El modelo tradicional de agencia de marketing digital atraviesa un cambio de fondo que la inteligencia artificial (IA) aceleró hasta volverlo visible. Alan Soria, co-founder y CEO de We Are, plantea que el esquema todavía opera —vende servicios y participa de reuniones—, pero lo hace en un contexto donde “las condiciones que le dieron sentido empezaron a desaparecer”.

El directivo recurre a una analogía con la película Sexto sentido para describir la dinámica del sector: “Algo parecido está sucediendo con el modelo tradicional de agencia de marketing digital”. En su lectura, la IA no originó el proceso, pero sí lo aceleró hasta volverlo “imposible de ignorar”.

Automatización y foco en qué se distribuye

Uno de los impactos iniciales aparece en la automatización de la compra de medios. Plataformas como Meta avanzan hacia sistemas en los que el algoritmo define cada vez más las audiencias y optimiza la distribución a partir de señales. En ese escenario, buena parte del trabajo tradicional de un equipo de paid media pierde relevancia.

Soria marca una paradoja: mientras la segmentación se automatiza, muchas marcas y agencias siguen concentradas en cuánto presupuesto invertir para conseguir más ventas. Cuando los resultados no llegan, se cambia de agencia, se ajusta la pauta o se agregan promociones. Sin embargo, el problema suele ubicarse menos en dónde se distribuye la inversión y más en qué se está distribuyendo.

A partir de ese diagnóstico, el texto ubica a los creativos como el “principal campo de batalla”, aunque todavía sin la atención necesaria. Muchas marcas continúan construyendo contenido alrededor del producto, las promociones, los descuentos y las cuotas, con pocas piezas y escasa variedad de enfoques. La IA, advierte, puede multiplicar la producción, pero también puede amplificar el problema si se usa para producir más rápido lo que ya no funciona.

Más ideas, criterio y relación marca-agencia

En ese marco, Soria propone un giro hacia el desarrollo de ideas: diferentes hooks, triggers emocionales, formas de contar el problema que una marca resuelve y una capacidad constante de probar, aprender y volver a producir. En un ecosistema donde el algoritmo aprende de los creativos que recibe, la diversidad y la calidad de esas señales se vuelven estratégicas.

Como ejemplo, menciona el caso de Voltra por la multiplicidad de creativos, los distintos hooks y el foco en el problema antes que en el producto. La tesis es que, cuando la distribución se automatiza, la creatividad deja de ser un complemento de la pauta y pasa a ser parte de la infraestructura de crecimiento.

El análisis también cuestiona una adopción limitada de la IA en agencias, centrada en automatizar reportes y tareas operativas. Si una herramienta permite hacer en minutos un trabajo que antes llevaba horas, el diferencial pasa por interpretar información, detectar oportunidades y construir una estrategia de contenidos capaz de generar aprendizaje.

Ese cambio, sostiene, obliga a revisar la relación entre marcas y agencias. El modelo en el que una empresa entrega piezas, promociones y objetivos de venta para que la agencia gestione la pauta y vuelva con un ROAS positivo dejó de ser suficiente. En un ecosistema digital saturado, con atención escasa y fronteras cada vez más difusas entre contenido y venta, ganan espacio el entretenimiento, el live shopping, la gamificación, los creadores y experiencias que combinan contenido y comercio.