PepsiCo redefine sus agencias: la transformación por IA ya no se vende, se opera

Lo que acaba de mover PepsiCo en Madison Avenue

PepsiCo eligió a Publicis Groupe como su agencia global de medios en un movimiento estimado en US$1.700 millones (según Business Insider), desplazando a Omnicom después de más de 25 años de relación en mercados clave como EE. UU. y Reino Unido. Pero la decisión que más debería importarte no es el cambio de agencia: es la revisión paralela que PepsiCo está corriendo para un proyecto de transformación de marketing mediante IA, donde compiten Publicis Sapient, Omnicom, Accenture y Deloitte.

Lo relevante para founders B2B y agencias: PepsiCo gastó US$5.400 millones en marketing en 2025, de los cuales US$3.400 millones fueron en publicidad, según su último reporte anual (citado por ADWEEK). Esa cifra es el tamaño real del contrato que se está jugando, no solo en medios sino en cómo se opera todo el marketing de la compañía en más de 200 mercados.

Por qué esta revisión cambia las reglas del juego

Las marcas ya no quieren "otra plataforma de IA". Quieren que alguien redefina cómo se hace el trabajo de marketing y, de paso, automatice o elimine servicios que hoy les cuestan dinero. Mark Singer, director de marketing de Deloitte Digital en EE. UU., lo resumió así en el artículo de Adlatina: "buscan la estrategia, el modelo operativo y las formas de trabajar… la orquestación de IA, la automatización y las capacidades de flujo de trabajo".

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Esa es la línea que cualquier consultora, agencia o incluso startup de servicios esté ofreciendo tendrá que cruzar para ganar contratos enterprise grandes en 2026. La conversación ya no es tecnológica: es operativa.

Las 4 capacidades que las marcas están evaluando (y que un founder puede mapear)

1. Redefinir el alcance, no protegerlo

Una agencia que aspire a liderar una transformación con IA tiene que estar dispuesta a renunciar a ingresos actuales. Lou Paskalis, fundador y CEO de AJL Advisory, lo plantea en términos incómodos: la pregunta ya no es "qué servicios vendo", sino "¿qué queremos automatizar y qué queremos hacer de forma reflexiva?".

Andrew Swinand, CEO de Inspired Thinking Group, añade el ángulo técnico: las marcas pueden caer en la trampa de generar anuncios con IA generativa sin construir la infraestructura para usarlos bien. "Generar más anuncios no resuelve el problema", afirma. Lo que se necesita es inteligencia para decidir qué crear, automatización para adaptar contenidos a mercados y un cambio en cómo se planifica y entrega el trabajo.

Aplicación concreta para tu startup: si vendes servicios de IA para marketing, el demo debe mostrar qué tareas tu producto elimina, internaliza o automatiza del equipo del cliente, no solo qué produce. Esa es la pregunta que el C-level va a hacer en la sala.

2. Conectar la IA a nivel empresa, no solo en marketing

Paskalis advierte sobre una trampa competitiva: las agencias creativas pueden tener menos credibilidad ante la alta dirección que firmas como Accenture o McKinsey. Para competir en transformación con IA, las agencias necesitan demostrar que pueden operar más allá del CMO, llegando a áreas como atención al cliente, desarrollo de producto y datos de cliente unificados — lo que él llama superar los "sistemas solares de conocimiento" separados.

Aplicación concreta: si tu producto es una herramienta de IA vertical (copy, imagen, video, datos), piensa en cómo se conecta con el resto del stack del cliente. Los compradores enterprise en 2026 están penalizando herramientas que crean un ecosistema cerrado. Swinand lo dice claro: los sistemas de IA deben ser suficientemente abiertos para funcionar con otras plataformas y agentes.

3. Sacarle más partido a la tecnología que el cliente ya compró

El error más común que Deloitte ve en sus clientes: creer que una transformación con IA significa "desmantelar todo y empezar de cero". Singer describe un caso real: un cliente tenía inversiones pesadas en martech y lo que necesitaba era que sus empleados pudieran usarlas mejor. Deloitte implementó una capa de orquestación y una interfaz de chat sobre los sistemas existentes, sin reemplazar nada.

Aplicación concreta: tu Go-To-Market para empresas con martech maduro debería destacar cómo te integras con Salesforce, Adobe, HubSpot o lo que ya tengan, en lugar de competir por reemplazarlo. Esa capa de orquestación es, literalmente, donde se está moviendo el presupuesto.

4. Superar el cansancio de los demos

La primera ola de compras de IA dejó a los marketers más escépticos frente a demos demasiado elaboradas. Swinand recomienda mostrar la tecnología en vivo y bajo demanda, sin depender de un brief preconfigurado, y dar referencias de implementaciones reales. Incluso sugiere que los clientes potenciales puedan modificar la solicitud durante el demo.

Añade un matiz poco común: dejar claro en qué aspectos la tecnología todavía requiere intervención humana. Mostrar dónde falla la IA puede ser tan convincente como mostrar lo que funciona.

Aplicación concreta: en tu próximo pitch enterprise, dedica una sección a "lo que esta herramienta no hace bien". En un mercado quemado por demos inflados, la honestidad técnica es una ventaja competitiva.

Lo que un founder hispanohablante puede llevarse de PepsiCo

El movimiento de PepsiCo no es aislado: la consolidación de agencias y la entrada de las Big Four (Accenture, Deloitte, PwC, EY) en transformación de marketing están reescribiendo cómo se reparten los presupuestos enterprise. Publicis acaba de copiar el movimiento con Microsoft en abril de este año (citado por Business Insider): contratos grandes ganados sin pitch formal, en una negociación directa entre CEOs. Ese estilo "top-to-top" se va a extender.

Para una startup o agencia del ecosistema hispano, la lección es doble:

El tamaño del cliente ya no garantiza el pitch tradicional. Cada vez más cuentas enterprise se cierran en conversaciones directivas, no en concursos públicos. Tu equipo de ventas necesita acceso al C-level, no solo al CMO.
El producto solo no gana contratos de IA. Lo que gana es la capacidad de redefinir la operación del cliente. Si tu propuesta suena a "tenemos mejor modelo de lenguaje", estás compitiendo en 2018; en 2026 se compite en "te redefinimos el flujo de trabajo".

Qué significa esto para tu startup

Audita qué tareas concretas estás pidiendo al cliente que haga tu IA. Si el demo se centra en qué produce y no en qué elimina del organigrama del cliente, no estás hablando el idioma del comprador enterprise de 2026.
Construye un caso de orquestación sobre stack existente, no de reemplazo. Los CMOs llevan años invirtiendo en martech; venderles que tiren todo a la basura es una venta perdida antes de empezar.
Capacita a tu equipo de preventa para hablar de límites de la IA, no solo de capacidades. Los clientes están quemados por promesas exageradas; un demo honesto es ahora una ميزة competitiva.