{"id":3145,"date":"2026-10-08T05:41:22","date_gmt":"2026-10-08T05:41:22","guid":{"rendered":"https:\/\/contabilidadfamiliar.com\/index.php\/2026\/10\/08\/ia-en-publicidad-criterio-humano-vs-ai-slop\/"},"modified":"2026-10-08T05:41:22","modified_gmt":"2026-10-08T05:41:22","slug":"ia-en-publicidad-criterio-humano-vs-ai-slop","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/contabilidadfamiliar.com\/index.php\/2026\/10\/08\/ia-en-publicidad-criterio-humano-vs-ai-slop\/","title":{"rendered":"IA en publicidad: criterio humano vs. AI slop"},"content":{"rendered":" \n

Por qu\u00e9 el ‘AI slop’ ya es un problema de negocio, no solo est\u00e9tico<\/h2> La conversaci\u00f3n ya no es si la inteligencia artificial<\/strong> cambia la publicidad \u2014eso qued\u00f3 demostrado\u2014 sino qu\u00e9 pasa cuando todos los equipos creativos usan los mismos modelos y producen, en minutos, variantes de lo mismo. En MARCCA 2026<\/strong>, el encuentro de la industria de centros comerciales organizado por ACE Colombia<\/strong> en Barranquilla, Jonathan Frojmowicz<\/strong>, fundador de FeedGuru<\/strong>, plante\u00f3 el debate en t\u00e9rminos inc\u00f3modos para los anunciantes: el riesgo de que la IA convierta a las marcas en una masa indiferenciada de AI slop<\/strong>, el anglicismo con el que la industria ya describe el contenido generado masivamente con IA que termina siendo gen\u00e9rico, repetitivo y sin una idea clara detr\u00e1s. El dato de contexto importa: seg\u00fan el Informe Top Tendencias Digitales 2026<\/em> de IAB Spain<\/strong>, elaborado con la participaci\u00f3n de 91 empresas del ecosistema digital, la inteligencia artificial se consolida como tecnolog\u00eda transversal en la cadena de valor publicitaria, y el propio informe se\u00f1ala expl\u00edcitamente la importancia de “evitar fen\u00f3menos como el AI Slop” y subraya “el papel de la intervenci\u00f3n y el criterio humano como elementos clave para garantizar la calidad, la autenticidad y la identidad de las marcas”. No es un debate te\u00f3rico: ya est\u00e1 en los reportes de la industria.

Qu\u00e9 es FeedGuru y por qu\u00e9 su tesis importa para retail en LATAM<\/h2> FeedGuru<\/strong> es una compa\u00f1\u00eda argentina especializada en creatividad y producci\u00f3n audiovisual con IA aplicada al marketing, con foco en centros comerciales y empresas de retail de Latinoam\u00e9rica<\/strong>. Su fundador, Jonathan Frojmowicz<\/strong>, es licenciado en Direcci\u00f3n de Empresas por la Universidad del CEMA (UCEMA)<\/strong>, exintegrante de Google<\/strong> y profesor en esa misma universidad. En su paso por Google trabaj\u00f3 en marketing de performance analizando conversiones y comportamiento de usuarios, una experiencia que marca la manera en que hoy combina datos y direcci\u00f3n creativa.
Le\u00edste lo que hace la IA. \u00bfY en tu negocio?En CAR, due\u00f1os de empresa arman en 7 d\u00edas su primer sistema funcionando: que ning\u00fan cliente se les escape, o que el informe del lunes salga solo. Con otros emprendedores al lado.\ud83d\udc65 Probar 7 d\u00edas<\/a><\/div> La tesis de FeedGuru se resume en una frase del propio Frojmowicz: “antes de escribir un prompt, hay que saber qu\u00e9 queremos contar”. Es decir, la IA entra en la producci\u00f3n \u2014no en la ideaci\u00f3n\u2014 y el criterio humano se mantiene en la decisi\u00f3n de qu\u00e9 decir, a qui\u00e9n y por qu\u00e9. Para el retail latinoamericano, donde compiten centros comerciales con presupuestos y plazos muy distintos a los de una marca global, ese enfoque tiene una lectura concreta: producir m\u00e1s r\u00e1pido no significa producir mejor, y un comercial mal calibrado para un mall puede terminar erosionando la marca que dice reforzar.

El riesgo real: cuando todas las marcas se parecen<\/h2> La advertencia que Frojmowicz repite en su charla \u2014y que la fuente reproduce\u2014 es directa: “si todos le pedimos a una herramienta que nos genere una campa\u00f1a, probablemente terminemos viendo cosas bastante parecidas”. El argumento no es anti-IA, sino de dise\u00f1o de proceso. Para evitar ese resultado, en FeedGuru trabajan la idea primero, definen objetivo, p\u00fablico y mensaje, y solo despu\u00e9s ejecutan con herramientas de IA; cuando el modelo devuelve opciones, repreguntan y descartan lo obvio antes de elegir. El fen\u00f3meno ya tiene consecuencias medibles fuera de LATAM. El programmatic benchmark<\/em> de la ANA (Association of National Advertisers)<\/strong> para el primer trimestre, publicado en mayo, mostr\u00f3 que el porcentaje de inversi\u00f3n publicitaria dirigido a sitios made-for-advertising<\/em> (MFA) subi\u00f3 por primera vez desde 2023, y el propio reporte apunta como causa al “crecimiento de subtipos como el AI slop”. En paralelo, seg\u00fan datos de la plataforma Ahrefs citados por AdExchanger, el 74% de los sitios web nuevos creados en abril de 2025 inclu\u00edan contenido de IA; la firma SEO<\/a> Graphite estima que, hacia octubre de 2025, alrededor del 50% de los art\u00edculos online eran generados por IA. La sobresaturaci\u00f3n ya est\u00e1 aqu\u00ed, y los anunciantes est\u00e1n empezando a pagar las consecuencias en m\u00e9tricas de performance.

Datos vs. criterio: una decisi\u00f3n, no una pelea<\/h2> Uno de los puntos m\u00e1s \u00fatiles del planteo de Frojmowicz para founders es c\u00f3mo resolver la falsa dicotom\u00eda entre el algoritmo y la intuici\u00f3n. Su lectura, basada en a\u00f1os midiendo campa\u00f1as en Google, es que los datos y el criterio creativo no compiten: “una pieza puede generar m\u00e1s clics y otra construir mejor la marca. Antes de elegir, hay que tener claro qu\u00e9 queremos lograr”. En la pr\u00e1ctica, eso significa discutir internamente qu\u00e9 tipo de resultado se est\u00e1optimizando \u2014corto plazo vs. construcci\u00f3n de marca\u2014 antes de mirar el dashboard<\/a>. Para un equipo de marketing en una startup o un centro comercial, la consecuencia operativa es concreta: las pruebas A\/B siguen siendo \u00fatiles para comparar aperturas o mensajes, pero no pueden definir la direcci\u00f3n creativa. La decisi\u00f3n de qu\u00e9 historia contar sigue siendo humana, y los datos entran despu\u00e9s como validaci\u00f3n, no como reemplazo.

Qui\u00e9n responde cuando una campa\u00f1a hecha con IA fracasa<\/h2> Otra pregunta inc\u00f3moda que la entrevista pone sobre la mesa es la de la responsabilidad. Frojmowicz es tajante: “la responsabilidad sigue estando en las personas y los equipos que toman las decisiones. La inteligencia artificial es una herramienta, pero no reemplaza la responsabilidad profesional”. Esto importa cada vez m\u00e1s en un marco regulatorio en movimiento: la aplicaci\u00f3n gradual del AI Act<\/strong> europeo obliga a las marcas a reforzar la gobernanza de sus sistemas, incorporando controles de sesgos, trazabilidad de contenidos y etiquetado de contenidos sint\u00e9ticos, seg\u00fan recoge el informe de IAB Spain 2026. Para una startup<\/a> o un equipo de marketing, la lectura pr\u00e1ctica es que delegar la decisi\u00f3n creativa en una herramienta sin dejar trazabilidad de qui\u00e9n aprob\u00f3 qu\u00e9 \u2014brief, mensaje, prompt, outputs seleccionados\u2014 deja al equipo sin capacidad de respuesta cuando algo falla. La instancia de validaci\u00f3n humana deja de ser un nice-to-have para convertirse en una pieza clave de la operaci\u00f3n.

\u00bfQu\u00e9 significa esto para tu startup?<\/h2> Si tu equipo ya est\u00e1 usando IA para producir creatividades, el planteo de FeedGuru y la conversaci\u00f3n sectorial apuntan a tres palancas concretas que separan una pieza correcta de una pieza competitiva: