Pregúntale a cualquier dueño o director de agencia en México si la IA es prioridad y te va a decir que sí, sin dudar. Pregúntale quién la está liderando puertas adentro y ahí es donde empiezan los silencios incómodos. Ese contraste, con nombre, apellido y números detrás, es justo lo que acaba de poner sobre la mesa el estudio Adopción de Inteligencia Artificial en las agencias de Publicidad: México 2025, elaborado por IAB México e IPADE Business School.
El titular es contundente: 97% de los líderes de agencias considera la IA una prioridad estratégica alta o media. Pero solo 19% tiene a alguien ejerciendo un liderazgo formal para que esa prioridad se traduzca en algo. Entre esas dos cifras vive, básicamente, todo el sector publicitario mexicano en este momento.
Antes de entrar en los números vale la pena decir cómo se construyó esto, porque no es un reporte hecho desde el escritorio. IAB México e IPADE combinaron una encuesta a 72 agencias con 18 entrevistas a fondo con líderes del sector, y en la lista de participantes aparecen nombres que cualquiera que trabaje en marketing en México reconocerá: McCann, OMG, LLYC, Hogarth, Nielsen, Kantar, PHD, entre muchas más, tanto socias como no socias de IAB. La mitad de los encuestados (54%) son dueños, fundadores o directores generales; el resto son gerencias funcionales de estrategia, cuentas, data o creatividad. O sea, quienes deciden y quienes ejecutan, en la misma foto.
Vamos al dato que abre el estudio. Cuando se les preguntó a las agencias qué tan prioritaria es la IA en su estrategia, 63% dijo que alta y 35% que media. Prácticamente nadie la ignora ya; solo un 2% la puso como baja prioridad.
El problema aparece cuando se pregunta cómo están adoptando esa prioridad; el estudio identifica cuatro roles posibles, y aquí es donde se nota la fractura:
Dicho de otra forma, hay ganas, hay presupuesto declarado como intención y hay entusiasmo en la junta directiva. Lo que falta es alguien con el mandato y el tiempo, para que todo eso deje de ser un montón de experimentos sueltos y se convierta en una forma de trabajar.
Ahora, el beneficio más citado por las agencias es contundente, el 77% reporta ahorro de tiempo como el resultado más claro de usar IA en el día a día. Y las entrevistas cualitativas van más allá: hablan de mejoras en rentabilidad por persona de entre 20% y 30%, logradas simplemente porque el mismo equipo puede atender más clientes y más proyectos sin ampliar la plantilla.
Eso libera horas que en teoría deberían moverse hacia trabajo de mayor valor: estrategia, creatividad, análisis fino, relación con el cliente. El estudio dice que ya no debería existir un director de arte que no sepa manejar herramientas de IA, lo que indica que la barra de lo “básico” subió, y subió rápido.
Aquí el reporte separa el uso estratégico (para pensar mejor y ofrecer más valor al cliente) del uso operativo (para producir más rápido).
En el terreno estratégico, el 34% de los usos se concentra en generar valor e insights para el cliente (investigación, personalización, propuesta de valor), y un 30% en eficiencia operativa pura. Un 15% ya se atreve con transformación de negocio de verdad: cambios en cómo se cobra, cómo se estructura la oferta.
En el día a día operativo, el patrón es todavía más claro, el 48% del uso de la IA generativa es producción creativa y de contenidos (redacción, gráficos, copys, video, briefs), 38% es inteligencia de datos (análisis, segmentación, predicción) y el resto queda en soporte y servicio. Y dentro de las tareas puntuales, la que más se repite no es generar imágenes bonitas (como muchos asumiríamos), sino análisis de datos (51%) y análisis de tendencias (47%). La IA, antes que nada, se está usando para entender mejor qué decir y a quién, no solo para producirlo más rápido.
Y llegamos a la parte que probablemente más le interesa a cualquiera que dirija un equipo. Cuando se les pregunta a las agencias qué las detiene, la tecnología prácticamente no aparece en la lista. Lo que sí aparece:
Fíjate en ese último dato, porque es contraintuitivo; el dinero, parece ser que no es el problema principal. De hecho, 56% de las agencias todavía no tiene un presupuesto formal asignado a IA, y aun así la mayoría ya la usa activamente todos los días, simplemente con licencias sueltas, pruebas por equipo, cosas que se pagan porque “hay que probar”, no porque exista una hoja de ruta financiada. Entre el 44% que sí tiene presupuesto, el dinero se va sobre todo a suscripciones de herramientas (36%) y capacitación interna (27%). Que concuerda con los datos que analizamos del estudio de ManageEngine sobre la transformación digital de las empresas en México.
La lectura que hace el estudio es que el reto ya no es tener acceso a la tecnología, sino construir una manera ordenada de usarla: cuándo se aplica, con qué criterios de calidad, cómo se valida el resultado antes de que salga a un cliente.
Este es, para mí, el hallazgo más interesante del reporte, porque describe una tensión que ya se siente en el mercado y que probablemente muchos anunciantes están viviendo sin ponerle todavía un nombre. El estudio lo bautiza “AI-flation” a las agencias se están volviendo más eficientes y más rentables gracias a la IA, pero del otro lado de la mesa, el cliente empieza a preguntarse por qué sigue pagando lo mismo (o casi) por un trabajo que evidentemente tomó menos horas humanas.
Es una fricción de confianza, no solo de dinero…si el modelo de facturación por hora fue durante décadas la forma en que las agencias justificaban su costo, la IA le está quitando el piso a esa lógica: cuando una tarea que antes tomaba diez horas ahora toma dos, ¿qué se cobra exactamente? El estudio de IAB México e IPADE plantea que la respuesta se mueve hacia esquemas basados en valor y resultados, no en insumos de tiempo.
No es un fenómeno exclusivo de México. En Estados Unidos, un informe de Dentsu junto con Forrester Consulting (con el respaldo de las asociaciones 4As y ANA) encontró que una de cada cuatro agencias estadounidenses ya migró a tarifas fijas precisamente por esta misma presión: cobrar por hora dejó de reflejar el valor real que reciben los clientes cuando gran parte del trabajo lo acelera un modelo de IA. Del lado del negocio digital, se ve algo parecido, las agencias que antes competían por ofrecer más horas de servicio ahora compiten por mostrar más impacto medible, y varios ejecutivos del sector ya lo dicen: las horas facturables terminaron castigando a quienes trabajaban más rápido y generaban más valor con menos tiempo.
En paralelo, el crecimiento del propio mercado publicitario digital mexicano, que ya ronda los 1,000 millones de dólares solo en el primer trimestre de 2026, con sectores como tecnología, retail y servicios financieros liderando la adopción de herramientas automatizadas, hace que esta tensión entre eficiencia y facturación sea cada vez más visible, porque hay más presupuesto en juego y más ojos puestos en el retorno.
El otro punto que el estudio subraya, y que tiene sentido apenas uno lo piensa dos segundos es, si ChatGPT, Midjourney, Canva AI y Figma AI están al alcance de cualquier agencia (ya sea chica, grande, mexicana o global), entonces tener acceso a la herramienta dejó de ser una ventaja competitiva. Es como tener Excel, todos lo tienen y nadie gana un pitch por eso.
Donde sí hay diferenciación real, según el reporte, es en las capacidades que no se pueden copiar de un día para otro: procesos internos bien armados, talento que sabe integrar la IA sin perder el ojo creativo, flujos de trabajo propios y una gobernanza de datos que no dependa de la buena voluntad de cada persona del equipo. Esto último, por cierto, sale mencionado como un punto delicado, aunque existan políticas internas, a los líderes entrevistados les cuesta muchísimo controlar qué herramientas externas usa cada persona en su día a día y con qué datos del cliente las alimenta.
El documento cierra con cuatro tareas pendientes para la industria, y honestamente ninguna suena fácil:
Aristóteles tenía una palabra para esto: akrasia que es la debilidad de la voluntad o falta de autocontrol. Describe a alguien que sabe perfectamente qué es lo correcto (lo tiene clarísimo, incluso lo puede explicar con seguridad en una junta directiva) y aun así actúa distinto, o no actúa en absoluto. No por ignorancia, sino porque entre el saber y el hacer hay una distancia que el conocimiento por sí solo no cierra.
Eso es, en el fondo, lo que retrata este estudio. El 97% de las agencias mexicanas sabe que la IA importa; lo dicen, lo creen y lo ponen en su planeación anual. Pero solo el 19% ha dado el paso de convertir ese saber en una estructura real que lo sostenga: un liderazgo formal, procesos escritos, presupuesto asignado y criterios de calidad compartidos. El resto, o la mayoría, vive esa distancia aristotélica entre la convicción y la costumbre: exploran, prueban, improvisan, pero todavía no construyen el hábito organizacional que convertiría la buena intención en una práctica sostenida.
La diferencia entre las agencias que hoy destacan y las que se quedarán compitiendo por precio no la va a marcar quién tiene acceso a mejor tecnología; la va a marcar quién logra cerrar esa brecha entre saber y hacer. En términos aristotélicos, quién convierte la virtud declarada en virtud practicada, una y otra vez, hasta que deje de ser un esfuerzo consciente y se vuelva, simplemente, la forma en que esa agencia trabaja.
Imagen: GPT Images 2.0
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