{"id":4287646,"date":"2025-03-28T20:49:47","date_gmt":"2025-03-28T18:49:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deptagency.com\/?post_type=article&p=4287646"},"modified":"2025-04-22T18:35:42","modified_gmt":"2025-04-22T16:35:42","slug":"un-millon-de-anuncios-despues-que-aprendimos-sobre-la-automatizacion-de-contenido-a-escala","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.deptagency.com\/latam\/insight\/un-millon-de-anuncios-despues-que-aprendimos-sobre-la-automatizacion-de-contenido-a-escala\/","title":{"rendered":"Un mill\u00f3n de anuncios despu\u00e9s: qu\u00e9 aprendimos sobre la automatizaci\u00f3n de contenido a escala"},"content":{"rendered":"
\n\t\n\t\t\n\t\t\t<\/mask><\/g><\/svg>\t\t\t\n\t\t\t\tArt\u00edculos\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/a>\n\t<\/div>\n\tUn mill\u00f3n de anuncios despu\u00e9s: qu\u00e9 aprendimos sobre la automatizaci\u00f3n de contenido a escala<\/h1>
\n\t\t\t\n\t\n\t
\n\t\tJosefina Blattmann\t\t
\n\t\tBusiness Development Director\n\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\t
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\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tFecha\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tMarch 28, 2025\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\n<\/div>\n\n\n\tEl contenido es ilimitado. La atenci\u00f3n no. Y cuando te piden entregar m\u00e1s, m\u00e1s r\u00e1pido, con menos gente y presupuestos m\u00e1s ajustados, la automatizaci\u00f3n de contenido resulta tentadora.<\/p>\n\tPoder generar miles de recursos en minutos suena como un sue\u00f1o. Pero despu\u00e9s de crear m\u00e1s de un mill\u00f3n de anuncios, videos y mails para marcas como Spotify, Smart, Zoopla y Just Eat Takeaway, hemos aprendido algunas cosas sobre lo que realmente funciona… y lo que no.

En DEPT\u00ae, hemos estado en el mundo de la automatizaci\u00f3n creativa<\/a> durante m\u00e1s de cinco a\u00f1os, construyendo nuestras propias herramientas y ayudando a algunas de las marcas m\u00e1s grandes del mundo a escalar el rendimiento y el contenido de CRM. Nuestro equipo de automatizaci\u00f3n dedicado no solo crea recursos, sino que dise\u00f1a sistemas, flujos de trabajo y estrategias que hacen que la automatizaci\u00f3n funcione en el mundo real.

La promesa de la automatizaci\u00f3n no se trata solo de aceleraci\u00f3n<\/a>. Se reduce a la intenci\u00f3n y a garantizar que cada recurso, sin importar cu\u00e1n r\u00e1pido se produzca, est\u00e9 arraigado en la estrategia, la creatividad y la relevancia. Aqu\u00ed hay cinco cosas que hemos aprendido a trav\u00e9s de pruebas, errores, refinamientos y la creaci\u00f3n de contenido a escala.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tSolo porque puedas, no significa que debas<\/h2>\n\tEs f\u00e1cil entusiasmarse con el potencial para producir miles de assets r\u00e1pidamente. Pero m\u00e1s contenido no siempre significa mejores resultados.

Cuando apoyamos a Polaroid durante su holiday campaign, un esfuerzo que impulsa casi un tercio de sus ingresos anuales, lo que estaba en juego era inusualmente alto. Con un amplio cat\u00e1logo de productos y un estrecho margen de tiempo entre Thanksgiving y Navidad, el camino predeterminado habr\u00eda sido automatizar la creaci\u00f3n de assets para cada producto y distribuirlos todos, confiando en los algoritmos para determinar qu\u00e9 versiones funcionaban mejor.

En cambio, no comenzamos con la automatizaci\u00f3n, sino con la indagaci\u00f3n. Trabajando con un peque\u00f1o conjunto de assets, probamos nuestras hip\u00f3tesis \u00bfQu\u00e9 texto resonaba mejor? \u00bfQu\u00e9 im\u00e1genes impulsaban la interacci\u00f3n? \u00bfQu\u00e9 llamadas a la acci\u00f3n conduc\u00edan a las conversiones? Solo despu\u00e9s de recopilar datos del mundo real escalamos las variantes de mejor rendimiento. El resultado fue un conjunto m\u00e1s peque\u00f1o de assets, pero demostrablemente m\u00e1s efectivos.

La conclusi\u00f3n aqu\u00ed es enga\u00f1osamente simple: comenzar con poco, probar, aprender y luego escalar. La automatizaci\u00f3n es m\u00e1s poderosa cuando est\u00e1 enfocada.
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\n\tNo se trata solo de hacer m\u00e1s con la automatizaci\u00f3n, se trata de hacerlo de manera m\u00e1s inteligente.<\/p><\/div>\n\n\n\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\tLos inputs son tan importantes como los outputs<\/h2>\n\t\u00bfOtro peligro menos visible de la automatizaci\u00f3n a gran escala? La r\u00e1pida propagaci\u00f3n de errores.

Por un tiempo, operamos con una mentalidad reactiva: produciendo assets en masa y tratando el control de calidad como una funci\u00f3n secundaria. Fue un error costoso. Un peque\u00f1o error en una plantilla, l\u00ednea de texto o l\u00f3gica de datos se volv\u00eda sist\u00e9mico, propag\u00e1ndose a trav\u00e9s de miles de salidas.

Entonces, hicimos lo que har\u00eda cualquier equipo sobrecargado: agregamos m\u00e1s especialistas de control de calidad. Lamentablemente, esta soluci\u00f3n reactiva (y costosa) no era la respuesta, y nos encontramos dedicando demasiado tiempo y dinero a encontrar problemas que hab\u00edamos creado de manera no intencional.

El punto de inflexi\u00f3n lleg\u00f3 cuando Zalando nos present\u00f3 un desaf\u00edo: construir un sistema de automatizaci\u00f3n con una tasa de defectos cero. Sin revisiones finales. Sin verificaciones manuales. Solo con total confianza en que la salida renderizada ser\u00eda impecable.

Para enfrentar este desaf\u00edo, fue necesario un cambio completo. Dise\u00f1amos plantillas con los casos l\u00edmite en mente: planificando traducciones largas, datos impredecibles y orientaciones at\u00edpicas de im\u00e1genes. No solo ten\u00edamos en cuenta los errores; los anticipamos, los limitamos y construimos sistemas para neutralizarlos.

Es tentador pensar en la automatizaci\u00f3n como un conjunto de herramientas. Pero a este nivel, es una disciplina, una que requiere rigor en ingenier\u00eda, planificaci\u00f3n detallada y un entendimiento profundo de cada variable en juego. El objetivo no es simplemente producir a gran escala, sino hacerlo con certeza.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n
\n\tSi no planificas la calidad desde el principio, la automatizaci\u00f3n solo amplificar\u00e1 tus errores. Las malas entradas no quedan ah\u00ed: se escalan.<\/p><\/div>\n\n\n\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\tArregla tus flujos de trabajo, no solo tu producci\u00f3n<\/h2>\n\tMientras que muchas marcas enfocan sus esfuerzos de automatizaci\u00f3n en la producci\u00f3n, pocas prestan la misma atenci\u00f3n a los sistemas que la rodean. Pero sin flujos de trabajo reimaginados, la automatizaci\u00f3n no elimina las complicaciones, las desplaza.

Este dinamismo se dio en nuestro trabajo con smart. Hab\u00edan desarrollado un impresionante motor de automatizaci\u00f3n creativa, capaz de generar miles de assets de video localizados en diez mercados. Sin embargo, su proceso de revisi\u00f3n y aprobaci\u00f3n depend\u00eda de una \u00fanica hoja de Excel de 3.000 filas, cada fila representando un asset, y cada celda un mosaico de comentarios, retroalimentaci\u00f3n y aprobaciones codificados por colores.

Si caos<\/em> es la primera palabra que te viene a la mente despu\u00e9s de leer esto, tienes raz\u00f3n. Las versiones se confund\u00edan entre s\u00ed. Se pasaban por alto comentarios o eran contradictorios. El proceso se volvi\u00f3 m\u00e1s engorroso que la producci\u00f3n que se supon\u00eda deb\u00eda apoyar, y smart no es la \u00fanica en enfrentar este desaf\u00edo.

Nuestra soluci\u00f3n no fue tener m\u00e1s personas, sino mejorar la infraestructura. Introdujimos herramientas de gesti\u00f3n de flujos de trabajo que permitieron revisiones en tiempo real, retroalimentaci\u00f3n contextual, control de versiones y cadenas de aprobaci\u00f3n transparentes. Al hacerlo, transformamos no solo el output, sino todo el ciclo de vida creativo.

Esto es cr\u00edtico porque la automatizaci\u00f3n no es solo una cuesti\u00f3n de velocidad de salida: es una transformaci\u00f3n a nivel de sistemas que exige repensar c\u00f3mo las personas, las plataformas y los procesos se intersectan.
<\/p>\nLa tecnolog\u00eda que maneja el proceso es tan importante como la tecnolog\u00eda que crea los assets.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\tUsa la IA para decidir qu\u00e9 hacer, no solo c\u00f3mo hacerlo<\/h2>\n\tGran parte de la conversaci\u00f3n sobre automatizaci\u00f3n hoy en d\u00eda se centra en el papel de la IA en la producci\u00f3n: su capacidad para generar contenido r\u00e1pidamente, escalar variaciones creativas y optimizar la entrega. Pero algunas de las mayores victorias ocurren antes, cuando la IA ayuda a decidir qu\u00e9 hacer en primer lugar.

Para Just Eat Takeaway, implementamos un programa de automatizaci\u00f3n creativa conocido internamente como Project Sundae<\/a>. Lo que hizo que este esfuerzo se destacara no fue el volumen de contenido producido, sino la inteligencia detr\u00e1s de \u00e9l. Utilizamos IA para analizar datos de rendimiento basados en m\u00faltiples mercados, extrayendo insights sobre qu\u00e9 im\u00e1genes, mensajes y formatos tuvieron mejor desempe\u00f1o en regiones espec\u00edficas.

Estos insights no siempre fueron intuitivos. Por ejemplo, en el Reino Unido, los assets creativos enfocados en hamburguesas tuvieron mejor rendimiento que los de pizza. En otros mercados suced\u00eda lo contrario. En lugar de basarnos en preferencias anecd\u00f3ticas o intuiciones creativas, usamos datos para guiar la direcci\u00f3n creativa, lo que nos permiti\u00f3 optimizar nuestro output y aumentar la eficiencia.

El rol de la IA, en este caso, fue menos el de un artista y m\u00e1s el de un estratega. La automatizaci\u00f3n, combinada con los insights de la IA, asegura que lo que se produce sea r\u00e1pido, relevante, contextual y efectivo.
<\/p>\nLas marcas m\u00e1s inteligentes usan la IA para tomar mejores decisiones, no solo para crear m\u00e1s contenido.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\tEl fracaso es parte del proceso<\/p>\n\tTrabajar en automatizaci\u00f3n creativa es trabajar en el l\u00edmite de lo posible. Y no todo va a funcionar.

Nuestro equipo pas\u00f3 seis meses desarrollando Cadet, una herramienta de front-end dise\u00f1ada para hacer la creaci\u00f3n de feeds de datos m\u00e1s accesible. La intenci\u00f3n era reducir la dependencia de especialistas t\u00e9cnicos y democratizar los insumos de automatizaci\u00f3n. Pero la realidad fue m\u00e1s complicada. La complejidad de los feeds, especialmente en mercados localizados o regulados, result\u00f3 ser demasiado alta como para abstraerla de manera significativa. Decidimos abandonar la herramienta.

Pero las lecciones de ese fracaso guiaron nuestro siguiente paso: contratar especialistas dedicados en feeds y reestructurar nuestros procesos. Hoy, esa base sostiene algunos de nuestros programas m\u00e1s complejos.

De manera similar, cuando un cliente nos pidi\u00f3 escalar su producci\u00f3n de docenas a miles de assets por mes en cuesti\u00f3n de semanas, no ten\u00edamos precedentes. Probamos, iteramos y evolucionamos el sistema mientras lo constru\u00edamos. Lo que comenz\u00f3 como un experimento ahora opera a gran escala en m\u00e1s de 15 mercados.

El punto no es que el fracaso sea deseable, sino inevitable, y esencial<\/em>. La automatizaci\u00f3n no es una disciplina fija. Es un campo que todav\u00eda se est\u00e1 inventando. Quienes avanzan m\u00e1s r\u00e1pido no son aquellxs que evitan el fracaso, sino lxs que lo integran en su proceso.
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\n\tNo todos los experimentos tendr\u00e1n \u00e9xito, pero cada fracaso es un paso adelante, y las marcas que empujan los l\u00edmites no temen dar el salto.<\/p><\/div>\n\n\n\tLa automatizaci\u00f3n no reemplaza la creatividad, la eleva<\/h2>\n\tExiste una idea equivocada de que la automatizaci\u00f3n creativa mata la creatividad. Que con la IA y las plantillas, la parte “humana” del proceso desaparece. Pero eso no podr\u00eda estar m\u00e1s lejos de la verdad.

Cuando Zoopla necesitaba comunicar en tiempo real informaci\u00f3n sobre viviendas a posibles compradorxs, construimos un sistema creativo modular que se adaptaba din\u00e1micamente a los datos del mercado. Los anuncios respond\u00edan a cambios en las listas, precios y tendencias locales, mostrando los insights m\u00e1s relevantes en tiempo real. Era automatizado. Era inteligente. Pero en su n\u00facleo, era una soluci\u00f3n creativa a un desaf\u00edo complejo de comunicaci\u00f3n.

La automatizaci\u00f3n nos permiti\u00f3 escalar la idea. Pero fue la idea<\/em> lo que realmente import\u00f3.

Lo que emerge no es una simple elecci\u00f3n entre automatizaci\u00f3n y creatividad, sino una s\u00edntesis de ambas. En su mejor versi\u00f3n, la automatizaci\u00f3n eleva el rol de la creatividad humana, liber\u00e1ndola de las cargas de la ejecuci\u00f3n y empoder\u00e1ndola para enfocarse en la estrategia, el insight y la innovaci\u00f3n.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n
\n\tLa automatizaci\u00f3n le da a lxs creativxs m\u00e1s tiempo y espacio para hacer lo que mejor saben hacer: resolver problemas, contar historias y conectar con las personas.<\/p><\/div>\n\n\n\tLa manualidad supera a la conveniencia<\/h2>\n\tLa automatizaci\u00f3n creativa no es un atajo. No se trata de inundar los canales con m\u00e1s contenido. Se trata de resolver problemas de manera m\u00e1s inteligente: eliminando complicaciones, desbloqueando creatividad y construyendo sistemas que escalen lo que funciona.

Las marcas que lo hacen bien no tratan la automatizaci\u00f3n como un complemento. La tratan como una manualidad, algo estrat\u00e9gico, estructurado y siempre en evoluci\u00f3n. Porque el futuro del contenido no es solo alto volumen, es alto valor.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n
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\n\t\tTransformaci\u00f3n con IA – Trends Report<\/p>Obt\u00e9n una mirada interna de las tendencias de IA que definir\u00e1n el 2025.<\/p>\t<\/div>\n\t\n\tDESCARGA<\/a><\/div>\n\n
\n\tEn nuestra mente<\/span><\/em><\/h2>\n\tVER TODOS LOS INSIGHTS<\/a>\n\t\n\t\t\n\t\t\t
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