- The Media Shop utilizó AgenticOS de PubMatic para ejecutar una campaña display de una marca de relojes de lujo en Australia, Hong Kong, Indonesia, Malasia, Singapur y Tailandia.
- El setup pasó de hasta 40 minutos a aproximadamente ocho, mientras la campaña entregó 23.8 millones de impresiones y 9.1% más impresiones de las previstas en listas de sitios premium, según datos reportados por la compañía.
- Más allá del ahorro operativo, el caso plantea una pregunta para programmatic: si los agentes pueden planear, activar y optimizar medios, el nuevo punto de control puede estar en los guardrails, los datos y la infraestructura donde esos agentes toman decisiones.
La automatización lleva años comprando publicidad. La diferencia ahora es que el software empieza también a interpretar el brief, configurar la campaña y tomar decisiones para ejecutarla.
Y PubMatic acaba de mostrar hasta dónde puede llegar ese cambio.
The Media Shop, agencia independiente de Singapur, utilizó AgenticOS, la plataforma de publicidad agéntica de PubMatic, para ejecutar una campaña display de una marca de relojes de lujo en seis mercados de Asia-Pacífico: Australia, Hong Kong, Indonesia, Malasia, Singapur y Tailandia.
Según información publicada por PubMatic, ésta es la primera campaña de publicidad agéntica anunciada públicamente desde el sudeste asiático y la primera de este tipo para un anunciante de lujo en la región.
El anuncio original se publicó el 30 de septiembre y fue retomado este 5 de octubre por ExchangeWire.
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De 40 minutos a ocho
Ejecutar una campaña premium en seis mercados normalmente implica coordinar audiencias, plataformas, inventario, controles de marca y distintos entornos de medios.
The Media Shop asegura que ese proceso podía consumir hasta 40 minutos únicamente durante la configuración.
La campaña terminó entregando 23.8 millones de impresiones display. Según los datos proporcionados por el cliente y publicados por PubMatic, los seis mercados superaron los benchmarks de CPM de The Media Shop, permitiendo entregar 9.1% más impresiones de las previstas dentro de listas de sitios premium.
La viewability pasó de 46.8% a 64.3%, una mejora de 17.5 puntos porcentuales, mientras que el CTR aumentó 10.3% durante el periodo comparado.
Pero hay que poner esos números en contexto: los datos de performance fueron proporcionados por el cliente, no provienen de una auditoría independiente, y un solo caso no permite establecer un benchmark general para publicidad agéntica.
Pero sí permite observar algo más importante: dónde está encontrando valor inmediato esta tecnología.
No necesariamente en inventar una nueva forma de publicidad. Sino en eliminar una parte importante del trabajo operativo que existe entre el brief y la impresión.
Julieta Ruiz
No es otra capa de automatización
Programmatic ya automatizaba pujas mucho antes de que “agentic AI” se convirtiera en una de las palabras favoritas de AdTech.
Entonces, ¿qué cambia?
Un DSP tradicional puede decidir cuánto ofertar por una impresión dentro de los parámetros que alguien configuró previamente.
Un sistema agéntico intenta asumir también una parte de las tareas anteriores y posteriores a esa puja.
PubMatic lanzó AgenticOS en enero de 2026 como una infraestructura donde agentes pueden planificar, transaccionar y optimizar campañas, coordinándose dentro del mismo sistema.
La diferencia parece semántica hasta que se observa un caso real.
En una campaña agéntica anterior desarrollada por PubMatic y Havas para Movistar en España, AgenticOS procesó un brief escrito en lenguaje natural mediante Claude. A partir de él, los agentes seleccionaron inventario de CTV, aplicaron controles de frecuencia y brand safety y optimizaron las pujas en tiempo real dentro de los parámetros establecidos por el cliente.
El KPI escondido puede ser el tiempo humano
Hay una lectura particularmente importante para agencias.
Jason Tan, COO y Managing Partner de The Media Shop, explicó que ejecutar la campaña en ocho minutos permitió a su equipo dedicar el tiempo restante a estrategia y relación con el cliente en lugar de coordinación operativa.
Eso apunta hacia una métrica que rara vez aparece en dashboards de medios: horas de operación por campaña.
Durante años, buena parte de la eficiencia programática se ha evaluado mediante CPM, CPA, ROAS, reach o viewability.
La IA agéntica introduce otro cálculo.
Si dos tecnologías consiguen resultados similares pero una necesita horas de trafficking, QA, configuración y resolución de problemas y la otra minutos, el ahorro no aparece necesariamente en el CPM.
Aparece en la estructura operativa de la agencia. El patrón tampoco es exclusivo de esta campaña.
En julio, ThinkResult utilizó AgenticOS para una campaña de CTV en India y reportó una reducción del tiempo de configuración, QA y activación de hasta 90%, pasando de entre tres y cuatro horas de coordinación a unos 30 minutos.
La campaña alcanzó más de un millón de hogares y entregó 17% más impresiones frente a un enfoque de puja fija con el mismo presupuesto, de acuerdo con PubMatic.
En España, Havas y Movistar reportaron una reducción de hasta 80% en setup, un CPM 18% inferior al objetivo y 23% más impresiones de las previstas.
Son nuevamente resultados reportados por PubMatic y sus partners, no una demostración de que cualquier campaña agéntica producirá esas eficiencias. Pero la repetición del ahorro operativo en distintos mercados empieza a resultar más interesante que cualquier caso aislado.
Julieta Ruiz
Cuando el agente compra, los guardrails se convierten en infraestructura
Y en este punto, también existe una pregunta menos cómoda: Si una IA puede convertir un brief en decisiones reales de inversión, ¿quién decide hasta dónde puede actuar?
PubMatic lanzó en agosto una arquitectura específica de governance para AgenticOS.
El sistema permite que agencias y anunciantes definan mediante lenguaje natural reglas como límites presupuestarios, requisitos de aprobación creativa, allowlists de inventario o restricciones de audiencia.
Los agentes pueden operar dentro de esos límites y deben escalar determinadas decisiones cuando exceden la autoridad que se les concedió.
PubMatic también mantiene registros de las decisiones para que puedan auditarse posteriormente.
Ese componente puede terminar siendo tan importante como los propios modelos de IA.
En programmatic tradicional, una persona configura reglas dentro de una plataforma.
En un modelo agéntico, cada vez más reglas tendrán que definir qué puede decidir autónomamente la máquina, cuánto dinero puede mover y cuándo necesita pedir permiso.
El media buying puede empezar a parecerse un poco más a gestión de permisos.
Julieta Ruiz
Lo que cambia para MadTech
El verdadero debate alrededor de agentic advertising probablemente no sea hombre contra máquina.
Será qué trabajo sigue necesitando criterio humano y qué trabajo nunca debió necesitar tantas horas humanas en primer lugar.
Configurar campañas repetitivas, mover información entre plataformas, aplicar listas previamente aprobadas, revisar parámetros conocidos o generar reportes son candidatos evidentes para automatización.
Definir qué significa éxito para un negocio, cuánto riesgo aceptar, dónde debe aparecer una marca o qué hacer cuando dos objetivos entran en conflicto resulta bastante menos sencillo.
Y conforme los agentes ganen capacidad, habrá otra batalla todavía más importante: ¿Quién controlará el entorno donde esos agentes toman decisiones?
DSPs, SSPs, agencias y plataformas están construyendo sus propias respuestas. PubMatic intenta colocar la suya muy cerca de la transacción y del supply.
Si ese modelo escala, la próxima evolución de programmatic podría no consistir en agregar otra herramienta al stack.
Podría consistir justamente en quitar varias y dejar que los agentes hagan el trabajo que ocurría entre ellas.
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