Durante 2025, la inteligencia artificial ha dejado de ser un complemento en las plataformas publicitarias para convertirse en una parte estructural de cómo se crean, optimizan y escalan las campañas de Paid Media. Muchas decisiones que antes dependían directamente del criterio humano han pasado a estar mediadas (o directamente ejecutadas) por sistemas automatizados.
Este cambio no ha sido solo tecnológico, sino estratégico. Los equipos de Paid Media han tenido que adaptarse a un entorno donde las plataformas toman cada vez más control, los datos se procesan en tiempo real y el margen de intervención manual es distinto al de hace unos años.
¿Cómo ha cambiado el Paid Media con la incorporación masiva de IA?
Las plataformas automatizan más, pero necesitan dirección experta
Uno de los cambios más visibles en Paid Media es el peso que han adquirido los algoritmos dentro de las plataformas publicitarias. Sistemas de puja automática, segmentación dinámica o ajustes creativos en tiempo real permiten optimizar campañas a gran escala, pero no funcionan de forma autónoma ni estratégica por sí solos.
Lejos de desaparecer, el papel del especialista cobra más relevancia. Su trabajo ya no consiste en ejecutar ajustes aislados, sino en definir correctamente los objetivos, estructurar las cuentas, seleccionar las señales adecuadas y establecer los límites dentro de los que debe operar la automatización. Sin esa dirección, la IA optimiza, pero no necesariamente en la dirección correcta.
La calidad del dato se convierte en una responsabilidad clave del especialista
El avance de la IA ha hecho que la eficacia de las campañas dependa todavía más de la calidad de los datos que se introducen en el sistema. Conversiones mal configuradas, eventos poco definidos o una atribución incorrecta condicionan directamente el rendimiento de los algoritmos.
Durante 2025 se ha consolidado una idea clara: la IA no corrige una mala base técnica, la amplifica. Por eso, tareas como el diseño del tracking, la definición de eventos relevantes o la interpretación de los datos se han convertido en una parte crítica del trabajo del especialista en Paid Media.
La creatividad sigue marcando la diferencia en un entorno automatizado
Aunque la automatización ha avanzado en áreas como la segmentación o las pujas, la creatividad sigue siendo uno de los principales factores diferenciales de una campaña. La IA puede testear formatos, rotar anuncios o ajustar combinaciones, pero depende totalmente de la calidad de los mensajes que recibe.
En un entorno cada vez más competitivo, se ha reforzado una idea clave: las campañas no fallan solo por configuración, sino por falta de relevancia. El enfoque creativo, el copy y la capacidad de conectar con el usuario siguen siendo responsabilidades humanas que ningún sistema automatizado puede sustituir.
¿Cómo estamos aplicando la IA en nuestros procesos de Paid Media?
En nuestro día a día, la inteligencia artificial no actúa como una capa aislada, sino como una parte integrada del stack tecnológico que utilizamos en Paid Media. Combinamos IA generativa e IA predictiva para automatizar tareas operativas y centrar el trabajo humano en la dirección estratégica y el análisis.
Escalado de creatividades visuales mediante IA sin aumentar costes de producción
La producción de recursos visuales es otro de los puntos donde la IA aporta un valor claro. Herramientas como Product Studio en Google Merchant Center y Creative Studio en Google Ads nos permiten escalar la creación de imágenes de producto, transformando fotografías estáticas en escenas contextualizadas para campañas estacionales o de performance.
Además, la integración de Nanobanana Pro con Gemini facilita la generación ágil de vídeos e imágenes complejas a partir de guiones, lo que nos permite testear múltiples formatos en plataformas como YouTube Shorts o Reels sin necesidad de grandes producciones audiovisuales.
Automatización operativa para liberar tiempo estratégico
La incorporación de la inteligencia artificial en Paid Media ha transformado la gestión de campañas en un ejercicio de arquitectura estratégica. Al automatizar tareas operativas que no impactan directamente en el resultado final del negocio, pero sí consumen tiempo y recursos, el especialista puede centrar su trabajo en lo realmente importante: el análisis de datos, la toma de decisiones y la definición de la estrategia.
Este enfoque permite invertir el mismo presupuesto con mayor eficiencia, ya que la IA actúa como un apoyo que agiliza procesos y reduce fricción, mientras el criterio humano se mantiene como eje central de la dirección de las campañas.
IA generativa como apoyo en copy, creatividad y análisis de información
En nuestro día a día utilizamos modelos de lenguaje como Gemini y ChatGPT como apoyo en distintas fases del proceso. Gemini nos permite buscar y sintetizar información tanto en documentación oficial de las plataformas publicitarias como en documentos internos alojados en Google Drive o en entornos locales.
Por su parte, ChatGPT se utiliza principalmente en fases de brainstorming creativo, esbozo de copys publicitarios y definición de ángulos comunicativos iniciales. En ambos casos, la IA actúa como una herramienta de apoyo que agiliza el trabajo, mientras el filtrado final y la toma de decisiones recaen siempre en el criterio humano.
IA predictiva para optimización de pujas, audiencias y segmentación
La IA generativa se complementa con los modelos predictivos propios de las plataformas publicitarias. En el ecosistema SEM de Google Ads, trabajamos con soluciones basadas en aprendizaje profundo como Performance Max, AI Max y estrategias de Smart Bidding, que automatizan la optimización de pujas, la distribución de presupuesto y la asignación de inventario.
En el entorno de Social Ads trabajamos con distintos ecosistemas publicitarios que ya integran capas avanzadas de inteligencia artificial, desde Meta Advantage+, hasta soluciones como LinkedIn con campañas de aceleración, TikTok Smart+ o las capacidades de Gen AI en Pinterest. Esta diversidad de canales nos permite adaptar la automatización al contexto y al tipo de audiencia de cada proyecto.
En el caso de Meta Advantage+, por ejemplo, la automatización abarca la segmentación de audiencias, la gestión de presupuestos y ciertos ajustes dinámicos en creatividades. Al alimentar estos sistemas con señales de audiencia, listas de clientes y datos de conversión de calidad, reducimos los sesgos de la segmentación manual y facilitamos que el algoritmo identifique usuarios con mayor probabilidad de conversión.
Integrar la IA de forma intencionada dentro de la estrategia
Este enfoque redefine el stack tecnológico que se utilizaba en Paid Media hace apenas cinco años. El rendimiento actual no depende de utilizar inteligencia artificial por tendencia, sino de integrarla de forma intencionada dentro de la estrategia, combinando IA generativa, IA predictiva y criterio humano.
Cuando la tecnología se utiliza con un propósito claro, la IA no sustituye al especialista, sino que amplifica su capacidad de análisis, decisión y optimización continua.
¿Estás sacando todo el partido a la IA en tus campañas de Paid Media?
La inteligencia artificial ya forma parte del día a día de las plataformas publicitarias, pero eso no significa que siempre se esté utilizando de la mejor forma posible. Automatizar sin un criterio claro puede llevar a perder visibilidad sobre qué está funcionando y por qué.
En Dobuss trabajamos las campañas de Paid Media combinando automatización, datos y experiencia para que la IA sume, no sustituya decisiones clave. Si además quieres explorar cómo aplicar la inteligencia artificial de forma práctica y alineada con tus objetivos de negocio, podemos ayudarte a definir un enfoque que tenga sentido para tu proyecto.
