Límites para la automatización de campañas en América Latina

Cuando una marca activa una campaña automatizada en redes sociales pagadas o en búsqueda, le entrega la asignación del presupuesto, las pujas y la selección de audiencias a un sistema que toma esas decisiones en segundos, sin pedir aprobación en cada paso. Estos sistemas no siempre se consideran agentes de IA, pero funcionan de forma parecida: actúan en nombre de la marca y con su dinero. La encuesta de Gartner a CIO y ejecutivos de tecnología de 2026, recogida en el Hype Cycle for Agentic AI 2026, encontró que solo el 17 % de las organizaciones ha desplegado agentes de IA y que más del 60 % espera hacerlo en un plazo de dos años, el ritmo de adopción previsto más rápido entre todas las tecnologías emergentes de ese estudio. En publicidad, buena parte de este trabajo ya se delegó, por lo general sin haber definido qué puede decidir el sistema.

Los equipos de marketing en América Latina son pequeños para el tamaño de los mercados que atienden, y muchos cubren varios países desde una sola oficina en Ciudad de México, São Paulo o Bogotá. La automatización asumió un trabajo que el equipo no podía hacer a mano y mostró resultados desde la primera semana. Activarla fue una decisión razonable, pero pocos equipos la trataron como una delegación de autoridad o pusieron límites a lo que el sistema podía decidir.

La brecha de gobernanza

La encuesta de EY sobre riesgo y gobernanza de la IA, realizada de finales de mayo a mediados de junio de este año entre altos ejecutivos de IA de grandes empresas estadounidenses que cotizan en bolsa, encontró que el 91 % afirma que su organización ya usa IA agéntica. Entre ellos, el 26 % dice que no puede detectar agentes no autorizados que operan dentro de su organización. Si las empresas que cuentan con un liderazgo dedicado a la IA tienen ese punto ciego, es poco probable que un equipo de marketing regional pequeño esté en mejor posición.

Adopción sin inversión

El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, elaborado por la CEPAL y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile a partir de más de 100 indicadores en 19 países, ofrece contexto sobre la región. América Latina concentra el 14 % de las visitas mundiales a herramientas de IA y el 11 % de los usuarios de internet del mundo, de modo que usa la IA con más intensidad de lo que haría prever su peso en internet.

La inversión y el talento no han avanzado al mismo ritmo: la región genera el 6.6 % del PIB mundial, pero recibe el 1.12 % de la inversión global en IA, y su déficit de talento especializado frente al promedio mundial ha crecido desde 2022, en parte porque los expertos están dejando la región. Según el comunicado con el que se presentó el estudio, la mayoría de los países que tienen una estrategia nacional de IA no la ha financiado y carece de mecanismos para implementarla o medir sus resultados.

El índice encuentra además que el uso de la IA en la región se concentra en herramientas listas para usar y con bajos requisitos técnicos, un patrón en el que encaja la automatización de campañas, que se activó con un botón y funcionó lo bastante bien como para que pocas personas revisaran qué estaba decidiendo. Aunque las empresas latinoamericanas quieran adoptar la IA con rapidez, muchas carecen de personal técnico propio, de reglas que puedan hacerse cumplir y, sobre todo, del presupuesto para sostener todo eso, que son los recursos que, según el índice, escasean en la región.

Tres reglas para las campañas automatizadas

Desactivar la automatización implicaría renunciar a su principal ventaja, que es la velocidad, así que una mejor opción es definir las reglas que se pasaron por alto al principio.

●  Límites. Dejar por escrito qué puede decidir el sistema por su cuenta, con cuánto presupuesto y en qué canales. Sin esa definición, la configuración predeterminada de la plataforma se convierte en el límite.

●  Reversibilidad. Registrar cada decisión automatizada con el detalle suficiente para deshacerla y entender por qué se tomó. Cuando un sistema optimiza sin dejar registro, el riesgo recae en quien aprueba el presupuesto.

●      Responsabilidad sobre los resultados de negocio. Una campaña puede mejorar su métrica objetivo sin ayudar a la marca. Alguien tiene que hacerse responsable del resultado de negocio y tener la autoridad para advertirlo cuando la métrica y ese resultado se separen.

Estas reglas importan más en los mercados latinoamericanos, donde la regulación de la IA todavía se está escribiendo. Mientras no exista, la propia empresa tiene que poder demostrar que una decisión automatizada fue razonable.

Dónde siguen compitiendo las marcas

Cuando todos los anunciantes de una categoría usan sistemas automatizados similares, pujan de forma similar, se dirigen a audiencias similares y alcanzan niveles de eficiencia similares, de modo que ejecutar las campañas mejor que un competidor deja de ser una ventaja significativa. Las marcas pasan entonces a competir en el trabajo que la automatización no hace: definir a quién quiere llegar la marca, decidir qué prometerles a esas personas y desarrollar la idea de la temporada. Dos marcas que invierten montos similares y ejecutan igual de bien se diferenciarán sobre todo en ese trabajo.

Automatizar la ejecución le da al equipo de marketing más tiempo para ese trabajo, y cualquier sistema de campañas debería evaluarse, en parte, en función de si reparte el trabajo de esta manera. Albert.ai, la IA de autoaprendizaje de Zoomd, trabaja directamente dentro de las cuentas de redes sociales pagadas y de búsqueda de la marca, donde prueba, optimiza y mueve presupuestos entre canales de forma continua, mientras el equipo conserva el control de la estrategia y de la dirección creativa.

Como la delegación ya está en marcha, la decisión que les queda a los equipos de la región es si le ponen límites claros y designan a alguien que responda por los resultados. Para más información, visite https://zoomd.com.