Por Redacción - 1 Junio 2026
Los profesionales del marketing parecen haberse convertido en seguidores de lo que podría denominarse un “culto al rendimiento”. Esta idea ha ido tomando forma en los últimos años, especialmente a medida que la inteligencia artificial ha ganado protagonismo en la publicidad digital. Un ejemplo reciente fue una imagen publicitaria que mostraba una moneda cubierta de gusanos, extraída de la fotografía de un producto destinado a animales insectívoros. Aunque la imagen fue retirada posteriormente, el episodio ilustra hasta qué punto las herramientas automatizadas pueden priorizar aquello que genera atención inmediata, independientemente de criterios tradicionales de calidad, buen gusto o adecuación de marca.
Hace no mucho tiempo, una creatividad de este tipo habría provocado una fuerte reacción dentro de cualquier departamento de marketing. Sin embargo, los sistemas actuales impulsados por inteligencia artificial son capaces de identificar aquellas imágenes con mayor probabilidad de captar la atención del usuario y favorecerlas automáticamente. La lógica es sencilla: si una imagen consigue detener el desplazamiento en una red social o aumentar la interacción, el algoritmo la considera eficaz, sin valorar necesariamente por qué genera esa reacción.
Este fenómeno refleja una transformación más profunda en la forma de entender la creatividad publicitaria. La inteligencia artificial no solo optimiza campañas, sino que también produce y selecciona contenidos en función de indicadores de rendimiento. Como consecuencia, elementos que antes habrían sido descartados por resultar inapropiados, exagerados o poco alineados con la identidad de una empresa pueden ahora difundirse ampliamente si demuestran capacidad para atraer clics, visualizaciones o interacciones.
La situación se vuelve aún más llamativa cuando se observa cómo determinadas prácticas que antes se consideraban inaceptables han pasado a generar escasa controversia. Contenidos visuales artificiales, reseñas creadas por sistemas automatizados o piezas publicitarias de dudoso criterio creativo son cada vez más comunes. Lo que hace pocos años habría supuesto un problema reputacional importante hoy se percibe con relativa normalidad, especialmente cuando las métricas muestran resultados positivos.
No obstante, el llamado culto al rendimiento no se limita al ámbito creativo. También se manifiesta en la manera en que las plataformas publicitarias están rediseñando sus herramientas. Los anunciantes deben vigilar cuidadosamente los datos y materiales que ponen a disposición de los sistemas automatizados, ya que estos pueden utilizar imágenes o recursos inesperados con el único objetivo de maximizar el rendimiento de la campaña. La automatización puede llevar a resultados extraños o poco coherentes con la imagen que una organización desea proyectar.
Al mismo tiempo, las grandes plataformas digitales están otorgando cada vez más autonomía a sus sistemas de inteligencia artificial para decidir audiencias, palabras clave y estrategias de puja. Aunque estas herramientas prometen mejores resultados, también tienden a favorecer acciones que incrementan los indicadores de rendimiento, incluso cuando esos resultados podrían haberse conseguido de forma orgánica o cuando su verdadero valor para la marca resulta cuestionable.
Esta lógica también se extiende a la compra de espacios publicitarios y a los modelos de atribución. Los sistemas automatizados suelen dirigir inversiones hacia entornos donde los clics y las impresiones son más baratos y abundantes, aunque la calidad de esos entornos sea discutible. Desde la perspectiva del algoritmo, cualquier acción que genere resultados medibles puede considerarse un éxito, independientemente de su impacto real sobre la reputación o el valor a largo plazo de la marca.
Las plataformas sociales también han introducido cambios que amplían las oportunidades de interacción con los anuncios. Ajustes aparentemente menores en el diseño de las interfaces o en la forma de medir la atribución pueden aumentar significativamente el volumen de interacciones registradas. Esto permite generar más señales de rendimiento, aunque dichas interacciones no siempre reflejen un interés genuino por parte de los usuarios.
En última instancia, el problema de fondo radica en que gran parte de las métricas y sistemas de atribución sobre los que se sustenta esta obsesión por el rendimiento presentan limitaciones importantes. Sin embargo, muchas organizaciones están delegando cada vez más decisiones estratégicas en modelos de inteligencia artificial entrenados para maximizar indicadores cuantificables. El riesgo es que, en la búsqueda constante de mejores métricas, se pierdan de vista aspectos fundamentales como la calidad creativa, la experiencia del usuario, la construcción de marca y el sentido común.
