Coca-Cola rehizo su querido anuncio navideño de 1995 con IA. Internet lo llamó sin alma. Una startup fintech gastó $2.000 en un anuncio con IA que se emitió durante las Finales de la NBA. Se volvió viral por las razones correctas.

La misma tecnología. Resultados opuestos.

La diferencia entre estos resultados no es aleatoria, y entenderla importa más que cualquier debate sobre si la IA pertenece al trabajo creativo. Porque ese barco ya zarpó. El 83% de los directivos de publicidad ya usa IA en el proceso creativo, frente al 60% de hace solo dos años. La pregunta ahora es cómo usarla sin alejar a las personas a las que intentas llegar.

El desastre de Coca-Cola

En noviembre de 2024, Coca-Cola presentó un remake generado con IA de “Holidays Are Coming”, el icónico anuncio de 1995 con camiones rojos avanzando por pueblos nevados. Tres estudios de IA y cuatro modelos generativos distintos produjeron la nueva versión.

La reacción fue inmediata.

Los críticos lo llamaron “inquietante”, “distópico” y “carente de creatividad genuina”. La ironía de terminar con el eslogan “Real Magic” mientras mostraba imágenes obviamente sintéticas no pasó desapercibida. Un análisis de sentimiento de Marketing-Interactive mostró que las reacciones positivas cayeron del 23,8% antes del lanzamiento de la campaña a solo el 10,2% después. El sentimiento negativo se mantuvo estable en torno al 32%.

¿Qué salió mal? El anuncio original funciona porque captura algo inefable de la nostalgia navideña. El resplandor cálido de las luces sobre la nieve. La expectativa de que algo llegue. La IA puede generar imágenes de camiones y copos. Le cuesta generar la sensación que se supone que esas imágenes deben provocar.

Como keiferski señaló en Hacker News: “AI is being added to the name of every product. Not because it’s actually AI in any rigorous or historical sense of the word, but because it’s trendy and helps you get investment dollars.” Esa observación apunta a algo más profundo sobre por qué falló el anuncio de Coca-Cola. Se sentía como una demostración de tecnología, no como una pieza de comunicación diseñada para conectar con seres humanos.

Los estudios implicados defendieron la velocidad de producción. Lo que antes tardaba doce meses ahora tardó dos. Pero a nadie que ve un anuncio le importa lo rápido que se hizo. Le importa si le hace sentir algo.

Toys R Us intenta hacer historia

Unos meses antes, Toys R Us estrenó lo que llamaron el primer cortometraje de marca hecho con la herramienta de vídeo Sora de OpenAI. Lo mostraron en Cannes Lions en junio de 2024. El vídeo de un minuto imaginaba cómo el fundador Charles Lazarus soñó la juguetería cuando era niño.

El lugar fue un error antes de que nadie pulsara play.

Cannes Lions atrae a profesionales creativos que están viendo cómo la IA se acerca a sus medios de vida. Estrenar allí un anuncio generado con IA, ante ese público, era buscarse problemas. La reacción empezó de inmediato. La gente lo llamó “cínico” y “sin alma”.

La tecnología tampoco estaba lista. Las caras de los personajes se deformaban entre planos. El protagonista infantil parecía una persona distinta de un fotograma al siguiente. El director creativo reconoció que acertar con las expresiones faciales y las motivaciones era “particularly challenging.”

Toys R Us declaró la campaña un éxito de todos modos. Señalaron que la IA hizo el 80-85% del trabajo. Pero medir el éxito por eficiencia ignora el objetivo entero de la publicidad de marca. El objetivo es la conexión. Una eficiencia que produce desconexión no es una victoria.

El anuncio de Kalshi que nadie esperaba

Mientras las grandes marcas tropezaban, una plataforma de mercados de predicción llamada Kalshi hizo algo raro. Gastaron $2.000 en un anuncio generado con IA y lo emitieron durante las Finales de la NBA.

El anuncio mostraba a un granjero sumergido en una piscina de huevos. Un alien bebiendo cerveza. Personajes extrañísimos por todas partes. Se apoyó a fondo en lo surrealista del vídeo generado con IA en vez de intentar ocultarlo.

P.J. Accetturo, quien creó el vídeo, le dijo a NPR: “This took about 300-400 generations to get 15 usable clips.” El proceso no fue magia. Fue iteración. También añadió algo importante: “Just because this was cheap doesn’t mean anyone can do it.”

Jack Such, de Kalshi, puso el coste en perspectiva. “The actual cost of prompting the AI, what is being used in lieu of studios, directors, actors, etc., was under $2.000.” El coste total de producción fue más alto una vez que sumas estrategia, edición y colocación, pero la producción creativa en sí costó casi nada comparado con la publicidad tradicional.

Entonces, ¿por qué funcionó este anuncio y no el de Coca-Cola?

Contexto. Una startup fintech pequeña y peleona, poniendo un anuncio raro durante un partido de baloncesto, encaja con la marca. Nadie esperaba pulido. El absurdo cuadraba. El hecho de que se notara la IA era parte del chiste, no algo que hubiese que esconder.

Debra Aho Williamson, analista de marketing en Sonata Insights, hizo una observación que vale la pena considerar. Cuando su firma preguntó a consumidores de la Gen Z y millennials qué tan positivamente se sentían respecto a los anuncios generados con IA, solo el 48% respondió de forma positiva. Es menos de la mitad. El listón está alto.

Virgin Voyages se pone personal

Virgin Voyages lanzó “Jen AI”, un avatar inspirado en Jennifer Lopez que envía invitaciones personalizadas en vídeo para ocasiones especiales. Cada mensaje es único. Cada uno se siente como una comunicación juguetona de tú a tú.

La transparencia está incorporada en el nombre. Se llama Jen AI. No hay ningún intento de fingir que Jennifer Lopez grabó personalmente un saludo de cumpleaños para ti. La invitación es a disfrutar algo divertido, no a creer algo falso.

Esto funciona porque la IA permite algo que antes no era posible. La Jennifer Lopez real no puede grabar mensajes personales para todo el mundo que reserva un crucero. La versión con IA sí. Eso es una propuesta de valor real, no una medida de recorte de costes disfrazada de innovación.

Una investigación de Smartly encontró que el 48% de los consumidores confía en anuncios co-creados por una persona con apoyo de IA, frente a solo el 13% que confía en anuncios creados por completo por IA. El modelo híbrido, dirección humana con ejecución de IA, encaja mejor que la automatización pura.

Burger King le da la vuelta al guion

La campaña “Million Dollar Whopper” de Burger King convirtió a los clientes en creadores. La gente diseñaba Whoppers de ensueño en línea, eligiendo ingredientes en las combinaciones que quisieran. La IA generaba imágenes fotorrealistas de sus creaciones junto con jingles a medida.

Las ideas venían de humanos. La IA las visualizaba.

Esta inversión importa. En vez de que la IA haga algo para que el público lo consuma de forma pasiva, la IA ayudó al público a hacer algo para sí mismo. El premio de un millón de dólares dio una razón para participar, pero incluso quienes no ganaron se llevaron activos digitales compartibles de sus creaciones.

El riesgo también era el adecuado. Un render de IA un poco raro de una hamburguesa de fantasía no pasa nada. Nadie espera perfección de un sándwich imaginario. La campaña no le pidió a la IA que fuera emocionalmente resonante. Le pidió a la IA que fuera rápida y reactiva. La IA es buena siendo rápida y reactiva.

Lo que revelan los patrones

Alok Saboo, profesor de marketing en Georgia State University, capturó algo esencial en su evaluación del anuncio de Kalshi. Se lo dijo a NPR: “In the end, humans want to connect with humans.”

Esa observación simple explica casi toda la variación en los resultados de campañas con IA. Cuando la IA permite conexión humana, las campañas funcionan. Cuando la IA sustituye la conexión humana, las campañas fallan.

Las campañas que funcionan comparten ciertos rasgos. Son transparentes sobre la participación de la IA. Usan la IA para hacer algo nuevo en lugar de replicar algo viejo más barato. Mantienen a humanos dentro del circuito creativo, dejando que la IA escale ideas en lugar de generarlas. Ajustan la estética de la IA al posicionamiento de marca, usando lo raro a propósito y no por accidente.

Los fracasos también comparten rasgos. Intentan recrear experiencias emocionales con herramientas sintéticas. Ponen la eficiencia como valor principal. Ocultan o minimizan la participación de la IA y luego enfrentan reacción cuando el público se da cuenta igual. Usan material de origen querido, invitando comparaciones desfavorables.

Claire Xue, consultora creativa de IA que ha trabajado con LVMH y Sephora, identificó la resistencia de las grandes marcas: “We’re seeing pushback, especially from bigger companies, over concerns about maintaining brand standards and avoiding public backlash or intellectual property issues.”

Esas preocupaciones son válidas. La pregunta no es si usar IA. Es si tu caso de uso específico ayudará o perjudicará.

La paradoja de la autenticidad

Aquí va algo contraintuitivo. El público parece perdonar la IA obvia con más facilidad que la IA que finge ser humana.

Las imágenes rarísimas de Kalshi funcionaron en parte porque nadie podía confundirlo con cine tradicional. Lo inquietante era la estética. Jen AI de Virgin Voyages funciona porque el nombre anuncia lo que es. Las visualizaciones de Burger King funcionan porque una comida imaginaria es, obviamente, imaginaria.

El anuncio de Coca-Cola falló en parte porque intentó replicar algo que se sentía humano con herramientas que no podían entregar humanidad. El intento de esconder limitaciones las hizo más evidentes.

Como cleandreams observó en Hacker News sobre la IA en general: “The tech is good enough to make incredible demos but not good enough to generalize into reliable tools. The gulf between demo and useful tool is much wider than we thought.”

Esa observación aplica directamente a las campañas creativas con IA. El modo demo y el modo campaña son cosas distintas. Lo que se ve impresionante en una presentación controlada puede verse vacío en la calle.

La investigación de consumidores tiene doble filo

Los datos sobre las actitudes de los consumidores frente a la publicidad con IA son mixtos, y eso en realidad es información útil.

Una investigación de NIQ vía Marketing Dive encontró que la creatividad generada con IA se evalúa de forma consistente como más “molesta”, “aburrida” y “confusa” que los anuncios producidos de manera tradicional. Incluso los anuncios con IA percibidos como de alta calidad no dejaron una impresión tan memorable.

Pero ese mismo panorama también incluye ejemplos de campañas con IA que rindieron bien. La diferencia parece ser si la IA cumple un propósito claro más allá de recortar costes.

Joe Prota, Director of Brand Marketing en IBM, describió sus herramientas creativas internas de IA: “Our team was able to prompt Firefly to create a fish that looked like a hamster, and they achieved it in hours instead of days or weeks.” Esa velocidad importa para iterar. Pero añadió un matiz importante: “With content like emails and social media posts, AI can generate multiple versions effectively. But for larger campaigns, human input remains critical.”

El patrón se repite en los ejemplos. La IA para variantes, pruebas y personalización funciona. La IA para la creatividad principal que intenta cargar con peso emocional se atasca.

Hacia dónde va esto

Las marcas que apuestan por la IA no están abandonándola pese a los tropiezos. Se están volviendo más selectivas con su aplicación.

H&M anunció planes para usar gemelos digitales generados con IA de modelos reales para algunos activos de marketing. La recepción fue mixta. Resuelve un problema de producción (generar activos diversos rápido) y, a la vez, abre preguntas sobre autenticidad y desplazamiento laboral.

Julien Vallée, artista visual y director comercial, notó un cambio en cómo las agencias lo briefan: “Most briefs we get from agencies now come with a clear vision created using tools like Midjourney.” Aprecia la eficiencia, pero advierte sobre “unrealistic expectations” que las imágenes de IA pueden crear. Lo que es fácil de generar no necesariamente es fácil de ejecutar.

La industria parece estar llegando a un consenso. Las herramientas de IA ya son parte del kit creativo. La pregunta es qué herramienta para qué trabajo. Un martillo es útil. Eso no convierte todo en un clavo.

Tom Greenhalgh, Data & Measurement Lead en Google, resumió el ángulo de los datos: “AI, when fed with high-quality first-party data, can help us understand customer behaviors faster than ever before.” La idea no es reemplazar el juicio creativo. Es informarlo.

Preguntas que vale la pena hacerse

Antes de lanzar una campaña creativa con IA, algunas preguntas ayudan a predecir resultados.

¿La IA permite algo nuevo o replica algo viejo más barato? El público nota la diferencia. Lo nuevo despierta curiosidad. La copia barata despierta desprecio.

¿La participación de la IA es transparente? La IA escondida dispara reacción cuando se descubre. La IA anunciada fija expectativas adecuadas.

¿El contexto de marca encaja con la estética de la IA? Los retadores y las marcas tecnológicas tienen más margen. Las marcas con herencia y las categorías emocionales tienen menos.

¿Hay humanos dirigiendo la creatividad y la IA ejecutando? ¿O la IA genera y los humanos solo aprueban? La dirección de la relación importa.

¿Qué pasa si esto fracasa en público? Coca-Cola puede sobrevivir a un mal anuncio. Una marca más pequeña quizá no se recupere tan fácil de convertirse en el ejemplo de lo que no hay que hacer.

La tecnología seguirá mejorando. Lo inquietante de hoy puede sentirse natural en dos años. Pero ahora mismo, la brecha entre la capacidad de la IA y la expectativa del público sigue siendo significativa. Las marcas que navegan esa brecha con éxito son las que tratan la IA como una herramienta, no como un reemplazo del juicio sobre cuándo y cómo usarla.

Ese juicio sigue siendo humano. Por ahora.