IA y creatividad publicitaria: lo que el algoritmo propone y lo que el estratega debe cuestionar
Las plataformas de publicidad digital con capacidad de generación creativa automática han producido una situación nueva en el trabajo de los equipos de performance marketing: el algoritmo ahora puede proponer creatividades, ajustar copies y seleccionar combinaciones de activos con una velocidad y una escala que ningún equipo humano puede igualar. La pregunta que esa capacidad genera no es técnica. Es estratégica: ¿qué parte de las decisiones creativas debe seguir siendo responsabilidad del estratega humano y qué parte puede ser razonablemente delegada al algoritmo?
La respuesta que he llegado a través de 18 meses de experimentación tiene 3 partes. La primera: el algoritmo es mejor que el humano para optimizar combinaciones de elementos creativos dentro de un espacio de posibilidades definido. Si le das 5 headlines, 4 imágenes y 3 CTAs, el algoritmo encontrará la combinación que maximiza el CTR con mayor velocidad y precisión que cualquier proceso de A/B testing manual. En esa dimensión, delegar al algoritmo es la decisión correcta.
La segunda parte: el algoritmo no puede expandir el espacio de posibilidades por sí solo. Los 5 headlines, las 4 imágenes y los 3 CTAs los tiene que definir el estratega. Si el estratega le da al algoritmo 5 variantes de la misma idea, el algoritmo optimizará dentro de esa limitación sin saber que la limitación existe. El espacio de posibilidades de una campaña creativa no viene de los datos. Viene del pensamiento estratégico sobre qué mensaje, en qué formato, con qué promesa, tiene potencial de resonar con la audiencia específica en el momento específico de su proceso de decisión.
La tercera parte es la más difícil de articular y la más importante: el algoritmo optimiza para métricas de engagement que son proxies de eficacia, no medidas directas de eficacia. Un headline que maximiza el CTR no es necesariamente el headline que produce el prospecto de mayor calidad. Una imagen que genera más interacciones no es necesariamente la que comunica mejor el valor de la solución. El estratega debe ser el árbitro entre lo que el algoritmo optimiza y lo que el negocio necesita, y ese arbitraje requiere criterio que ningún dataset histórico puede proporcionar de forma automática.
El modelo de trabajo que adopté fue el de estratega-curador. El estratega define el espacio de posibilidades creativas con la diversidad y la profundidad que el pensamiento estratégico permite. El algoritmo explora ese espacio y optimiza dentro de él. El estratega revisa los resultados y decide si la optimización del algoritmo está convergiendo hacia los objetivos correctos o si el espacio de posibilidades necesita ser expandido en una dirección que los datos actuales no están explorando. Ese ciclo entre expansión del espacio por el estratega y optimización dentro del espacio por el algoritmo es más poderoso que cualquiera de los dos procesos operando de forma independiente.