En resumen: El 29 de agosto de 2026 di una charla en el PPC camp, cerca de Telč, la conferencia que la comunidad PPC checa y eslovaca organiza para sí misma, sobre cómo funciona nuestra agencia con IA. Esto es una crónica breve del camp, y debajo toda la charla reconstruida en inglés para quien no habla checo. El vídeo, un resumen de cada parte con enlaces al minuto, y las diapositivas en inglés.
El último fin de semana de agosto lo pasé tres días en una sala de madera cerca de Telč, contando cómo funciona de verdad nuestra agencia con IA. El domingo volví a casa con una copa dorada en el asiento del copiloto que pone Nejlepší přednáška PPC campu, mejor charla del camp.
El evento se llama PPC camp, lo organiza uLab, y para mí es el mejor evento de PPC de Chequia y Eslovaquia. La razón está en la puerta. No puedes comprar la entrada. La comunidad vota a quién deja entrar, así que la sala está llena de gente que trabaja de esto y que tiene algo real que intercambiar, y las charlas son charlas de verdad en lugar de cuarenta minutos de promoción corporativa. Este fue el decimoctavo camp, tres días del 28 al 30 de agosto de 2026, unas setenta personas y veintiuna charlas. El viernes fue de social, feeds y datos, el sábado entero fue de IA, y el domingo volvió a los datos y la medición.
Las otras siete charlas que merecen tu tarde
La mayoría de los ponentes compartieron sus presentaciones después, y las notas del propio uLab sobre el fin de semana enlazan los PDF. Estas son las siete que abriría primero, en unas pocas frases cada una.
Milan Cidilo (6clickz) (slides) lleva el creativo de Meta como una cadena de producción, donde un concepto es un persona por un ángulo por un formato. Dos números lo gobiernan todo, la proporción de anuncios probados que llegan a escalar y el alcance incremental. Su rutina de los lunes etiqueta cada anuncio contra una taxonomía cerrada, escanea a los cinco principales competidores en la Ad Library y puntúa los briefs antes de que nada entre en producción.
Anna Czarnoba (Knihobot) (slides) tiene alrededor de 1,5 millones de libros de segunda mano en el feed, cada uno un ejemplar físico único con su propio identificador, lo que reinicia una y otra vez el historial de conversiones de Smart Bidding. Reconstruyó el feed alrededor de la edición en vez del ejemplar, limitó las ofertas a cuatro por obra y lo validó sobre un split aleatorio de 4.429 obras medido con diferencias en diferencias. El ROAS pasó de 1,686 a 1,819 mientras el grupo de control caía, y montó todo el pipeline ella sola.
Ľubo Kružliak (Wilsondo) (slides) dirige el marketing in-house de diez tiendas online en seis países y dio la charla de data warehouse más concreta del fin de semana, desde las categorías de reporting y la nomenclatura de campañas hasta cómo BigQuery reparte el coste de una sesión a nivel de producto. También publicó el número que la mayoría de ponentes se guarda, de 250.000 a 500.000 CZK para construirlo y de 7.500 a 10.000 CZK al mes para mantenerlo vivo.
Lukáš Hvizdoš (6clickz) (slides) catalogó diez flujos de compra de medios que ha automatizado, y para cada uno nombra el método estadístico, el recurso de la API que lee y el resultado que produce. Los cambios de presupuesto se evalúan como un estudio de eventos, la segmentación de Shopping a nivel de producto usa contracción bayesiana empírica, y la fatiga creativa se fecha con detección de puntos de cambio. Una sola diapositiva lista toda su caja de herramientas y funciona como bibliografía por sí sola.
Vito Nikolič (Mergado) (slides) enseñó qué aspecto tienen los banners estáticos hechos desde el feed cuando llevan la información que un comprador necesita de verdad. Capacidad de carga, dimensiones, condiciones de entrega y estrellas, impresas directamente sobre la foto del producto. Su argumento es que un manual de marca y las herramientas de desarrollo del navegador bastan para hacer ese creativo sin diseñador.
Iveta Dudová (uLab) (slides) explicó por qué se rompe la medición en Shopify, desde la silla de una especialista de PPC y no desde la de una analista. La checkout extensibility movió la página de gracias a un sandbox, así que compara las tres rutas que siguen abiertas y cierra con un árbol de decisión sobre cuándo compensa el tracking de servidor.
Pavel Tomáš Řehák (M&M Reality) (slides) probó Viber, Telegram y X con creativos que ya funcionaban en las plataformas grandes, y lo midió hasta el traspaso a la red comercial en su CRM. Ninguna de las tres salió rentable, y es la honestidad del informe lo que hace útil la presentación. Telegram produjo 926 clics, 22 aperturas del bot y cero leads.
Por qué existe este vídeo
La charla se grabó, la grabación será pública y la versión checa de este artículo la incrusta. El problema es que está en checo, con diapositivas en checo, así que para todos los demás quedaría encerrada en un solo idioma. Esta reconstrucción es la oportunidad de dársela también a un público internacional, en audio, con mi propia voz. Me costó alrededor de una hora de mi tiempo y alrededor de un día de trabajo de unos cuantos agentes de IA.
Cómo se hizo la versión en inglés
El material de partida fue la pista de audio de la charla en checo y las diapositivas originales. Se transcribió la grabación y luego se reescribió como guion en inglés escena a escena, 252 escenas cortas con una idea cada una, en el mismo lenguaje visual oscuro que los demás vídeos de aquí. Mi voz se clonó con ElevenLabs y el guion se narró con ella. Cada escena se construyó después como una página HTML animada y se renderizó a vídeo. El timing de cada animación va atado a las marcas de tiempo de las palabras de la narración, así que un resaltado cae justo sobre la palabra que lo dice.
Encima corrieron dos rondas de revisión. Yo vi el montaje y dejé comentarios con código de tiempo, y un revisor de IA independiente repasó cada escena y cada diapositiva buscando cualquier cosa que no cuadrara con el guion. Los precios del vídeo van en euros. Las diapositivas en inglés son la descarga.
¿Prefieres las diapositivas al vídeo?
Las 67 diapositivas de la charla, en inglés, en PDF. Deja tu correo y el material es tuyo, o sigue leyendo para el resumen capítulo a capítulo.
Un archivo, una lista. Solo escribo cuando hay algo que merece leerse.
- Todo el mundo tiene los mismos accesos a las cuentas. La diferencia está en lo que tu IA ve antes de que le preguntes nada. El contexto le gana a la astucia.
- Las barreras van en el código, no en un prompt. A una operación de borrado que no existe no la convences de existir.
- La IA miente menos sobre los hechos que sobre lo que ha comprobado. Por eso un revisor mira las pruebas, nunca la conclusión.
- El PPC se ha convertido en un problema de desarrollo y de datos. Saber del oficio te mete en la sala. Lo que gana ahí dentro es el alcance en desarrollo y datos.
La charla tiene dos mitades. Primero las cuatro cosas que tenían que existir antes de que nada de esto funcionara, que describo como partes de un cuerpo porque así se quedan en la cabeza. Después lo que la cosa hace de verdad sobre las cuentas, aplicación por aplicación. Cada título de abajo abre el vídeo en ese minuto exacto.
Primera parte · La anatomía
Lo que tenía que existir antes de que nada funcionara
Manos. Acceso seguro a las cuentas 1:48
Las cuatro partes cuelgan de un solo enchufe, nuestro propio servidor MCP, y escribirlo fue el paso uno. Habla con todos los canales que gestionamos, lee y escribe solo donde tiene permiso, y alcanza BigQuery, Cloud Storage, nuestro control de horas, el registro de clientes, Asana, el correo, Slack y las transcripciones de las llamadas con clientes. Como escribe en cuentas vivas, los límites están en el código. La operación de borrado no existe, cada escritura pasa primero por un dry run, la cuenta se revisa antes de tocarla y cada especialista lleva un techo de gasto. Cada cambio deja un registro con los dos estados, antes y después. Las credenciales se quedan en el servidor. El modelo recibe el resultado, nunca las llaves.
Ojos. El contexto que un chat no tiene 4:38
Cada plataforma de marketing se carga a diario en una sola base de datos, con las vistas que más usamos ya calculadas, así que una pregunta sobre términos de búsqueda tarda segundos en lugar de cientos de llamadas a la API. También es un archivo, porque el historial de cambios de Google Ads desaparece a los treinta días y en nuestra base se queda años. Encima van nuestro propio rastreador sobre la web del cliente, cinco años de reporting de negocio que baja hasta el margen de un pedido concreto, PostHog para lo que los visitantes hacen realmente, y DataForSEO para la competencia. DataForSEO sustituyó una licencia de Semrush de unos seiscientos euros al mes por entre ochenta y ciento sesenta para toda la empresa. El contexto es el juego entero, y parte de estos datos no son públicos en ningún sitio.
Taller. Donde se fabrican los assets 12:31
El creativo estático arranca de un archivo de marca por cliente, con el manual, las tipografías, los logos, los creativos anteriores y los de la competencia. Después un compañero escribe una frase sobre lo que el creativo tiene que decir. El banner se construye en dos capas, y ese es el truco que lo abarata. Un modelo de imagen genera solo el fondo, que es la parte cara, y todo lo demás es una capa HTML encima. Así puedes cambiar la tipografía, agrandar el botón, mover el logo o traducirlo entero sin regenerar nada. El vídeo funciona igual, con unos veinticinco modelos de seis proveedores elegidos escena a escena. Dos reglas no se mueven nunca, dobles digitales solo con consentimiento firmado, y el producto sale siempre de la foto aprobada del feed.
Cerebro. Memoria, y alguien con quien discutir 14:47
Escribimos nuestra propia capa de orquestación en lugar de usar la aplicación de chat de nadie. Una sesión puede arrancar otra sesión, y todo está atado a una tarea. Cuando una sesión termina se destila en hechos, preferencias, lecciones y decisiones, que van a la memoria del proyecto y no a la de la persona. La búsqueda semántica corre sobre unas veinticinco mil sesiones y más de diez mil investigaciones, así que pujas, ofertas y estrategia acaban encontrando el mismo trabajo viejo. Cada noche el sistema relee el día, invalida los hechos caducados y repondera lo que se usa de verdad. Y como los modelos alucinan, cada ronda de trabajo recibe oponentes. Un guardián es criterio. Una barrera es una regla.
Lo más útil que nos enseñaron los oponentes es qué falla realmente la IA. No tanto los hechos como las afirmaciones sobre su propio trabajo. Un script informó de que Google Ads había cargado los datos de margen de forma demostrable, cuando lo único que había verificado era que el reloj pasaba de las doce y media. Otro invirtió una conversión de ROAS y habría escrito mil seiscientos por ciento en una campaña viva. Un tercero escribió Viena y Belgrado y precios de once países, cuando el brief decía Austria y Serbia y diez mercados. Afirmado no es lo mismo que verificado, y ese patrón es uno de cada cinco hallazgos de los guardianes.
Segunda parte · Ocho aplicaciones básicas
Lo que hace cada día
1. Reporting, a cientos 21:13
Lo primero que construye cualquiera en cuanto tiene esto son informes. Un artefacto vivo es una página interactiva que la IA monta dentro del chat con los datos de plataforma precalculados y los datos de negocio del cliente, y ya hay cientos. Uno recalcula cada mañana los ajustes de puja por dispositivo en cincuenta y cinco campañas, con el ajuste y su motivo en la misma línea, móvil menos 33 %, escritorio menos 45 %. La misma tabla un nivel más abajo abre una campaña en sus cuatro creativos, Google y Meta uno al lado del otro. Ordenado por coste de ventas, los márgenes varían muchísimo. Tráfico barato y tráfico rentable no son lo mismo.
2. Un creativo, once idiomas 22:53
Aquí se ve qué te compran de verdad las dos capas. Al modelo de imagen se le llama una vez para el fondo, y las once traducciones son solo texto en la capa HTML, así que no se genera nada por segunda vez. El coste de herramientas del set entero son catorce céntimos de euro, nuestro coste unos ochenta céntimos, y facturamos alrededor de dos euros. La victoria mayor es que todo ocurre en una sola sesión. El especialista pide creativos nuevos. Esa misma sesión mira cómo rindieron los creativos antes, mira el producto, mira lo bien que se vende en el informe de negocio, y luego hace el creativo y lo sube. Nadie abre una herramienta de diseño y nadie abre un gestor de assets.
3. La ronda de la mañana 23:39
Un juego de reglas audita cada cuenta cada mañana y deja las propuestas listas a las siete y media. Dónde mover los topes de puja y los objetivos de retorno, qué términos de búsqueda excluir, dónde añadir presupuesto porque se están cumpliendo los objetivos. La otra mitad solo vigila, si Merchant Center está sano, si el catálogo de Meta se ha refrescado, si hay productos a los que no apunta nada. El día del vídeo pasaron setenta y nueve comprobaciones, cinco pedían atención, y detrás esperaban hasta ochenta y cuatro intervenciones. La aprobación va línea por línea, y una línea que no aprobaste nunca se ejecuta. Yo marco, comento, y todo eso se guarda como material para la ronda siguiente.
4. Preparación de la llamada 25:42
Como todo el mundo ve todo, también sabes qué hizo un compañero. Antes de una llamada con cliente recibes una página. Qué se acordó, sacado de las transcripciones de las llamadas y de los objetivos. Qué trabajo se hizo, sacado de Asana y del diario de intervenciones. Y luego el resumen honesto de lo que salió, lo que no y lo que falta. En la práctica es una sola pregunta, qué hemos hecho en este proyecto los últimos treinta días y qué se prometió en la última llamada. Dos minutos y lo tienes. La misma pregunta sirve de traspaso cuando un compañero se va de vacaciones y tú recoges sus cuentas.
5. Anuncios escritos desde la propia web 26:23
Quiero enlaces de sitio que encajen con cada categoría, y normalmente no puedo tenerlos, porque no conozco la estructura de la web. Aquí se rastrea la web entera del cliente, con migas de pan incluidas, así que un grupo de anuncios de bicis infantiles recibe enlaces de sitio que existen de verdad. Bicis de 16 pulgadas para los más pequeños, en stock. De 20 pulgadas para niños de seis a ocho años, en stock. Un chat sin ese contexto escribe oferta especial, sobre nosotros, contacto para toda la cuenta. También vemos qué gritan los competidores en la subasta, así que si todos gritan envío gratis yo respondo por otro lado, por experiencia, garantía y disponibilidad. Después los guardianes comprueban los hechos antes de que entre nada.
6. Productos rechazados, arreglados de una pasada 27:47
Merchant Center rechaza un producto porque su imagen lleva un rótulo, una pegatina o una franja promocional. Una frase lo arregla. Coge la foto original como referencia, genera la imagen sin el rótulo, súbela a Cloud Storage, mete el enlace público en un feed suplementario e impórtalo. Sin diseñador, sin desarrollador del lado del cliente, y la misma pasada recorre el feed entero de golpe. La reparación es la mitad aburrida. Después empiezas a añadir, porque Google acepta diez imágenes más y cinco de estilo de vida y Meta hasta veinte, mientras que la mayoría de tiendas online manda una. Una segunda imagen es el inventario más barato de la cuenta, y vale un 76 % más de impresiones y un 32 % más de clics.
7. Negativas, sacadas de la otra plataforma 29:16
Esta se apoya en un descubrimiento. Google esconde buena parte de los términos de búsqueda, Sklik no, y la gente busca igual en las dos. Así que las consultas que no ves en Google sí se ven en Sklik, y de ahí sacas las raíces que merece la pena cortar. Cuatro pasos. Agregar los términos de búsqueda de Google Ads, Sklik y Bing en un mismo sitio y sacar las raíces de los que sí se ven. Ampliar cada raíz con la herramienta de sugerencias de DataForSEO si quieres bajar más. Una sola escritura empuja luego toda la estructura de negativas a todas las cuentas a la vez. Un punto ciego en una plataforma suele verse en otra.
8. Atributos del feed rellenados por ti 29:57
Para Merchant Center rellenamos diecisiete atributos recomendados de forma automática, título, descripción, marca, códigos de producto, color, material, patrón, talla, grupo de edad, género y el resto. El feed del cliente no tiene que llevar ninguno, y el mismo enriquecimiento va a Meta a través de feeds suplementarios. Este es un producto nuestro más que una herramienta interna. Se llama Boostora, lleva más de año y medio en producción con dos años de desarrollo detrás, y lo vendemos por separado. Así que esta es la única pieza del stack que nadie tiene que construir. Puedes tenerla y ya está.
La presentación completa, en inglés
Las 67 diapositivas en PDF, incluidas las que los resúmenes de arriba comprimen en un párrafo. Deja tu correo y es tuya.
Un archivo, una lista. Solo escribo cuando hay algo que merece leerse.
Segunda parte · Ocho aplicaciones avanzadas
Las ocho pesadas
Estos son los análisis que un cliente compraba antes por dinero de verdad, o que no llegaba a tener nunca, porque nadie podía permitirse hacerlos a mano.
1. El plan anual 30:54
Un cliente pide una cifra de ingresos a una rentabilidad dada, para todo el año. Debajo corre Greykite, el modelo de previsión de código abierto de LinkedIn, sobre nuestro informe de negocio, con una corrección manual en mercados pequeños y nuevos donde los datos son escasos. Sale un plan por mercado y por canal. Sobre un grupo real de nueve mercados prevé casi un cuarenta por ciento de crecimiento. El simulador de pujas de la Google Ads API pone precio después a ese crecimiento, entre veintinueve y cuarenta y nueve céntimos de medios por cada euro adicional de ingresos. Los mismos datos miden la retención como pedidos por cliente nuevo dentro de trescientos sesenta días. La retención es un importe que puedes poner en el plan. Sube hasta la línea base todos los mercados que estén por debajo y eso vale hasta 1,29 millones de euros al año, sin un euro más en medios.
2. Análisis de brechas 33:44
Dos direcciones se encuentran en el medio. Hacia fuera, el rastreador guarda cada página que el cliente tiene y el informe de negocio sabe cómo convierte cada una, así que sacamos las páginas que venden bien y que no se están anunciando en absoluto. Hacia dentro, cogemos las cien o doscientas palabras clave que son el núcleo de ese cliente y encontramos los cinco competidores orgánicos más cercanos. Después sacamos cada página de destino con la que posicionan y las palabras clave que hay detrás. Cruza las dos y la diferencia cae sola, páginas de destino que faltan ordenadas por demanda, huecos comerciales, temas de contenido. Esto antes era un análisis que el cliente tenía que comprar, desde mil euros para arriba. Ahora son dos horas de máquina mientras te vas a comer, y veinte minutos de revisión. La versión larga está en su propio artículo.
3. Análisis de exportación 34:47
Cada tienda online tiene un feed de Merchant y el feed tiene un atributo product_type, así que lo deduplicas y ya tienes las categorías reales de la tienda. Esas se convierten en palabras semilla, se traducen a unos diez idiomas de mercados candidatos, y cada una entra en una investigación de palabras clave para su propio país. Vuelven de diez a veinte mil sugerencias, la IA tira alrededor de la mitad, y lo que queda es una tabla donde cada palabra clave lleva su categoría, país, demanda de búsqueda y precio del clic. Nueve pesos ordenan después los mercados. Un país salió un ocho por ciento por debajo del mercado con un retorno previsto de 6,1, otro un quince por ciento por encima con 1,1. Con un retorno de uno no entras en un país. El método entero está contado aquí.
4. Todo lo que sabemos de un producto 36:20
Coge un artículo, un rascador para gatos, ciento cincuenta centímetros, noventa y ocho euros. Sabemos que su margen es del 31 % y que vende cuarenta y siete unidades al mes. Sabemos que su coste de ventas es del 9,7 % en Shopping y del 11,2 % en campañas de catálogo de Meta. Todo cuelga del identificador de artículo del feed. A la derecha se sienta el mercado, donde este producto es el decimoséptimo de veintitrés tiendas online por precio, con una escalera de competidores de sesenta y nueve a ciento diez euros. Las etiquetas personalizadas ordenan luego los productos en bandas para que los buenos tengan sus propias campañas. El número que un cliente necesita es el margen menos el coste de ventas, nunca el coste de ventas solo.
5. Trabajo de conversión desde PostHog 37:29
Lo he hecho en tres o cuatro clientes y todos acabaron con una tasa de conversión que subió de forma clara. La primera capa es el comportamiento vía la API de PostHog, profundidad de scroll, clics, clics muertos y errores, por tipo de dispositivo. Son datos pesados, porque cien mil sesiones al día son cuarenta gigabytes, así que no guardamos un año entero. La segunda capa es la investigación de conversión más la analítica del propio cliente, y juntas proponen los cambios pequeños. Esta página tiene un problema en móvil, la gente nunca baja hasta ahí, ese botón no hace nada. Una hora de ese trabajo se quedó muy cerca de una auditoría de pago de una de las mejores personas de UX que conozco, que costó seis mil euros.
6. La web como repositorio 38:17
En unos cuantos proyectos dejamos de construir la web WordPress de siempre. La web es un repositorio, estática, hecha en Astro, y la IA construye la cosa entera. Para clientes de servicios y software eso significa cientos de estructuras de landing apuntando a consultas concretas, con tests serios entre ellas. Dos cosas salen gratis. No hay administración pública de CMS, así que hay menos superficie de ataque y menos que mantener, y la web va rápida. Este blog es la prueba, seis o siete horas de diseño y desarrollo, y lo escribo en catorce idiomas. Cada cambio está versionado, así que cualquier cosa se puede devolver a su sitio en minutos.
7. Vídeos de producto para el feed 39:37
Las campañas de catálogo de Meta aceptan vídeo y Google también, y casi nadie tiene uno en el feed. Los hacemos desde la foto que ya está ahí, de diez a quince segundos de producto desde varios ángulos con algún recurso intercalado, a uno o dos dólares por vídeo. Todo lo que va encima es una capa, beneficios, reseñas, el precio, el fotograma final, renderizado en HTML igual que los banners. Después el vídeo entra en el feed suplementario como atributo del producto. Como el precio es solo una capa, un proceso nocturno busca dónde se movieron precio o disponibilidad y regenera solo la capa. Caro una vez, barato cada noche.
8. Feeds de páginas que el cliente nunca tiene que mandar 40:39
Nuestra segmentación DSA paramétrica necesita un feed de páginas, y si se lo pides a un cliente vas a esperar mucho. A menudo no llega nunca. Nosotros no tenemos que pedirlo. El rastreador ya clasificó cada página como producto, categoría, paramétrica o no comercial, así que los feeds van por Cloud Storage a las campañas DSA y Performance Max de Google Ads. Y como el rastreador cuenta los productos de cada página, la segmentación se ajusta sola. Una categoría que se ha vaciado sale del feed, una que se llena vuelve a entrar. Hay un extra en el mismo rastreo. La página de producto dice un precio y Merchant Center dice otro, y vemos el desajuste antes de que Google lo convierta en un rechazo.
Lo que costaron y produjeron ocho meses de esto
- Sistemas en producción, usados por unas 20 personas 7
- Líneas de código en los sistemas vivos, con tests 810.000
- Contando el predecesor que también sustituimos este año 1,3 M
- Solo el orquestador, valorado a la antigua 2–3 años
- El ecosistema entero, valorado a la antigua 2 devs × 5 años
El PPC ya no es un problema de PPC 41:44
Algo así como el ochenta por ciento de nuestro tiempo era rutina. Exportar, hacer clic, ajustar cosas a mano, repasar consultas, revisar anuncios. Eso se acaba. Que se acabe ahora o dentro de un año da bastante igual, porque no se va a seguir haciendo a mano mucho más tiempo. Y el trabajo no ha menguado. Hay más que antes. Simplemente es, por fin, el trabajo que nunca fue posible.
Y esta es la razón de que haya pasado, que es un argumento económico antes que técnico. Antes la automatización tenía que pagarse por volumen, lo que la hacía sensata para una empresa con cinco mil cuentas y veinte desarrolladores. Una herramienta de palabras clave sobre la Google Ads API, contra la que llevo escribiendo doce años, eran tres o cuatro meses de trabajo para llegar a calidad de producción para uso propio. Hoy esa misma herramienta son tres días, una automatización nueva es una semana, y corre en paralelo con otras cinco cosas. Ahora basta con un sénior bien equipado.
Así que el oficio es la entrada, y el alcance en desarrollo y datos es la ventaja. Sigues teniendo que entender de PPC. Solo que además necesitas imaginación, datos, orquestación y control. La pala hace el resto.
Empieza por lo que tu IA puede ver
Todo el mundo tiene los mismos accesos a las cuentas, así que la diferencia no vive ahí. Elige el conjunto de datos que tu equipo vuelve a descargar a mano una y otra vez, cárgalo en un sitio donde un modelo lo pueda consultar en segundos, y mira cuántas de tus preguntas abiertas se convierten en una frase. La nuestra fue la carga diaria de las plataformas, y cambió todas las conversaciones posteriores.
Pon las barreras en el código antes de dar acceso de escritura
Los prompts son peticiones. El código es una regla. Antes de que nada tuyo escriba en una cuenta viva, decide qué es lo que sencillamente no puede existir, qué tiene que pasar antes por un dry run y qué techo de gasto le corresponde a cada persona. Y luego que apruebe línea por línea, para que una línea sin revisar no llegue a ejecutarse.
Vuelve a poner precio al análisis que aparcaste hace tres años
Coge el entregable que dejaste de ofrecer porque nadie pagaba las horas. El análisis de brechas, el estudio de exportación, la economía a nivel de producto. Ponle precio otra vez frente a una máquina que lo ejecuta de noche y una persona que lo revisa veinte minutos. De ese arbitraje va toda esta charla, y la ventana está abierta ahora.
Otras cuatro aplicaciones no cabían en la charla. El informe de Shopping que Google no te da, con términos de búsqueda al nivel de un solo producto, ya está contado aquí. El margen dentro de las conversiones, los feeds derivados y los códigos de descuento leídos en segundo plano vienen de camino.
Llévate la presentación entera
Las 67 diapositivas de la charla del PPC camp 2026, en inglés, en PDF. Deja tu correo y el archivo es tuyo.
Un archivo, una lista. Solo escribo cuando hay algo que merece leerse.
Preguntas frecuentes
¿Por qué un servidor MCP y no llamadas directas a las API de las plataformas?
Una API está escrita para un programa que sabe de antemano lo que quiere. Un modelo decide sobre la marcha, así que ponerlo directamente encima de la API es dejarle escribir y ejecutar código contra una cuenta de cliente viva. Nuestro servidor le pasa recetas en su lugar, que llevan dentro los campos obligatorios y los límites y se ven igual en todas las plataformas.
¿Qué impide que la IA rompa una cuenta?
Las reglas viven en el código, porque un prompt es solo una petición. La operación de borrado no existe, cada escritura pasa primero por un dry run, la cuenta se revisa antes de tocarla y cada especialista lleva un techo de gasto. Encima de eso, cada propuesta se aprueba línea por línea, y una línea que nadie ha aprobado nunca se ejecuta.
¿Qué datos de cliente entran en los modelos?
Ni nombre, ni correo, ni dirección, ni teléfono. El cliente es un identificador interno que no se puede atar a una persona. Lo que entra es la economía del pedido y el comportamiento de cohortes y segmentos, en planes de equipo y con contrato de encargado del tratamiento firmado.
¿Cuánto se tardó en construir esto?
Ocho meses a toda máquina, de enero al escenario en agosto. Siete sistemas en producción, unas 810.000 líneas de código en los sistemas vivos, usados por unas veinte personas. Sin IA, yo valoraría solo el orquestador en dos o tres años de desarrollo.
¿El vídeo es la grabación original de la charla?
No. La charla se dio en checo y esto es una reconstrucción en inglés, narrada con un clon de mi voz y reanimada escena a escena. La grabación original en checo sale en el canal de YouTube de uLab.
