El cambio hacia la IA agéntica (agentic AI) no está ocurriendo de la manera en que la mayoría de los proveedores lo describen. No hay un abismo donde las empresas de repente descartan sus wrappers de IA y se comprometen con una orquestación completa de agentes. En su lugar, se están moviendo a través de capas, probando frameworks con un equipo y manteniendo estables los sistemas de producción en otro.

Comprendiendo los verdaderos desafíos de la publicidad del juego de azar y las apuestas deportivas en los EE. UU.

Cape.io ha impulsado las elecciones generales de Brasil durante cuatro ediciones, gestionando 500 canales y 155 millones de votantes. Así es como lo hacemos.

Estás a punto de gastar $500K en una iniciativa de IA. Tienes 3 opciones sobre la mesa, y te llevarán a lugares radicalmente distintos. Elige mal, y estarás reconstruyendo todo en 18 meses. Elige bien, y tendrás un sistema que escala, cuesta menos mantener y realmente hace lo que los ejecutivos prometieron.

La decisión está entre envolver modelos de IA existentes, crear soluciones de IA a medida desde cero o ir por un enfoque agentic. La mayoría de los equipos no entiende los verdaderos trade-offs hasta que ya están atados a la opción equivocada.

Operativizar la IA en la publicidad no consiste en añadir otra herramienta a tu stack. Se trata de integrar la inteligencia en los sistemas que gobiernan la producción creativa, el cumplimiento normativo y la entrega, para que la automatización escale sin generar más fricción operativa.

A medida que evolucionan los requisitos de cumplimiento publicitario en 2026, las marcas de confitería del Reino Unido se enfrentan a nuevas restricciones sobre la publicidad de alimentos menos saludables (LHF). Con la franja horaria del 5 de enero ya en vigor, los sistemas de aseguramiento de calidad de los anuncios deben validar el horario, la ubicación y la identificabilidad del producto para evitar rechazos en la aprobación durante esta temporada de Semana Santa.