La inteligencia artificial ha ampliado la capacidad de producir, iterar y ejecutar ideas, pero también ha colocado a la industria ante una situación retadora: si todos acceden a herramientas similares, ¿qué impide que todo empiece a parecerse demasiado? 

Esta fue una de las ideas centrales de la mesa redonda moderada por Natalia Marín, Editor in Chief de Reason.Why, en AIBC 2026, la primera edición del encuentro impulsado por el equipo de la agencia Buzz -con la colaboración de Krea como partner creativo y LinkVids como partner de producción audiovisual- pensado para conectar inteligencia artificial, marcas y negocio desde una perspectiva práctica, estratégica y aplicada al crecimiento empresarial.

El panel reunió a Laura Fernández, Fundadora y CEO de AllWomen; Carlos Solana, Director de Innovación y Transferencia de Tecnología en Mediapro; Helena Grau, Go to Market en Krea; y David Comas, Content Manager y Estrategia Digital en VidaCaixa. La conversación abordó el impacto de la IA en creatividad, negocio, formación, plataformas, sesgos y vínculo humano, con una idea transversal: que la tecnología acelera los procesos, pero no sustituye la necesidad de criterio.

Natalia Marín abrió el debate planteando si la IA está democratizando la producción a costa de estandarizar la creatividad. Carlos Solana (Mediapro) situó el problema en la tensión entre eficacia y originalidad. “La creatividad tiene como dos polos: a un lado tienes que la campaña sea efectiva y al otro lado tienes que la campaña sea original”, señaló. En su opinión, los modelos actuales todavía presentan una limitación evidente: “Si yo le pido al modelo que me genere algo creativo, o es creativo o es efectivo, porque es una manta corta”. Por eso advirtió de que, si se trabaja desde el estándar y sin intervención humana, el resultado tenderá a situarse “de la media para abajo”.

Helena Grau (Krea) amplió la reflexión desde el funcionamiento de las propias plataformas. Explicó que muchos modelos se entrenan en sus últimas fases a partir de preferencias masivas de usuarios, lo que conduce a outputs ajustados al gusto promedio. “Lo que estás haciendo es quedarte con el promedio de esa población”, apuntó. Y añadió una precisión relevante para el sector creativo: “La visión creativa suele salirse de ahí”. Desde Krea, explicó, han trabajado con un grupo seleccionado de creativos para orientar mejor el modelo hacia estilos, estéticas y lenguajes visuales más específicos.

La cuestión, sin embargo, está también en el uso que se hace de esta tecnología. Grau recordó que parte del riesgo de homogeneización se produce cuando el usuario acepta el primer resultado. Explicó que, cuando se entiende cómo funcionan los modelos, también se entiende que es fácil quedarse en ese “gusto promedio” que tienden a devolver por defecto. La diferencia, sostuvo, aparece cuando existe intención creativa detrás del proceso: iterar, probar, introducir referencias propias y redirigir constantemente el sistema hacia una visión concreta, en lugar de aceptar “lo primero que salga”.

Delegar, discernir y decidir

Uno de los puntos más relevantes de la conversación llegó cuando Natalia planteó si el nuevo valor creativo podría estar menos en producir y más en saber qué merece existir. Laura Fernández (AllWomen) respondió desde el prisma del método. “El output es tan bueno como el input que le damos”, señaló, antes de explicar que trabaja con una especie de marco mental para decidir qué delegar en la IA, qué conservar como tarea humana, cómo evaluar el resultado y dónde utilizarlo.

“¿Esto lo vas a hacer tú? ¿Esto lo voy a hacer yo como humana, como experta?”, resumió. Para Fernández, el proceso no termina cuando la IA entrega una respuesta. Ahí se abre un largo proceso para decidir si ese output “es bueno o es malo” y valorar “dónde lo vamos a usar, cómo lo vamos a usar y para quién”. Ahí situó también la dimensión ética del trabajo con inteligencia artificial.

La conversación derivó entonces hacia los sesgos. Fernández recordó el impacto de herramientas generativas de vídeo e imagen y cómo determinados outputs han vuelto a poner sobre la mesa estereotipos de género, raza o cultura. “Lo peligroso para mí es cuando la IA te impone que algo es la norma, no nos damos cuenta y nos la cuela” afirmó.
Natalia introdujo entonces una reflexión metodológica que aplican todos los equipos que trabajan en Reason.Why: la importancia de preguntarse “qué hay de malo en esto que estoy viendo o que estoy haciendo” como forma de incorporar una revisión crítica desde el inicio de cualquier proceso de creación.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

En un pequeño paréntesis antes de continuar con el resto de cuestiones de la conversación, Natalia pidió a los participantes que definieran qué entienden por inteligencia artificial. Las respuestas permitieron leer el fenómeno desde cuatro ángulos distintos.

• Carlos Solana (Mediapro): “Para mí es una herramienta que sirve para delegar aquellas tareas que no merece la pena que yo haga”.
• Helena Grau (Krea): “La IA es una función matemática que ha aprendido de patrones de datasets y que de un input te da un output”. Para Grau, es “un nuevo medio”, comparable al lienzo, cuya relevancia depende de cómo la sociedad responde a ese avance tecnológico.
• Laura Fernández (AllWomen): “Es el cambio estructural más grande que ha habido en los últimos 20 años”. En su opinión, afecta a todas las industrias, empresas y niveles de conocimiento, pero el debate está en “quién puede acceder a la IA, cómo se está accediendo” y con qué propósito.
• David Comas (VidaCaixa): "Es como un acelerador que nos va a permitir hacer cosas que antes, probablemente, no hacíamos”. Aun así, matizó que ese acelerador necesita señales. Comparó la IA con un coche que debe saber cuándo acelerar, girar y cuándo no interpretar mal el entorno. “Lo peligroso es que nos convenza”, advirtió, aludiendo al sesgo de complacencia de estas herramientas.

El poder de las plataformas vs. los modelos propios

La conversación abordó también la dependencia de plataformas externas y la tensión entre modelos abiertos y cerrados. Desde Mediapro, Carlos Solana reconoció que siempre existe algún grado de dependencia, pero alertó sobre un riesgo más profundo: la absorción del conocimiento. “Está habiendo un proceso casi de absorción del conocimiento para después dar una patada y dejarlo a un lado”, afirmó.
Para Solana, la clave está en mantener el control sobre los elementos diferenciales de los procesos creativos. “La herramienta es la herramienta y el criterio, el elemento artístico, lo que hace que te conmueva porque eso es algo muy humano, tiene que estar en nuestras manos”, defendió.

Helena Grau (Krea) explicó en este punto la diferencia entre modelos cerrados y abiertos a partir de una metáfora doméstica. En los modelos cerrados, dijo, el usuario entra en una casa ya construida y amueblada; puede usarla, pero no transformarla en profundidad. En los modelos abiertos, en cambio, dispone de una estructura que puede adaptar, modificar y afinar. Esa posibilidad de ajuste, explicó, permite que equipos creativos, marcas o estudios construyan modelos capaces de entender mejor su visión.
Y Laura Fernández (AllWomen) añadió que esa personalización exige algo más que acceso tecnológico. Para que cada empresa o equipo pueda desarrollar modelos propios adaptados a sus casos de uso, hace falta capacitación técnica y empoderamiento de las personas. “La tecnología está ahí para hacer cada vez soluciones más personalizadas que tienen nuestro gusto, nuestro criterio, nuestro conocimiento de dominio de cliente”, señaló.

Formación, casos reales y cansancio tecnológico

Desde la perspectiva de marca, David Comas explicó cómo VidaCaixa está afrontando la adopción de inteligencia artificial en el día a día. Recurrió para a una imagen muy gráfica: “La IA es como si te tiraran agua en la cara con una manguera. nYo me siento un poco así, no me da tiempo asimilar todo, pero lo importante es estar precisamente en movimiento”. Frente a esa sensación de velocidad, defendió la importancia de testear y aprender mediante casos aplicados.

Comas explicó que en su compañía se están impulsando formaciones, pero también comunidades internas para compartir casos de éxito. A su juicio, las formaciones demasiado genéricas no siempre conectan con el trabajo real de los equipos. “Lo que aporta más son esos casos aplicados”, dijo. En un entorno como VidaCaixa, donde conviven perfiles de comunicación, marca, análisis de datos o valoración de riesgos, esa transferencia interna permite identificar usos concretos y buenas prácticas aplicables.

La conversación apuntó también al cansancio que provoca la velocidad de cambio. Carlos Solana lo expresó con claridad: “No sé vosotros, pero yo estoy estresadísimo. Es una sensación constante de que no llego”. Para él, el reto no está solo en automatizar procesos existentes: hay que repensar las compañías de forma más profunda, porque “el hacer y el pensar empiezan a fundirse mucho”.

Laura Fernández (AllWomen) llevó esa reflexión al terreno personal y laboral. La promesa de la IA, recordó, era liberar tiempo, pero muchas veces ocurre lo contrario: al poder hacer más cosas, las personas se añaden nuevas tareas. “Al final acabamos trabajando más”, afirmó. Y lanzó una advertencia: la IA debería servir también para tener más tiempo para estar con los seres queridos, ir a la playa, hacer excursiones o vivir con más calma, “y no para producir, producir y producir”.

Nuevos perfiles: del experto digital al director creativo aumentado

Al hablar de perfiles profesionales, Helena Grau (Krea) identificó una figura que ya está ganando peso en empresas de cierto tamaño: el experto digital o AI innovator. Según explicó, se trata de perfiles dedicados a analizar herramientas, entender cómo incorporarlas a procesos concretos y facilitar su adopción en distintos equipos, no solo entre quienes ya tienen mayor facilidad tecnológica.
A corto plazo, apuntó, ese perfil está en auge. A medio plazo, sin embargo, considera que ganará peso la dirección creativa. La razón atraviesa toda la conversación mantenida: cuando la producción se acelera, el valor se desplaza hacia la capacidad de orientar, seleccionar, decidir y construir con sentido.

Carlos Solana (Mediapro) coincidió en la profundidad del cambio y señaló que no basta con revisar qué tareas pueden automatizarse dentro de procesos existentes. Para él, el verdadero reto es reformular cómo deben funcionar las compañías en un contexto en el que pensamiento y ejecución empiezan a mezclarse.

Marcas, personalización y comunicación humana

En la última parte de la mesa, Natalia llevó el debate hacia el marketing, la personalización y la relación con los usuarios. David Comas (VidaCaixa) señaló que la diferencia está en el contexto, el briefing y el criterio. Puso un ejemplo desde el sector asegurador: si se pide a la IA que haga copies para un seguro de vida, probablemente devolverá mensajes previsibles sobre proteger a los hijos. La diferencia aparece cuando existe estrategia e insight. En el caso de VidaCaixa, mencionó la campaña “Las vueltas que da la vida”, construida alrededor de la inmortalidad como territorio creativo. “Eso es lo que te da esa diferenciación”, explicó. A su juicio, la estrategia sigue siendo el espacio donde las marcas pueden evitar la comunicación plana y genérica.

Comas conectó también la conversación con el cambio en la visibilidad digital. Antes, dijo, las marcas luchaban por aparecer en listados de keywords; ahora tendrán que trabajar para entrar en el discurso de la IA. “Estás en la mente del consumidor y en la mente de la máquina”, añadió Natalia Marín durante la conversación, resumiendo cómo la irrupción de los modelos de IA está transformando también la construcción de visibilidad y reputación digital de las marcas.

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Para cerrar, se les planteó una última ronda a los ponentes: qué debería conservarse aunque todo lo demás cambie. Las respuestas devolvieron la conversación al terreno humano.

• Carlos Solana (Mediapro) habló de “la conexión con lo físico”. Para él, lo físico conserva “un punto de autenticidad. Es esa arena entre los dedos”. Su advertencia fue clara: si todo queda desplazado a un plano paralelo, puede terminar “sabiendo a poco”.
• Helena Grau (Krea) se sumó a esa idea desde la conexión humana. “Al final lo más importante es la capacidad humana de poder lanzar un mensaje y que lo reciba otra persona”, afirmó. Esa conexión, visual o verbal, le parece “algo muy intrínsecamente humano” que no debería perderse.
• Laura Fernández (AllWomen) llevó la respuesta hacia el propósito: “No dejemos nunca de lado el para qué estamos haciendo esto y para quién”. Para ella, la eficiencia tecnológica no puede dejar fuera preguntas sobre a quién afecta, quién queda excluido o qué tipo de mundo se está construyendo.
• David Comas (VidaCaixa) cerró con una reflexión sobre cercanía e interacción. En un contexto de volumen, impactos y automatización, defendió la necesidad de valorar más los momentos en los que una persona decide interactuar con una marca en sus propios entornos. “Esto está dejando de pasar”, señaló.

La mesa dejó así una conclusión: la IA puede acelerar la creatividad, multiplicar la producción y abrir nuevos modelos de trabajo, pero el diferencial seguirá estando en el criterio, la intención y la capacidad de sostener vínculos humanos.

A continuación puedes ver la conversación completa: