Publicidad con inteligencia artificial: lo que ya ocurre en EE. UU., China y Corea del Sur
Cuando el algoritmo sabe qué comprarás antes de que lo decidas, y ha convertido ese conocimiento en la industria de mayor crecimiento del planeta.
Llevo meses siguiendo cómo la inteligencia artificial entra en la publicidad. El tamaño del mercado, 32.000 millones de dólares solo en EE. UU. en 2026, camino de superar los 68.000 millones antes de 2030, me interesa menos que otra cosa. Lo que me llama la atención es esto: Estados Unidos, China y Corea del Sur no comparten cultura, regulación ni modelo de negocio. Y aun así están respondiendo a la misma pregunta sin habérsela planteado en voz alta. Cuánta verdad, sobre lo que compramos, lo que vemos y quién nos lo vende, está dispuesta a sacrificar esta industria a cambio de velocidad y escala. Estados Unidos la resuelve con dinero y con un desperdicio de 26.800 millones de dólares que casi nadie audita. China la resuelve con producción industrial, un spot generado en cinco minutos. Corea del Sur la resuelve con identidad, fabricando a quien protagoniza el anuncio. Y de fondo, el 51% de los consumidores ya encuentra invasiva la personalización que las tres apuestas dan por sentada. Este es el hilo que conecta a los tres, y que el debate sobre publicidad con IA rara vez traza.
John Fernández
Futurista | Rompiendo las barreras tecnológicas
Treinta y dos mil millones con trampa
reinta y dos mil millones de dólares. Esa es la cifra que eMarketer calcula para el gasto publicitario con IA en EE. UU. en 2026, casi el triple del año anterior, camino de los 68.000 millones antes de 2030, según recoge Forbes. El titular se lee solo, y trae una trampa que la industria no publicita mucho. Más del 80% de ese dinero viaja por los listados clásicos de búsqueda pagada que aparecen junto a los resultados generados por IA, gestionados por los mismos equipos de paid search de siempre. No va al formato que lleva dos años anunciándose como el futuro, los anuncios dentro de chatbots. Esto es lo primero que me hace desconfiar del titular. Cuando una industria entera repite durante dos años que el futuro está en un sitio y el dinero real sigue yendo a otro, algo no cuadra. Alguien está vendiendo una promesa que todavía no ha llegado a monetizarse.
La escala de la automatización sí ha cambiado, y con fuerza. El IAB calculó en enero de 2026 que el gasto publicitario digital crecerá un 9,5% este año impulsado por la IA agéntica para gestión de presupuestos y optimización de campañas en tiempo real. Prácticamente toda la compra de anuncios es ya algorítmica: el 91,5% del gasto en display digital pasa por sistemas automáticos.
Basis Technologies estima que en 2025 se despilfarraron 26.800 millones de dólares en ineficiencias programáticas: impresiones nunca vistas por un usuario real y tráfico fraudulento colado entre las métricas buenas. Esa cifra me sorprende menos por su tamaño que por otra cosa: nadie fuera del sector la audita con regularidad. Buena parte de ese dinero acabó en inventario de baja calidad, porque el algoritmo que lo seleccionaba optimizaba un indicador que no medía nada real. El 54% de los anunciantes afirma, además, que la IA generativa ha contribuido al deterioro de la calidad mediática. Eso deja mal parados tanto a quien vende las herramientas como a quien las compra.
Puse las dos cifras una al lado de la otra, porque no las he visto juntas en ningún informe: los 26.800 millones que se evaporaron en programática equivalen al 84% de todo el gasto publicitario con IA previsto en Estados Unidos para 2026. Dicho de otro modo, el sector desperdicia en un año casi tanto dinero como el que invierte en la tecnología que, supuestamente, viene a arreglar ese desperdicio. Las dos cifras salen de fuentes distintas y miden cosas distintas, así que la comparación es orientativa. Pero el orden de magnitud se sostiene, y explica por qué me cuesta leer el titular de los 32.000 millones como una buena noticia sin más.
Cuánto vale fabricar anuncios a máquina
Separado del gasto en medios, el mercado de IA aplicada a la producción publicitaria es otro animal, y crece igual de rápido: de 11.170 millones en 2025 a una proyección de 36.340 millones para 2030, según ResearchAndMarkets.
Este año, el 40% de los anuncios de vídeo digital será generado total o parcialmente por IA. El 78% de los compradores de publicidad planea intensificar su uso de herramientas generativas en campaña, frente al 62% que decía lo mismo en 2025.
Quien piense que esas cifras solo afectan a los grandes anunciantes se equivoca. Los modelos generativos han bajado el umbral de producción hasta el punto de que una pyme puede generar creatividades en minutos con las mismas herramientas que usa una multinacional. El coste, hace dos años, hubiera parecido absurdo.
Aquí, en Estados Unidos, el dinero hace el trabajo: es un mercado tan grande que puede permitirse desperdiciar 26.800 millones sin que nadie audite del todo dónde se fueron. A China ese lujo no le hace falta. Se apoya en algo distinto, la velocidad de producción.
En China, el departamento creativo ya es un prompt
Un día entero de trabajo de equipo reducido a cinco minutos. Esa fue la frase de propaganda con la que ByteDance lanzó Seedance 2.0 el 10 de febrero de 2026, su plataforma de vídeo con IA para marketers y e-commerce. Es el tipo de frase que uno lee con escepticismo automático, hasta que ve los ejemplos. Me convencieron los que circularon después, confirmados por CNBC. El sistema genera secuencias de múltiples planos con arco narrativo completo, de la presentación del producto al plano lifestyle y la llamada a la acción, a partir de un prompt de texto o una sola imagen del artículo.
Alibaba tomó el relevo en cuestión de semanas. HappyHorse-1.0 encabeza hoy los rankings de Artificial Analysis en texto a vídeo e imagen a vídeo, por delante del propio Seedance. Ninguna de las dos empresas necesitó rueda de prensa ni nota oficial: les bastó con dejar que los benchmarks circularan solos. Detrás está un mercado publicitario digital chino que crecerá un 15,7% en 2026 hasta los 163.100 millones de dólares, con la base de distribución para escalar esa producción a velocidades sin equivalente occidental.
Por qué a esa escala no queda otra
Redacción automática de copies, edición de imagen, recomendaciones de segmentación: eso ya viene integrado de serie en las plataformas de autoservicio para el pequeño anunciante, no como función extra de pago. A mí me sorprende sobre todo que ya nadie venda esa lista como innovación: es el suelo mínimo del sector. Baidu, Tencent, ByteDance y Alibaba lo han incorporado a todo el flujo publicitario, desde la generación dinámica de creatividades hasta la automatización de pujas y la personalización de feeds.
Las plataformas de live commerce chinas, donde un vendedor transmite en directo mientras los usuarios compran en tiempo real, generan millones de micro-anuncios por jornada. El mercado chino recibió Seedance 2.0 directamente como herramienta de producción industrial, sin pasar por la fase de experimento creativo que sí hubo en Occidente, según recoge JumpFly. A esa escala, quien no tiene el sistema automatizado simplemente no puede competir en velocidad de publicación.
China produce tanto y tan rápido que la cuestión de si el anuncio es «auténtico» deja de tener sentido práctico, se disuelve en el volumen. Ahí queda saldada su parte del asunto. Corea del Sur ha dado un paso más allá, y ha decidido fabricar directamente a quien protagoniza el anuncio.
Cuando el ídolo es un archivo de ordenador
En 2025, la economía de ídolos virtuales asociada al K-pop generó aproximadamente 170 millones de dólares en Corea del Sur. La industria del entretenimiento coreano está acostumbrada a diseñar personalidades con precisión milimétrica, y encuentra en la IA el siguiente paso lógico. Es un artista que no envejece y que puede estar, el mismo día, dando un concierto en Seúl y una entrevista en Ciudad de México.
Corea del Sur ya tiene una presencia digital con microgesticulaciones lo bastante convincentes como para pasar por humana en redes: Rozy Oh, producida por Sidus Studio X, según recoge Korea.net. El grupo de K-pop Aespa ha llevado la idea más lejos con sus ae, avatares virtuales que participan en narrativas paralelas al grupo real. Para 2026, los ídolos de IA son ya parte integral de los ecosistemas mediáticos coreanos, como documenta en detalle el análisis de Franvia.
El 70% de los ciudadanos coreanos cree que la IA tendrá un efecto positivo en la sociedad, un porcentaje que ni Europa ni Latinoamérica se acercan a alcanzar. Esa disposición cultural convierte al mercado coreano en el banco de pruebas más adelantado que existe para formatos publicitarios que aquí todavía generan fricción.
Ya analicé ese ecosistema tecnológico en profundidad en Innovación tecnológica en Corea del Sur 2026. La dinámica que aparece ahí es siempre la misma: adopción masiva antes de que el debate ético haya tomado forma.
El atractivo del influencer virtual para una marca está en lo que nunca ocurre: ningún escándalo que gestionar de madrugada, ningún contrato que renegociar cuando el talento se hace demasiado grande para el presupuesto. La agencia Sublime gestiona a Rina, influencer virtual, con los mismos contratos y estructuras que sus talentos humanos. Ese detalle contractual me parece más revelador que cualquier cifra de mercado: dice que el sector ya no distingue entre los dos tipos de talento, ni siquiera en el papeleo.
Ahí están las tres salidas, una al lado de la otra. Estados Unidos gasta y China produce; Corea del Sur, un paso más allá de las dos, fabrica directamente la identidad. Ninguna de las tres se ha planteado explícitamente la pregunta de fondo, y sin embargo las tres se la están jugando con hechos: cuánta verdad está dispuesta a ceder la publicidad a cambio de escala. Queda la otra mitad de la ecuación, la que decide si esa apuesta sale bien. Depende de qué esté dispuesto a tolerar el consumidor que recibe todo esto al otro lado de la pantalla.
Las marcas apuestan a que ganan más de lo que pierden
El 75% de los consumidores es más propenso a comprar de marcas que personalizan su comunicación, y el 51% considera intrusivos los anuncios demasiado personales. Ambas cifras son ciertas a la vez, y ningún informe de marketing las pone juntas. La apuesta de las marcas es que el primer número gana. La pregunta es durante cuánto tiempo.
La sensación de vigilancia explica esa resistencia: anuncios que reflejan conversaciones que nunca tecleaste en ningún sitio, búsquedas que hiciste en otro dispositivo, productos que ya compraste pero que el sistema sigue persiguiéndote semanas después. Esa resistencia crece en todas las franjas de edad, según documentó Puro Marketing en diciembre de 2025. No respeta ni siquiera a la generación que creció con el móvil en la mano.
La tecnología para anticipar necesidades, detectar estados emocionales y adaptar mensajes ha llegado en 2026 a un punto que hace cinco años se discutía como hipótesis. Esa misma capacidad ha elevado la sensibilidad del consumidor hasta el punto en que la relevancia se convierte en amenaza, lo que la Asociación DEC bautizó como la paradoja de la hiperpersonalización.
Ese 51% rara vez está describiendo el mensaje del anuncio en sí. Describe la sensación de que alguien lo conoce sin que él se lo haya autorizado.
Aquí el sector tiene un argumento mejor de lo que a los críticos nos gusta admitir, y merece la pena ponerlo en pie antes de seguir. Lo que la gente declara en una encuesta y lo que hace con el dedo rara vez coinciden. Los mismos usuarios que marcan «invasivo» en un cuestionario siguen haciendo clic en el anuncio bien segmentado y abandonando el irrelevante. Un publicitario con años de datos de comportamiento te dirá, con razón, que la preferencia revelada pesa más que la declarada. Y añadirá algo incómodo de rebatir: quitar la segmentación fina traería un mundo con más anuncios y peores, o con muros de pago en contenido que hoy es gratis. Le doy por buenos los datos de clic, que son suyos y son sólidos. Mi discrepancia está en otro sitio. La preferencia revelada mide lo que hace alguien que ignora cuánto se sabe de él, y eso la convierte en una medida floja para decidir dónde poner un límite ético.
Nadie ha puesto un límite a esto todavía
Hay algo más específico que conviene nombrar con precisión detrás del debate sobre privacidad. Los modelos de personalización publicitaria pueden inferir ya estados emocionales, momentos de vulnerabilidad, cambios de hábitos que el propio usuario no ha procesado conscientemente. Una persona que lleva semanas sin dormir bien según los datos de su wearable, que ha alterado sus patrones de compra de alimentación y que ha empezado a buscar información sobre despidos proyecta una señal reconocible. Los algoritmos la leen antes de que ella misma haya puesto en palabras lo que le está pasando. Apuntarle un anuncio justo en ese momento explota su vulnerabilidad, llámelo la industria personalización o no.
No existe hoy ninguna regulación que prohíba usar esa señal para vender. De las tres geografías que llevo analizando, este es el punto que peor llevo. El RGPD europeo regula el tratamiento de datos personales, pero no define límites específicos sobre el nivel de inferencia emocional o psicológica que un sistema publicitario puede realizar sobre el usuario. EE. UU. carece de ley federal de privacidad. En China, la regulación se centra en el contenido y deja a la segmentación algorítmica un margen mucho más amplio. Corea del Sur tiene leyes robustas de protección de datos, pero su aplicación al marketing predictivo sigue siendo trabajo en curso.
La asimetría de información entre marca y consumidor nunca ha sido tan grande. Crece, además, sin que el consumidor lo perciba ni lo haya autorizado con conciencia real. Es la misma pregunta que abría este artículo, resuelta ahora por omisión. Ningún regulador ha decidido cuánta verdad puede sacrificar la publicidad a cambio de eficacia, así que la industria la está decidiendo por su cuenta, mercado a mercado. Los mismos patrones de velocidad tecnológica sin acompañamiento regulatorio que analicé en el contexto del mercado laboral y la IA en 2026 se replican aquí con las mismas consecuencias.
Cuando el debate ético llega, el sistema ya está desplegado a escala industrial, y revertirlo tiene un coste político que nadie quiere pagar.
| Aspecto | EE. UU. | China | Corea del Sur |
|---|---|---|---|
| Qué resuelve | La pregunta con dinero | La pregunta con producción | La pregunta con identidad |
| Tamaño del mercado 2026 | 32.030 M$ en publicidad con IA | 163.100 M$ en publicidad digital total | 170 M$ solo en economía de ídolos virtuales |
| Actor principal | Google, OpenAI, Meta | ByteDance (Seedance 2.0), Alibaba (HappyHorse-1.0) | Sidus Studio X, agencia Sublime, SM Entertainment |
| Coste o desperdicio destacado | 26.800 M$ despilfarrados en programática | Producción de un spot en 5 minutos | Sin escándalos, sin envejecimiento, sin caché |
| Estado regulatorio sobre inferencia emocional | Sin ley federal de privacidad | Regula contenido, no segmentación | Leyes de datos robustas, aplicación aún en curso |
Tres cosas que no he conseguido resolver mientras preparaba esta comparativa, y que conviene que sepas antes de fiarte del cuadro.
La primera: no he encontrado ninguna auditoría independiente de la cifra de desperdicio programático. Los 26.800 millones salen de una empresa del propio sector. El dato circula sin que nadie lo desmienta, pero tampoco he visto a nadie contrastarlo desde fuera.
La segunda: la fuente más sólida que localicé sobre el origen de los ídolos virtuales coreanos es de 2021, no de este año. El dato de partida es firme, aunque el contexto que lo rodea lo he reconstruido con material más reciente y menos consolidado.
Y la tercera, la que más me molesta. No existe una serie equivalente para España ni para el conjunto de Europa. Hay datos de inversión publicitaria general, pero nada que aísle el gasto en publicidad con IA con la granularidad del estadounidense. Cuando este artículo habla de tendencias, habla de tres mercados concretos, no del nuestro.
Hacia dónde apuntan los próximos cinco años
Hay varias dinámicas que confluirán antes de 2030. Las leo todas como continuaciones de la misma apuesta que Estados Unidos, China y Corea del Sur ya han hecho por su cuenta. Más velocidad, más escala, y la pregunta de la verdad aplazada para otro día.
Dónde vive el anuncio va a cambiar. Hoy el 80% del gasto en publicidad con IA va por búsqueda clásica, pero en dos o tres años OpenAI, Google y Microsoft habrán integrado formatos publicitarios dentro de los propios flujos conversacionales. El consumidor que hoy percibe el chatbot como un espacio neutro de información empezará a notar que ese espacio tiene patrocinadores. La fricción entre respuesta del modelo y anuncio integrado será el nuevo campo de batalla por la atención, y el tablero ya se está moviendo. Un estudio de PHD y WARC publicado esta misma semana calcula que el gasto mundial mediado por agentes de IA pasará de 944.000 millones de dólares en 2026 a 3,35 billones en 2030, con Estados Unidos y China de nuevo a la cabeza.
Quién puede competir también se reordena. Cuando un spot sale en cinco minutos, la ejecución creativa deja de separar a nadie, porque todos pueden hacerlo al mismo coste y velocidad. La diferencia ahora la marca otra cosa: la señal de datos sobre la que se construye la campaña, y la confianza que el consumidor tiene en la marca que la emite. Hay una pieza todavía más difícil de calcular: los influencers virtuales al estilo coreano llegarán a Europa y Latinoamérica, probablemente antes de lo que el debate regulatorio esté listo para recibirlos. La pregunta de la transparencia sigue pendiente.
Más análisis sobre tecnología disruptiva y sus consecuencias en IA y Computación.
Preguntas frecuentes sobre la publicidad con inteligencia artificial
Es la compra automatizada de espacios publicitarios en tiempo real mediante algoritmos que analizan datos del usuario y deciden en milisegundos qué anuncio mostrarle, a qué precio y en qué formato. Representa ya el 91,5% del gasto en display digital a nivel global.
La diferencia respecto al programático tradicional está en la capa generativa. Los modelos van más allá de elegir dónde colocar el anuncio: pueden generar la creatividad, el copy y la segmentación de forma dinámica para cada usuario. El sistema ya no selecciona un anuncio de un catálogo; en algunos casos, lo fabrica en el momento de la impresión.
Cruza múltiples señales en tiempo real: historial de búsqueda, comportamiento de navegación, datos de ubicación, interacciones en redes sociales, compras anteriores y patrones de uso de apps. En los sistemas más avanzados, añade inferencias sobre estados emocionales o momentos vitales, basadas en cambios de comportamiento detectables.
El nivel de detalle que alcanzan esos perfiles genera la incomodidad que recogen los estudios. El usuario no ha dado permiso explícito para que se construya ese modelo sobre él, y la sensación de ser conocido sin haberlo autorizado genera más rechazo que el anuncio en sí.
Porque los algoritmos trabajan con predicción, no solo con historial. El sistema infiere tu intención futura basándose en patrones de usuarios con un perfil parecido al tuyo. Si compran determinado producto en las semanas siguientes a comportamientos similares a los que tú tienes ahora, el anuncio te llega antes de que hayas formulado conscientemente que lo necesitas.
Es la versión publicitaria del shipping anticipado que Amazon patentó hace años: enviar el producto antes de que lo pidas. Aquí el anuncio llega antes de que la necesidad sea consciente.
En la Unión Europea, el RGPD exige consentimiento para el uso de datos personales con fines publicitarios. En la práctica, ese consentimiento se obtiene mediante banners de cookies que la mayoría acepta sin leer. El reglamento regula el acceso a los datos, pero no define límites sobre el nivel de inferencia psicológica que un sistema puede realizar sobre el usuario. Fuera de la UE el panorama es más disperso todavía, como detallo en la sección sobre el vacío regulatorio de este mismo artículo.
Fuera de la Unión Europea el mapa es más desigual. California tiene el CCPA como la referencia más robusta dentro de EE. UU., pero es una ley estatal, no federal, así que su alcance real depende de dónde vivas dentro del propio país. Esa desigualdad se multiplica al sumar las diferencias entre EE. UU., China y Corea del Sur que ya he detallado. El resultado es que la inferencia emocional queda sin ningún límite específico en los tres mercados que analiza este artículo.
Son personajes digitales generados por IA que publican contenido en redes sociales, colaboran con marcas y acumulan seguidores como cualquier creador humano, sin existir físicamente. Corea del Sur lidera el mercado con una economía de ídolos virtuales que generó 170 millones de dólares en 2025 y figuras como Rozy Oh, la primera influencer hiperrealista coreana.
Para el consumidor, el riesgo está en la transparencia. Muchas legislaciones no exigen revelar que un prescriptor de producto es una entidad generada por IA, lo que desdibuja la línea entre recomendación genuina y publicidad encubierta. Corea del Sur, que lidera el sector, tampoco obliga todavía a esa etiqueta de forma sistemática.
Los sistemas actuales pueden detectar patrones que correlacionan con estados emocionales y momentos de mayor receptividad o vulnerabilidad, y algunos usan esa señal para optimizar el momento de entrega del anuncio. No existe en ninguna legislación vigente de primer nivel una prohibición específica de esa práctica.
El debate ético entre investigadores y reguladores apunta exactamente a ese punto. Hay diferencia técnica, pero muy poca diferencia moral, entre dos gestos que parecen distintos. Personalizar un anuncio según tus intereses declarados es uno; lanzarlo justo cuando un modelo predictivo detecta que estás emocionalmente más expuesto a él es el otro. La industria lleva dos años discutiendo ese límite en seminarios, sin haberlo trazado todavía en ninguna norma vinculante.
El gasto en publicidad asociada a IA en EE. UU. superará los 68.000 millones de dólares antes de 2030 según eMarketer. La tendencia apunta a tres movimientos: integración de formatos publicitarios dentro de flujos conversacionales de IA, comoditización de la producción creativa generativa, y expansión global de los influencers virtuales más allá de Asia.
Esta partida en 2028 no la va a decidir cuánta tecnología tenga cada marca, porque a esas alturas la tendrán todas. La va a decidir la confianza que el consumidor le tenga a cada una. Las marcas que construyan reputación de uso responsable de datos en los próximos dos o tres años tendrán una ventaja competitiva que las que solo optimicen conversiones a corto plazo no podrán comprar después. El consumidor que ha decidido que una marca lo vigila tiene memoria larga.
Vuelvo a la pregunta con la que empecé este análisis. Estados Unidos, China y Corea del Sur no se han sentado a decidir juntos cuánta verdad puede ceder la publicidad a cambio de velocidad. Y sin embargo los tres están dando la misma respuesta con sus propios hechos: toda la que el consumidor tarde en darse cuenta. Mi lectura es que ese margen se está acabando más rápido de lo que la industria querría admitir. El mercado que primero entienda eso, en vez de solo optimizar contra él, será el que gane la confianza que todos los demás están gastando sin reponer.
