Las agencias de marketing utilizan la IA para ampliar los servicios que ofrecen a sus clientes.

De entre todos los sectores, el marketing es aquel en el que la IA ha dejado de ser un proyecto secundario de «laboratorio de innovación» para integrarse en los briefings, los procesos de producción, las aprobaciones y la optimización de los medios. Una publicación de WPP iQ de diciembre, en la que se detalla un seminario web con WPP y Stability AI, ilustra cómo es en la práctica el despliegue diario de la IA.

Aquí se hace hincapié en las limitaciones prácticas que determinan si la IA transforma realmente el trabajo diario o si simplemente añade otra capa de complejidad y herramientas.

La precisión de la marca se convierte en una capacidad repetible

Para las agencias de marketing que utilizan la IA, la precisión de la marca es un reto de ingeniería. Como señalan WPP y Stability AI, los modelos estándar «no están entrenados en la identidad visual de su marca», por lo que sus resultados suelen parecer genéricos. La solución es el ajuste fino: entrenar los modelos con conjuntos de datos específicos de la marca para que aprendan el manual de la marca, su estilo, aspecto y paleta de colores. Esto permite reproducir de forma coherente estos elementos fundamentales.

El trabajo de WPP con Argos es un buen ejemplo. Después de ajustar un modelo para el minorista, el equipo observó que había aprendido detalles intrincados más allá de los propios personajes, incluyendo la iluminación específica y las sombras sutiles utilizadas en las animaciones 3D de la marca. La reproducción manual de estos detalles finos es donde tradicionalmente se pierde el tiempo de producción, debido al re-renderizado y a las múltiples rondas de aprobación. Cuando los resultados generados por la IA se acercan más a un estado «terminado», los equipos dedican menos tiempo a las correcciones y más tiempo a dar forma a las narrativas y adaptar el contenido a los diferentes canales.

Los tiempos de ciclo se reducen (y los calendarios cambian)

WPP y Stability AI destacan que la animación 3D tradicional suele ser demasiado lenta para el marketing reactivo. Los momentos culturales exigen contenidos inmediatos, no ciclos de producción que se miden en semanas o meses. En el caso práctico de Argos, WPP entrenó modelos personalizados con dos personajes de juguete en 3D, enseñándoles no solo su apariencia, sino también su comportamiento, incluidas las proporciones y la forma en que los personajes sostienen los objetos.

El resultado fueron «imágenes de alta calidad... generadas en minutos en lugar de meses».

Este flujo de trabajo acelerado no elimina los cuellos de botella de la producción, sino que los desplaza. Si la generación de variaciones se vuelve instantánea, entonces la revisión, el cumplimiento, la gestión de derechos y la distribución se convierten en las nuevas limitaciones. Estos retos siempre han existido, pero la velocidad de la IA pone de manifiesto la brecha entre lo que es posible y los flujos de trabajo arraigados y aceptados. Para que la IA cambie realmente las operaciones diarias, las agencias deben rediseñar los flujos de trabajo en torno a ella, no solo incorporarla como una herramienta más.

El «front-end de IA» se vuelve esencial

WPP y Stability AI identifican un «problema de interfaz de usuario», en el que los equipos creativos pierden tiempo con interfaces «desconectadas, complejas y confusas» para herramientas comunes, lo que da lugar a soluciones provisionales y transferencias constantes de activos. La respuesta suele ser interfaces de usuario personalizadas y específicas para cada marca que se sitúan por encima de complejos flujos de trabajo de fondo.

WPP posiciona su plataforma WPP Open como una solución, codificando el conocimiento propio de la empresa en «agentes de IA accesibles a nivel mundial» que ayudan en la planificación, la producción, la creación de medios y las ventas. La ganancia operativa proviene de traspasos más fluidos entre herramientas a medida que el trabajo fluye desde los briefings a la producción, los activos a la activación y los datos de rendimiento de vuelta a la planificación.

La capacidad de autoservicio transforma las operaciones de las agencias

Las plataformas de marketing basadas en IA están cada vez más orientadas al cliente. Desde el punto de vista operativo, esto empuja a las agencias a centrarse en las partes del flujo de trabajo que los clientes no pueden manejar fácilmente por sí mismos, como el diseño del sistema de marca, la creación de modelos ajustados y la incorporación de la gobernanza.

La gobernanza pasa de las políticas al flujo de trabajo

Para el uso diario de la IA, la gobernanza debe integrarse donde se realiza el trabajo. Dentsu describe la creación de «jardines vallados» seguros, espacios digitales donde los empleados pueden crear prototipos y desarrollar soluciones de IA de forma segura y comercializar las mejores ideas. Esto minimiza el riesgo de exponer datos confidenciales y permite que los experimentos exitosos pasen a los sistemas de producción sin problemas.

La planificación y la información también se comprimen

El impacto operativo no se limita a la producción. Publicis Sapient describe una estrategia de contenido impulsada por la IA que «transforma meses de investigación en minutos de conocimiento» al combinar grandes modelos de lenguaje con conocimiento contextual y bibliotecas de prompts. Esta compresión de la investigación y el desarrollo de briefings ajusta los calendarios de trabajo, lo que permite realizar más trabajo para los clientes y que las agencias respondan más rápidamente a las tendencias culturales cambiantes y a los algoritmos de las plataformas.

Cómo afecta esto a las personas

En todos estos ejemplos, el impacto en los profesionales del marketing implica un reequilibrio y un cambio en las funciones laborales. Se dedica menos tiempo a tareas mecánicas como la redacción, el redimensionamiento y la creación de versiones, y más tiempo a la gestión de la marca. Están surgiendo nuevas funciones operativas, con títulos como formador de modelos, diseñador de flujos de trabajo y responsable de gobernanza de la IA.

La IA tiene un mayor impacto operativo cuando las agencias emplean modelos personalizados, interfaces fáciles de usar que permiten una adopción sin esfuerzo (especialmente por parte de los clientes) y plataformas integradas que conectan la planificación, la producción y la ejecución.

La ventaja principal es la velocidad y la escala, pero la transformación más profunda es que la ejecución del marketing comienza a parecerse a una cadena de suministro basada en software: estandarizada, flexible cuando es necesario y medible.

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