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La mayoría de las conversaciones sobre AI y diseño de equipos empiezan por la cantidad de personas. Creo que ese es el punto de partida equivocado. La mejor pregunta es qué funciones necesita tu equipo — y resulta que esas son las mismas, ya sea que tengas cuatro personas o cuarenta.
Pasé años en publicidad viendo cómo los equipos confundían movimiento con progreso. Luego empecé a construir herramientas de IA para marketing y me di cuenta de que el problema iba a peor: más velocidad en la ejecución, menos criterio.
La IA ya puede producir planes de medios, resúmenes de performance, frameworks de medición y setups de campaña a una velocidad impresionante. El problema no es que el output sea obviamente malo. El problema es que muchas veces es lo suficientemente bueno para pasar una revisión casual mientras se pierde el contexto de negocio que realmente importa.
La mayoría de los equipos todavía preguntan qué modelo usar. Desde mi experiencia, esa ya no es la pregunta principal. Si tu sistema de AI olvida al cliente o la marca, la categoría y lo que significa un buen resultado, el modelo más inteligente del mundo sigue empezando cada conversación desde cero.
En 2023, pensaba que la IA generativa inundaria las busquedas con contenido barato y reduciria el retorno del SEO. Tres anos despues, eso paso. Pero el cambio mas grande es que la produccion de contenido ya no es la ventaja competitiva. Estructura, confianza, control de calidad, calidad de localizacion y visibilidad en motores de respuesta lo son.
La narrativa de que la IA reemplaza el trabajo de nivel inicial malinterpreta lo que las personas de nivel inicial realmente hacen. Un junior en activacion no hace trabajo mecanico — configura targeting en DV360, revisa pixeles de seguimiento y gestiona estrategias de puja. La pregunta real es: cuando la IA eleva el piso para todos, de donde viene la ventaja? De la profundidad.