La IA puede hacer más o menos el 75–80% del trabajo en la mayoría de las tareas de medios que he observado —con la cuota más alta en producción, ensamblaje y detección de patrones, y mucho más baja en negociación, relaciones y juicio final. Ese es el principio del 75–80%, y lo primero que hay que decir de él es que es una heurística, no un benchmark.
Quiero ser cuidadoso con la cifra, porque las cifras redondas atraen una falsa precisión. El 75–80% no es un dato medido de un estudio controlado. Es la forma que sigo viendo tras ejecutar yo mismo estos flujos de trabajo y ver a equipos ejecutarlos: la IA se lleva la gran parte media repetitiva y generativa de una tarea, y deja un borde más pequeño y de mayor apuesta que sigue siendo humano. La cuota exacta se mueve según la tarea, el equipo y lo limpio que esté el contexto. La forma se ha mantenido para mí; el decimal no.
Escribí el planteamiento en la definición de las operaciones de medios AI-native porque los equipos se meten en problemas en ambos extremos. Déjame exponer dónde cae la línea y cómo encontrarla en tu propio trabajo.
Qué dice el principio del 75–80%
El principio dice que para una tarea de medios típica, un flujo de trabajo bien diseñado con la IA haciendo la primera pasada puede cubrir la mayor parte del trabajo, y un humano cubre el resto. No dice que la IA haga el 80% de cada tarea, y no dice que el 20% humano sea pequeño en importancia. Importancia y volumen son ejes distintos.
Piénsalo como una división del trabajo en lugar de una puntuación. El modelo es mejor produciendo mucho material plausible rápido: opciones, variantes, resúmenes, primeros borradores, detección de patrones. El humano es mejor decidiendo qué importa, eligiendo entre lo plausible y cargando con las consecuencias. El porcentaje es solo un recordatorio de que la frontera existe —y de que está más hacia el modelo de lo que asumen la mayoría de los equipos prudentes, y más hacia el humano de lo que admiten la mayoría de los proveedores entusiastas.
Dónde la cuota de la IA es alta
Las tareas donde la IA cubre más terreno comparten tres propiedades: alto volumen, baja consecuencia por unidad y un estándar claro contra el que comprobar.
- Variantes creativas y de copy. Titulares, descripciones, hooks, copy para redes —un equipo AI-native produce docenas contra un brief decidido, y luego un humano poda.
- Síntesis de research. Convertir un montón de fuentes públicas en un resumen estructurado es ahora mecánico, lo que libera al analista para hacer mejores preguntas.
- Ensamblaje de reporting. Extraer, unir, formatear y narrar las cifras semanales es en gran medida automatizable una vez que los datos están limpios.
- Matemáticas de presupuesto y pacing. Reprognosticar, comprobar el gasto contra el plan y señalar anomalías son tareas de detección de patrones que un modelo hace bien.
- Localización y adaptación. Traducir y adaptar una campaña entre mercados, con un revisor nativo al final, es una tarea de volumen que escala bien.
En estas áreas, el 75–80% es una estimación conservadora. Observa a un buen operador trabajar con un buen flujo de trabajo y la cuota del modelo parece aún más alta.
Dónde la cuota de la IA es baja
Las tareas donde la IA cubre menos terreno comparten las propiedades opuestas: bajo volumen, alta consecuencia por unidad y ningún estándar limpio.
- Negociación. La compra de medios, las tarifas, las alianzas y los compromisos son relacionales y adversariales. Un modelo puede prepararte; no puede sentarse al otro lado de la mesa.
- Relación y confianza. Los clientes compran confianza. La confianza se construye en conversaciones y la entrega una persona cuyo nombre está en el trabajo.
- Juicio final. Elegir el único plan que encaja con la restricción real del cliente, o el momento de detener un test, es un juicio del que ningún modelo puede responder.
- Decisiones de marca y gusto. Saber que un copy está alineado con la marca y no es solo correcto es juicio humano aprendido, y es donde el último 20% se gana el pan.
- Nombrar la pregunta. Un modelo responderá casi cualquier cosa. Decidir qué pregunta vale la pena hacer —y qué métrica importa— sigue siendo el acto más valioso del operador sénior.
En estas áreas el modelo puede asistir, pero el 75–80% sería una exageración salvaje. Aquí la parte humana es la mayor parte del trabajo.
Un mapa aproximado del reparto
| Tarea | Cuota de IA | Qué sigue humano |
|---|---|---|
| Variantes creativas y de copy | Alta | Brief, juicio de marca, elección final |
| Síntesis de research | Alta | Enmarcar la pregunta, validar las fuentes |
| Ensamblaje de reporting | Alta | Interpretar las cifras, la recomendación |
| Matemáticas de presupuesto y pacing | Alta | Decidir si actuar sobre la señal |
| Localización y adaptación | Alta | Matiz cultural, revisión nativa |
| Borradores de planificación de medios | Media | Elegir la restricción, ser dueño del plan |
| Negociación | Baja | Toda la conversación |
| Relaciones con clientes | Baja | Confianza, contexto, responsabilidad |
| Juicio final de go/no-go | Baja | La decisión y sus consecuencias |
Lee la tabla como una forma, no como un marcador. Las filas de cuota alta son donde reconstruyes el flujo de trabajo primero, porque ahí vive el caudal. Las filas de cuota baja son donde proteges la capacidad, porque ahí vive el valor.
Por qué la cifra importa menos que la forma
El mal uso más común del principio es citar la cifra como si estuviera medida, y luego planificar en torno a ella.
Un equipo escucha «80%» y asume que puede recortar cuatro de cada cinco personas. Otro escucha la misma cifra y asume que debe mantenerlo todo humano para ir sobre seguro. Los dos tratan una heurística como un hecho. El trabajo de la cifra es mantenerte honesto sobre qué 20% debes conservar —y evitar que sobredelegues el juicio o que te niegues a retrabajar el ensamblaje.
Si recuerdas una cosa, que sea esta: el volumen vive en la mitad de la máquina, y la responsabilidad en la tuya. Las dos mitades no son intercambiables, que es exactamente por lo que una sola descripción en porcentaje es útil y un solo objetivo en porcentaje es peligroso.
Cómo auditar tus propias tareas
No empieces por el principio. Empieza por tu trabajo real, y deja que el principio caiga de la auditoría.
- Enumera las tareas, no los puestos. «Producir el informe semanal» se descompone en extraer, limpiar, unir, formatear, narrar e interpretar. Las cinco primeras son de cuota alta; la última de cuota baja.
- Para cada tarea, haz tres preguntas. ¿Cuánto volumen? ¿Cuánta consecuencia por unidad? ¿Hay un estándar claro contra el que comprobar? Alto volumen más baja consecuencia más un estándar claro significa alta cuota de IA.
- Marca el estándar explícitamente. Una tarea sin estándar de revisión sigue siendo humana hasta que definas uno. El volumen sin estándar es riesgo, no caudal.
- Protege el borde de cuota baja. Nombra quién es dueño del juicio, la relación y la decisión final. Si eso no está claro, el flujo de trabajo no está terminado.
La auditoría suele producir una sorpresa: un equipo gasta la mayor parte de su ansiedad en un paso fácil de automatizar, y casi nada en el paso de juicio donde debería invertir. La guía de Ejecución convierte esta auditoría en un orden de despliegue para el resto del ciclo de vida.
Los modos de fallo en ambos extremos
Sobredelegar. El equipo entrega salida de IA sin revisión, y luego culpa a la herramienta cuando una afirmación falsa o el nombre de un competidor se publica. El modelo hizo lo que se le pidió; el flujo de trabajo eliminó al humano en el punto equivocado. Son el 20% robado por el 80%.
Infradelegar. El equipo usa la IA como corrector ortográfico y mantiene cada etapa manual, y luego se pregunta por qué nada se capitaliza. Es el 80% tratado como si fuera el 20%. Los dos errores vienen del mismo fallo: no saber en qué mitad estás.
Qué medir
Sigue la cuota del modelo y la cuota humana por separado. El tiempo de ciclo te dice si el flujo de trabajo es genuinamente más rápido; la calidad y la tasa de error te dicen si la revisión hace su trabajo. Si el tiempo de ciclo baja pero los errores suben, has movido trabajo a la máquina sin mover el estándar —que es la forma más rápida de perder la confianza de un cliente y la más lenta de recuperarla.
FAQ
¿El 75–80% es una cifra medida?
No. Es una heurística de trabajo de observar estos flujos, no un benchmark de un estudio. Trata la forma como la parte útil: cuota alta en producción y ensamblaje, cuota baja en juicio y relaciones.
¿Puede la IA hacer el 100% de una tarea de medios?
No una en la que una persona tenga que firmar el resultado con su nombre. La IA puede producir el material y la primera pasada, y en tareas estrechas de baja consecuencia puede ejecutarse de principio a fin. Todo lo que tenga consecuencia real necesita un dueño humano.
¿Una cuota alta de IA significa menos personas?
A menudo significa menos personas para el ensamblaje y las mismas o más para juicio, relaciones y revisión. Las funciones se concentran en lugar de desaparecer, así que la respuesta sobre plantilla depende de hacia qué mitad estabas ponderado.
¿Cómo sé si el reparto está bien?
Dos señales. El tiempo de ciclo baja sin un aumento de errores, y el borde de cuota baja —juicio, relaciones, decisión final— tiene un dueño con nombre. Si falta cualquiera de las dos, sigue ajustando la frontera.
La versión corta
La IA hace más o menos el 75–80% del trabajo en la mayoría de las tareas de medios, con la cuota más alta en producción, ensamblaje y detección de patrones y la más baja en negociación, relaciones y juicio final. Es una heurística para encontrar el 20% que debes mantener humano, no un objetivo de plantilla. Audita tus propias tareas por volumen, consecuencia y un estándar de revisión; automatiza la mitad de cuota alta, protege el borde de cuota baja y mide el tiempo de ciclo y la calidad juntos. La guía de Ejecución es el mapa completo de ese trabajo, y el carril para líderes de equipo convierte la auditoría en un orden de despliegue.
Sigo aprendiendo este campo en público, y mi propia cifra se desplaza a medida que mejoran las herramientas. Pero la forma se ha mantenido: el volumen es delegable, la responsabilidad no.
Si tu equipo ha hecho esta auditoría, me gustaría saber qué te sorprendió —normalmente no es la tarea que la gente esperaba.
Un abrazo, Chandler
Este artículo está disponible en español, pero los materiales del curso (videos, plantillas y guías complementarias) están en inglés y japonés; este sitio está disponible en 13 idiomas.