Cuando uno de cada cinco pesos invertidos en marketing se pierde por fraude, los emprendedores necesitan mejores formas de medir el éxito y confirmar quién realmente está viendo sus anuncios. Lamentablemente, la inteligencia artificial (IA) representa una triple amenaza de cara al nuevo año: el fraude publicitario automatizado alcanza escalas inéditas, los navegadores con agentes distorsionan las métricas y las campañas tipo “caja negra” ocultan los verdaderos resultados.

La IA está devorando los presupuestos publicitarios en diferentes frentes. Lo que es especialmente preocupante cuando el gasto de marketing de las startups siempre está bajo la lupa y las campañas tienen que demostrar resultados reales.

Veamos cómo los emprendedores pueden anticiparse a cada una de estas amenazas, recuperar el control de su marketing y hacer que cada peso invertido valga la pena en 2026.

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La amenaza del fraude publicitario potenciado por IA

El fraude publicitario suele pasar desapercibido, pero sale carísimo. La estructura de la publicidad digital —donde cada interacción genera micropagos— crea un sistema fácil de explotar. Los estafadores inflan artificialmente los clics y por ende, los pagos, asociándose con redes publicitarias y vendiendo espacios de publicidad en sus propios sitios. Dirigen cantidades masivas de tráfico falso para interactuar con los anuncios mientras las empresas pagan la factura.

Es un negocio turbio y, aunque es ocho veces más grande que el fraude con tarjetas de crédito, recibe mucha menos atención de las autoridades. Ahora, con la automatización de su lado, los estafadores tienen nuevas formas de robar aún más dinero. Las proyecciones indican que el fraude publicitario costará $172,000 millones de dólares para 2028, un aumento de casi $100,000 millones en apenas cinco años.

¿Qué está sucediendo? Los bots potenciados por la IA imitan el comportamiento humano con una precisión escalofriante. Hacer scroll, ver videos e incluso dar “me gusta” a publicaciones ahora se puede automatizar, haciendo que las interacciones falsas sean más difíciles de detectar y más fáciles de multiplicar a escala. Las antiguas granjas de clics contrataban personas que daban clics repetidamente en anuncios o publicaciones. Pero hoy en día, los estafadores están recurriendo directamente a la tecnología generativa para multiplicar sus resultados exponencialmente.

En septiembre, una operación global que involucró cientos de apps maliciosas secuestró teléfonos personales en todo el mundo. Los usuarios descargaron aplicaciones aparentemente legítimas que en secreto abrían navegadores y los dirigían a dominios controlados por estafadores. Así, estos dispositivos se convirtieron en granjas de clics “fantasma” dentro de una red distribuida masiva que, en su pico máximo, generó 2,300 millones de solicitudes de ofertas publicitarias diarias.

Las startups no tienen más remedio que evolucionar al mismo ritmo. La buena noticia es que algunas plataformas publicitarias están empezando a implementar detección de fraude en tiempo real que monitorea direcciones IP, patrones de clics y huellas digitales de dispositivos. Así, los emprendedores pueden seguirle el paso a la automatización y filtrar los clics falsos antes de pagar por ellos.

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Los agentes de navegación automatizados disparan las métricas equivocadas

Los agentes de IA —básicamente bots que hacen tareas por ti— probablemente se vuelvan cosa de todos los días en los próximos doce meses. OpenAI lanzó su navegador agéntico en octubre y quienes lo adoptaron temprano ya están creando asistentes personales para comparar precios y hacer investigaciones. Los navegadores web con IA prometen grandes mejoras de eficiencia en cómo interactuamos con el internet, pero también abren una verdadera caja de Pandora para el marketing.

Si un agente investiga productos durante la noche, por ejemplo, esas sesiones de navegación activan píxeles de remarketing. Días después, la persona real ve anuncios redirigidos y compra. ¿Deberían los anunciantes pagar el precio completo por esa actividad del agente? ¿La mitad? ¿Nada? La industria todavía no tiene una respuesta clara.

Además, cuando un usuario le pide a su agente que busque algo, eso representa una intención de compra valiosa. Pero si alguien hackea ese mismo agente para que visite sitios de la competencia y queme el presupuesto publicitario, eso es fraude. El problema es que ambos escenarios muestran exactamente los mismos datos: el mismo dispositivo, la misma IP, el mismo navegador, la misma sesión.

La mejor forma de resolver este dilema de bot or buyer es enfocarse en las métricas de conversión. En lugar de optimizar solo para clics, apostar por ofertas basadas en conversiones (como costo por adquisición) es una buena manera de pagar únicamente por ventas reales. Rastrear todo el recorrido del cliente también es clave para distinguir compradores legítimos que completan acciones de agentes que solo recopilan datos y se van.

Acá también existe potencial para mejorar el análisis de comportamiento y la detección de patrones. Marcando sesiones con tiempo de permanencia cero y patrones de navegación claramente no humanos, los mercadólogos pueden segmentar mejor su tráfico y asignar presupuesto según resultados concretos. Si sospechan que están siendo víctimas de tácticas de hackeo que a la vez drenan el presupuesto, pueden adoptar microinteracciones con las que los agentes generalmente tienen problemas, como selección de imágenes, arrastrar y soltar, o respuestas con tiempo límite. Mi recomendación es no bloquear a los agentes completamente de los anuncios, sino simplemente asegurarse de poder distinguir entre bots benignos y malignos.

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Los algoritmos de caja negra llenan tus campañas de contenido basura generado por IA

La automatización también está transformando las campañas publicitarias. La plataforma de Google potenciada por IA, Performance Max, prometió un alcance en todos sus canales con configuración mínima y optimización automática. Los mercadólogos eligen el tema de la campaña y la plataforma automatiza la audiencia, las ubicaciones y el contenido creativo. Sin embargo, hasta ahora los resultados son mixtos.

Primero, la transparencia es limitada. Performance Max distribuye tu presupuesto por todo el ecosistema de Google con poco control y visibilidad tardía. Después, las tasas de conversión más bajas empeoran con el tráfico de bots. Los anuncios display —en los que Performance Max se apoya fuertemente— convierten aproximadamente a un séptimo de la tasa de los anuncios de búsqueda. Peor aún, como vimos antes, los bots pueden distorsionar todavía más el impacto real.

Además, la automatización no siempre se lleva bien con la creatividad. Las marcas suben recursos básicos —imágenes, títulos, descripciones— y la plataforma genera y optimiza los anuncios finales. Pero los consumidores están cada vez más atentos a la “basura de IA” y los errores de marketing —como cuando hace poco Blue Apron publicó un copy ininteligible generado por computadora— dañan seriamente la credibilidad de la marca.

Entregar este tipo de decisiones básicamente significa dejar que el algoritmo dicte el éxito o fracaso de tus campañas de marketing. Lo mejor es esperar a que este segmento madure antes de adoptarlo completamente. Por ahora, incluso los equipos más pequeños estarán mejor teniendo la voz decisiva sobre el contenido creativo y el alcance que buscan. Al fin y al cabo, nadie conoce a tu audiencia mejor que tú. Las startups generalmente solo cuentan con unos pocos cientos o miles de dólares al mes para publicidad digital y necesitan que esa inversión rinda al máximo. Entre bots, clics automatizados y campañas automáticas, los equipos tienen que estar muy atentos a qué funciona y qué es puro desperdicio en el nuevo año. El camino no es evitar la IA, sino mantener el control sobre quién ve tus anuncios, dónde aparecen y qué dicen.