investigación, incluidos estudios sintéticos, para mejorar la profundidad de las preventas. Sus límites son claros. Maneja el trabajo de planificación repetible y de gran volumen en torno a la exhibición y la creación de propuestas. Todo lo que se base en el tono editorial, el talento, la identidad de marca, la priorización de clientes, la negociación o el juicio estratégico sigue siendo humano (y lo será por un tiempo).
«Una gran parte de nuestros ingresos está ligada a nuestras marcas y al contenido que creamos con socios», dijo Mario Lamaa, director general de operaciones de datos e ingresos del editor. «Eso no es algo que un agente pueda ofrecer. Todavía hay mucho juicio, gusto y colaboración involucrados».
Lo que la industria está probando ahora es si esa postura se mantiene. WPP y Publicis están contratando agentes desarrolladores para automatizar más la entrega a los clientes. News Corp está evaluando si los agentes eventualmente podrán vender medios directamente. Las marcas están experimentando internamente. Las plataformas y los proveedores de tecnología publicitaria se apresuran a automatizar todo lo que pueden. Ninguno de estos movimientos restableció el mercado, pero ya están moviendo flujos de trabajo, personal y dinero.
«Se necesita un liderazgo dispuesto a experimentar porque algunos proyectos no darán resultados de inmediato», dijo Lee McCance, director de producto de la empresa de gestión de datos Adverity. «Pero lo peor que se puede hacer es detenerse. Las empresas que persisten y aprenden son las que se beneficiarán cuando llegue la siguiente fase».
Hasta entonces, los agentes están levantando el suelo, no el techo. El techo todavía pertenece a los equipos formados por personas que saben cómo utilizar las herramientas y no las herramientas mismas. Esa dinámica es especialmente marcada para los editores. Como señala Joe Root, director ejecutivo de Permutive, la pregunta no es si pueden crear agentes, sino cómo pueden usarlos de manera consistente para rivalizar con el desempeño de Facebook y Google. Si pueden, los agentes reclaman una mayor parte de la compra. Si no pueden, el gasto se queda.
No hay premios por adivinar dónde está su lealtad. Actualmente, la mitad de sus clientes editores ejecutan sus campañas de venta directa a través de sus agentes. Esos agentes utilizan señales del lado de la oferta más datos de resultados para predecir qué audiencias y ubicaciones impulsarán el rendimiento posterior. Los anunciantes también pueden utilizar estos agentes en el lado de la compra para crear paquetes de audiencia seleccionados entre los editores.
«La mayoría de las agencias todavía se encuentran en las etapas de base de datos y de intervención humana», dijo Root. «Nadie ha lanzado agentes totalmente autónomos todavía, aunque claramente es la hoja de ruta».
En pocas palabras: en esta fase no se trata de que los agentes tomen el control. Se trata de que los equipos aprendan a trabajar junto a sistemas que son rápidos, seguros y, en ocasiones, incorrectos. La ventaja proviene de conocer la diferencia. – Seb José
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