En 2026, y desde hace por lo menos dos años, la industria de la publicidad está completamente atravesada por el fenómeno de la IA. Ya no es tan ajeno ver publicidades producidas casi 100 % con IA. Incluso nos pasa que, al ver una publicidad, nos preguntamos: ¿esto es IA o son actores?
Hablar de inteligencia artificial en la industria de la publicidad es hablar de una serie de habilidades y herramientas, diferentes entre sí, que van muchísimo más allá del chat conversacional con ChatGPT o de las imágenes de actores que nunca existieron hechas con Seedance. Estas son solo una capa que muchas veces el consumidor final no advierte.
Aun así, en este contexto, y aunque quizás suene un poco paradójico, la habilidad que necesitan los líderes de la industria publicitaria es una skill que ya existía: criterio para tomar decisiones. Exploremos cuáles son esas decisiones.
La pregunta que circula sobre la mesa de las agencias de publicidad ya no es: ¿necesito incorporar IA a mi equipo?, sino: ¿qué de todo lo nuevo que sale sobre IA, casi con frecuencia semanal, tengo que incorporar a mi empresa?
Esta pregunta suele generar caos. La velocidad de actualización de las herramientas nunca fue tan alta. Una semana Anthropic presenta Claude Code y, al poco tiempo, OpenAI presenta Astra, quizás el mejor modelo de uso computacional de una IA. Los slogans no se quedan atrás: generan urgencia y levantan todas tus alarmas. Sin irnos muy lejos en el tiempo, OpenAI presentó a Astra como el modelo que podía hacer todo lo que hace una computadora. O sea, si tu diseñador usa Photoshop en una computadora, con el entrenamiento adecuado, ChatGPT, a través de Astra, ¡podría diseñar igual que tu diseñador!
Dicho esto, ahora sí, dividamos el asunto en una serie de categorías que nos ayuden a pensar las decisiones de un director de una empresa de publicidad:
1. Productividad
El primer eje que propongo analizar es la productividad del equipo de trabajo. Esto es muy sencillo de entender: la pregunta que debe orientarte acá es: ¿puedo hacer que, mediante herramientas de IA, mi equipo produzca más en el mismo tiempo que antes? O, visto de otra manera: ¿puedo hacer que mi equipo entregue más rápido sus tareas incorporando herramientas de IA?
Te voy a dar un ejemplo concreto de algo que incorporamos en mi empresa. El equipo que más tickets recibe, por lejos, es el de diseño gráfico. Nuestro diseñador gráfico es la persona más ocupada de la empresa. Su ticketera nunca está vacía.
Para que tengas contexto, mi empresa se especializa en real estate; trabajamos casi exclusivamente con este sector. El ticket que más se repetía era el diseño de carruseles de venta de propiedades para poner en anuncios de Meta.
El proceso sin IA era así:
- El diseñador armaba una plantilla madre en Photoshop para cada cliente.
- El cliente cargaba un ticket para editar una propiedad, con las fotos y todas sus características.
- Esta plantilla se aplicaba a todas las propiedades que había que anunciar.
- Es decir que, por cada propiedad que se pedía anunciar, el diseñador hacía una variación de la plantilla madre.
Cada propiedad nueva que tenía que editar le llevaba entre 40 y 60 minutos. A veces más. Las tareas no consistían solamente en editar los textos, sino también en elegir el encuadre más adecuado, mejorar las fotos y hacer trabajos de limpieza de imágenes con IA.
El proceso con IA, que ahora lleva menos de 5 minutos, es así:
- El diseñador continúa armando una plantilla madre en Photoshop para cada cliente.
- Carga ese diseño en una app que armamos para automatizar el proceso.
- Carga el manual de marca del cliente, junto con archivos como el logo y la tipografía.
- El cliente pide un ticket de diseño de carrusel y flyer de una propiedad, con las fotos y las características.
- La app de diseño hace el trabajo en menos de 5 minutos.
- El diseñador recibe una notificación de que el trabajo está listo y decide si aprobarlo o no. En caso de que haya que hacer una corrección, puede pedirle a la herramienta que vuelva a diseñarlo con determinadas indicaciones, o bien puede abrir el archivo PSD y editarlo él mismo (por ejemplo, para hacer correcciones mínimas, como el precio).
Acá, dos flyers. El primero, hecho por el diseñador; el segundo, hecho por nuestro asistente de diseño con IA:
Esta herramienta nos permitió tres cosas fundamentales:
- Liberar la ticketera del diseñador.
- Permitirle que se concentre en tareas estratégicas, siempre del orden creativo. Es decir, su rol ya no es replicar un mismo diseño, sino proveer diferentes diseños para probar distintos ángulos publicitarios.
- Aumentar considerablemente nuestra capacidad productiva en el área de diseño gráfico.
La pregunta que se harán es: ¿pero cuánto les cuesta esta herramienta? ¿Cuánto sale cada carrusel que hace? Lo que nos lleva al siguiente eje.
2. Costos
Cada producción nos cuesta, en promedio, 0,15 USD. Cada producción incluye un carrusel de entre 3 y 5 diapositivas y un flyer que sintetiza ese carrusel, como el que vieron arriba.
A razón de 500 producciones mensuales, hablamos de 75 USD de costo.
El costo es marginal. Si te estás preguntando si esto reemplaza a tu diseñador, la respuesta es que no. ¿Posiblemente retrase la contratación de uno nuevo? Sí, con matices. Despejemos las dudas:
La pregunta que debemos hacernos no es: ¿debo contratar un diseñador nuevo para poder atender a más clientes? Eso vemos que queda parcialmente resuelto con las tareas que son estrictamente operativas y repetitivas. La pregunta correcta ahora es: ¿qué herramientas debo darle a mi equipo actual para ampliar su capacidad operativa? ¿Qué tareas pueden ejecutar estas herramientas y cuánto tiempo le demandan a una persona? ¿Qué habilidades necesita mi equipo ahora que contraté o creé estas herramientas? Y, por supuesto: ¿cuánto me cuesta todo esto?
El resultado de estas preguntas tiene que ser el siguiente: las herramientas de IA que le di a mi equipo ahorran el tiempo suficiente como para que sus integrantes dediquen parte de las horas laborables a la estrategia, en lugar de a lo operativo. El costo tiene que ser menor que el de contratar a un empleado que haga esas tareas, siempre y cuando no se pierda la calidad de entrega del servicio que se automatizó.
3. Calidad de entrega del servicio
Muchos de nosotros tenemos el ojo entrenado y detectamos un flyer hecho con ChatGPT o una web hecha con Claude. De hecho, una de las consultas recurrentes en las llamadas con clientes potenciales que tiene mi equipo comercial es: «Quiero hacer publicidad, pero no quiero que los contenidos sean iguales a los que hacen todos».
Ninguna empresa debiera perder su identidad por aplicar IA. Y acá volvemos al principio del artículo: la habilidad más valiosa para los que toman decisiones hoy es el criterio. Si la herramienta que contrataste o creaste automatiza y es barata, pero baja la calidad de entrega de tus servicios, ¿vale realmente la pena?
Hace unos meses, con la primera actualización de ChatGPT para la creación de imágenes que no era errática con la inclusión de textos, quise que mi equipo de diseño empezara a usarla. Al cabo de una semana de intentarlo, vino el líder de diseño y me dijo que no era posible, que les llevaba más tiempo hacer las piezas gráficas con ChatGPT y que la calidad no era buena. Además, generaba estrés en el equipo. El filtro lo puso el equipo. La vocación de IA estaba; la tecnología aún no era lo suficientemente buena.
Este apartado es corto. Si la herramienta de IA que querés usar atenta contra la calidad de entrega del servicio, no tenés que aplicar IA.
Entonces, ¿cómo hago para integrar IA en mi empresa de publicidad y estar al día con las herramientas, sin romper ningún proceso?
Esta época exige que tanto los equipos de las empresas de publicidad como las personas que toman decisiones aprendan a pensar en lógica de IA. No es tan importante que sepas usar Claude Code o Codex (aunque, siendo franco, es necesario que te metas un poco en el barro), sino que entiendas su lógica de funcionamiento. No es fundamental que sepas construir una API, pero sí que entiendas qué permite hacer una.
Una vez que desbloqueaste esta lógica de pensamiento con la que trabaja la IA, cada nueva actualización va a costarte menos incorporarla, en caso de que sea necesario hacerlo.
Pero la pregunta de cómo integrar IA sigue quedando sin responder. Vamos a ello, sin vueltas.
Cada proceso técnico que es repetitivo tiene potencial de ser automatizado.
Vamos con otro ejemplo de una tarea repetitiva que resolvimos en bi.lab: una de las tareas de nuestro servicio para inmobiliarias es hacer anuncios en Meta. Las configuraciones de esas campañas son, en la mayoría de los casos, siempre parecidas: cambian muy pocas variables. Entonces, lo que hicimos fue aislar esas variables y, con lo que siempre se repetía, construimos un preset vía API de Meta. Ese preset se maneja desde nuestro CRM. Lo que hace ahora el equipo de anuncios es seleccionar el preset y elegir las variables que son distintas para cada cliente, como, por ejemplo, la ubicación geográfica donde debe salir el anuncio.
Con esta herramienta, bajamos el tiempo de lanzamiento de campañas de 30 minutos a 5.
Es fundamental que los procesos que quieras automatizar no rompan procesos virtuosos, como me pasó a mí cuando quise implementar el diseño de flyers con ChatGPT y mi equipo me demostró que todavía no se podía.
Tu calidad de entrega no debe verse comprometida jamás.
Ahora, si lográs destrabar todo lo anterior y construir un proceso virtuoso que es más barato, eficiente y no pierde calidad, viene otro desafío: preparar al equipo para que integre las herramientas con IA en su labor profesional. Este tema lo vamos a abordar en un próximo artículo.
Gracias por leer.
Bautista Veaute, CEO de bi.lab Agency LLC.