Generación publicitaria mediante IA: rapidez, creatividad... ¿y riesgo de desconfianza?

El auge de la IA generativa en la publicidad

La inteligencia artificial generativa (GenAI) ha pasado muy rápidamente de ser un campo de experimentación a convertirse en un método de producción publicitaria adoptado a gran escala. Ya no son solo las grandes marcas las que la prueban: todo el mercado está empezando a integrarla, modificando la forma de crear, producir y desarrollar las campañas.

Lo que dicen los datos recientes

• Según el informe completo «IAB 2025 Digital Video Ad Spend & Strategy», el 86% de los anunciantes («compradores») afirman que ya utilizan o tienen intención de utilizar la GenAI para crear vídeos publicitarios.

• Según este informe, se prevé que en 2026 alrededor del 40% de los anuncios publicitarios en vídeo se producirán o mejorarán con GenAI.

• En 2024, alrededor del 30% de las creaciones de vídeo digital ya utilizaban GenAI para su desarrollo o «mejora». Se prevé que esta cifra aumente hasta aproximadamente el 39% en 2026.

Las palancas: lo que aporta la IA

1. Coste reducido

   Uno de los principales atractivos de la IA generativa es que reduce drásticamente los costes de producción. Para producir múltiples versiones (lingüísticas, visuales) de un anuncio o una imagen ya no se necesitan grandes estudios ni equipos numerosos.

2. Velocidad de ejecución

   Los plazos de producción pasan de semanas (preproducción, rodaje, montaje) a unas pocas horas o días para las variaciones. Esta ganancia de velocidad es crucial en un mundo en el que la capacidad de reacción (campañas «just in time», actualidad, buzz social) es muy importante.

3. Personalización masiva

   Gracias a la IA, es posible generar cientos o incluso miles de versiones de un anuncio adaptadas a audiencias locales, perfiles de usuarios, idiomas y formatos. Por ejemplo, el informe de la IAB señala que:

   • El 42 % de los compradores utiliza o tiene previsto utilizar la IA para crear versiones diferentes según el público.

   • El 38 % para modificar el estilo visual (tono, estética).

   • El 36 % para la relevancia contextual (adaptación a los entornos de difusión).

Matices y límites a tener en cuenta

• La adopción no significa homogeneidad: las pequeñas y medianas empresas (pymes) suelen estar por delante de las marcas muy consolidadas a la hora de integrar la GenAI en su flujo de trabajo, debido a su necesidad de hacer más con menos.

• La calidad creativa puede verse afectada si solo se apuesta por la velocidad o el volumen. Existe el riesgo de que los anuncios generados parezcan demasiado «estandarizados», menos emotivos y menos diferenciadores.

• También existen retos de gobernanza: gestión de los derechos de autor, riesgos de contenido «alucinante», sesgos («bias») en las imágenes o escenarios generados, conformidad. El estudio AI Adoption Is Surging… de la IAB señala que más del 70% de los profesionales del marketing ya se han enfrentado a un incidente relacionado con la IA (contenido fuera de marca, comentarios erróneos, etc.) y menos del 35% prevé invertir más en la gobernanza de la IA durante el próximo año.

Ejemplos de campañas publicitarias recientes que utilizan IA generativa

Caso 1: Coca-Cola y la IA generativa (2023-2024)

• Coca-Cola fue una de las primeras grandes marcas en utilizar DALL·E y GPT-4 para crear imágenes y vídeos personalizados en su campaña «Create Real Magic».

• Los consumidores podían generar sus propias imágenes relacionadas con la marca, algunas de las cuales se utilizaron en campañas DOOH y digitales.

• Educación: la IA crea un efecto «wow» creativo, pero Coca-Cola ha tenido que invertir mucho en moderación y selección humana para evitar excesos y garantizar la credibilidad de la marca.

• Fuente: LinkedIn

Caso 2 — Nestlé / KitKat (Australia, 2024)

• Nestlé lanzó una campaña de KitKat en la que se crearon anuncios de vídeo humorísticos en colaboración con IA generativas, probando varios guiones e imágenes.

• El objetivo: producir más rápidamente versiones locales adaptadas a diferentes públicos objetivo (estudiantes, jóvenes trabajadores).

• Enseñanza: la ganancia en velocidad y coste fue real, pero los comentarios cualitativos muestran que algunos vídeos parecían «demasiado artificiales», lo que pone de relieve el riesgo de rechazo.

• Fuente: Campaign Brief

Caso 3 — Heinz y la IA (2023, prorrogado hasta 2024)

• Heinz pidió a varias IA (por ejemplo, DALL·E) que «dibujaran ketchup» → todas las imágenes generadas representaban una botella de Heinz.

• Esta campaña tuvo un enorme impacto, lo que demuestra el poder simbólico de la marca.

• Enseñanza: la IA generativa puede reforzar la notoriedad cuando ilustra una evidencia cultural, pero por sí sola no basta para generar confianza en criterios como la calidad o el gusto.

• Fuente: Campaigns of The World

Caso 4 — Campañas locales en Asia (2024)

• Varias marcas locales de bienes de consumo de rápida rotación (FMCG) en Corea y Japón han utilizado IA generativa para producir vídeos personalizados por región y dialecto.

• Enseñanza: la IA permite una hiperlocalización eficaz, pero los estudios de Nielsen demuestran que los consumidores siguen estando más convencidos por los testimonios reales que por los mensajes generados íntegramente.

• Fuente: How brands in Japan and Korea are using AI for hyper-local advertising

Caso 5 — Publicidad política y regulación (EE. UU., 2024-2025)

• En Estados Unidos, varios anuncios políticos generados por IA han suscitado polémica y llamamientos a la regulación, ya que mezclaban imágenes realistas con mensajes manipuladores.

• Enseñanza: el riesgo reputacional es importante sin medidas de protección, y los consumidores se vuelven aún más recelosos hacia los contenidos publicitarios automatizados.

• Fuente: Reuters

Oportunidades, riesgos... y el talón de Aquiles de la confianza

El auge de la IA generativa en la publicidad abre perspectivas apasionantes, pero también plantea fragilidades que afectan al núcleo mismo de la relación entre las marcas y los consumidores

• Creatividad multiplicada: los algoritmos pueden generar imágenes, vídeos y voces ultrarrealistas en un tiempo récord. Pero esta profusión puede conducir a contenidos estandarizados, reconocibles e incluso intercambiables. El peligro: que la publicidad pierda su impacto al «parecerse toda»

• El volumen frente al valor: la reducción de los costes fomenta la multiplicación de formatos. Cuantos más mensajes se difunden, más expuesto está el consumidor al riesgo de saturación publicitaria... y a un mayor rechazo.

• Cumplimiento normativo y regulación: ¿quién posee los derechos de una imagen generada por IA? ¿Cómo garantizar que los mensajes cumplan con las normas legales (ARPP en Francia, ASA en el Reino Unido, FTC en Estados Unidos)? La regulación no avanza al mismo ritmo que la tecnología, lo que deja una zona gris para los anunciantes y las concesionarias de publicitad.

Pero más allá de estas cuestiones técnicas o legales, el verdadero talón de Aquiles es psicológico: la confianza.

• Menos de uno de cada dos consumidores afirma hoy en día confiar en los mensajes publicitarios.

• Las generaciones más jóvenes (nativos digitales) son más tolerantes con la publicidad, pero la examinan más detenidamente y detectan rápidamente cualquier artificio.

• La publicidad generada por IA corre el riesgo de acentuar la sensación de un «mensaje fabricado», alejado de la experiencia real

La publicidad solo es creíble cuando se basa en pruebas tangibles. Por eso las recomendaciones entre pares y las opiniones de los clientes siguen siendo, en todo el mundo, los factores que más influyen en la confianza. En resumen: aunque la IA cambia la forma de crear, no cambia lo que el público espera: pruebas, no solo promesas

BuyTryShare: la respuesta a un momento crítico para los medios de comunicación

Las marcas y sus agencias ahora pueden producir más rápido, a menor costo y a mayor escala. Pero el impacto emocional y la credibilidad siguen siendo frágiles: una publicidad generada en cadena, por muy espectacular que sea, no basta para convencer sin pruebas tangibles.

Precisamente a raíz de esta ruptura de confianza nació BuyTryShare, con una doble ambición:

• Devolver la credibilidad a la publicidad, aportando pruebas de los consumidores allí donde los mensajes carecen de credibilidad.

• Ofrecer a las concesionarias de publicitad nuevos motores de crecimiento, en un momento en el que sus ingresos tradicionales están disminuyendo de forma estructural.

En concreto, BuyTryShare integra en anuncios de televisión, cine o prensa opiniones reales y verificadas de consumidores (normas ISO 20488 / NF522, validación ARPP), en un formato ultracorto e impactante (5 segundos con código QR). Los primeros PoC en el sector agroalimentario ya muestran resultados significativos: +25 % de atención y +15 % de ventas incrementales.

Añadir un anuncio BuyTryShare ofrece lo mejor de ambos mundos:

• la velocidad y la creatividad de los formatos modernos (incluidos los asistidos por IA),

• complementadas por la confianza humana verificada, que actúa como una verdadera garantía reputacional.

Al integrar la puntuación obtenida a partir de opiniones verificadas en un anuncio clásico o en una variante generada por IA, BuyTryShare se convierte en el socio de confianza de anunciantes y concesionarias de publicitad: conserva la audiencia, refuerza el impacto y reduce el riesgo de desconfianza.

Pero BuyTryShare va más allá de una simple herramienta creativa. Interviene en un momento crítico:

• Los anunciantes exigen pruebas tangibles del retorno de la inversión antes de realizar inversiones masivas.

• Las concesionarias de publicitad deben reinventar su modelo para compensar la erosión de los ingresos de la televisión, la prensa y el cine.

• Los consumidores exigen mensajes transparentes y auténticos, ya que, de lo contrario, la publicidad pierde eficacia y legitimidad.

En este contexto, BuyTryShare se impone como la alternativa europea creíble. Mientras que las GAFAM sacan provecho de los datos y la hiperfocalización, BTS apuesta por la prueba humana verificada, conciliando a anunciantes, medios de comunicación y audiencias.

En otras palabras:

• Los anunciantes obtienen la seguridad de un mensaje creíble y cuantificable.

• Las concesionarias de publicitad disponen de una herramienta adicional de monetización, que transforma sus inventarios en espacios premium de confianza.

• Los consumidores vuelven a encontrar motivos para creer en los mensajes publicitarios.

🚀 BuyTryShare devuelve el sentido a la publicidad y proporciona ingresos sostenibles a los medios de comunicación en transformación.