En la era digital, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el gran aliado de las marcas para optimizar su estrategia. Sin embargo, cada vez son más los casos en los que los proyectos de IA fracasan no por limitaciones técnicas, sino por la baja calidad de los datos que los alimentan. El error de creer que “la IA lo resolverá todo” sin una base sólida de información puede llevar a decisiones erróneas con consecuencias directas en el negocio.

El reto es aún mayor en un contexto donde el marketing digital afronta la desaparición de las cookies de terceros, la irrupción de la publicidad en Connected TV y un entorno publicitario cada vez más programático. Aquí, disponer de datos de calidad no es solo una ventaja competitiva, es la única manera de garantizar campañas efectivas y medibles.

En este escenario, Transformance, el área especializada en medios digitales y MarTech de Wam Global, advierte sobre los fallos más habituales de los departamentos de marketing.

Falta de auditoría previa de los datos

En publicidad programática, una auditoría deficiente puede llevar a que la IA optimice campañas sobre segmentos mal construidos. El resultado: impactos en audiencias irrelevantes y presupuestos desperdiciados. Según expertos de Transformance, es como pagar un prime time televisivo para un público que nunca comprará tu producto.

Uso de datos desactualizados o incompletos

Un modelo de recomendación entrenado con patrones de consumo antiguos puede seguir invirtiendo en canales o creatividades que ya no generan engagement. Por ejemplo, marcas de retail han visto cómo sus campañas automatizadas dirigían inversión a soportes digitales obsoletos, mientras descuidaban entornos emergentes como CTV.

Ausencia de gobernanza de datos

En compra de medios, la falta de políticas claras de calidad y definición de audiencias puede derivar en overlapping: pagar varias veces por impactar al mismo usuario. Esto no solo reduce la eficiencia de la inversión, sino que también afecta negativamente a la experiencia del consumidor al saturarlo con anuncios repetidos.

Falta de inversión en formación de profesionales

Los algoritmos de puja en tiempo real (RTB) requieren expertos capaces de interpretar señales y ajustar parámetros. Sin ese conocimiento, muchas empresas aceptan las recomendaciones de la IA sin validarlas, cayendo en sobreinversiones en inventarios de bajo valor o con escasa visibilidad, un problema especialmente grave en mercados como la publicidad en display.

El impacto real de los datos defectuosos

Según un estudio de Gartner, más del 80% de los proyectos de IA no alcanzan la fase de producción o no generan el retorno esperado debido a problemas con los datos. Esto demuestra que el obstáculo principal no es la tecnología, sino la disciplina en la gestión de la información.

“En un mercado tan competitivo como el actual, no se trata de usar IA por usarla, sino de hacerlo con criterios claros de calidad, gobernanza y transparencia. Solo así se logran resultados reales y sostenibles”, afirma Jorge Carriazo, Head of Strategy en Transformance (WAM Global).

Para más información: Transformance