Accenture Song: la IA da escala, el criterio humano diferencia

La creatividad ya no compite contra la tecnología

El gasto publicitario mediado por inteligencia artificial en Estados Unidos crecerá 63% en 2026 hasta US$57.000 millones, equivalente al 12% de toda la inversión publicitaria del país, según la estimación de la consultora Madison and Wall que recogió Business Insider. No es un experimento de laboratorio: es presupuesto que ya se ejecuta con poca intervención humana encima.

Frente a ese avance, Eco Moliterno, Chief Creative Officer de Accenture Song para Latinoamérica, propone una lectura distinta a la del miedo. Durante su intervención en el XIV Summit País Digital 2026 sostuvo que creatividad y tecnología nunca fueron disciplinas separadas: el cine, recuerda, nació como una invención técnica —el cinematógrafo— y recién después los creadores la usaron como herramienta para contar historias. Lo nuevo no es la unión, sino la velocidad a la que esa unión ocurre.

La distinción importa para cualquier equipo que hoy esté decidiendo cómo incorporar IA. Si la tecnología es un medio y no un sustituto del criterio, la pregunta deja de ser «cuánto automatizo» y pasa a ser «qué decide la máquina y qué decido yo».

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¿Qué cambia en el proceso creativo cuando entra la IA?

Moliterno describe el cambio con una imagen útil: el proceso creativo tradicional se parecía a la pintura. Se empezaba con una idea, luego el boceto, después las capas, hasta llegar al concepto final. Cada etapa agregaba material.

Con los modelos generativos, el punto de partida es el opuesto. «Ya está todo ahí, solo tienes que sacar lo que no necesitas», resume. El trabajo del creativo se desplaza de construir a seleccionar y descartar.

Ese desplazamiento tiene una consecuencia práctica que rara vez se discute en las reuniones de presupuesto: la habilidad escasa ya no es generar opciones, sino tener criterio para elegirlas. Producir treinta variantes de un anuncio toma minutos. Saber cuál de las treinta defiende el posicionamiento de la marca es un trabajo distinto, y no se resuelve comprando una licencia.

Cantidad y calidad dejaron de ser excluyentes

Durante décadas, la producción creativa obligó a elegir. Moliterno lo plantea como una disyuntiva estructural: si querías cantidad, resignabas calidad; si querías calidad, no podías escalar. La IA rompe esa regla porque puede multiplicar piezas manteniendo el nivel de la pieza original.

Para una marca, eso habilita hiperpersonalización a un costo que antes era prohibitivo: versiones por segmento, por idioma, por canal, por momento del embudo. Pero la misma capacidad impone una decisión previa: definir criterios y límites antes de darle autonomía a la máquina para co-crear y segmentar. Sin ese marco, la escala amplifica el desorden.

El riesgo real: piezas correctas, promedio y sin diferencial

Acá está el punto más incómodo del diagnóstico. Como los modelos trabajan sobre lo que ya existió, la amenaza no es producir basura, sino producir cosas aceptables que se parecen entre sí. Moliterno lo dice sin rodeos: no habrá más piezas horribles, pero sí muchas que están bien hechas y no aportan nada.

«Hay una oportunidad muy grande de comoditización de las creaciones», advierte, y coloca el diferencial del otro lado: el repertorio humano, las influencias, la visión propia. La mezcla —máquina para escalar, humano para distinguir— es la que produce algo reconocible como distinto.

Es la misma lógica que se ve en otros frentes. Gartner proyecta que el gasto mundial en inteligencia artificial alcanzará US$2,67 billones en 2026, 49,5% más que en 2025, y que solo US$28.300 millones irán a los modelos de IA generativa, según el forecast de la consultora que recogió THE Journal. La infraestructura es enorme; el criterio para aprovecharla, escaso. Ahí está el hueco competitivo.

¿Qué separa a una empresa que se transforma de una que solo acelera?

La respuesta de Moliterno es un filtro que cualquier founder puede aplicar mañana. Hay organizaciones que incorporan herramientas de IA y, con eso, hacen lo mismo más rápido. Eso no es transformación: es una evolución superficial.

«Cuando la empresa entiende que esto es un cambio transformacional, que hay que cambiar la mentalidad para empezar a hacer cosas de forma distinta, ahí sí hay un diferencial», sostiene.

El paralelo con internet sirve. Había dos formas de adoptar la web: subir el mismo folleto en PDF, o rediseñar la experiencia y la relación con el consumidor. Solo la segunda creó valor. Con IA pasa lo mismo, con el agravante de que la velocidad hace que la diferencia entre ambas estrategias se note en semanas, no en años.

Los LLM ya son un canal de decisión de compra

Uno de los puntos más concretos de la entrevista: para Moliterno, los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) se están convirtiendo en los nuevos influenciadores de la decisión de compra, con una diferencia clave frente al humano. A las personas les importa lo visual y la conexión emocional con la marca; al modelo le importa lo funcional: atributos, especificaciones, comparabilidad.

Ese doble público obliga a producir dos capas de contenido. La emocional, que sigue construyendo deseo y aspiracionalidad, no se abandona. Pero se le suma una capa táctica y analítica, escrita para que un agente pueda leerla y recomendarla.

Los datos de inversión van en la misma dirección. Madison and Wall define el gasto publicitario con IA como aquel que fluye por plataformas donde la IA controla segmentación, pujas, asignación de presupuesto y optimización de campaña con intervención humana mínima; identifica a Performance Max de Google y Advantage+ de Meta como las dos herramientas más grandes de esa categoría, y proyecta un crecimiento compuesto de ese gasto de alrededor de 29% anual hasta 2030. Cuanto más presupuesto pasa por sistemas automáticos, más se decide en un terreno donde el contenido estructurado pesa tanto como el anuncio bonito.

El freno de mano de la hiperpersonalización: la identidad de marca

A mayor escala creativa, mayor riesgo de diluir la identidad. Es la advertencia central de Moliterno para quien esté multiplicando versiones sin haber definido lo que no se negocia: si no hay fortalezas reconocibles ni un propósito claro, la escala se convierte en dispersión.

Su fórmula es casi operativa: definir el propósito, traducirlo a un diferencial explícito y enseñárselo a las máquinas. Recién entonces escalar tiene sentido, porque cada versión sigue apuntando al mismo core.

De ahí se desprende otro cambio de rol. El CMO deja de ser únicamente el responsable de comunicar a personas y pasa a ser el orquestador de un ecosistema de dos frentes: la dimensión emocional para humanos y la analítica para agentes. «Hoy hay que crear relevancia para las máquinas también», resume. Es una función más grande y, señala, también una oportunidad de ganar peso dentro de la empresa.

Por qué Latinoamérica tiene una ventana que no tuvo con internet

El argumento regional de Moliterno es de logística, no de orgullo. La revolución de internet se construyó primero en los grandes centros globales y llegó después a la periferia. Con IA, el acceso ya está en el bolsillo: «acá ya tenemos todo en nuestras manos con los celulares».

A eso suma una ventaja cultural: la capacidad de improvisación y de complementar a las máquinas con lo que los latinos hacen mejor, la creatividad.

El entorno también acompaña. Accenture y AWS ampliaron su colaboración con un Centro de Innovación y Entrega en la Nube en Ciudad de México, alineado con el lanzamiento de la región AWS México (Central), según informó Disruptores Américas de El Español. Andrés Tatha, director general para el sector público de AWS, dio ahí una cifra útil como termómetro: en México alrededor de 495.000 empresas ya usan IA, y el 88% de las que la adoptaron reporta mejoras de productividad.

Adopción masiva, sí. Pero adopción de herramientas, que es justamente el escalón que Moliterno pide no confundir con transformación.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres movimientos concretos, en orden de dificultad:

Escribe el core antes de escalar. Un documento de una página con el propósito, el diferencial y los tres atributos que ninguna versión de contenido puede traicionar. Ese texto no es solo para el equipo creativo: es la instrucción que vas a darle a los modelos. Sin él, cada prompt resuelve un problema local y el conjunto se desarma.
Separa la producción en dos capas. Una capa emocional, para humanos que deciden por deseo. Y una capa funcional y estructurada —especificaciones, precios, casos de uso, comparativas, preguntas frecuentes— escrita para que un LLM la pueda leer y recomendar. Si tu sitio solo tiene storytelling y no datos legibles, le estás dejando la recomendación a un competidor.
Haz una auditoría de proceso, no de velocidad. Toma un proyecto reciente y pregúntate si la IA cambió cómo se tomó la decisión creativa o solo cuánto tardó. Si la respuesta es lo segundo, estás en el grupo que hace lo mismo más rápido.

Y un cuarto, menos operativo pero más determinante: alimenta el repertorio de tu equipo. Si la diferenciación viene de las personas, invertir en lo que esas personas han visto, leído y vivido deja de ser un gasto blando y se vuelve la única ventaja que un competidor no puede copiar con una suscripción.

Conclusión

La IA no está reemplazando la creatividad: está abaratando la producción de cosas correctas. El valor se corre hacia el criterio, el repertorio y la capacidad de decidir qué dejar afuera cuando todo está disponible. Para las startups de la región, con menos capital y más ingenio, es una buena noticia siempre que no se confunda acceso a herramientas con cambio de mentalidad. La escala ya está al alcance; la diferencia, todavía, no.