Las señales que surgen a lo largo de 2025 han cristalizado ahora en un mandato estratégico: la industrialización de la inteligencia a través de la orquestación del flujo de trabajo, los volantes de datos propios y la activación persistente del ADN de la marca. A partir de estas señales, podemos definir las condiciones estratégicas por las que navegarán las marcas a lo largo de 2026.

Las operaciones de marketing están entrando en la era de la orquestación.

En 2025, los equipos de marketing comenzaron a alejarse de los pilotos aislados de IA para implementar en su lugar sistemas coordinados, capaces de ejecutar el trabajo a través de múltiples pasos, de forma continua y a escala. Estas orquestaciones, que rediseñan la forma en que se estructura la colaboración dentro de la organización, conectan la estrategia, la creación, la ejecución y la medición dentro de un único sistema conectado, en lugar de hacerlo como traspasos entre silos.

Este cambio también ofrece a las marcas una salida clara del "purgatorio piloto", el ciclo de pruebas fragmentadas y a pequeña escala que a menudo carecen del peso estructural necesario para impulsar un cambio empresarial significativo. Al ir más allá de los experimentos aislados y pasar a la orquestación a gran escala, las organizaciones están sustituyendo los pilotos guiados por la curiosidad por una arquitectura estratégica que conecta el pensamiento en todo el ciclo de vida del marketing. Esto garantiza que la inteligencia no sea sólo una herramienta complementaria, sino un componente fundamental capaz de desmantelar los silos heredados e impulsar el crecimiento a gran velocidad.

Lo que esto significa para 2026: Los flujos de trabajo orquestados impulsarán la industrialización de la inteligencia, sirviendo de base para las operaciones de marketing siempre activas que unifican la producción creativa, el comercio y la optimización. Los equipos de marketing reajustarán cada vez más sus estructuras, yendo más allá del cuello de botella de la ejecución manual hacia la orquestación estratégica de sistemas agénticos.

La experiencia se convirtió en la principal palanca competitiva.

A medida que las operaciones de marketing se orquestan en 2025, el diseño de la experiencia evoluciona para generar nuevos datos que permitan una mayor personalización y conocimiento del consumidor, funcionando como una especie de volante. Al invitar a los consumidores a colaborar y co-crear dentro de un marco generativo, las marcas pueden captar señales ricas y contextuales que antes estaban atrapadas en los medios de comunicación de caja negra o en encuestas sesgadas. Esto convierte cada interacción en un evento de doble propósito: proporcionar una experiencia significativa al consumidor y, al mismo tiempo, llenar vacíos de datos críticos con información propia y procesable. Cuando las experiencias se diseñan de este modo, el punto de partida estratégico cambia, y comienza con la pregunta fundamental: "¿Qué datos busco? "¿Qué datos busco?"

Bajo esta arquitectura, la participación ya no es solo una métrica de compromiso; funciona como un evento primario de generación de datos, alimentando señales de primera mano de alta fidelidad directamente en el ecosistema agéntico de una marca.

La IA actúa como tejido conectivo, permitiendo que las experiencias ingieran datos en tiempo real y generen activos hiperpersonalizados sin la fricción de la producción manual. Un ejemplo de ello es nuestro trabajo con el festival de música Boomtown, "Boomtown Unboxed ", que transformó la participación de los asistentes en un motor de datos escalable y una creatividad hiperpersonalizada. La plataforma utilizó datos de eventos de primera mano capturados durante el festival para montar dinámicamente secuencias de recapitulación de alta fidelidad únicas para cada asistente.

Al tratar la propia experiencia como un entorno de captura masiva de datos, la inteligencia artificial se convirtió en la pieza clave para transformar la asistencia en conocimiento, informando el montaje creativo y profundizando en la resonancia emocional. La automatización creativa permitió que la experiencia se adaptara a cada participante con un nivel de granularidad que los flujos de trabajo heredados simplemente no pueden igualar.

Lo que esto significa para 2026: A medida que la saturación de contenidos hace que el compromiso tradicional sea episódico, el diseño de la experiencia debe convertirse en un sistema siempre activo que recoja continuamente información para mantenerse

La autenticidad surge como activo estratégico.

En 2025, la autenticidad pasó de ser un ideal filosófico a una capacidad operativa crítica. A medida que las herramientas generativas redujeron la barrera técnica de la creación de contenidos, el mercado experimentó un aumento de productos homogeneizados y genéricos que carecían del alma distintiva de las marcas que los respaldaban. Por otro lado, las marcas estratégicas trataron de codificar en sus sistemas de IA su patrimonio visual único, su tono de voz y sus propios conocimientos sobre la audiencia, lo que permite una creatividad a escala que es profundamente auténtica para la marca.

La ventaja competitiva más duradera ya no procede del dominio de herramientas comerciales, sino de la formación de modelos fundacionales basados en la propia historia de la marca. Al incorporar mascotas, propiedad intelectual y principios creativos propios, las marcas pueden asegurarse de que su trabajo asistido por IA sea instantánea y reconociblemente suyo. Este paso, de la creación de un mensaje puntual a un cerebro de marca vivo, permite ampliar la expresión sin diluir el significado.

A la inversa, el mercado ha visto las consecuencias de la desalineación. Cuando las marcas confían en modelos públicos genéricos para representar su identidad, corren el riesgo de caer en el valle misterioso de la representación de marca. Es probable que a lo largo del año hayamos visto un puñado de errores sonados en los que el uso de modelos artificiales y genéricos no se ajustaba a los valores fundamentales de la marca o a la diversidad de su público. A menudo, este tipo de productos se perciben como una intrusión en lugar de una extensión, erosionando la confianza que la marca ha trabajado durante décadas para construir.

Lo que esto significa para 2026: A medida que la IA se integre en las operaciones de contenido, la autenticidad funcionará como un impulsor del rendimiento. La gobernanza y los modelos fundacionales específicos de la marca se convertirán en componentes esenciales de los sistemas de marketing modernos, garantizando que la escala refuerce el reconocimiento en lugar de crear fragmentación.

La capacidad de descubrimiento está siendo redefinida por las interfaces de IA.

A medida que los agentes de IA se convierten en el centro de la planificación y recuperación diarias, la capacidad de descubrimiento ya no es una cuestión de simple clasificación por palabras clave. En el último año, la descubribilidad ha pasado a depender de la capacidad de los contenidos de marca para ser recuperados, comprendidos y citados de forma fiable por sistemas generativos como fuente definitiva de verdad.

Así ha nacido la era de la optimización generativa de motores (GEO). Mientras que el SEO tradicional optimiza la visibilidad en una página de resultados, el GEO optimiza la inclusión en una síntesis generada por IA. Este cambio exige alejarse de la densidad de palabras clave para acercarse a la precisión contextual, los metadatos estructurados y la credibilidad verificable.

En consecuencia, la capacidad de descubrimiento ha pasado de ser un reto táctico de marketing a un requisito fundamental de infraestructura. Las marcas que invierten en bases de conocimiento estructuradas y ecosistemas de contenidos legibles por máquinas crean las condiciones para que los agentes de IA puedan referenciarlas con confianza, reduciendo el riesgo de ambigüedad o alucinación. El contenido debe servir ahora a dos audiencias simultáneamente: debe ser emocionalmente resonante para los humanos y arquitectónicamente legible para las máquinas. Los formatos modulares, las fuentes autorizadas y los activos multimodales son las nuevas apuestas para reducir las conjeturas de los intermediarios de IA.

Lo que esto significa para 2026: la estrategia de búsqueda se ampliará más allá de la lógica de las clasificaciones de los resultados de búsqueda. El éxito se definirá por la citación y la confianza, a medida que las marcas diseñen ecosistemas de contenidos que sirvan como nodos primarios de recomendación dentro de las interfaces agenticas.

En 2026, la maduración de la inteligencia se convierte en una necesidad estructural.

El paso de la experimentación de 2025 a la ejecución de 2026 representa la maduración final de la empresa nativa de IA. La ventaja competitiva sigue ahora a la industrialización de la inteligencia, pasando de las ganancias a nivel de tareas a una arquitectura de agentes cohesiva que unifica la intención estratégica, el arte creativo y la ejecución operativa.

Esta evolución ha transformado lo que antes era un lujo de curiosidad en una necesidad estructural fundamental. El rendimiento en este panorama se define por la profundidad del diseño del sistema y la activación intencionada del ADN propio de una marca. Al disolver los silos heredados y diseñar flujos unificados, las organizaciones pueden convertir por fin la complejidad de la orquestación en su fuente más duradera de ventaja compuesta.

Pero hablar de agilidad es fácil. El verdadero reto, y el centro de la conversación en Ámsterdam, era cómo aterrizar estas ideas en la realidad. ¿Cómo pueden los organismos de radiodifusión liberarse de modelos de producción de hace décadas? ¿Dónde están las verdaderas oportunidades de ingresos en los vastos archivos de medios inactivos? ¿Y cómo pueden las empresas adoptar nuevas y potentes tecnologías sin verse paralizadas por los costes y la complejidad? El debate debía pasar de las promesas conceptuales a las soluciones tangibles, muchas de las cuales se expusieron a lo largo de la conferencia.

Los modelos de radiodifusión de hace décadas están evolucionando para satisfacer las demandas de la audiencia moderna.

Durante décadas, la industria de la radiodifusión ha estado asentada sobre una base que parecía sólida, pero esos cimientos han cambiado irrevocablemente. Como Lewis Smithingham, EVP MEGS en Monks, señaló en el escenario: "La producción de medios se ha hecho efectivamente de la misma manera durante algo así como 58 o 59 años" Pero ese modelo tradicional se está resquebrajando bajo la presión de una nueva realidad en la que el público ya no es un monolito, sino una colección diversa de intereses dispersos en innumerables plataformas. Para llegar a ellos, explicó, "ya no podemos hacer entregas con una línea de visión recta, porque no hay una línea recta, y no hay una plataforma primaria. Está por todas partes"

Este nuevo panorama exige un nuevo enfoque que se libere de la inercia institucional de cómo se han hecho siempre las cosas. Llegar al público moderno requiere la agilidad de la producción nativa en la nube, que es más un cambio fundamental de mentalidad que una mera actualización tecnológica. Significa abandonar las viejas "reglas de oro", como no apagar nunca un generador por miedo a que se colapse el sistema, y adoptar en su lugar un enfoque ágil, definido por software, que gestiona los sistemas mediante software adaptable en lugar de hardware físico rígido.

Este cambio es más evidente en la evolución del papel de los archivos multimedia. Durante demasiado tiempo, los contenidos valiosos han estado encerrados en bóvedas polvorientas. Ahora, la IA está reescribiendo el libro de jugadas, transformando las bibliotecas estancadas en archivos de rendimiento vivos y palpitantes.

Esta evolución significa dejar de pensar en los derechos por título y ver las oportunidades de monetización en la propiedad intelectual subyacente. Para una cadena deportiva, esto podría significar utilizar la IA para encontrar y empaquetar instantáneamente los momentos más destacados de un jugador tras un intercambio de alto nivel, un proceso que tradicionalmente requeriría un importante esfuerzo manual. Para un estudio, significa transformar un programa de radio clásico en una serie animada para las redes sociales. Al democratizar los archivos con herramientas impulsadas por IA, damos a editores, productores e incluso aficionados la capacidad de desenterrar nuevo valor, crear nuevas historias y generar nuevas fuentes de ingresos a partir de contenidos que antes estaban olvidados.

En última instancia, estos cambios tecnológicos apuntan a un único imperativo. En palabras de Smithingham: en el entorno actual, "si no estás en tiempo real, eres historia" El éxito pasa ahora por utilizar la tecnología para transformar la propiedad intelectual latente en experiencias dinámicas y personalizadas que conecten con la audiencia en tiempo real. Esta es la nueva frontera de la radiodifusión, y es un futuro que estamos construyendo activamente.

Las herramientas basadas en IA permiten a los equipos ofrecer mejores experiencias a los espectadores.

El objetivo último de toda esta innovación es ofrecer a la audiencia una experiencia mejor y más personal. Uno de los temas centrales de las charlas de toda la feria fue la necesidad de dotar a los creadores de herramientas ágiles y en tiempo real que lo hagan posible. Nuestra demostración de LiveVision™ ilustra este punto en acción.

LiveVision™ es una herramienta basada en IA que funciona con flujos de trabajo de producción en directo. LiveVision™ está diseñada para ejecutarse en una pila completa de tecnologías de hardware y software de NVIDIA, incluidos NVIDIA RTX PRO Server, Video Search and Summarization Agent y Holoscan for Media, y puede implementarse en el extremo, en la nube o en un entorno híbrido. Aporta inteligencia en tiempo real a la emisión mediante el análisis simultáneo de múltiples fuentes de cámara, introduciendo la detección y el análisis de objetos en el pipeline de emisión para la priorización de tomas, la descripción de escenas y la transcripción de audio. Esto libera a los equipos de producción para el proceso creativo y proporciona resúmenes al final del día.

Las nuevas herramientas están convirtiendo los archivos multimedia inactivos en nuevas fuentes de ingresos.

Nuestra demostración de almacenamiento de medios direccionables en el tiempo (TAMS) ofreció una potente solución al reto antes mencionado de liberar el valor de los archivos de medios inactivos. Esta demostración mostraba una aplicación práctica del cambio de la industria del almacenamiento estático a los "archivos de rendimiento", es decir, sistemas que hacen aflorar activamente contenidos valiosos.

TAMS aborda el proceso de búsqueda manual, que requiere mucho tiempo, mediante el uso de IA para analizar e indexar el contenido en sí, haciendo que las imágenes se puedan buscar por acciones, objetos o personas en cuestión de segundos. Esto proporciona un acceso instantáneo y preciso a bibliotecas de medios masivos, transformando un archivo inactivo en un activo dinámico y monetizable. Por ejemplo, un propietario de derechos deportivos podría utilizar TAMS para extraer instantáneamente clips de los momentos clave de un jugador concreto y crear un vídeo personalizado para los aficionados, o para recopilar rápidamente imágenes para los mercados de apuestas en directo.

El futuro del sector depende de un cambio fundamental de mentalidad.

En definitiva, las conversaciones mantenidas en IBC 2025 ofrecieron una imagen clara de un sector en una encrucijada. Está claro que la transición a un mundo en tiempo real impulsado por la IA requiere algo más que la simple adopción de nuevas herramientas y plataformas. El verdadero reto consiste en superar la inercia de los flujos de trabajo heredados y adoptar un enfoque más ágil, experimental y definido por software para crear y monetizar contenidos.

El éxito en esta nueva era exige orquestar la creatividad y la tecnología para construir sistemas que no sólo sean innovadores, sino también profundamente pertinentes, eficientes y rentables. Es esta síntesis de visión y ejecución la que definirá el próximo capítulo de los medios de comunicación.

Aunque siempre habrá curiosos técnicos, la mayoría de la gente no empieza por "¿cómo funciona?" Empiezan por "¿qué puede hacer por mí?" Es como comprar un coche: te convence lo que se siente al conducirlo o imaginar adónde puede llevarte, no cómo funciona la transmisión.

Esa sensación de posibilidad suele surgir del juego como potente catalizador del aprendizaje. Estimula la curiosidad para ayudar a las personas a comprender ideas intimidantes simplemente aprovechando interacciones claras y familiares, con reacciones que se pueden ver, oír y sentir. Eso es lo que hace que la complejidad no suponga ningún esfuerzo y da a la gente la confianza para jugar, experimentar e incluso tener accidentes felices por el camino. A la hora de crear experiencias para las marcas, el juego y el placer son fundamentales para diseñar experiencias que transformen conceptos complejos e intimidantes en algo intuitivo y humano.

Diseñar para descubrir, no para demostrar.

Hace poco pusimos en práctica esta filosofía en la conferencia anual de desarrolladores de Google, Google I/O 2025, donde nos retaron a imaginar algunas de sus últimas innovaciones como un patio de recreo para que los invitados aprendieran y descubrieran. Para ello, nos alejamos de las demostraciones directas basadas en pantallas de productos y nos centramos en entornos interactivos que fomentaran la participación individual y en grupo.

El objetivo nunca es forzar la información, sino crear un patio de recreo que fomente la exploración natural e intuitiva. Se trata de predecir todas las herramientas que necesitará el usuario y confiar en su propio comportamiento para descubrir el resto. Dejando un poco de incógnita, creamos espacio para esos "accidentes felices" que provocan auténtico deleite. La verdadera magia no está en explicar un sistema subyacente, sino en facilitar un acto práctico y alegre de cocreación.

Dar prioridad a la experiencia es crucial y pone en tela de juicio un posible escollo: suponer que un público técnico necesita una interfaz técnica. Aunque el público de E/S está lleno de desarrolladores brillantes, un diseño sencillo e intuitivo crea un punto de entrada más potente para todos. Cuando se inunda una experiencia de información o de opciones por adelantado, puede resultar paralizante. Un diseño intuitivo, por el contrario, abre la puerta a una conversación más significativa. Incluso los conceptos más abstractos pueden hacerse accesibles traduciéndolos en patrones familiares e interacciones lúdicas.

Una metáfora familiar puede hacer accesible cualquier tecnología.

Nuestra colaboración comenzó cuando el equipo de Google acudió a nosotros con Lyria RealTime, un potente modelo de generación musical que "permite a cualquiera crear, controlar e interpretar música de forma interactiva en el momento" Inspirándonos en el formato familiar de una mesa de mezclas, prestamos especial atención a los codificadores sin fin como mecanismo central de nuestro patio de recreo musical. Al ver que se parecían a taburetes, diseñamos cada uno para que funcionara como un controlador gigante e interactivo para una capa musical específica. Al sentarse, los usuarios podían seleccionar distintos instrumentos o géneros, mientras que al girar el taburete se ajustaba la influencia de ese sonido en la mezcla general. Cualquiera, con o sin experiencia musical, podía manipular el sonido, colaborando con desconocidos para crear una pista única en tiempo real.

Aplicamos los mismos principios de hacer agradables y comprensibles ideas complejas a algo aún más abstracto: la informática cuántica. En concreto, ¿cómo dar sentido a un concepto como la superposición en menos de dos minutos? Perdiéndose en un laberinto.

La experiencia cobró vida en una máquina recreativa retro, con un juego que contrastaba dos modos de resolver problemas. En primer lugar, los jugadores recorrían el laberinto como lo haría un ser humano (o un ordenador muy lento), explorando un camino lineal cada vez. Después, vieron cómo un ordenador cuántico lo resolvería recorriendo todos los caminos posibles simultáneamente en una simulación fluida y bella. Para profundizar en el reto, incorporamos el aprendizaje al juego escondiendo fichas esenciales por todo el laberinto. Cada uno de ellos revelaba un hecho sorprendente sobre la mecánica cuántica, convirtiendo el descubrimiento en una parte esencial del progreso a través de la experiencia.

El diseño intuitivo no sólo se aplica a la tecnología compleja, sino también a la exploración de entornos. En este caso, el reto no era el software o los conceptos cuánticos, sino despertar la pasión que los asistentes a la conferencia I/O sentían por Google. Para celebrarlo, creamos Adventure Quest, convirtiendo todo el recinto en un patio de recreo para el descubrimiento con una búsqueda del tesoro.

Mediante una sencilla aplicación web que no requería descargas, los asistentes exploraron la zona para encontrar puntos de referencia ocultos repartidos por todo el evento. Al escanear cada marcador se desbloqueaban datos curiosos y se obtenían recompensas sorpresa. Esta experiencia no necesitaba instrucciones; ofrecía a los asistentes un camino amable y atractivo a través del caos, convirtiendo la posible sobrecarga de información en un reto delicioso. El momento mágico fue ver cómo este sencillo marco despertaba un entusiasmo masivo: la gente estaba tan ansiosa que buscaba los puntos de referencia incluso antes de que el evento empezara oficialmente, y pronto se formaron colas por todo el recinto con todo el mundo deseando participar.

Para hacer las delicias de los asistentes, hay que generar confianza y proteger la visión creativa.

Cada proyecto presenta sus propios retos. Para superarlos, nuestro trabajo se guió por una serie de principios básicos para convertir ideas ambiciosas en experiencias físicas y placenteras.

La limitación es un catalizador de la creatividad. Tratamos las restricciones del proyecto no como limitaciones, sino como un impulso creativo. Con un plazo y un presupuesto definidos, cada decisión tenía que ser intencionada y económica, desde los primeros conceptos de diseño hasta cada ronda de comentarios y el uso de cada centímetro de material de construcción. Esta disciplina obligó a centrarse en lo superfluo, dejando sobre la mesa sólo las ideas más potentes y eficaces. Como resultado, el alcance del proyecto no creció por exceso, sino porque las soluciones nacidas de esta intencionalidad eran demasiado inteligentes y convincentes para ignorarlas....

Menos es más. La edición en el diseño de experiencias es un ejercicio de elegante moderación. Cada proyecto vive en un delicado equilibrio entre la ambición de un equipo de producto por mostrar cada detalle técnico y la necesidad fundamental del usuario de una experiencia que no sea abrumadora. Añadir un botón más o un detalle técnico más puede ser lo que abrume al usuario y le impida empezar. Nuestro trabajo consiste en defender al usuario, simplificando la experiencia hasta su esencia más alegre y respetando al mismo tiempo la potencia de la tecnología.

Generar confianza mediante una estrecha colaboración. Los riesgos creativos que asumimos fueron posibles gracias a la confianza que hemos construido con Google a lo largo de años de estrecha colaboración. Esa confianza se forja en una asociación profundamente colaborativa, en la que trabajamos con nuestros clientes para resolver retos y construir ideas juntos. Esta relación es nuestro activo más valioso, ya que nos proporciona una confianza compartida para explorar caminos poco convencionales y convertirlos en realidad.

Dar el salto de la representación a la realidad. ¿Cómo se transmite una experiencia alegre y física antes de que pueda experimentarse de forma tangible? Es difícil captar esa magia en una maqueta digital; un renderizado en 3D no puede comunicar plenamente el placer de girar y oír cómo cambia la música en respuesta. Hay una brecha entre el plano digital y la realidad física. Aquí es donde la confianza es primordial. Nuestros clientes tienen que confiar en nuestra visión durante la fase de diseño digital. La recompensa final es ver que esa confianza se valida cuando por fin juegan con el prototipo físico y dicen: "Ahora lo entiendo perfectamente"

El juego forja el camino más directo hacia el aprendizaje.

En última instancia, estas experiencias refuerzan una creencia fundamental: la clave para desbloquear incluso la tecnología más compleja reside en hacerla intuitiva, interactiva y, lo que es más importante, lúdica. Al utilizar patrones de diseño centrados en el ser humano -un juego, un instrumento musical, una búsqueda del tesoro- creamos rampas de acceso que invitan a entrar a todo el mundo, independientemente de su formación técnica.

Este planteamiento nos recuerda que mostrar la tecnología no se trata sólo de lo que puede hacer, sino de cómo nos hace sentir. Al centrarnos en la curiosidad y el juego, podemos crear conexiones más significativas y memorables entre las personas y las innovaciones que dan forma a nuestro mundo.

"La IA está colapsando el tiempo necesario para visualizar y escribir textos, y su coste"

Cuando Sir Martin dice esto, está tocando una frustración que todo artista conoce: la fricción entre una idea brillante y su ejecución. Durante demasiado tiempo, el proceso creativo se ha empantanado en... bueno, las partes aburridas. Los interminables cambios de tamaño y de formato. Un mal necesario, quizá, pero un mal que hace que sea una lucha constante mantener la coherencia de la marca en todos los mercados mundiales.

Además de la velocidad, la verdadera oportunidad creativa reside en enseñar a esta tecnología los matices de una marca, permitiendo una nueva escala de relevancia y personalización. Con un motor de creación inteligente como Monks.Flow, podemos codificar en el lienzo toda la esencia creativa de una marca: su voz única, su estética y sus principios artísticos. Esto permite la exploración de innumerables variaciones de alta calidad de un único concepto, lo que permite a los creativos centrarse en la ambiciosa idea central, con la confianza de que cada ejecución mantendrá el más alto nivel de artesanía y coherencia en todos los canales.

Vimos cómo esto elimina los límites creativos cuando ayudamos a Headspace a conectar con la gente durante la estresante temporada navideña. La marca necesitaba transmitir mensajes altamente personalizados sobre el bienestar mental, una tarea que tradicionalmente requeriría la creación manual de cientos de variaciones de anuncios únicos. Utilizando funciones como Asset Planner, nuestra herramienta de producción creativa automatizada, dentro de Monks.Flow, produjimos más de 460 activos únicos, reduciendo el tiempo de producción en dos tercios. Y lo que es más importante, esto condujo a un aumento del 62% en las tasas de conversión de suscripciones. El mensaje adecuado llegó a la persona adecuada porque la fricción para crearlo había desaparecido, gracias a que el flujo de trabajo era más rápido que una persecución a la velocidad de la luz a través del cinturón de asteroides.

"La segunda área es la personalización a escala, lo que yo llamo el modelo Netflix con esteroides"

Cuando creo un retrato, mi objetivo es que la persona que tengo delante se sienta realmente vista. Escucho lo que dicen y lo reflejo en mi arte. Esto es lo que creo que quiere decir Sir Martin cuando habla de "personalización a escala" Y, sin embargo, tantas marcas insisten en gritar a una multitud cuando deberían susurrar a un individuo. Recopilan tanta información y, sin embargo, a menudo presentan a su público un mensaje genérico o un activo que podría ser para cualquiera.

Esto se debe a que una conexión genuina a este nivel requiere la misma escala que acabamos de comentar; la forma tradicional de crear es demasiado lenta y rígida para elaborar un mensaje único para cada persona, dejando esa conexión fuera de nuestro alcance. El proceso de producción tradicional es una lenta y secuencial carrera de relevos desde el briefing hasta la copia, el diseño y el código. Cuando un producto está listo, ya han pasado semanas y se ha perdido el momento de establecer una conexión personal.

Este bloqueo significa que la marca siempre va un paso por detrás del viaje del cliente. La IA cierra esa brecha, no sólo moviéndose más rápido, sino utilizando esa velocidad para escuchar y responder de una forma más humana. Traduce los datos ricos en matices del viaje de un individuo en un mensaje acabado que se siente exclusivamente suyo, creando una conexión que antes era imposible a escala.

Hemos visto el impacto de este enfoque con una marca líder mundial de bienes de consumo que quería crear una serie de bienvenida única para los nuevos miembros de su programa de fidelización. Utilizando un motor de IA entrenado en la voz de la marca, crearon un viaje de bienvenida con múltiples variantes en solo dos semanas, un proceso que de otro modo habría llevado meses. Esto resultó en un aumento del 240% en el compromiso de los miembros y una disminución del 94% en las cancelaciones de suscripción, lo que demuestra que un toque personal a escala construye conexiones poderosas.

"La asignación de fondos en el ecosistema publicitario se hará cada vez más de forma algorítmica"

Cuando Sir Martin habla de asignar fondos "algorítmicamente", a un artista le suena menos a frío cálculo y más a la perspicacia de un muralista que sabe no solo qué pintar, sino precisamente qué pared, en qué barrio, hará que su arte conecte de verdad con la comunidad que le rodea.

La IA ofrece a los profesionales del marketing un mapa de cada lienzo potencial y del público que se congrega en él, garantizando que la obra no sólo se vea, sino que se sienta. El futuro de los medios dota al estratega de una visión más clara, y lo vemos en nuestras asociaciones con los principales impulsores del espacio de la IA. Por ejemplo, los modelos de IA de Amazon, Brand+ y Performance+, son herramientas centradas en el ser humano que colaboran con los compradores de medios y hablan su idioma. Aprovechando estos modelos de IA y añadiendo una capa de conocimiento humano, hemos visto campañas que ofrecen un aumento del ROAS de hasta el 400% y un CPA un 66% menor. La IA encuentra el valor y el ser humano guía la estrategia.

"La cuarta área es la eficiencia general de la agencia y el cliente"

A menudo se ve a un artista como un creador solitario, pero muchas de las mayores obras maestras no fueron obra de un solo par de manos. En mi estudio de la historia del arte de la Tierra, me ha inspirado conocer los grandes talleres del pasado, en los que un artista principal guiaba a un equipo de aprendices. El genio del artista no residía sólo en su pincelada, sino en la orquestación de todo el estudio para producir una obra unificada.

En su mundo, este taller es la vasta red de equipos, herramientas y procesos necesarios para dar vida a una campaña. Cuando un aprendiz mezcla el color equivocado, o una sección del fresco está fuera de lugar, toda la composición se resiente. El resultado es la desarmonía: plazos retrasados, materiales desperdiciados y una pieza final que carece del impacto deseado. En mis viajes he visto desbarajustes de nivel galáctico, y no son nada agradables ni para los plazos ni para los presupuestos

Hoy en día, sistemas automatizados como Monks.Flow garantizan que cada parte de la producción esté perfectamente sincronizada. Comprueban el trabajo a medida que se crea, validando en tiempo real todos los activos según las normas de marca, legales y de accesibilidad. Para una gran compañía ferroviaria de pasajeros como SNCF Voyageurs, este nivel de orquestación es primordial. Nuestra capacidad para ayudarles a acelerar la creación de 230 activos visuales utilizando IA generativa y flujos de trabajo automatizados fue un resultado directo de esta eficiencia.

"Democratizar el conocimiento en toda la organización... aumentará realmente la eficiencia y la productividad"

Por último, Sir Martin habló sobre lo que él llama la "democratización del conocimiento" Para un artista, esto significa asegurarse de que todo el estudio comparte una misma visión. Pero, ¿qué ocurre cuando el mezclador de pigmentos no habla el mismo idioma que el dorador? El conocimiento queda atrapado, el proceso se ralentiza y la visión unificada se fractura. (Créeme: como extraterrestre, sé un par de cosas sobre las barreras lingüísticas). La IA está en una posición óptima para romper estas barreras y transformar la información compleja en una historia clara y accesible que todos los miembros del equipo puedan entender.

Una de las formas más poderosas en que esto cobra vida es entendiendo la voz del cliente. Es la base de cualquier gran marca, pero a menudo es un mar caótico de señales enterradas en opiniones, encuestas y redes sociales. En este caso, un motor de inteligencia conversacional actúa como traductor, permitiendo a cualquier persona de una organización formular preguntas estratégicas complejas y obtener respuestas claras y narrativas.

Lo vimos en acción con Starbucks, que quería comprender las experiencias de los usuarios en su aplicación de fidelización. Desarrollamos una solución de IA a medida para analizar miles de opiniones de clientes, identificar los principales puntos de dolor y proporcionar una hoja de ruta clara y basada en pruebas para introducir mejoras. Esto democratizó la voz del cliente, permitiendo a todos los equipos unirse en torno a un único lenguaje centrado en el usuario.

Estas cinco áreas de transformación muestran un futuro impulsado por un nuevo tipo de colaboración. Como artista animatrónico, vivo esta colaboración cada día. La conversación humana es mi inspiración; la IA es mi mano. Una no puede crear el retrato sin la otra".

Sir Martin señaló que el ritmo de este cambio es rápido. Mientras que algunas de estas transformaciones ya están tomando forma, otras apenas empiezan a esbozarse. El reto, y la oportunidad, es abrazar este nuevo medio y ver qué obras maestras podemos crear juntos.

Este post ha sido escrito por nuestro amigo Sir Martian. Sir Martian, un artista animatrónico impulsado por inteligencia artificial, suele entablar conversación con la gente mientras captura su esencia en un retrato. Aquí, traduce las recientes ideas empresariales de su tocayo, Sir Martin Sorrell, en una exploración creativa del impacto transformador de la IA en el marketing y la creatividad.

Como parte de la serie de retransmisiones en directo OpenUSD Insiders de NVIDIA, nuestra Vicepresidenta Sénior de Innovación, Susan Foley; nuestro Vicepresidente y Director Global de Tecnología, Peter Altamirano; y nuestro Vicepresidente de Creatividad Computacional e Innovación, Emrah Gonulkirmaz, se adentraron en el marketing impulsado por IA, la creación de contenidos y el futuro de los flujos de trabajo agénticos. En conversación con Jamie Allan, Director de AdTech & Digital Marketing Industries de NVIDIA, y el presentador Edmar Mendizabal, exploraron casos prácticos de uso de los gemelos digitales y NVIDIA Omniverse, completadoscon consejos prácticos, ejemplos de clientes reales y asesoramiento para organizaciones deseosas de adoptar estas innovaciones.

Si te lo perdiste, puedes ver la sesión completa a continuación o seguir leyendo para conocer las principales conclusiones.

Los gemelos digitales son la nueva base de la escala creativa.

Desbloquear el valor empresarial hoy en día significa tomar el control de sus activos y procesos creativos. Los gemelos digitales (modelos virtuales hiperprecisos de productos, personajes y espacios) se están convirtiendo rápidamente en la base de este enfoque. Allan preparó el terreno para la sesión explicando: "Una gran parte de lo que hemos estado haciendo es [averiguar] cómo evolucionar la cadena de suministro de contenidos de marketing y anuncios. Gran parte de ello se basa en la creación de gemelos digitales de productos, ya sea un coche o un bote de champú. Ahí es donde entra en juego el poder de OpenUSD"

Los gemelos digitales se crean utilizando normas abiertas como OpenUSD -un marco y formato de archivo de código abierto para describir, componer e intercambiar escenas y activos 3D- y aplicaciones desarrolladas con plataformas como Omniverse. Sirven como única fuente de verdad para todo, desde imágenes de productos a complejas simulaciones industriales, lo que permite a las empresas iterar rápidamente, probar virtualmente los cambios y entregar nuevos productos o activos actualizados en una fracción del tiempo tradicional. En palabras de Altamirano: "Puede optimizar el diseño, los flujos de trabajo, la creación de activos y probar y simular sus procesos mucho más rápido que en el mundo real, independientemente de si está actualizando un estante de venta al por menor, visualizando envases o probando nuevos flujos de trabajo robóticos"

Dicho esto, lo que suele frenar a las organizaciones no es la falta de comprensión de las ventajas de los gemelos digitales, sino simplemente no saber por dónde empezar. Foley aconseja: "Empiece poco a poco, amplíe a medida que demuestre el valor y le ayudaremos a migrar los servicios a la computación para que pueda construir su propio foso con inteligencia propia" Consejo profesional: no deje que la complejidad le frene. Los kits de desarrollo de software (SDK), las bibliotecas, las plantillas y los proyectos de demostración actuales facilitan más que nunca la rápida puesta en marcha sin necesidad de crear todo desde cero.

Los flujos de trabajo modulares y basados en agentes hacen que la IA sea ahora tu aliada creativa.

El futuro de la producción creativa no consiste simplemente en generar más y más imágenes y texto con IA. Se trata de orquestar un sistema en el que agentes de IA especializados colaboren en todo el proceso. Un ejemplo destacado es nuestra campaña experimental generada por IA para PUMA, en la que cada etapa -desde el guión inicial y el guión gráfico hasta la animación y la edición- fue orquestada por agentes de IA utilizando Monks.Flow, nuestro servicio profesional gestionado con IA.

Gracias a los microservicios NVIDIA NIM y a la orquestación basada en nodos que permite el marco Pathways de Monks.Flow, los agentes de IA pueden intercambiar modelos o funciones creativas según sea necesario. Pathways utiliza IA de aprendizaje automático para gestionar, optimizar y ajustar de forma autónoma los flujos de trabajo en tiempo real. Por ejemplo, podemos cambiar de un modelo generativo para texturas a otro para imágenes de fondo sin interrumpir el flujo.

Y lo que es más importante, todo este proceso se basó en un gemelo digital de alta fidelidad del producto PUMA, creado con las librerías Omniverse de NVIDIA. "Empezamos importando un modelo 3D de la zapatilla creado en formato OpenUSD a NVIDIA Omniverse USD Composer", explica Altamirano. Este producto virtual sirvió como fuente fundamental de corrección para todos los pasos creativos posteriores".

El proceso no se detuvo ahí: los datos sintéticos generados a partir del modelo basado en USD se utilizaron para entrenar y guiar a los agentes de IA encargados de mantener el estilo cinematográfico correcto a lo largo de toda la película. De este modo, el equipo pudo controlar aspectos vitales necesarios para cumplir las directrices de la marca, como los ángulos de cámara, la elección de objetivos y la precisión de los productos.

En palabras de Emrah: "Tras llevar el producto a la fase de previsualización en Omniverse, obtuvimos el control total del proceso de generación" A continuación, mediante Pathways, una red de agentes de IA especializados orquestó la animación, la edición y la composición de escenas, manteniendo la coherencia de la marca en todo momento.

Cómo empezar y escalar rápidamente.

Tanto si eres un vendedor, un fabricante que busca modernizarse o un desarrollador con curiosidad por los flujos de trabajo basados en IA, el nuevo ecosistema hace hincapié en la accesibilidad. "Haz tu primera configuración de Omniverse y verás lo reutilizable y escalable que es realmente", dijo Altamirano. "Empieza con un prototipo, demuestra su valor y luego amplíalo. Este enfoque funciona para el comercio minorista, la hostelería e incluso el sector inmobiliario"

Para las empresas que no saben por dónde empezar, el consejo es claro:

• Empezar poco a poco y mostrar los primeros resultados. Las victorias rápidas convencen a las partes interesadas y revelan el valor práctico.
• Invierta en formación, no sólo para los ingenieros, sino para todo el equipo. NVIDIA Omniverse Blueprints, los cursos gratuitos del Deep Learning Institute y una dinámica comunidad de desarrolladores permiten un aprendizaje y una incorporación rápidos.
• Adopte plataformas abiertas y modulares. Esto te permite cambiar de dirección, actualizar los modelos de IA y mantener los flujos de trabajo a la vanguardia sin encerrarte en sistemas monolíticos.

En última instancia, la innovación creativa moderna no consiste en experimentos puntuales, sino en integrar la inteligencia, la agilidad y la modularidad en el corazón de su empresa. Los gemelos digitales afianzan la precisión y la escala. Los flujos de trabajo de IA agenética hacen que la creatividad sea colaborativa y personalizable. El camino hacia una creación de contenidos escalable e impulsada por la IA nunca ha estado tan claro.

De hecho, el concepto que resonó en todas las sesiones fue el auge del agente de IA. Lejos de ser un chatbot más, la potente tecnología de agente de Salesforce, Agentforce, se posiciona como una nueva cara de la marca: un conserje, un comprador personal y un solucionador de problemas, todo ello impulsado por los datos y contenidos exclusivos de una empresa. Esta visión tiene el potencial de reconfigurarlo todo, desde el servicio al cliente hasta el flujo de trabajo diario de un comercial.

Así que vamos a desgranar los anuncios clave que contribuyen a esta visión. Exploraremos lo que significa redefinir las interacciones con los clientes a través de agentes de IA, analizaremos los cambios subyacentes de la plataforma en Data Cloud y Marketing Cloud que lo hacen posible, y contextualizaremos cómo esto podría transformar su realidad cotidiana.

Los agentes de IA están transformando la comunicación de marca en un diálogo.

Durante años, el marketing digital ha sido en gran medida un monólogo en el que las marcas emiten mensajes y esperan que los clientes les escuchen. La visión presentada en Connections señala un alejamiento definitivo de esta dinámica. El futuro mostrado por Salesforce es un futuro de diálogo, en el que cada punto de contacto se convierte en una oportunidad para una conversación bidireccional y significativa orquestada por la IA.

Esto marca el fin del correo electrónico de "no responder". Imagine que envía un correo electrónico promocional con un conjunto de recomendaciones de productos. En lugar de ser el final de la interacción, se convierte en el principio. Un cliente podría responder directamente al correo electrónico con: "Me gustan esos pantalones, pero ¿los tienen en azul?" y Agentforce, actuando como un comprador personal, respondería con las opciones disponibles, comprobaría el inventario e incluso ayudaría a completar la compra. Esto transforma una campaña estática en una experiencia de compra dinámica y personal.

Este cambio también nos obliga a replantearnos la finalidad de los contenidos. Tradicionalmente hemos visto el contenido como un destino; el objetivo era conseguir que un visitante aterrizara en una entrada del blog o en una página de producto. En el nuevo paradigma, el contenido se convierte en combustible para el motor de la IA. Esa entrada de blog sobre las nuevas características de un producto ya no es sólo para lectores humanos; es una aportación fundamental que enseña a los agentes de IA cómo hablar inteligentemente de esas características con un cliente. Cada artículo, cada descripción de producto, cada pregunta frecuente se convierte en una fuente de conocimiento que hace que la IA de la marca sea más inteligente y útil.

En última instancia, esto conduce a una nueva puerta de entrada para su sitio web. Los agentes de IA se convertirán en la principal forma en que los visitantes interactúen con una marca en línea, yendo más allá de la navegación estática y las simples barras de búsqueda. Será una interfaz conversacional capaz de responder a preguntas complejas, hacer recomendaciones matizadas e incluso actuar en nombre del usuario, como concertar una reunión o hacer una reserva.

Una plataforma unificada prepara todos sus datos para la IA.

Este futuro conversacional requiere una inmensa cantidad de potencia entre bastidores. La estrategia presentada en Connections se basa en dos pilares: unificar la experiencia del vendedor con la plataforma Marketing Cloud Next y preparar todos los datos para la IA con importantes mejoras en Data Cloud.

Uno de los elementos clave de esta visión es la próxima plataforma Marketing Cloud Next, basada en Salesforce Core. Está diseñada para resolver el problema de la fragmentación de plataformas que durante tanto tiempo ha supuesto un reto para los profesionales del marketing que utilizan herramientas dispares para diferentes canales. En su lugar, la nueva visión es de coherencia, en la que la experiencia es fluida de una herramienta a otra. El editor HTML para crear una campaña web tendrá el mismo aspecto que el que se utiliza para crear un correo electrónico. El mismo potente motor de recomendación de productos se utilizará en todos los canales, desde la web hasta el correo electrónico y el móvil. Y un único cerebro unificado de IA -Agentforce- impulsará todas las interacciones. Esta coherencia no sólo agilizará los flujos de trabajo, sino que también facilitará significativamente la formación cruzada de los equipos, permitiéndoles convertirse en verdaderos expertos en todos los canales.

Por supuesto, cualquier IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Aquí es donde las mejoras de Data Cloud son fundamentales. Salesforce presentó funciones diseñadas para potenciar el proceso de preparación de datos para agentes de IA y motores de recomendación.

• Un enfoque renovado en los fundamentos de los datos: Aunque las nuevas funciones son interesantes, amplifican la necesidad de una base de datos sólida. Sin ella, las marcas se enfrentan a retos comunes, como datos de baja calidad que erosionan la confianza, la dispersión de datos en sistemas desconectados y un acceso limitado que impide a los equipos actuar a partir de la información. Una buena base es el requisito previo para liberar el verdadero poder de la IA.
• Resolución de datos más amplia e inteligente: Estamos familiarizados con la resolución de identidades para perfiles de clientes, pero una mejora clave es la extensión de estas reglas de resolución a todos los objetos de modelo de datos (DMO). Imagínese poder resolver todo su catálogo de productos, garantizando datos de productos limpios y coherentes para que los utilice su IA.
• Hacer que los datos no estructurados sean utilizables: Uno de los anuncios más potentes fue la capacidad de "vectorizar" datos no estructurados. En términos sencillos, se trata de una especie de magia tecnológica que permite a la IA comprender el significado y el contexto del contenido sin necesidad de etiquetas manuales. El texto completo de una entrada de blog puede utilizarse ahora como si fueran datos perfectamente estructurados, lo que permite a la IA determinar matemáticamente qué partes son más relevantes para responder a una pregunta concreta.
• Colaboración segura y sin fisuras: Para romper aún más los silos de datos, Salesforce ha anunciado conectores de copia cero de Data Cloud a Data Cloud. Esto permitirá a diferentes unidades de negocio, o incluso a diferentes empresas, unir sus instancias de Data Cloud. Estas "salas limpias de datos" permiten compartir datos para obtener una visión más rica de una forma totalmente respetuosa con la privacidad.

La IA se convertirá en un copiloto esencial para todos los profesionales del marketing.

Entonces, ¿qué significa todo esto para el vendedor? Su papel evolucionará de constructor manual a algo más parecido a un director creativo. Con Agentforce, el responsable de marketing podrá generar ideas para campañas, recorridos de clientes e incluso determinados componentes de recursos creativos simplemente proporcionando un resumen estratégico. Y lo que es más importante, este resultado es totalmente editable. El responsable de marketing sigue teniendo el control total, pero su tiempo se libera para centrarse en la estrategia, la supervisión creativa y la optimización, en lugar de en los entresijos de la configuración de campañas y la producción creativa.

Monks también está creando herramientas que permiten a los profesionales del marketing llevar su capacidad de escalar contenidos al siguiente nivel. Monks.Flow puede integrarse en Salesforce para potenciar la capacidad de los profesionales del marketing de crear nuevos activos creativos netos que impulsen estos viajes y se incorporen a estas plantillas HTML para respaldar una personalización dinámica mejor y más inteligente.

La colaboración también será más fluida. Estos agentes de IA pueden ser invitados directamente a los canales de Slack, actuando como un nuevo tipo de compañero de equipo. Los equipos podrán intercambiar ideas con el agente, revisar sus propuestas en tiempo real y colaborar en los elementos de la campaña en el mismo espacio digital en el que realizan el resto de su trabajo.

Por último, esto cambia nuestra forma de abordar los análisis. En lugar de rebuscar en complejos cuadros de mando y cruzar informes manualmente, los profesionales del marketing podrán utilizar cuadros de mando de IA para obtener resúmenes instantáneos en lenguaje natural de la eficacia de campañas y canales. Esto aumenta la productividad no sólo de los profesionales del marketing, sino también de los científicos de datos, permitiéndoles centrarse en cuestiones estratégicas más profundas en lugar de en informes rutinarios.

Las marcas pueden prepararse ahora para este cambio conversacional.

El mensaje de Salesforce Connections fue claro: el futuro del marketing pasa del monólogo al diálogo. Este enfoque se basa en los pilares de una plataforma unificada que simplifica la ejecución, datos más inteligentes que hacen que cada pieza de contenido sea valiosa y copilotos de IA que permiten a los profesionales de marketing trabajar de forma más estratégica y creativa.

La clave para las marcas no es simplemente "comprar más IA" Es empezar a pensar de forma diferente hoy mismo. ¿Cómo podemos preparar nuestro contenido para que sea combustible de IA? ¿Cómo podemos estructurar nuestros datos para que estén listos para estas nuevas experiencias conversacionales? Los que empiecen a hacerse estas preguntas ahora serán los mejor preparados para liderar el futuro conversacional. El momento de prepararse es ahora.

Navegar por el ecosistema de Amazon con IA.

Muchos de nosotros conocemos Amazon por su destreza en el comercio electrónico y sus populares plataformas multimedia como Prime Video y Twitch. Pero Amazon cuenta con más de 40 propiedades diferentes, y esta extensa red crea un rico tapiz de datos de primera mano, ofreciendo una comprensión significativa del comportamiento del consumidor. Sin embargo, aprovechar realmente estos datos y comprender cómo los compradores se mueven a través de las propiedades -desde ver un programa en Fire TV hasta comprar en el sitio web de Amazon- puede ser complejo.

Más allá de las propiedades propias de Amazon, Amazon DSP también ofrece acceso a una red masiva de inventario de terceros a través de Amazon Publisher Direct y varios intercambios de anuncios. Esto abre aún más vías para llegar a su público dondequiera que esté en línea. El reto, entonces, consiste en identificar el camino más eficiente para entregar sus impresiones. Aquí es donde la IA centrada en el ser humano de Amazon realmente brilla.

Presentación de Brand+ y Performance+

Los modelos de IA de Amazon, Brand+ y Performance+, se basan en Ad Relevance, una herramienta de aprendizaje automático de IA desarrollada para aumentar la direccionabilidad en entornos sin cookies. Estos modelos no pretenden sustituir al comprador de medios humano, sino que están diseñados para colaborar, ofreciendo transparencia y control. Usted puede ver exactamente lo que hace la IA, por qué lo hace y, lo que es más importante, puede intervenir, empujar y redirigir para asegurarse de que se ajusta a sus objetivos estratégicos.

Aunque ambos modelos utilizan la misma lógica subyacente, su principal diferenciador reside en los resultados que están diseñados para generar:

• Brand+: Se centra en la parte superior del embudo, dando prioridad a la notoriedad, el alcance y la frecuencia, con un objetivo secundario de futuras conversiones dentro de un horizonte de conversión de 12 meses. Este modelo es ideal para crear estructuras de recuerdo y notoriedad de marca a largo plazo. Hemos visto que las campañas Brand+ funcionan excepcionalmente bien con creatividades de vídeo e inventario de streaming.
• Rendimiento+: Se centra en la consideración y la conversión dentro de un horizonte de conversión más corto de 30 días, con el objetivo de obtener conversiones inmediatas y un ROI medible. Este modelo es muy eficaz para impulsar acciones como las compras. Aunque puede utilizar el streaming y el vídeo online, a menudo recomendamos centrarse en el vídeo online (OLV) y el inventario de display para obtener resultados óptimos.

¿Cómo funcionan estos modelos?

La inteligencia que hay detrás de Brand+ y Performance+ puede desglosarse en cuatro componentes clave:

1. Evento del anunciante (definido por el ser humano): El proceso comienza con usted Usted define los eventos de conversión específicos que está siguiendo. Puede tratarse de cualquier cosa, desde compras en sitios web rastreadas a través de la etiqueta de anuncios de Amazon, conversiones fuera de línea integradas a través de una API de conversión, compras de productos específicos en Amazon a través de ASIN, o incluso instalaciones de aplicaciones móviles y acciones notificadas por un MMP. Esta aportación humana es crucial para garantizar que la IA se ajuste a sus objetivos empresariales exclusivos.
2. Gráfico de direccionabilidad: A partir de los eventos de anunciante definidos, la IA crea un "gráfico de direccionabilidad" exhaustivo Este mapa proporciona una visión general multipropiedad de cómo interactúan los clientes que se convierten a través del vasto ecosistema de Amazon y más allá. Ayuda a comprender sus viajes, sus rutas y sus patrones de interacción.
3. Predicción AI (Lookalike Audiences y Predictive Scores): A partir del gráfico de direccionabilidad, la IA crea de forma inteligente audiencias similares a sus conversores actuales, es decir, una audiencia similar. A continuación, genera puntuaciones predictivas para los individuos dentro de esta audiencia similar, identificando a los que tienen más probabilidades de convertir basándose en la creatividad que se está sirviendo y el resultado deseado dentro de un plazo específico. Esto garantiza que sus anuncios lleguen al público más receptivo.
4. Entrega de campañas y optimización continua: A continuación, la IA distribuye dinámicamente las impresiones a través de los canales más eficientes, ya sea Amazon Prime Video, Magnite o Amazon Publisher Direct. Lo verdaderamente potente es el bucle de aprendizaje continuo. La IA realiza un seguimiento constante de las conversiones posteriores a las impresiones, actualiza su modelo y perfecciona su segmentación a medida que dispone de más datos, lo que garantiza que sus campañas siempre se optimizan para obtener mejores resultados. Este proceso requiere una alimentación constante de eventos del anunciante, ya que los datos estáticos por sí solos no son suficientes.

Configure fácilmente sus campañas.

Configurar campañas con estos modelos de IA es increíblemente sencillo, a menudo lleva menos de dos minutos para Performance+ y aún más rápido para Brand+.

En el caso de Brand+, una vez que haya definido su evento de conversión y establecido su presupuesto, estará listo para el lanzamiento.

En el caso de Performance+, puede elegir entre tres submodelos:

• Adquisición de clientes: Se dirige a nuevos compradores netos que no han interactuado con su marca, excluyendo a aquellos que han convertido en los últimos 90 días.
• Remarketing: Se centra en los usuarios que han interactuado con su marca o producto pero no han convertido en los últimos 90 días.
• Retención: Su objetivo es volver a captar a los clientes que han interactuado con su marca y no han convertido en los últimos siete días, fomentando la fidelidad.

A menudo recomendamos empezar con los tres submodelos de Performance+ y luego revisar su rendimiento para optimizar su estrategia.

Capacitar a los profesionales del marketing más allá de la automatización.

Incluso con la IA haciendo el trabajo pesado, usted conserva el acceso completo a todas las herramientas de optimización familiares y las capacidades de generación de informes que esperaría de Amazon DSP. Esto incluye informes granulares de inventario, análisis de rendimiento creativo y perspectivas sobre métricas geográficas y de audiencia. Puede seguir aprovechando los controles de ritmo, la división por días, los ajustes de frecuencia y la potente información de Amazon Marketing Cloud (AMC).

Para los nuevos usuarios, siempre sugerimos ejecutar campañas Business as Usual (BAU ) junto con Brand+ y Performance+. Esto le permitirá apreciar realmente el valor incremental que aportan estos modelos de IA. También recomendamos un vuelo mínimo de dos meses para ambos modelos a fin de que la IA tenga tiempo suficiente para aprender y optimizar.

Demostrar el impacto en el mundo real.

Hemos visto de primera mano el impacto significativo que pueden tener estos modelos de IA. En una reciente campaña de link-out (seguimiento de conversiones fuera del ecosistema de Amazon) para un anunciante, nuestras intervenciones manuales -específicamente, el perfeccionamiento de los submodelos y la optimización de los límites de frecuencia basados en la información de AMC- condujeron a un increíble aumento del 400% en el ROAS de la campaña Performance+. En última instancia, esta campaña proporcionó 1,6 veces más ROAS en comparación con el enfoque BAU.

Del mismo modo, para una campaña de link-in (seguimiento de compras en el sitio web de Amazon), la campaña Performance+ consiguió un ROAS un 50% mayor que BAU. Aunque el CPM de Performance+ fue un 13% superior, el CPA fue un 66% inferior, lo que subraya la capacidad de la IA para impulsar resultados más eficientes centrándose en conversiones valiosas en lugar de en impresiones baratas. Esto pone de relieve el debate actual en el sector sobre priorizar el inventario eficaz frente al más barato.

Un socio para el éxito.

En Monks, estamos orgullosos de ser un socio de AWS, con una asociación de 13 años con Amazon. Nuestra experiencia en IA ha sido reconocida con premios como el AI Pioneer de The One Show y AI Agency of the Year de AdWeek. También somos adTech Reseller certificado y Activation Partner para Amazon DSP.

Si estás buscando simplificar tu compra de medios, desbloquear todo el potencial del ecosistema de Amazon, o simplemente quieres explorar cómo estos modelos de IA centrados en el ser humano pueden transformar tu estrategia publicitaria, estamos aquí para ayudarte. Póngase en contacto con nosotros para una sesión personalizada o una conversación informal sobre cómo alcanzar sus objetivos con Amazon. Nos encantaría colaborar contigo en tu viaje hacia el crecimiento y la innovación

Un reciente informe de Adobe, "Adobe AI and Digital Trends in Content Creation and Management" (Adobe AI y tendencias digitales en la creación y gestión de contenidos), se sumerge en estas mismas presiones, especialmente en lo que respecta a las complejidades de las cadenas de suministro de contenidos, y tuve el privilegio de participar aportando mi propia experiencia, señalando que "El contenido de alta calidad es más abundante que nunca y abarca innumerables canales. El reto de nuestro tiempo consiste en gestionarlos y distribuirlos con eficacia. El éxito dependerá de dominar el volumen y la variedad, con el prestigio de la marca como diferenciador definitivo"

Dominar este equilibrio de volumen es una oportunidad para que las marcas reimaginen su forma de crear, gestionar y distribuir contenidos. Para ayudarle a imaginar cómo podría ser, examinaremos a continuación algunas de las conclusiones de Adobe y mostraremos cómo hemos ayudado a las marcas a abordar estas complejidades.

La relevancia no es opcional: se espera.

Uno de los resultados más reveladores de la investigación de Adobe indica que el 71% de los consumidores considera importante o crítico que las marcas se anticipen a sus necesidades. Traducción: la relevancia lo es todo. Los consumidores ya no sólo aprecian el contenido personalizado y oportuno, sino que lo esperan. Mi colega Remco Vroom, Vicepresidente Ejecutivo Global de Plataformas e Innovación Martech, destacó este cambio en una conversación con The Drum, señalando que la innovación actual en IA está en gran medida determinada por estas expectativas crecientes: "Todo tiene que ser experiencias rápidas y muy especializadas", afirmó. "Estamos recibiendo todos estos servicios realmente fantásticos, más rápidos de comercializar e hiperpersonalizados, y esperamos eso de todo y de todos. Así que las empresas tienen que rediseñar cuál es su papel en toda la cadena de valor de productos y servicios"

Para satisfacer estas demandas en constante evolución, ofrecer contenidos personalizados a gran escala ya no es opcional: es la piedra angular de la creación de relaciones duraderas con los consumidores. Una cadena de suministro de contenidos sólida es fundamental para lograr esta agilidad. Al aprovechar herramientas como Adobe Firefly, hemos podido agilizar los flujos de trabajo y crear contenido hiperpertinente más rápido que nunca. Nuestro trabajo en este ámbito se destacó incluso en el discurso de apertura de la reciente Cumbre de Adobe, en el que se mostró cómo aprovechamos con éxito Adobe Firefly para satisfacer las expectativas de los consumidores y ofrecer resultados impactantes.

Por ejemplo, utilizamos Adobe Firefly para generar 270 versiones de un banner en un solo día, una tarea que podría haber llevado hasta cuatro semanas de forma manual. ¿El resultado? Un aumento del 78% en el porcentaje de clics, lo que demuestra que una cadena de suministro de contenidos bien optimizada no sólo satisface las expectativas de los consumidores, sino que genera un impacto cuantificable. Estos esfuerzos ayudaron a nuestro cliente a seguir siendo competitivo en un mundo en el que los periodos de atención son cortos y las expectativas de los consumidores son más altas que nunca.

Los sistemas optimizados permiten escalabilidad e impacto.

En contraste con el punto anterior, los consumidores afirman que sólo un tercio de las marcas con las que interactúan ofrecen ofertas o comunicaciones oportunas y relevantes, y sólo el 45% de las marcas crean una experiencia coherente en todos los canales. Entonces, ¿cómo avanzar en esa dirección? La clave para construir este marco no reside únicamente en la adopción de herramientas de IA, sino en la orquestación: alinear estratégicamente el talento, la tecnología y los procesos creativos a lo largo de todo el recorrido del contenido.

Creemos que la orquestación es el eje del éxito de la implantación de la IA para la experiencia del cliente. De hecho, es un principio básico de nuestro enfoque de los retos del marketing moderno. Monks.Flow -nuestra plataforma de marketing impulsada por IA que automatiza los flujos de trabajo, permitiendo una producción de contenidos escalable y eficiente- está diseñada para permitir una orquestación transformadora mediante la consolidación de procesos fragmentados y la redefinición de la cadena de suministro de contenidos, ofreciendo una publicidad en todo el embudo que es más rápida, más relevante y más rentable.

Un excelente ejemplo de este enfoque de orquestación es nuestra colaboración con BMW Group. Fuimos el socio creativo y de orquestación de contenidos de BMW y transformamos su marketing ampliando el marketing de productos relevantes en 26 países y 29 idiomas. Agilizamos los procesos de campaña de BMW de principio a fin, consolidando 126 agencias en una única asociación.

Como parte de este proceso, implementamos modelos de marca y canales de IA personalizados para ofrecer contenido a escala. Esto incluyó Atomic Assets, una solución automatizada de producción de imágenes, para proporcionar a BMW combinaciones ilimitadas de activos para todos los modelos de coches y mercados. Este sistema aprovechó la automatización y la IA para permitir a los equipos de mercado de BMW solicitar fácilmente activos personalizados y recibir nuevos activos visuales en un plazo de 24 horas. Y, por supuesto, nos permite crear creatividades que de otro modo no serían posibles, como traer a la influencer virtual Lil Miquela al mundo real.

En última instancia, la creación de un marco eficaz de CX impulsado por IA requiere un cambio hacia este enfoque orquestado, creando un sistema unificado e inteligente que mejore las interacciones con los clientes e impulse un impacto empresarial transformador.

Superar las barreras éticas para ampliar la IA.

Un obstáculo clave para la innovación en IA mencionado en el informe es la ética: aproximadamente la mitad de los ejecutivos encuestados en la investigación de Adobe citan las preocupaciones éticas y la reputación de la marca como barreras para escalar la IA. Se trata de una preocupación válida, porque aunque muchos quieren ser rápidos y los primeros con la IA, esto no debería hacerse a expensas de su marca, su personal o su público. Hemos sorteado estas preocupaciones con las marcas, entendiendo que las consideraciones éticas son primordiales para desarrollar y desplegar soluciones basadas en IA con confianza.

Para conmemorar el 20 aniversario de la icónica campaña Real Beauty de Dove -celebrada por desafiar los estándares de belleza tradicionales y defender la inclusión- nos asociamos con Dove para lanzar el Código Dove. En un esfuerzo por renovar su mensaje para una nueva era, Dove trató de hacer frente a los prejuicios amplificados por la IA. Para apoyar esta misión, desarrollamos un manual de instrucciones de IA diseñado para ayudar a la industria a enfrentarse a los prejuicios inherentes a los resultados generativos de la IA. Este manual proporciona un marco para integrar principios éticos en los flujos de trabajo de la IA generativa, garantizando que la creatividad y la inclusión sigan estando a la vanguardia de la innovación del sector.

Además, es fundamental anticiparse a las nuevas tendencias de la IA y abordar las posibles consideraciones éticas de forma proactiva. Nuestro reciente informe Labs sobre IA agéntica, por ejemplo, descifra el bombo publicitario en torno a esta tecnología y ofrece una visión transparente tanto de sus ventajas como de sus riesgos potenciales. A medida que se amplían las capacidades de la IA, es cada vez más importante para las marcas contar con socios que puedan guiarlas a través de estas complejidades. Creemos que hay que ser transparentes sobre los riesgos potenciales y trabajar en colaboración para desarrollar estrategias de mitigación.

Dominar el volumen, la varianza y la relevancia está a su alcance.

La demanda de contenidos personalizados, relevantes y oportunos está reconfigurando la forma en que las marcas abordan sus cadenas de suministro de contenidos. Prosperar en esta era dorada de los contenidos significa dominar tanto el volumen como la varianza y, al mismo tiempo, ofrecer experiencias que resuenen profundamente en los consumidores. Ya se trate de aprovechar herramientas como Adobe Firefly para generar contenidos hiperpertinentes a gran escala o de implantar flujos de trabajo orquestados, como se ha visto en nuestra asociación con BMW Group, la clave está en alinear el talento, la tecnología y la estrategia para crear contenidos significativos, eficientes e impactantes.