Por qué el ‘AI slop’ ya es un problema de negocio, no solo estético
La conversación ya no es si la inteligencia artificial cambia la publicidad —eso quedó demostrado— sino qué pasa cuando todos los equipos creativos usan los mismos modelos y producen, en minutos, variantes de lo mismo. En MARCCA 2026, el encuentro de la industria de centros comerciales organizado por ACE Colombia en Barranquilla, Jonathan Frojmowicz, fundador de FeedGuru, planteó el debate en términos incómodos para los anunciantes: el riesgo de que la IA convierta a las marcas en una masa indiferenciada de AI slop, el anglicismo con el que la industria ya describe el contenido generado masivamente con IA que termina siendo genérico, repetitivo y sin una idea clara detrás.
El dato de contexto importa: según el Informe Top Tendencias Digitales 2026 de IAB Spain, elaborado con la participación de 91 empresas del ecosistema digital, la inteligencia artificial se consolida como tecnología transversal en la cadena de valor publicitaria, y el propio informe señala explícitamente la importancia de «evitar fenómenos como el AI Slop» y subraya «el papel de la intervención y el criterio humano como elementos clave para garantizar la calidad, la autenticidad y la identidad de las marcas». No es un debate teórico: ya está en los reportes de la industria.
Qué es FeedGuru y por qué su tesis importa para retail en LATAM
FeedGuru es una compañía argentina especializada en creatividad y producción audiovisual con IA aplicada al marketing, con foco en centros comerciales y empresas de retail de Latinoamérica. Su fundador, Jonathan Frojmowicz, es licenciado en Dirección de Empresas por la Universidad del CEMA (UCEMA), exintegrante de Google y profesor en esa misma universidad. En su paso por Google trabajó en marketing de performance analizando conversiones y comportamiento de usuarios, una experiencia que marca la manera en que hoy combina datos y dirección creativa.
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👥 Probar 7 díasLa tesis de FeedGuru se resume en una frase del propio Frojmowicz: «antes de escribir un prompt, hay que saber qué queremos contar». Es decir, la IA entra en la producción —no en la ideación— y el criterio humano se mantiene en la decisión de qué decir, a quién y por qué. 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 más rápido 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
La advertencia que Frojmowicz repite en su charla —y que la fuente reproduce— es directa: «si todos le pedimos a una herramienta que nos genere una campaña, probablemente terminemos viendo cosas bastante parecidas». El argumento no es anti-IA, sino de diseño de proceso. Para evitar ese resultado, en FeedGuru trabajan la idea primero, definen objetivo, público y mensaje, y solo después ejecutan con herramientas de IA; cuando el modelo devuelve opciones, repreguntan y descartan lo obvio antes de elegir.
El fenómeno ya tiene consecuencias medibles fuera de LATAM. El programmatic benchmark de la ANA (Association of National Advertisers) para el primer trimestre, publicado en mayo, mostró que el porcentaje de inversión publicitaria dirigido a sitios made-for-advertising (MFA) subió por primera vez desde 2023, y el propio reporte apunta como causa al «crecimiento de subtipos como el AI slop». En paralelo, según datos de la plataforma Ahrefs citados por AdExchanger, el 74% de los sitios web nuevos creados en abril de 2025 incluían contenido de IA; la firma SEO Graphite estima que, hacia octubre de 2025, alrededor del 50% de los artículos online eran generados por IA. La sobresaturación ya está aquí, y los anunciantes están empezando a pagar las consecuencias en métricas de performance.
Datos vs. criterio: una decisión, no una pelea
Uno de los puntos más útiles del planteo de Frojmowicz para founders es cómo resolver la falsa dicotomía entre el algoritmo y la intuición. Su lectura, basada en años midiendo campañas en Google, es que los datos y el criterio creativo no compiten: «una pieza puede generar más clics y otra construir mejor la marca. Antes de elegir, hay que tener claro qué queremos lograr». En la práctica, eso significa discutir internamente qué tipo de resultado se estáoptimizando —corto plazo vs. construcción de marca— antes de mirar el dashboard.
Para un equipo de marketing en una startup o un centro comercial, la consecuencia operativa es concreta: las pruebas A/B siguen siendo útiles para comparar aperturas o mensajes, pero no pueden definir la dirección creativa. La decisión de qué historia contar sigue siendo humana, y los datos entran después como validación, no como reemplazo.
Quién responde cuando una campaña hecha con IA fracasa
Otra pregunta incómoda 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 más en un marco regulatorio en movimiento: la aplicación gradual del AI Act europeo obliga a las marcas a reforzar la gobernanza de sus sistemas, incorporando controles de sesgos, trazabilidad de contenidos y etiquetado de contenidos sintéticos, según recoge el informe de IAB Spain 2026.
Para una startup o un equipo de marketing, la lectura práctica es que delegar la decisión creativa en una herramienta sin dejar trazabilidad de quién aprobó qué —brief, mensaje, prompt, outputs seleccionados— deja al equipo sin capacidad de respuesta cuando algo falla. La instancia de validación humana deja de ser un nice-to-have para convertirse en una pieza clave de la operación.
¿Qué significa esto para tu startup?
Si tu equipo ya está usando IA para producir creatividades, el planteo de FeedGuru y la conversación sectorial apuntan a tres palancas concretas que separan una pieza correcta de una pieza competitiva:
- Fija la idea antes del prompt. Define objetivo de la pieza (notoriedad, consideración, conversión), público específico y mensaje central por escrito. Si no puedes llenar esa plantilla en una carilla, todavía no estás listo para abrir el modelo.
- Separa la decisión creativa del testeo. Mide con A/B aperturas, copies y formatos; pero no uses los datos para decidir la historia que vas a contar. La historia se decide antes y se valida después, no al revés.
- Documenta quién aprobó qué. Sobre todo si vas a escalar producción con IA: brief, outputs seleccionados del modelo, cambios aplicados y quién dio el visto bueno. Cuando una campaña falle —y va a fallar alguna— necesitas reconstruir la cadena de decisión, no empezar a improvisar explicaciones.
Si tu marca es de retail y trabajas con varios centros comerciales, la fórmula que FeedGuru usa en LATAM es especialmente útil: la IA entra fuerte en la producción audiovisual —donde multiplica opciones que antes eran inviables por tiempo o dinero— pero la dirección creativa sigue decidiendo contexto, tono y continuidad visual entre piezas. La IA no reemplaza al equipo creativo, lo potencia.
El propio Frojmowicz lo resume con una imagen útil para cualquier fundador: crear una página web hoy es trivial, pero no es lo mismo hacer una página que hacer una landing page alineada con la identidad de marca. Con la publicidad y la IA pasa lo mismo: producir se volvió accesible; que la producción sea estratégica sigue requiriendo criterio humano.
Fuentes
- Inteligencia artificial en la publicidad: el criterio humano frente al IA slop – Diario Occidente (fuente original)
- La IA Agéntica, la regulación y la atención del consumidor marcarán la estrategia de marketing y publicidad en 2026 – Puro Marketing
- MFA Ad Spend Is Increasing. Is AI Slop To Blame? – AdExchanger
- The AI Slop Backlash Is Actually Having an Impact – WIRED
- La inversión en publicidad digital en España superará los 6.500 M€ – PR Noticias
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