El ecosistema de ad tech está notoriamente fragmentado, con miles de actores que operan con sus propias tecnologías, datasets y modelos de negocio. Esta fragmentación es una de las mayores barreras que impiden que el open web funcione con la misma fluidez que los walled gardens. En un panorama tan dividido, un número creciente de actores del open web está pidiendo una mayor interoperabilidad. La pregunta no es si es realista —porque lo es—, sino qué forma debería adoptar la interoperabilidad y qué tan rápido puede alinearse la industria en torno a ella.
Las colaboraciones recientes demuestran que hay más que ganar a través de la cooperación que de la competencia: Amazon se ha asociado con Roku y Netflix, mientras que Google ha unido fuerzas con Criteo, lo que muestra que incluso los peces más grandes del media pond están dispuestos a derribar silos para obtener beneficios mutuos.
Analicemos qué está ayudando y qué está obstaculizando la interoperabilidad hoy, porqué lograrla es vital para el futuro del open web y si la IA puede ayudarnos a llegar a ese punto.
¿Abrirá la consolidación nuevas puertas o levantará muros?
La publicidad en el open web, y en general el ecosistema mediático, atraviesa un periodo de consolidación. Gran parte de esta tendencia está impulsada por vientos financieros en contra que han dejado a muchas empresas listas para ser adquiridas y han hecho que el control de costes sea más importante que nunca.
La consolidación puede, por sí misma, resolver la interoperabilidad al reducir los pasos intermedios entre la oferta y la demanda y limitar la participación de terceros. Esto puede verse en los SSP que están incorporando plataformas de compra y en los DSP que se están moviendo hacia un acceso directo al inventario, ambos con el objetivo de crear una cadena de suministro más ágil y eficiente.
¿Significa esto que el open web se fragmentará en pequeños walled gardens, cada uno gobernando su propio circuito cerrado? Lo más probable es que no. Los walled gardens evitan la necesidad de interoperabilidad porque su inventario tiene una demanda tan alta que pueden poseer y operar sus trading pipes de extremo a extremo. El open web, en cambio, nunca tendrá un solo actor con ese nivel de dominio. Los editores siempre buscarán múltiples rutas de demanda y los anunciantes múltiples rutas de oferta.
Es posible que esas rutas se reduzcan en número, pero deben seguir siendo ampliamente compatibles, ya que ninguna parte puede imponer las reglas del mercado. Para los actores independientes de ad tech que no han sido absorbidos por la ola de consolidación, la interoperabilidad no es opcional: es una cuestión de supervivencia.
Por qué la interoperabilidad es más difícil de lo que parece
Lograr la interoperabilidad no es tan sencillo como puede parecer, y los intentos de resolver la fragmentación a veces pueden generar nuevas ineficiencias. Las Alternative IDs son un ejemplo claro. Se diseñaron para unificar el ecosistema, pero en la práctica, cada traducción añade fricción: otra capa tecnológica, otro proveedor y otra tarifa. Este tipo de costes puede hacer que el acceso a first-party data sea prohibitivamente caro y puede ralentizar —o incluso descarrilar— iniciativas colectivas.
La curación del lado de la oferta ofrece otra vía para activar first-party data; en este caso, la de los editores. Los editores, de forma natural, son cautelosos a la hora de ceder demasiado control a intermediarios dentro de una cadena de suministro que con frecuencia ha convertido su inventario en una commodity. Al empaquetar ellos mismos sus first-party data, los editores pueden mantener el control y aportar valor a los anunciantes mediante acuerdos seleccionados. Sin embargo, la curación sigue planteando preguntas sobre el control y sobre cuánto valor se añade realmente (y quién extrae ese valor) una vez que se contabilizan todas las tarifas.
La IA exige interoperabilidad y también puede ofrecerla
La IA está intensificando la necesidad de interoperabilidad. Por un lado, abre nuevas vías para superar la fragmentación; por ejemplo, ahora es relativamente fácil implementar agentes de IA que actúen como un “meta DSP” capaz de conectar múltiples plataformas de compra. Al mismo tiempo, la IA también refuerza barreras existentes, como los datos aislados o mal categorizados, que dificultan automatizar operaciones complejas a gran escala o aprovechar plenamente el poder predictivo del machine learning.
Dado que muchos de los retos de interoperabilidad son problemas de escala de datos, la IA también funciona como solución para estos bloqueos, traduciendo conjuntos de datos dispares a taxonomías comunes y ampliando pequeños grupos de datos de audiencia hasta convertirlos en segmentos listos para el mercado que pueden llegar a todo el open web y más allá.
Las expectativas más elevadas en torno a la publicidad agéntica deben moderarse. En teoría, los sistemas agentic podrían gestionar toda la cadena publicitaria, traducir entre plataformas y resolver la interoperabilidad de un solo golpe. En realidad, los agentes de IA se adaptan mejor a tareas repetitivas y de alto uso de recursos, como mapear inventario con audiencias, optimizar rutas de suministro o ajustar la estrategia de puja de una campaña.
El programmatic trading funciona en milisegundos, millones de veces por segundo. La comunicación entre agentes añade demasiada carga de servidor y latencia, lo que hace que la toma de decisiones en tiempo real sea inviable a gran escala. A menos que la computación cuántica llegue antes de lo previsto, una cadena programática completamente gestionada por agentes seguirá siendo ciencia ficción.
Más allá de la viabilidad está la cuestión económica: incluso si fuera técnicamente posible, ¿quién asumiría los costes computacionales adicionales de un ecosistema agentic, y qué valor aportaría para justificar esos costes?
IA Agéntica: del hype a la implementación
Hoy en día, la mayoría de la IA agéntica en programática opera dentro de sistemas cerrados y aislados, o a través de APIs existentes, más que mediante comunicación nativa entre agentes de IA. Los agentes internos son desarrollados por las propias empresas para gestionar procesos dentro de sus plataformas; por ejemplo, un DSP que optimiza las pujas o un SSP que mejora el yield. Estos agentes no se comunican directamente con sistemas de terceros.
Cuando se necesita interacción entre plataformas, normalmente se realiza a través de APIs, las cuales fueron diseñadas para solicitudes y respuestas de datos estructurados, no para un diálogo autónomo y orientado a objetivos entre agentes.
La industria cuenta con precedentes en la creación de estándares compartidos como OpenRTB u OpenDirect, pero estos requieren años de colaboración entre múltiples actores. Iniciativas tempranas como Model Context Protocol (MCP) y proyectos A2A son pasos prometedores, pero un protocolo ampliamente adoptado para agentic AI que garantice confianza, gobernanza y transparencia sigue siendo un proyecto a largo plazo. Hasta entonces, la IA agéntica seguirá limitada a stacks internos o conexiones basadas en APIs heredadas, en lugar de la interoperabilidad fluida que muchos imaginan.
En el presente, los retos y oportunidades en torno a la interoperabilidad seguirán moldeando la cadena de suministro de la publicidad en el open web y las prioridades de quienes operan en ella. Aquellos que logren convertir esta complejidad en una ventaja competitiva liderarán la próxima evolución del open web, no controlando más datos, sino conectando de forma más eficaz. La interoperabilidad debe convertirse en el estado por defecto si el ecosistema quiere desbloquear todo su potencial y, por fin, situarse al mismo nivel que los walled gardens.
