São Paulo, junio de 2025. En el escenario de Proxxima, uno de los eventos de marketing y comunicación más importantes de Brasil, tres ejecutivos se sentaron a tener la conversación que muchos líderes de agencia evitan: qué está pasando realmente con la adopción de AI en el sector, por qué la rentabilidad no está mejorando, y hacia dónde va el modelo de fee por hora.
Facundo Pla, EVP, Sales & CS de COR, condujo el panel. A su lado, Dora de Oliveira, Chief Data and Technology Officer del Grupo Dreamers, y Fabio Bronze, Head of Performance de Stefanini. El diagnóstico fue contundente.
Cada uno usa su herramienta, a su manera, con su prompt
El primer tema fue gobernanza, y los números que Pla trajo del COR Report definieron el tono de la discusión: ocho de cada diez agencias no tienen procesos claros de gobernanza de datos. Más de la mitad de los liderazgos no logra medir el impacto de la AI en su propia rentabilidad.
El escenario que describe el reporte es familiar para quienes están dentro de las agencias: cada persona elige su herramienta, entrena a su manera, usa sus propios prompts. No hay control centralizado, no hay compliance, no hay visibilidad de los costos de licencias y herramientas distribuidos por toda la operación.
Para Dora de Oliveira, el problema es estructural antes de ser tecnológico. "La AI es un amplificador", dijo. "Si pongo AI en lo que está confuso, solo voy a amplificar mi caos. Los datos son la base, y la AI es el segundo piso. No puedo construir un segundo piso sin cimientos".
La analogía se extendió en una crítica directa al comportamiento del mercado: "La gente quiere AI porque está de moda, cada uno va con su modelo, hoy llega este lanzamiento, mañana llega otro, y la empresa no gobierna ni centraliza. Entonces no entreno mi AI con un dato seguro, con un dato que diga, de hecho, lo que está pasando en mi negocio".
Fabio Bronze aportó una perspectiva adicional, recordando que el sector ya atravesó ciclos parecidos con la llegada del Cloud y la publicidad programática. Pero señaló que esta vez el riesgo es mayor porque los datos en juego son los de los clientes. "La seguridad para nuestros clientes con los datos con los que trabajamos es fundamental. Desde el momento en que pierdo eso, pierdo la confiabilidad de mi operación".
La eficiencia existe, pero no llega donde debería
El segundo bloque de la conversación fue el más incómodo. Pla presentó una contradicción que resume el momento de la industria: "Una persona con AI, en una semana, puede crear una empresa valuada en cincuenta millones. Pero doscientos empleados con AI juntos no hacen nada si no tienen procesos".
El problema, como él describió, es que la eficiencia generada por la AI queda retenida en los individuos. Los profesionales se vuelven más rápidos, producen más, pero la organización no captura esa ganancia. No se convierte en margen, no se convierte en capacidad instalada.
Bronze confirmó el diagnóstico y fue más lejos: "Si no cambias tu modelo de trabajo, si no cambias tu forma de gestión y mantienes la forma en que haces las cosas, la AI va a potenciar lo que no está bien". Para él, el problema empieza antes de la tecnología, en la forma en que se cierran los alcances, se negocian las entregas, se establece la relación con el cliente. "Es muy común cerrar A y que te cobren por tres As. Y todo eso va formando una gran confusión".
La solución que defiende pasa por conversaciones más francas con los clientes desde el inicio de la negociación. "Cuando tienes una conversación transparente con el cliente desde el principio, empiezas a resolver el problema. La relación cambia de proveedor a socio. Y esa es una relación ganadora".
El fee por hora está en jaque. Pero nadie sabe con certeza qué viene después.
El tercer bloque fue el que generó más tensión, y también más consenso.
Pla hizo un breve recorrido histórico del modelo: en las agencias, el fee por hora surgió como respuesta a la digitalización de los medios, cuando el mercado necesitó encontrar una forma de cobrar el trabajo creativo más allá del margen en medios. El resultado fue una aproximación al modelo de consultoras y estudios de abogados, con un costo de hora mucho más bajo que esos sectores y una presión creciente desde procurement para reducirlo aún más.
El COR Report muestra que el 90% de los liderazgos cree que el modelo va a cambiar. El problema es que nadie sabe exactamente hacia dónde.
Dora de Oliveira fue quien planteó la cuestión con más claridad: "Dejé de vender servicio operacional y pasé a vender propiedad intelectual. ¿Será que nuestro modelo de venta no tiene que ser revisado? Porque no puedo tener un profesional que hace algo en un día, otro que lo hace en cinco y otro que lo hace en siete, sin una ecualización de cómo están ocurriendo los procesos dentro de la agencia".
Para ella, el camino pasa por la venta de proyectos y propiedad intelectual. "¿Qué hace un creativo? Vende lo que pensó, lo que creó, algo que genera un reconocimiento de marca enorme. Eso, en ningún caso, puede valorarse por hora-hombre".
Bronze coincidió con el diagnóstico, pero fue cauteloso con las respuestas. Apuesta por un modelo híbrido que combine fee fijo con success fee y variables atados a resultados. Pero subrayó que el cambio en la forma de cobrar solo es viable cuando la agencia puede demostrar valor de manera clara. "Si agregás un buen servicio, entregás algo que va a ayudar al cliente a rendir más, la discusión de precio se puede facilitar. Lo que hay que dejar atrás es la comoditización de la hora-hombre".
La ventaja es saber orquestar la AI
Al cerrar el panel, Dora de Oliveira hizo la síntesis que quizás sea el punto más relevante para cualquier liderazgo de agencia hoy.
"AI va a tener todo el mundo. Hoy, si querés, ya tenés acceso. El punto de inflexión es el humano que está detrás de cómo vas a orquestar esa inteligencia artificial. Y eso pasa por los datos. Si no tengo buenos datos, no voy a tener diferencial".
El mensaje no es sobre herramientas. Es sobre lo que existe antes de ellas: procesos claros, datos organizados, liderazgo con visibilidad real de la operación. Sin eso, la AI amplifica lo que ya está ahí. Y en las agencias, lo que está ahí, en muchos casos, todavía necesita ser ordenado.
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