Adinfluence, agencia chilena: la IA homogeneiza marcas

La IA produce anuncios más rápido, pero también los hace más parecidos

El 38% de los consumidores estadounidenses cree que el contenido generado con IA está reduciendo la creatividad de la publicidad, según el informe The Authenticity Audit de Cint, difundido en octubre de 2026. Para un founder, la lectura es incómoda: si tu ventaja en marketing era producir más piezas en menos tiempo, esa ventaja ya la tiene todo tu mercado.

Adinfluence, agencia chilena que asegura haber desarrollado el primer software con inteligencia artificial para optimizar campañas de marcas con influencers, pone el foco en el otro extremo del problema. Su tesis: el desafío no está en crear más campañas, sino en entender cómo reaccionan las audiencias, anticipar tendencias y monitorear la percepción de marca en tiempo real.

La compañía —con base en Las Condes, Santiago, y una plantilla de entre 51 y 200 personas según su perfil corporativo— se define a sí misma como una \»anti-agencia\» y usa su plataforma AI OnDemand para combinar análisis de sentimiento, social listening y seguimiento de conversaciones digitales.

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¿Por qué la publicidad con IA puede hacer que todas las marcas se vean iguales?

La adopción ya es masiva. El 86% de los compradores de publicidad en video encuestados por el Interactive Advertising Bureau (IAB) ya usaba o planeaba usar IA generativa para crear anuncios, y esperaban que la creatividad generada por IA representara el 40% de los anuncios en 2026, según el informe de julio de 2025 recogido por Digital Trends (una proyección de los encuestados, no un resultado medido).

El problema aparece cuando esa adopción se apoya en las mismas herramientas, los mismos prompts y las mismas referencias. El resultado es una suerte de homogeneización visual y narrativa: tonos parecidos, estructuras parecidas, promesas parecidas.

\»La inteligencia artificial es una herramienta que puede ampliar las posibilidades creativas, pero no debería reemplazar el pensamiento estratégico de una marca. El problema aparece cuando las empresas comienzan a utilizar las mismas fórmulas para comunicar, sin preguntarse qué las hace diferentes, qué quieren transmitir y por qué una persona debería elegirlas frente a su competencia\», explica David Caro, CEO de Adinfluence.

El diagnóstico apunta a un error de proceso más que a un problema de tecnología: delegar en la herramienta decisiones que deberían responder a la identidad y la estrategia de la marca. En términos prácticos, eso ocurre cuando el primer input de una campaña es \»hazme 20 variaciones\» y no \»esto es lo que somos y esto es lo que no vamos a decir\».

El consumidor quiere saber si hay IA de por medio

El informe de Cint, realizado junto a Advertising Week con una encuesta a cerca de 1.000 consumidores estadounidenses en agosto de 2026, deja cifras que cualquier equipo de marketing debería tener a la vista:

El 74% cree que las marcas y los creadores tienen el deber de revelar cuándo usan IA en campañas publicitarias.
El 44% afirma que descubrir que una marca no reveló el uso de publicidad generada con IA reduciría su confianza en esa marca.
El 43% identifica el uso no revelado de IA o medios sintéticos como una razón mayor para perder confianza en una marca, por encima de asociarse con influencers polémicos (38%) o del contenido patrocinado encubierto (37%).
El 46% rechaza ver personas generadas por IA en los anuncios, la categoría peor valorada del estudio.
El 93% dice que confiar en una marca influye al menos en parte en su decisión de compra.

Para una startup que recién empieza a construir marca, el orden de estos datos importa: la transparencia sobre el uso de IA aparece como un factor de confianza con más peso que otros riesgos clásicos del marketing de influencers.

¿Alcanza con medir alcance, clics y visualizaciones?

No. Durante años la evaluación de la publicidad digital se concentró en alcance, visualizaciones, interacciones y clics: métricas que dicen cuánta gente vio algo, pero no cómo lo recibió. Una campaña puede acumular millones de impresiones y, al mismo tiempo, instalar una conversación negativa que la marca no vio venir.

\»Una de las dificultades del marketing digital es que muchas veces las marcas reciben los resultados cuando la campaña ya terminó. Pero si durante su desarrollo aparecen comentarios negativos, cambia la conversación o surge una oportunidad de conectar con un tema que está siendo tendencia, contar con información oportuna puede hacer una diferencia\», sostiene Caro.

AI OnDemand apunta justamente ahí: monitoreo de estadísticas, automatización de la recopilación de datos y acceso a información de rendimiento en tiempo real, sumado a análisis de sentimiento e identificación de palabras clave y tendencias. La utilidad no está en producir mejores piezas, sino en detectar antes —cuando todavía se puede ajustar— que una campaña está generando una recepción distinta a la esperada.

La atención, además, es cada vez más escasa. La investigación de Karen Nelson-Field (Amplified Intelligence), citada por Digital Trends, señala que un anuncio necesita alrededor de 2,5 segundos de atención activa para empezar a registrarse en la memoria, y que la mayoría de los anuncios digitales nunca llega a ese umbral. Producir más volumen no resuelve ese problema: lo agrava.

¿Qué significa esto para tu startup?

El contexto es incómodo para equipos pequeños: la IA abarató la producción y eso subió la competencia por la misma atención. Estas son las decisiones que sí están bajo tu control.

1. Define tu identidad antes de abrir la herramienta. Escribe un documento corto con tu tono, tus tres temas centrales y las cosas que tu marca no diría nunca. Ese documento es el input fijo de cada prompt, y la diferencia entre una campaña con voz propia y veinte variaciones genéricas.

2. Instala escucha activa desde el día uno, no al cierre. Define un puñado de palabras clave asociadas a tu marca y a tu categoría, revisa comentarios mientras la campaña corre y fija un criterio de escalamiento: quién mira las señales, quién decide pausar una pieza y en cuánto tiempo.

3. Sé explícito con el uso de IA. Si usas imágenes o voces generadas, dilo. El 74% que exige transparencia y el 44% que pierde confianza cuando no se revela son un riesgo evitable con un aviso de una línea.

4. Mide recepción, no solo alcance. Guarda una muestra de comentarios y clasifícalos (positivos, dudas, objeciones) para comparar cómo reacciona tu audiencia frente a la de tus competidores que comunican mensajes similares.

5. Ajusta tus contratos con creadores. Define por escrito quién revisa y quién aprueba el contenido, y qué ocurre si una pieza empieza a generar una conversación no prevista. La capacidad de reaccionar durante la campaña depende de cláusulas, no de buena voluntad.

El criterio humano sigue siendo el diferencial

Nada de esto implica prescindir de la IA. Caro lo plantea al revés: a medida que producir contenido se vuelve un commodity, el criterio estratégico y el conocimiento cultural de la audiencia ganan peso.

\»En un escenario donde prácticamente cualquier empresa puede producir contenido con inteligencia artificial, diferenciarse dependerá cada vez más de tener una estrategia clara y conocer realmente a las audiencias. La tecnología puede ayudarnos a producir y analizar información, pero es el criterio humano el que debe definir qué comunicar, cómo hacerlo y qué decisiones tomar a partir de los resultados\», concluye el CEO de Adinfluence.

La traducción para un founder es simple: la IA resolvió el cuello de botella de la producción y dejó al descubierto el que siempre estuvo antes, saber qué decir y a quién.