El AdOps se reinventa y pasa del Excel a la estrategia impulsada por IA
Durante años, el departamento de AdOps ha sido el músculo operativo de la publicidad digital: encargados de lanzar campañas, ajustar tags, generar reportes, detectar errores de delivery y asegurar que cada impresión sirviera su propósito. Pero esa era está quedando atrás. Hoy, la evolución tecnológica (y en particular el auge de la inteligencia artificial) está empujando al AdOps hacia el centro de la estrategia. La diferencia de esta nueva etapa no es solo la automatización, sino el cambio de mentalidad.
La IA se ha convertido en una aliada que asume tareas repetitivas (targeting, tagging, reportes, ajustes de puja, pacing) y libera tiempo para pensar. Pensar en performance real, en coherencia con la marca, en ajustes proactivos, y en cómo contar la historia detrás del dato. “Ahora interpretamos modelos, cuestionamos inputs y traducimos señales en ideas accionables”, explica en Admonsters un COO de un publisher internacional. Plataformas como FatTail, Theorem o sistemas internos personalizados están facilitando esta transición.
Nuevas capacidades y nuevas responsabilidades
Esta transformación exige nuevas habilidades y el perfil de AdOps ya no puede limitarse a dominar un Ad Server o un DSP. Hoy, se valoran competencias como:
Fluidez analítica: Interpretar modelos de atribución, identificar outliers, anticipar desajustes de pacing.
Gobernanza de datos: Validar fuentes, garantizar cumplimiento normativo y colaborar con equipos legales y de producto.
Prompteo eficaz: Saber “hablar con la máquina” para extraer respuestas útiles, personalizadas y alineadas con los objetivos.
Enfoque estratégico: Entender el impacto del delivery en la rentabilidad, el brand safety y la experiencia de usuario.
La IA ha empezado a realizar tareas como el análisis automático de subentrega, recomendaciones de pujas dinámicas y sugerencias de floor pricing. Pero lo importante no es qué hace la máquina, sino cómo el humano transforma esa información en decisiones relevantes. En empresas como SiriusXM, la automatización ha permitido a los equipos enfocarse en revenue optimization y yield management, dejando atrás los flujos fragmentados de ejecución. “Pasamos de apagar fuegos a planificar con visión”, explica John Harris, AdTech Director.
La IA necesita al humano
Todo este cambio tiene una condición: el dato debe ser bueno. La IA no puede adivinar lo que el sistema no le enseña. Por eso, el AdOps se ha convertido también en custodio de la integridad del dato. Desde cómo se definen las audiencias hasta cómo fluye el consentimiento o cómo se etiquetan los assets, el control humano sigue siendo crítico. La colaboración con equipos creativos es otro frente en expansión. Gracias a herramientas automatizadas de validación y entrega de materiales (como los portales de gestión de assets), los equipos de AdOps tienen más tiempo para revisar briefs, testear variantes, y optimizar sobre la marcha. Porque incluso el mejor pacing no sirve si la creatividad no conecta.
Una evolución inevitable (y positiva)
Lejos de eliminar empleos, la IA está redefiniendo el trabajo. El AdOps del futuro no es un ejecutor técnico, sino un analista, estratega, asesor, storyteller y, sobre todo, un conector entre lo que pasa en el sistema y lo que necesita el negocio. Como concluye el informe AdOps Reimagined de AdMonsters, lo que diferencia a los equipos exitosos no es la tecnología que usan, sino cómo la adaptan a su lógica interna y a su visión estratégica. La inteligencia artificial marca el ritmo. Pero la visión humana sigue marcando el rumbo.