Durante décadas, la publicidad funcionó bajo una lógica simple: una marca lanzaba un aviso y se lo mostraba a millones de personas. La inteligencia artificial está cambiando esa ecuación. Hoy una misma campaña puede tener cientos o incluso miles de versiones distintas, adaptadas en tiempo real según quién la vea, dónde se encuentre, qué contenidos consume e incluso cuáles son sus intereses o hábitos de compra.
El cambio responde a una transformación más profunda. Las audiencias ya no se concentran en unos pocos medios masivos, sino que se distribuyen entre plataformas, redes sociales, servicios de streaming, comunidades digitales y creadores de contenido. En ese escenario, las marcas ya no compiten únicamente por visibilidad: también deben demostrar relevancia. El desafío pasó de llegar a la mayor cantidad posible de personas a encontrar la forma de ser pertinentes para cada una de ellas.
La nueva economía de la fidelidad digital
La tecnología además permite hacerlo a una escala impensada hasta hace pocos años. Lo que antes requería semanas de trabajo y apenas unas pocas versiones de una campaña hoy puede producirse, adaptarse y optimizarse casi en tiempo real. Para los especialistas, esa capacidad abre una nueva etapa para la industria publicitaria, aunque también plantea interrogantes sobre los límites de la personalización y el uso de los datos de los consumidores.
“Llevamos varios años de un proceso de fragmentación cada vez más profundo; los medios se siguen multiplicando pero, sobre todo, las audiencias se van fragmentando. Esto significa que ya no podemos pensar a cada medio como una sola audiencia, sino como múltiples audiencias, cada una con sus intereses, preferencias o necesidades. Si no pensamos de esta manera, corremos el riesgo de gastar mucho dinero en alcance con un mensaje irrelevante, o de dejar fuera de nuestra estrategia a audiencias críticas para el negocio”, advierte Agustín Berro, SVP Marketing Services en la agencia de marketing y publicidad Monks BA.
La capacidad de llegar a audiencias cada vez más específicas es, precisamente, uno de los aportes que la IA hizo posible a gran escala. “Una campaña personalizada con IA tiene dos grandes dimensiones. Por un lado, la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos para entender quién es el usuario, cuáles son sus intereses, necesidades y así determinar qué mensaje podría resultar más valioso para esa persona. Por otro, la posibilidad de usar esa información para adaptar y generar, incluso en tiempo real, distintos elementos de una campaña: desde el mensaje y el formato hasta una pieza o algún contenido específico. La diferencia central está en la escala y la velocidad”, detalla Oriana Nan, Head of Innovation de Selva by Aleph, la consultora de innovación y marketing digital vinculada al grupo Aleph.
La tecnología, sin embargo, no resuelve por sí sola el desafío de la comunicación. La clave para aprovechar estas nuevas herramientas sigue estando en la estrategia. Antes de producir cientos de versiones de una campaña, las marcas necesitan definir con claridad qué quieren comunicar, a quién buscan llegar y qué valor le aportan a cada audiencia.
“La segmentación es una de las claves de una buena comunicación. Partimos de un territorio creativo y de un mensaje central de marca, y desde ahí desarrollamos diferentes contenidos, formatos y mensajes que puedan ser más pertinentes para determinados públicos. La personalización tiene sentido cuando mejora la conversación con una audiencia. Si simplemente multiplica piezas sin una razón estratégica detrás, pierde valor”, analiza Solange Bonapelch, gerente de Relaciones Públicas de CBG Huawei Argentina.
Pero los especialistas coinciden en que la personalización solo funciona cuando está subordinada a una estrategia clara. Para Tata Varela, CEO de la agencia creativa y de publicidad Humo Rojo, hay que distinguir que lo que cambia es la producción, no la lógica de la comunicación. “Antes se producía una pieza y se distribuía el mismo mensaje a todos. Ahora la idea se define una vez y tiene que ser lo suficientemente flexible para que la ejecución se adapte por segmento de audiencia, contexto y momento”.
“Lo que cambia es la escala y la velocidad. Antes, personalizar significaba tener tres o cuatro versiones. Ahora podemos pensar en cientos, con eficiencias tanto en tiempos y costos. Adaptando en tiempo real. Pero el que queremos comunicar sigue siendo clave, y no personalizar por personalizar”, afirma Leticia Simón, COO de WPP Production, unidad de producción publicitaria y contenidos del grupo WPP.
El fin del mensaje único
Frente a la fragmentación de las audiencias, las empresas empiezan a pensar en múltiples versiones de una misma idea, con ajustes en el tono, el formato, la creatividad o incluso en la propuesta comercial, en lugar de diseñar una única pieza para todo el mundo. El objetivo ya no es solamente llegar a más gente, sino aumentar las posibilidades de que cada mensaje resulte útil, atractivo o significativo para quien lo recibe.
“La idea es generar una conexión más profunda, sin perder de vista que una misma campaña puede tener múltiples capas. Las grandes campañas siguen partiendo de una idea transversal, capaz de interpelar a millones de personas, y luego hacen un doble clic en distintos públicos, adaptando el tono, el contenido o la propuesta según cada segmento”, cuenta Malu Donaire, Chief Creative Officer de la agencia de publicidad Ogilvy Argentina.
“Antes, personalizar el mensaje tenía un techo: un equipo de diseño y copy podía producir, a mano, unas pocas variantes por campaña, con un análisis de datos limitado. Hoy la IA, en muchos casos, genera el contenido en sí: imágenes, mensajes, personalización de sitio, correos, en función de todos los datos que tiene de cada perfil. Pero esa estrategia sigue siendo una decisión humana: la IA ejecuta y escala lo que el equipo define como criterio de personalización, no al revés”, afirma María Eugenia García Cueto, Head of Marketing de la agencia de marketing digital Growlat.
Esa capacidad de producción masiva es uno de los cambios más visibles que introdujo la IA en la actividad. Victoria Fernández, directora de Partners & Activation de Google Hispanoamérica, señala que “la IA generativa actúa como un multiplicador creativo a gran escala: ya no se trata solo de cambiar una frase sino de generar variaciones de texto, combinaciones de imágenes y adaptaciones de formato de forma automática. Esta herramienta analiza el contexto del usuario, personaliza el anuncio y garantiza que la marca pueda estar presente en todas estas nuevas experiencias”.
“Cuanto más relevante es una comunicación para la persona que la recibe, mejores resultados se obtienen. La personalización permite reducir comunicaciones genéricas y acercar propuestas alineadas con necesidades concretas. En nuestro caso, esa lógica es siempre nuestro punto de partida, buscamos conocer a nuestros clientes para poder ofrecerles respuestas cada vez más relevantes y personalizadas”, asegura Tamara Vinitzky, directora ejecutiva de Desarrollo de Negocios y CMO del Banco Comafi.
En la misma línea, Agustín Alba, Executive Creative Director de la agencia creativa Dentsu Creative Argentina, destaca que: “vale la pena preguntarse para qué queremos esas miles de piezas. Si cada versión responde a un insight de la audiencia, hay una oportunidad interesante. Si las hacemos simplemente porque la herramienta lo permite, podemos terminar sumando más ruido. Cada variante debería tener una razón de existir, aunque sea tan sencilla como contar mejor una idea en el contexto en el que alguien la va a ver”.
Los límites de los algoritmos
La posibilidad de adaptar un mensaje para cada consumidor en teoría promete anuncios más relevantes y una mejor experiencia para quien los recibe. Sin embargo, esta capacidad también abre nuevos interrogantes. Si cada persona ve una versión distinta de la publicidad, construida a partir de sus intereses, hábitos y comportamientos previos, existe el riesgo de que el universo de opciones que tiene delante se vuelva cada vez más estrecho. La misma tecnología que ayuda a encontrar contenidos más afines también puede reforzar preferencias ya existentes y reducir la exposición a alternativas diferentes.
“No es que el algoritmo te obligue a comprar algo puntual, es que va reduciendo el universo de opciones que tenés a mano sin que te des cuenta. Y esto no pasa solo con las marcas: pasa con el tipo de contenido que consumís en general. La curaduría algorítmica no arma tu decisión de compra, sino que arma en un paso anterior: el paisaje recortado dentro del cual después elegís”, advierte Agustina Mamberti, Brand Strategy Lead de Catch, una agencia de estrategia de marca y comunicación.
Por su parte, Paula Verónica Piccat, gerente de Creación De Valor y Estrategia en la cementera Holcim Argentina, advierte que llevar una campaña a la personalización extrema puede “mejorar la relevancia de un mensaje y, en determinados casos, también la respuesta de una audiencia. Pero personalizar más no significa automáticamente comunicar mejor ni construir una campaña más efectiva para la marca. La efectividad sigue dependiendo de variables fundamentales: una buena idea, una propuesta clara, una correcta planificación de medios y la capacidad de construir una identidad de marca consistente”.
¿Qué variables se modifican para personalizar cada anuncio? “Todas se pueden modificar con IA, pero las más accesibles y fáciles de implementar son de texto, tono y formato. Hoy las plataformas ya tienen integradas algoritmos que adaptan automáticamente los anuncios a cada ubicación y crean todas las combinaciones posibles entre imagen, copy, título, descripción y el call to action. Ese tipo de personalización está bastante democratizado”, dice Ignacio Humarán, Data Planner de la agencia de publicidad McCann Buenos Aires.
La importancia de la transparencia
A medida que la inteligencia artificial gana protagonismo en la producción y distribución de contenidos publicitarios, también crecen las preguntas sobre la relación entre las marcas y los consumidores. Si una misma campaña puede generar miles de versiones distintas y adaptarse en tiempo real a cada usuario, ¿hasta qué punto las personas son conscientes de cómo se construyen esos mensajes? El debate ya no se limita a la eficacia de la tecnología, sino que abarca cuestiones vinculadas con la transparencia, la confianza y el uso responsable de los datos. En ese contexto, algunas voces de la industria creen que informar cuándo la IA interviene en una campaña podría convertirse en un factor clave para preservar la credibilidad de las marcas.
“La transparencia es fundamental. La personalización debería mejorar la experiencia del consumidor, no hacerle sentir que una marca sabe demasiado sobre él. Hay una línea muy fina entre que una comunicación sea relevante y que resulte invasiva. Como industria todavía estamos aprendiendo dónde está ese límite. La tecnología nos permite hacer muchísimo; el desafío es decidir qué debemos hacer y qué no”, indica Carolina Santillán, directora de marketing y desarrollo de productos en Eco Aguas y Bebidas Saludables.
“El desafío está en encontrar el equilibrio. Que la tecnología permita alcanzar mayores niveles de segmentación o generar grandes volúmenes de contenido en poco tiempo no significa que todo deba personalizarse ni que la IA tenga que utilizarse en todos los casos. La personalización tiene valor cuando mejora la experiencia del consumidor, dentro de un marco de uso responsable, seguro y transparente de los datos”, concluye Matías Canzani, gerente de Marketing de la cervecera CCU.
