Publicis nombra CEO de Marcel y amplía sus agentes de IA

Publicis pone a sus arquitectos de IA al frente de Marcel

Publicis Groupe nombró a Scott Hagedorn consejero delegado de Marcel y a Sam Levine Archer responsable de estrategia de la plataforma. Son puestos de nueva creación y ambos ejecutivos mantienen además sus cargos actuales como chief solutions architect y chief solutions officer del grupo francés, respectivamente.

El movimiento no es cosmético. Marcel nació en 2017 como una herramienta interna para conectar a los profesionales de Publicis y ahora se reposiciona como un sistema de agentes de IA que se vende a los clientes. Para un founder que compite por atención y presupuesto de marketing, la señal es clara: los grandes holdings están convirtiendo su conocimiento interno en producto, y ese producto llega con datos propios y capacidad de ejecución.

¿Qué es Marcel y por qué ahora se abre a los clientes?

Marcel se lanzó en 2017 impulsada por Arthur Sadoun, consejero delegado de Publicis, con respaldo de Microsoft. Durante casi una década funcionó como plataforma interna para el personal del grupo y estuvo liderada por Carla Serrano (directora global de estrategia) y Emmanuel André (director de talento), según reportó Campaign.

El cambio de etapa consiste en transformarla en un sistema agéntico disponible tanto para empleados como para clientes. La plataforma se apoya en tres piezas del grupo:

• Epsilon, el negocio de datos de identidad conectada que Publicis adquirió en 2019.
• Lotame, la capa de colaboración de datos que opera por debajo de Marcel.
• Publicis Sapient, la consultora de transformación de negocio.

A eso se suma CoreAI, una entidad de datos e IA lanzada en 2024 con una inversión prevista de 300 millones de euros a tres años, que quedó integrada dentro de Marcel bajo el mando de Hagedorn y Levine Archer, los mismos que impulsaron su creación.

Según Campaign, más de 110.000 de los 114.000 empleados de Publicis entran y usan Marcel cada mes, en equipos de creatividad, estrategia, producción, audiencias y planificación de medios. La plataforma está disponible solo para clientes retenidos: Publicis cobra primero por el modelo de datos y después por el cómputo.

De la conexión interna a los servicios para clientes

La expansión anunciada cubre cuatro frentes nuevos: marketing de influencers y creadores, deporte y cultura, análisis de contenidos y posicionamiento en motores de respuesta y motores generativos —las disciplinas conocidas como AEO (Answer Engine Optimization) y GEO (Generative Engine Optimization).

El contexto de esas adquisiciones ayuda a leer la jugada: Publicis compró las agencias de influencers Influential y Captiv8 y la agencia de marketing deportivo 160over90, según Campaign. La lógica es empaquetar esos servicios dentro de la misma capa de agentes.

Hagedorn explicó que Marcel asigna cada tarea al modelo de inteligencia artificial más adecuado, evitando atar a los anunciantes a un único proveedor. La plataforma cuenta con una biblioteca de miles de capacidades para agentes de IA desarrolladas por los 114.000 profesionales del grupo, y esos agentes están conectados al sistema de identificación de consumidores de Publicis para detectar oportunidades y automatizar tareas.

Un detalle que conviene retener: según el grupo, los clientes conservan la propiedad y el control de su información. En un mercado donde el dato es el activo escaso, esa promesa es parte del argumento comercial.

¿Qué son AEO y GEO y por qué Publicis los suma?

AEO y GEO son las siglas que describen la optimización de contenido para que una marca aparezca citada dentro de las respuestas que generan los asistentes de IA, no solo en los resultados de búsqueda tradicionales. Es la evolución natural de una audiencia que cada vez pregunta más a un chatbot y menos a una página de resultados.

Que un holding publicitario global incorpore estas disciplinas como línea de servicio confirma que el canal dejó de ser experimental. Para una startup, la implicancia práctica es que el tráfico de descubrimiento se está desplazando: si tu contenido no está estructurado para ser citado por un modelo, pierdes visibilidad aunque rankees bien en Google.

Publicis refuerza la apuesta con LiveRamp

La reorganización de Marcel se entiende mejor junto al resto del movimiento de Publicis en datos. La compañía anunció un acuerdo para adquirir LiveRamp por un valor empresarial de 2.167 millones de dólares, a 38,5 dólares por acción, lo que representa un valor total de las acciones de 2.546 millones de dólares e incluye efectivo neto de 379 millones, según Investing.com.

El precio implica una prima del 29,8% respecto al cierre de LiveRamp el 15 de mayo, último día de negociación antes del anuncio. LiveRamp tiene 1.300 empleados y una tasa de crecimiento anual compuesta del 13% en los últimos cinco años.

Con la operación, Publicis elevó sus objetivos para 2027-2028 a un crecimiento del 7%-8% en ingresos netos en moneda constante (antes 6%-7%) y del 8%-10% en beneficio por acción (antes 7%-9%). El propio Sadoun enmarcó la compra en la construcción de "los agentes de IA más inteligentes y diferenciados sobre los principales modelos de lenguaje de gran escala".

Qué significa esto para tu startup

La jugada de Publicis describe un patrón que cualquier founder puede replicar a su escala: convertir el conocimiento interno en producto, en lugar de dejarlo disperso en documentos y cabezas del equipo.

1. Empaqueta tu conocimiento en una capa de agentes. Publicis construyó una biblioteca de miles de capacidades a partir de lo que ya sabían sus 114.000 profesionales. Tú no necesitas miles: identifica las 10 o 15 tareas repetitivas donde tu equipo ya tiene criterio probado —atención al cliente, calificación de leads, redacción de propuestas— y conviértelas en flujos asistidos por IA. El valor no está en el modelo, está en tu criterio codificado.

2. No te cases con un solo proveedor de modelos. Hagedorn insiste en asignar cada tarea al modelo más adecuado. Para una startup con presupuesto limitado, esto se traduce en una arquitectura que permita cambiar de modelo sin reescribir el producto. Diseña tus integraciones con una capa de abstracción: te ahorra dinero cuando cambien los precios y te da margen cuando aparezca un modelo mejor.

3. Empieza a optimizar para AEO y GEO. Si Publicis ya vende posicionamiento en motores de respuesta, tus clientes van a preguntarlo. Revisa que tu contenido tenga respuestas directas, datos citables y estructura clara —encabezados en forma de pregunta, cifras con fuente— para que los asistentes de IA puedan extraerlo y atribuirlo.

4. Trata el dato propio como activo estratégico. La promesa de que el cliente conserva la propiedad de su información es hoy un diferenciador comercial. Si tu startup maneja datos de usuarios, define por escrito quién es el dueño y cómo se usa. Es una pregunta que aparecerá en tu próxima due diligence.

El mensaje de fondo es que la ventaja competitiva en IA ya no está en acceder al mejor modelo —todos lo hacen— sino en la calidad de los datos propios y en la capacidad de convertirlos en acciones concretas. Publicis lo está industrializando con 114.000 personas detrás. Tu versión de eso es más pequeña, pero empieza por el mismo sitio: saber qué sabe tu equipo y ponerlo a trabajar.

Fuentes

• Publicis refuerza Marcel para ampliar su oferta de agentes de IA a los anunciantes
• Publicis names first CEO of Marcel as it becomes client-facing tool (Campaign)
• Publicis Groupe anuncia nombramientos directivos (MarketScreener)
• Publicis acuerda la compra de LiveRamp por 2.167 millones de dólares (Investing.com vía Yahoo Finanzas)