¿Más por lo mismo o lo mismo por menos? El impacto de la IA en el presupuesto publicitario.
Las marcas que ganen en el nuevo campo de batalla publicitario no serán las que gasten menos, sino las que produzcan mejor con presupuestos comparables.
Este miércoles en Madrid arrancamos Good Rebels Careers.
En esta publicación de Juan Luis Polo podéis consultar
el programa completo de la primera sesión - mezcla de teoría y práctica -, sobre impacto de la IA en Marketing y Comunicación.
Si estás en transición profesional y quieres volver al mercado con las herramientas que hoy importan, apúntate porque todavía estás a tiempo.
Si queremos gastarnos 1 millón de euros en distribuir un anuncio, dedicar cien o doscientos mil euros a la producción del mismo parece una decisión sensata: representa un 10-20% del coste total de trasladar nuestro mensaje a la audiencia. La IA generativa podría ayudar a reducir ese coste de producción en un 50/70%. Quizá menos, quizá más, siempre dependiendo del número de reuniones y comités necesarios para dotarle de la mediocridad adecuada. Pero el millón de euros para conseguir que nuestro mensaje comercial alcance los globos oculares de las audiencias ansiadas sigue intacto. Reducir esas decenas de miles en la producción, representa un ahorro real sobre el coste total de la campaña del ¿5? ¿7%?. Puede que a un departamento de compras le haga gracia, pero no cambia los “economics” de la publicidad.
Este ratio - producción frente a distribución - es una variable poco esgrimida cuando se habla del impacto de la IA en publicidad. La narrativa popular parece asumir que abaratar la producción del contenido transforma el marketing. La realidad es que no lo hace.
El ratio que lo explicaba (casi) todo.
Durante décadas, el estándar de eficiencia presupuestaria en marketing se movió en torno a un 80/20 entre distribución y producción (en inglés working/non-working ratios): la gran mayoría del dinero iba a comprar atención (working), y una fracción menor a fabricar el mensaje (non-working). La explosión de canales digitales, la fragmentación de audiencias y la necesidad de personalización han llevado ese ratio a niveles 60/40 en muchas organizaciones. Producir miles de variantes para redes sociales, adaptaciones por mercado y formatos por plataforma puede incrementar un presupuesto que se podría haber destinado a la compra de medios.
Ahora, la IA generativa podría corregir algo esa deriva. Algunas proyecciones apuntan a una vuelta progresiva hacia ratios de 75/25, conforme la automatización creativa reduce el coste marginal de cada pieza. Pero el crecimiento de inversión publicitaria sigue produciéndose en canales digitales, lo que se traduce en mayor fragmentación y mayor complejidad en formatos y hace más difícil reducir el coste de producción. En cualquiera de los casos, esa corrección no significa que el presupuesto total baje. Se espera que la inversión publicitaria global supere el trillón (americano) de dólares en 2026. Si se consiguen ahorros en producción, el dinero migrará a la distribución.
Lo curioso, es que este ratio no lo explica todo. Por un lado, la calidad creativa de la producción impacta en el recuerdo, y hace que un mismo presupuesto de distribución sea más o menos efectivo. Por otro, el ratio nos llegó de tiempos pre-digitales y no es tan simple como parece. La distribución no va sólo de pagar por espacios publicitarios, porque los medios propios y ganados han ganado un peso fundamental en la era digital. Y aunque los alcances orgánicos se hayan desplomado en redes sociales con el paso de los años, siguen jugando un papel relevante. El tipo de contenido y su calidad creativa, junto con la estrategia de canales digitales, amplifican el depauperado “engagement” que a su vez amplifica los alcances deseados.
Tres capas que conviven en el mismo plan de contenidos.
La relación entre coste de producción y coste de distribución no es uniforme. Varía según la estrategia de contenido. Para simplificarlo podríamos hablar de tres capas que generalmente coexisten, sobre todo en los planes de marketing de empresas medianas y grandes.
La primera capa es la de las grandes campañas con inversión significativa en medios pagados. Aquí el presupuesto de distribución domina: televisión, digital programático, retail media. Si vas a invertir cientos de miles o millones de euros en distribuir el anuncio, la diferencia entre producirlo por cien mil o por treinta mil es marginal en el coste total. Lo racional es maximizar la calidad de la pieza, para garantizar recuerdo o efectividad una vez a alcanzado su objetivo. En esta capa, el modelo “humano + IA” - profesionales creativos potenciados por herramientas de IA - es claramente superior al “sólo IA”. La IA acelera procesos, genera variantes, optimiza formatos, pero el juicio estratégico y la dirección creativa siguen residiendo en profesionales con experiencia y creatividad afilada. Las marcas que operan integrando IA en la creatividad y la producción no reportan necesariamente ahorros espectaculares, pero sí ciclos más rápidos y mayor capacidad de iteración.
La segunda capa es la del contenido editorial para canales propios en redes y otros activos digitales, distribuido orgánicamente o con inversiones en promoción de contenido. Aquí el presupuesto para medios pagados suele ser menor, lo que convierte el coste de producción en una variable relevante. A modo de ejemplo, un equipo con un presupuesto mensual de 10.000 euros se enfrenta a una decisión real: ¿producir 25 piezas estáticas o producir 10 piezas de mayor calidad, que puedan incluir vídeo? La IA abarata pero también permite saltos de formato a coste similar. Y la diferencia de engagement entre un formato y otro puede ser abismal. En LinkedIn, por ejemplo, los carruseles generan tasas de interacción superiores al vídeo o la imagen estática. En Instagram, los Reels obtienen un 36% más de alcance que otros formatos. En esta pieza, el trabajo que hicimos desde Good Rebels para Toyota consiguió 100 veces el alcance que alcanzábamos de media con contenidos estáticos. Y el coste de producirla no fue ni mucho menos 100 veces mayor, gracias a las herramientas que la IA generativa ponía a nuestro alcance. La IA no solo abarata; también enriquece. Y esa es la distinción clave que muchos análisis pasan por alto. Lo que observamos en nuestros proyectos con clientes corporativos es que el contenido “humano + IA” de calidad supera consistentemente al contenido puramente humano - no porque la máquina sea mejor, sino porque abre posibilidades que antes eran inviables con el mismo presupuesto.
La tercera capa son contenidos generados por IA con mínima intervención humana, publicados a bulto y por volumen con la esperanza de que algo prenda. Es la estrategia más barata y la menos fiable. Sus defensores argumentan que a coste cercano a cero, incluso una tasa de éxito ínfima justifica el volumen. Pero los datos cuentan otra historia. La preferencia de los consumidores por contenido generado por IA ha caído del 60% al 26% entre 2023 y 2026. Las tasas de interacción por publicación en las principales plataformas han descendido entre un 5% y un 26% en el último año, en buena medida por la saturación de contenido sintético. Y el contenido creado por humanos genera 5,4 veces más tráfico que el automatizado. Apostar por una capa cercana al AI slop (elegida palabra del año en 2025) como estrategia central equivale a comprar billetes de lotería con el presupuesto de marketing aguardando la llegada de “un viral” fortuito.
El dilema que la IA no resuelve.
Si la producción se abarata, un director de marketing tiene tres opciones: gastar menos en total (”lo mismo por menos”), mantener el presupuesto y producir más y mejor (”más por lo mismo”), o incluso incrementar algo la inversión innovando en formatos antes inaccesibles para determinada capa o tamaño de presupuesto (”más y mejor por algo más”).
Los datos sugieren que la mayoría está eligiendo la segunda opción. Los presupuestos de marketing se han estancado en el 7,7% de los ingresos, no han bajado. El 59% de los CMOs dicen que no les alcanza para ejecutar su estrategia. No están ahorrando; están reasignando. Y cuando se pregunta a más de 200 directivos de comunicación de grandes empresas qué esperan de la IA generativa, solo el 6% dice buscar ahorro de costes (que parece una respuesta más destinada a satisfacer a sus CFOs). El 54% busca mayor capacidad.
¿Por qué no recortan? Porque el marketing opera bajo una lógica de teoría de juegos que lleva un siglo sin cambiar. Ninguna marca quiere ser la primera en reducir su inversión si los competidores mantienen la suya.
Y la evidencia empírica parece otorgarles la razón: un análisis de 57 marcas que dejaron de hacer publicidad muestra caídas de ventas del 16% el primer año, 25% el segundo y 36% el tercero. La mitad de las que intentaron volver no recuperaron sus niveles previos. El CEO siente la presión del CFO para recortar inversión (o gasto :) en publicidad. Pero no se atreve porque el coste de equivocarse puede causar un daño difícil de reparar.
La IA como acelerador publicitario.
La metáfora más precisa para lo que está ocurriendo no es la de una industria en declive, sino la de un avión que recibe un motor más eficiente. La IA reduce el consumo de combustible por kilómetro. Ahora podemos volar más lejos.
Las marcas que ganen en el nuevo campo de batalla publicitario no serán las que gasten menos, sino las que produzcan mejor con presupuestos comparables: enriquecen formatos que antes no podían permitirse y mantienen la presión del coste de distribución que sostiene su cuota de mercado. El coste de producir contenido se abarata. El coste de que alguien nos preste atención, no. Convertirnos en una fábrica de AI slop para que nos lean robots no es estrategia ganadora.
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando.
(Disclaimer: Rebel Intel es una publicación de Good Rebels, agencia y consultora de marketing y comunicación. El análisis expuesto busca ser aplicable tanto a equipos internos como a quienes trabajan con proveedores externos, pero el lector hará bien en añadir la pizca de sal correspondiente.)
Good Rebels es una B Corp. En el marco del mes B, este jueves organizamos una mesa redonda para debatir sobre el fenómeno del #SocialDetox y cómo las narrativas honestas, útiles y directas están ganando la batalla a los anuncios disfrazados de naturalidad. Es el momento de ser valientes, recuperar la autenticidad y dejar atrás lo que "ha funcionado siempre".
Puedes registrarte aquí.
Actualidad.
Tres años después de ChatGPT, la industria de outsourcing de IT y de atención al cliente en India no recede (más bien al contrario, sigue viento en popa). Por ahora no parece fácil reemplazar el trabajo de los humanos con la IA. THE ECONOMIST
World (antes Worldcoin) ha lanzado AgentKit, una herramienta diseñada para que los agentes IA puedan demostrar que actúan en representación de un humano real y único. La idea es trasladar el concepto de “prueba de humanidad” a la economía de los agentes autónomos, permitiendo que estos realicen compras o trámites en la web sin ser bloqueados como bots maliciosos o spam. ARS TECHNICA
La IA está redefiniendo la protección de la propiedad intelectual, con su capacidad para procesar datos masivos. Las empresas están obligadas a elevar el listón de la protección, si la IA puede deducir, por ejemplo, listas de clientes o fórmulas complejas a partir de información pública o ingredientes básicos. BLOOMBERG
Y los jugadores existentes también van moviendo ficha. Visa lanza en Europa su programa “Agentic Ready” para preparar la infraestructura de pagos ante un escenario donde agentes de IA inician transacciones en nombre del usuario. Trabaja con Commerzbank y DZ Bank para resolver la pregunta clave: cómo autenticar identidad e intención cuando el “cliente” es software.
Val Kilmer (fallecido en abril de 2025) será “resucitado” por la IA para protagonizar la película As Deep as the Grave. La familia ha dado su consentimiento y el director admite que es una decisión polémica, pero “es es lo que Val quería” y que, al ser una producción independiente, no podían permitirse volver a rodar o cambiar el reparto. VARIETY
En el primer trimestre de 2026 los ejecutivos del S&P 500 mencionaron la IA casi 5.000 veces en sus earning calls... el triple que “ganancias”, con 1.250 menciones. La tecnología ya no es un tema secundario, es el eje sobre el que gira la valoración bursátil. LINK
Reflexiones.
Por todo el mundo, empresas y ONGs están lanzando distintivos “Hecho por humanos”, intentado proteger a las profesiones creativas de la automatización. El problema es la falta de criterio único (la BBC ha identificado hasta 8 iniciativas fragmentadas) y dónde poner el límite: dado que la IA está tan integrada en infinidad de productos, es casi imposible una distinción binaria IA / No IA. BBC
Research.
Lo que 81.000 personas buscan en la IA. La IA generativa permite el análisis masivo de conversaciones. La investigación cuantitativa y cualitativa difuminan sus fronteras. Anthropic mantuvo conversaciones con 81.000 personas en 159 países y 70 idiomas a través de su entrevistador IA en la mayor investigación cualitativa de la historia (según sus palabras). Esto es lo que la gente quiere y lo que le preocupa (presentado con mucho arte). ANTHROPIC
Un estudio de SE Ranking revela que Google está cayendo en una especie de bucle en sus resúmenes IA: alrededor del 17% de los enlaces redirigen al usuario a otra página de resultados de Google, un fenómeno que se ha triplicado en el último año. Si a esto se le suma que YouTube es el segundo sitio más citado, el ecosistema parece estar diseñado para retener al usuario dentro de sus propios dominios. LINK
El experimento de BCG y Harvard que acuñó el concepto de “Jagged technological frontier” (la frontera tecnológica irregular) de la IA - probablemente el paper más citado del sector desde 2023 - acaba de publicarse formalmente en Organization Science. Dos años y medio de peer review para un campo que se reinventa cada trimestre. La academia sigue evaluando GPT-4 mientras el mundo ya trabaja con la quinta generación de modelos. El cuello de botella somos los humanos.
Y justamente del cuello de botella de la verificación es de lo que trata Antonio Ortiz diseccionando en Error 500 un paper que propone un marco para pensar el impacto económico de la IA agéntica: la restricción al crecimiento ya no es la inteligencia sino la capacidad humana de verificar resultados. El coste de automatizar cae, pero comprobar que el output es correcto no escala igual - y esa asimetría define cuatro zonas económicas donde se redistribuye el valor del trabajo.
¿Preferimos la escritura humana o la IA? El New York TImes pidió a sus lectores elegir entre cinco conjuntos de textos escritos por autores famosos y por Claude. De las primeras 86.000 respuestas, un 54% se ha decantado por la IA. Pero hay polémica y debate: no se le discute a la IA la eficiencia, pero sí la conexión profunda. NYT
MCX.
Las reseñas de clientes se están convirtiendo en el nuevo campo de batalla del descubrimiento por IA: ChatGPT recibe más de 84 millones de consultas de compra semanales en EE.UU., y los LLM se alimentan directamente de reviews para formular recomendaciones. Marcas “direct-to-consumer” ya incentivan activamente las reseñas en múltiples plataformas - no solo en su web, sino en foros públicos como Reddit o Yelp - para mejorar su visibilidad ante los motores de IA ofreciendo descuentos de hasta 20$ a partir de la tercera reseña. MODERN RETAIL
Gartner prevé que, para 2029, la mitad de las plataformas de IA propias de los grandes grupos publicitarios (WPP Open, Publicis Marcel, Omnicom Omni, Havas Converged.AI and Dentsu’s Merkle GenCX) dejarán de funcionar o quedarán obsoletas. Deberán competir con el auge de las plataformas de IA de código abierto creadas por las grandes tech que pueden ofrecer funciones más allá del marketing. Gartner prevé que las plataformas de código abierto darán soporte a más del 75 % de las implementaciones de IA en las empresas para 2028, ganando terreno gracias a su nivel de personalización y a su coste favorable en comparación con las plataformas propias. MARKETING DIVE
Y al respecto, parece que hackearon la famosa plataforma de IA de McKinsey (Lilli). THE REGISTER
David Lahoz resume el estudio de Kantar sobre 356 anuncios generados con IA: cuando el origen artificial se nota, el rendimiento cae; cuando la IA es invisible, el 40% de las piezas supera a la publicidad convencional. El problema no es la tecnología sino el artefacto visual - especialmente en rostros humanos.
Estamos ante el fin de años de frustración del consumidor. La IA permite que el trato exclusivo, antes reservado a la élite, se convierta en el estándar por defecto de todo el comercio global. Con agentes que conoce el historial y las preferencias de cada usuario en tiempo real, la atención deja de ser reactiva y episódica para volverse constante, no intrusiva y proactiva. A16Z
Y más sobre los riesgos de deepfakes para las marcas, esta vez de la mano de Oliver Hayes OBE, EMEA Head of Counter Disinformation en Edelman. LINK
Siguen las pruebas, cada vez más serias, de compra agéntica de medios. La agencia independiente Butler/Till ejecutó una campaña real para Geloso Beverage Group utilizando un agente construido sobre Anthropic Claude que se comunicó con el sistema AgenticOS de PubMatic. DIGIDAY
Walmart ha admitido que Instant Checkout (la función que permitía comprar productos directamente desde la interfaz de ChatGPT) ha sido un fracaso relativo, porque los usuarios temen que comprar artículos de uno en uno genere múltiples envíos, y prefieren gestionar un carrito consolidado. La nueva estrategia será integrar el asistente de Walmart (Sparky) directamente en ChatGPT y Gemini para sincronizar compras entre la app, la web y el chat. Walmart, a diferencia de Amazon, se muestra abierto a permitir que cualquier agente IA compre en su web, siempre que la experiencia del cliente sea buena. WIRED
Y al respecto del eCommerce “agéntico”, un artículo para entender la problemática, las capas tecnológicas, las barreras de este nuevo universo. Y un substack que recoge noticias semanales al respecto. LINK, SUBSTACK
Off Tópicos.
Cuando aparecieron los cajeros automáticos en la década de 1970, no desaparecieron los cajeros humanos. Al contrario, aumentaron (paradoja de Jevons). El verdadero golpe a la profesión llegó en 2010 con el iPhone, que eliminó la necesidad de visitar la sucursal física del banco. Algo así sucede con la IA: mientras sustituye tareas, las ganancias de productividad son discretas y el desplazamiento laboral, lento. El verdadero impacto (y el riesgo real de obsolescencia) surge cuando la tecnología crea estructuras totalmente nuevas donde el rol humano ya no es necesario. LINK
Si damos un paseo por San Francisco, nos encontraremos con unos cuantos mensajes crípticos en espacios publicitarios, que solo los expertos en IA entenderán. Son mensajes dirigidos a ingenieros de software e inversores, inescrutables para el ciudadano medio. El alquiler de los espacios más codiciados ha subido un 30%, y hay meses de lista de espera. LINK