Más del 90% del personal en varias agencias publicitarias ya utiliza inteligencia artificial de forma diaria, según datos recientes del sector. Esta penetración acelerada ha convertido herramientas como los modelos de lenguaje de Anthropic en infraestructura operativa estándar, pero ha abierto una pregunta que el mercado aún no ha resuelto: ¿quién absorbe el costo de esa transformación?

Dos modelos de negocio en tensión

Las agencias consultadas revelan posturas opuestas frente al mismo problema. Algunas, como HK en Trondheim —que ha invertido alrededor de 700,000 coronas en IA y proyecta destinar cerca de dos millones anuales en el futuro—, consideran natural que los clientes participen en la financiación. Su director general, Olav Svartøien, plantea que el modelo de tarifas por hora podría ceder terreno a esquemas de pago periódico por servicio, desvinculando el costo del tiempo invertido.

En el extremo opuesto, la agencia Anti ha optado por internalizar la inversión. Su director, Kenneth Pedersen, distingue entre dos tipos de gasto: el desarrollo de competencias internas —que la agencia asume como propio— y el uso de herramientas en proyectos específicos, que sí se incorpora al presupuesto del cliente con plena transparencia. "Debemos entender dónde la IA aporta valor real en nuestro trabajo y dónde no", señaló Pedersen.

La presión sobre las tarifas y el modelo de valor

El debate sobre quién paga se complica por una tendencia estructural: la presión sostenida a la baja sobre las tarifas por hora en el sector. Svartøien identifica en el modelo de precios basado en valor una posible salida, donde el costo refleje el impacto de la entrega y no las horas consumidas. Esta transición, sin embargo, exige que las agencias demuestren de forma medible el retorno que genera la IA en cada proyecto.

La disposición de los anunciantes a asumir parte de la factura existe, pero está condicionada. Pedersen observa que la actitud positiva de los clientes depende directamente del valor entregado, no del simple hecho de utilizar inteligencia artificial. Esa distinción es crítica: pagar por IA como tal no genera consenso; pagar por resultados atribuibles a la IA, sí.

Datos y competencias como ventaja diferencial

En el segmento de grandes grupos, las inversiones escalan de forma significativa. Publicis, que ha desarrollado su propia plataforma de IA denominada MRCL con inversiones de miles de millones, apunta a una conclusión que reencuadra todo el debate: cuando los modelos de lenguaje sean accesibles para todos los actores del mercado por igual, la ventaja competitiva no residirá en el acceso a la tecnología, sino en los datos propietarios y las competencias internas para explotarla.

Esa perspectiva transforma la pregunta de corto plazo —¿quién paga?— en una de largo plazo con mayor peso estratégico: ¿qué organizaciones están construyendo hoy las capacidades que determinarán su posición competitiva cuando la IA sea un commodity? Pedersen anticipa que, eventualmente, la IA se convertirá en un gasto administrativo comparable a cualquier otra herramienta de trabajo. Hasta que eso ocurra, el sector opera en un vacío de estándares donde cada agencia negocia sus propias reglas.