Interactive Advertising Bureau (IAB) publicó su estudio “State of Data 2025: The Now, The Near, and The Next Evolution of AI for Media Campaigns”, en el que revela cómo la inteligencia artificial se ha integrado en las distintas etapas de las campañas de medios y se destacan las oportunidades y desafíos que enfrentan quienes buscan impulsar su competitividad en un mercado cada vez más exigente.
Analizamos los principales hallazgos de este estudio, el impacto de la IA en el marketing y la respuesta de la industria ante las posibilidades de esta tecnología. El objetivo es aportar una visión amplia para quienes desean profundizar en las dinámicas actuales y futuras de la Inteligencia Artificial aplicada al marketing digital.
¿Por qué la Inteligencia Artificial está transformando el marketing digital?
La IA lleva años presente en diversas áreas del marketing digital, pero ha sido en los últimos tiempos cuando su evolución —principalmente con la IA generativa y los modelos de IA “agentic”— ha puesto en jaque los métodos tradicionales de análisis y ejecución de campañas. Este salto no solo mejora procesos específicos (como la optimización de pujas o la segmentación de audiencias), sino que propone cambios mucho más profundos en la forma de planificar, activar y analizar las campañas.
El estudio de IAB “State of Data 2025” muestra que esta tecnología ya no se concibe como un mero soporte para agilizar tareas; hoy es capaz de “pensar, planificar y ejecutar” con niveles de precisión cada vez más altos. De hecho, la inteligencia artificial no solo crea audiencias con datos recopilados, sino que además puede generar datos sintéticos (datos “falsos” pero modelados estadísticamente) para suplir la carencia de señales cuando se restringe el uso de cookies de terceros. En el contexto del marketing digital, esto abre puertas a nuevas estrategias de personalización y atribución, incluso en entornos con acceso limitado a datos.
IA en agencias, marcas y publishers
Uno de los datos más relevantes del informe es que, a pesar de la relevancia de la Inteligencia Artificial y su potencial disruptor, un 70% de las compañías —entre agencias, marcas y publishers— no han logrado adoptar la IA de manera total y consistente en todas las etapas de sus campañas de medios. Dicho de otro modo, aunque se observa mucho interés y pilotos en marcha, la mayoría aún está en fases de integración limitadas o experimentales.
Sin embargo, el panorama futuro se vislumbra optimista: la mitad de las empresas que todavía no han integrado la IA plenamente esperan lograrlo para 2026.Además, el estudio revela otros puntos clave:
- Agencias y publishers, más avanzados: Tienden a integrar la IA de forma más rápida y efectiva que las marcas. Las agencias, por ejemplo, valoran la IA por su eficiencia y capacidad de crear audiencias en diversas verticales de clientes, mientras que los publishers la emplean para pronosticar inventarios y entender mejor el comportamiento de sus usuarios.
- Marcas, rezagadas: La adopción en marcas ha ido más lenta, en parte por la necesidad de justificar internamente el retorno de inversión. Un 60% de las marcas encuestadas menciona el coste y la asignación de recursos como el mayor obstáculo.
Aun así, la tendencia es clara: el 80% de quienes aún no han integrado la IA de forma completa tiene un cronograma definido y proyecta avanzar significativamente en los próximos años.
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¿Cuáles son los principales beneficios de la IA para el marketing?
El estudio de IAB aborda la IA como un factor determinante para evolucionar el marketing digital a otro nivel de eficacia. Entre los beneficios percibidos se destacan:
- Eficiencia en tiempo y recursos:
- Un 76% de los participantes indica que la IA cumple o supera sus expectativas al reducir trabajo manual.
- Las agencias señalan que el análisis de grandes volúmenes de datos y la automatización de reporting aceleran considerablemente los procesos.
- Efectividad en la consecución de objetivos:
- El 71% sostiene que la IA logra el rendimiento deseado en función de los KPIs establecidos, ya sea en coste por adquisición (CPA) o en términos de conocimiento de marca.
- En la gestión de audiencias, permite actualizar y refinar estrategias en tiempo real.
- Confiabilidad a largo plazo:
- Un 73% considera la IA confiable en la consistencia de sus resultados.
- Aunque algunas marcas mantienen reservas, un número creciente de publishers y agencias expresan alta satisfacción por su capacidad predictiva.
Esta combinación de eficiencia, efectividad y confiabilidad confirma por qué la inteligencia artificial se erige hoy como uno de los pilares estratégicos del marketing moderno.
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Usos de la Inteligencia Artificial en el marketing digital
El documento detalla casos de uso concretos en cada fase del ciclo de vida de la campaña. Entre ellos:
Fase de planificación
- Segmentación de audiencias: Un alto porcentaje de agencias (más del 50%) emplea IA para identificar audiencias y microsegmentos, aprovechando datos de comportamiento en múltiples canales.
- Generación de propuestas (RFPs): Los publishers están comenzando a usar IA para responder con rapidez a las solicitudes de anunciantes, optimizando así el tiempo de negociación.
Fase de activación
- Optimización de pujas en tiempo real: Tanto agencias como marcas buscan automatizar los ajustes de puja. La IA revisa, minuto a minuto, el comportamiento de las campañas y distribuye el presupuesto en los canales y segmentos más rentables.
- Creación de contenido: Aunque aún limitado, se destaca el empleo de IA generativa para piezas creativas y variantes de anuncios, algo que gigantes como Coca-Cola o Suzuki ya están implementando.
Fase de análisis
- Atribución multitoque (MTA) y modelos de marketing mix (MMM): Para medir el impacto real de las acciones, la IA combina múltiples fuentes de datos, incluso con información sintética para suplir lagunas de medición.
- Detección de anomalías y fraude publicitario: Aunque todavía en desarrollo, se ve una tendencia a utilizar IA para monitorear actividades sospechosas y reforzar la seguridad de marca.
¿Qué barreras enfrenta la Inteligencia Artificial en el marketing digital?
A pesar del entusiasmo, el estudio subraya obstáculos importantes que impiden la adopción total de la IA:
- Calidad y seguridad de los datos:
- El 62% de los encuestados considera “crítica” la complejidad de preparar y mantener un entorno de datos óptimo.
- La protección ante fugas de información y el cumplimiento de regulaciones de privacidad también preocupan.
- Fragmentación tecnológica:
- Cerca del 60% menciona la dificultad de integrar múltiples plataformas y herramientas de IA.
- Falta de interoperabilidad entre soluciones, lo que demanda altos costes de implementación.
- Falta de experiencia interna:
- El 58% considera la carencia de talento experto en IA un serio limitante.
- Además, solo un 49% está generando soluciones como roadmaps estratégicos o guías de uso.
- Gobernanza y normativa:
- Un 54% hace énfasis en los riesgos legales y de gobernanza: escasa claridad sobre quién es responsable de resultados y de la gestión de datos.
- La industria requiere estándares comunes, sobre todo ante la aparición de modelos generativos y la creciente atención de autoridades regulatorias.
- Resistencia cultural:
- En el caso de las agencias, un 56% reconoce que algunos clientes o equipos internos dudan de la fiabilidad de la IA.
- En las marcas, persiste la preocupación por la “transparencia” de los partners a la hora de utilizar IA.
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El futuro del marketing y la Inteligencia Artificial
El estudio de IAB señala que a medida que la IA evolucione, se anticipa una transformación total en los roles y los flujos de trabajo involucrados en el marketing digital. En el plano laboral, no se espera que la IA reemplace por completo a los profesionales, sino que exigirá nuevos perfiles con capacidad de interpretar e interactuar con modelos automatizados.
Además, la cooperación industrial será clave para el éxito. La creación de estándares que abarquen desde la limpieza de datos hasta la responsabilidad en el uso de modelos generativos, pasando por la elaboración de metodologías transparentes de medición, resultará fundamental. De no abordarse, la fragmentación seguiría siendo un escollo que frena la adopción.
En el corto plazo (2025-2026), se prevé que la mayoría de empresas se sitúe en etapas avanzadas de pilotaje y adopción, validando rápidamente la efectividad de la IA. Este periodo será de ajustes y experimentación, donde se evaluará qué herramientas brindan un mayor ROI y en qué áreas del marketing merece la pena invertir más.
Para el mediano plazo (2026 en adelante), la expectativa es que la IA forme parte natural de todos los procesos de la industria publicitaria. La proliferación de datos sintéticos y la consolidación de modelos generativos de alta precisión allanarían el camino para la personalización a gran escala y la atribución más refinada. Asimismo, surgirán nuevos modelos de negocio basados en la transparencia y la responsabilidad compartida.
