Amazon Ha dedicado el último año a desarrollar herramientas que permiten a los agentes de IA trabajar directamente dentro de sus sistemas publicitarios. Esta semana, en unBoxed, eso se ha materializado en algo concreto: una nueva forma de que las herramientas de IA se conecten a los datos publicitarios de Amazon, y una nueva funcionalidad específica —que ya está disponible en Pacvue Agent— que cambia la rapidez con la que una marca o agencia puede obtener una respuesta de Amazon Marketing Cloud.
Ese trabajo fue el tema central de una sesión celebrada en unBoxed en la que participaron Liz Joyce, de Amazon Ads, y Sunava Dutta, directora de producto de Pacvue . A continuación te explicamos qué se trató en esa sesión, qué anunció Amazon , qué significa realmente para tu equipo y cómo Pacvue lo está poniendo en práctica para ti desde hoy mismo.
Lo que anunció « Amazon »
Durante años, para sacar el máximo partido a los datos publicitarios de Amazonera necesario recurrir a un especialista capaz de traducir una cuestión empresarial al formato técnico adecuado y entregar un informe. El servidor Ads MCP de Amazon, cuya versión beta se lanzó en febrero, está diseñado para eliminar ese paso de traducción. Permite que las herramientas de inteligencia artificial se conecten directamente a los sistemas publicitarios de Amazony actúen en tu nombre, en lugar de que cada empresa tenga que crear esa conexión desde cero, paso a paso.
Lo que Amazon anunció en unBoxed fue la primera de lo que denomina «herramientas para expertos», disponibles a través del servidor MCP: el generador de consultas SQL « AMC ». En términos sencillos, el generador de consultas SQL « AMC » toma una pregunta empresarial formulada en lenguaje coloquial y la convierte en una consulta lista para ejecutarse.
¿Qué significa esto concretamente para tu equipo? En resumen, te permite plantear una pregunta de carácter empresarial tal y como se la harías a un compañero (por ejemplo: «¿Cómo están respondiendo los clientes nuevos a nuestra marca a nuestros anuncios en streaming este trimestre?») y obtener una respuesta validada sin que nadie tenga que saber cómo escribir una consulta.
Cómo « Pacvue » está sacando partido al servidor MCP de « Amazon»
Esta novedad supone un gran avance para las marcas y agencias empresariales, ya que AMC siempre ha ofrecido respuestas detalladas a preguntas relacionadas con todo el embudo de conversión. Sin embargo, para acceder a esas respuestas, normalmente había que esperar a que el equipo de datos se pusiera manos a la obra, adaptar una plantilla existente o recurrir a ayuda externa. Amazon Al reducir esa barrera, ahora son más las personas que realmente se encargan de las cuestiones del negocio las que pueden obtener la respuesta por sí mismas.
Pacvue Nos incorporamos a la fase beta de esta funcionalidad desde el principio, y ya está disponible en el agente de Pacvue . El agente de Pacvue actúa como capa de conexión: recoge tu pregunta en lenguaje natural, la envía a las herramientas para expertos de Amazony devuelve la información y la consulta lista para ejecutarse. Juntos convierten un «Tengo una pregunta» en un «Aquí tienes tu respuesta» en un solo paso.
Los resultados de esta combinación hablan por sí solos: las respuestas a las preguntas de « AMC » que antes tardaban horas o días en obtenerse ahora se obtienen hasta 80 veces más rápido, y el tiempo dedicado a elaborar la consulta subyacente se ha reducido en aproximadamente un 90 %. En la práctica, eso supone la diferencia entre tener que esperar a un informe hasta la semana que viene y obtener una respuesta durante la misma reunión en la que surgió la pregunta.
También conviene señalar lo que esto no cambia , ya que la rapidez no debe ir en detrimento de la supervisión. Una persona sigue teniendo el control sobre todo lo que afecta a tus campañas activas. El generador de consultas SQL de AMC y el agente de Pacvue funcionan de forma sinérgica para extraer una información, escribir la consulta subyacente e incluso crear una audiencia. Pero antes de que esa audiencia se añada a una campaña activa, alguien de tu equipo tiene que confirmarla y decidir el momento adecuado.
En el escenario de unBoxed
En la edición de este año de unBoxed, Sunava Dutta, directora de producto de « Pacvue », compartió escenario con Liz Joyce, de « Amazon Ads», para analizar qué se necesita realmente para que un agente de IA trabaje con los datos publicitarios de una marca. Su conversación puso de relieve algunas de las consideraciones más importantes —y los posibles errores— que las marcas deben tener en cuenta a la hora de evaluar y trabajar con agentes de IA:
- La mayoría de los agentes de IA fracasan por cuestiones de acceso, no de inteligencia. Liz comenzó señalando una tendencia que se observa en todo el sector. La mayoría de las empresas que experimentan con agentes de IA nunca consiguen que estos aporten un valor duradero, y el motivo es casi siempre que el agente no puede acceder a los datos y al contexto adecuados, no que la IA subyacente no sea lo suficientemente inteligente. La misma IA, dependiendo de si tiene acceso a los datos reales de tu cuenta o no, genera dos experiencias muy diferentes. Ese es un filtro útil para la próxima vez que evalúes una nueva herramienta publicitaria basada en IA. La pregunta que vale la pena plantearse no es «¿qué grado de avance tiene el modelo?», sino «¿qué es lo que realmente puede ver?».
- Para obtener una respuesta de AMC ya no es necesario formular una pregunta completa. Con una combinación como el generador de SQL « AMC » de Amazony Pacvue, lo que antes solía seguir uno de dos caminos (navegar por un conjunto rígido de filtros o escribir código SQL) ahora puede desarrollarse como una conversación, en la que los equipos trabajan junto a un agente de IA que, según describió Sunava, actúa como una especie de «compañero de entrenamiento». En lugar de plantear una pregunta ya formulada, puedes mantener un diálogo con el agente para precisar lo que realmente estás intentando averiguar y, a partir de ahí, seguir explorando.
- El error más habitual que cometen los equipos es formular peticiones vagas. Cuando se le preguntó qué era lo que veía con más frecuencia, Sunava señaló las instrucciones demasiado simples, como «ayúdame a aumentar mi ROAS para esta campaña». Eso omite los detalles que realmente importan (qué se considera un éxito, qué está fuera de los límites, qué supuestos hay que tener en cuenta), por lo que el agente tiene que adivinar. A veces, eso da lugar a una respuesta que está claramente equivocada. Pero otras veces, puede generar una respuesta que parece correcta pero no lo es, y es posible que no te des cuenta de la diferencia hasta más tarde. El consejo de Sunava es sencillo: sé específico en lo que pides y guarda un conjunto de instrucciones y supuestos que ya hayas probado, para no tener que empezar desde cero con cada solicitud.
- Revisar los resultados de un agente no es tarea de una sola persona. Sunava lo describió como una división de responsabilidades en función de quién esté más cerca de cada tipo de decisión. El proveedor tecnológico comprueba que el propio agente funcione correctamente; quien tenga la autoridad presupuestaria se encarga de todo lo relacionado con el gasto; y quien gestione la campaña en el día a día se encarga de las decisiones sobre el rendimiento.
- Los equipos confían en la IA para pensar, no para gastar. Como dijo Sunava: «Nos hemos acostumbrado a dejar que los agentes piensen por nosotros, pero aún no estamos preparados para dejar que los agentes gasten». Añadió que ese es el instinto adecuado teniendo en cuenta la situación actual del sector. Liz ofreció una analogía que lo resume a la perfección: un agente se parece mucho a un nuevo miembro del equipo. No le darías a alguien acceso total a tus paneles de control e informes desde el primer día para decirle que tome una decisión de un millón de dólares, y la misma lógica se aplica a un agente de IA que gestiona tu inversión publicitaria.
Liz cerró la sesión con cuatro consejos para crear flujos de trabajo basados en la autonomía. Si los traducimos a lo que significan para las marcas que adoptan esos flujos de trabajo, vale la pena tenerlos a mano como una lista de verificación rápida antes de poner en marcha cualquier iniciativa con tu equipo:
- Primero, pon en orden tus propios datos. Cualquier agente, por muy competente que sea, solo puede ser útil en la medida en que pueda ver la información. Asegúrate de que la estructura de tu cuenta y el historial de campañas estén en orden antes de esperar una respuesta precisa.
- Decide qué significa «mejor» antes de empezar. Ten claro si lo que pretendes es ahorrar horas de trabajo a los analistas, detectar problemas más rápidamente o sacar a la luz información que ahora mismo se te escapa por completo.
- Establece tus propias reglas antes de que las necesites. Decidid en equipo qué acciones debéis dejar que realice el agente de forma autónoma y cuáles deben requerir siempre la aprobación de una persona, antes de tener que tomarlo bajo presión en plena campaña.
- No te conformes con una «caja negra». Cualquier herramienta que utilices, ya sea de Pacvueo de cualquier otro sitio, debería poder explicarte por qué ha hecho lo que ha hecho, y no limitarse a ofrecerte el resultado.
Qué significa esto para tu equipo
Si has intentado integrar una herramienta de IA en tus datos publicitarios y has obtenido resultados genéricos, o has visto cómo un proyecto piloto inicial se esfumaba tras la demostración inicial, no eres el único. Eso es lo habitual en estos momentos, no la excepción, y suele deberse a que el agente no tiene acceso a los datos y al contexto adecuados sobre tu negocio concreto. Al unir fuerzas, el generador SQL de AMC de Amazony el agente de Pacvue cubren esa laguna. Uno aporta una profunda experiencia en AMC , y el otro aporta el contexto de la cuenta al que aplicarla, de modo que el resultado es una respuesta real sobre lo que realmente está sucediendo en tu negocio.
Para ver cómo funciona en un agente de « Pacvue », reserva una demostración.
Para obtener más información sobre el generador de SQL de AMC y todos los anuncios que Amazon ha realizado en unBoxed este año, únete a nosotros en «unBoxed unPacked: Análisis de la ponencia principal y sesión de preguntas y respuestas en directo » el 7 de octubre. Inscríbete aquí.
