Michael Colson de Locala: “La industria publicitaria necesita una IA transparente y con control humano”

La adopción de IA agéntica en la publicidad abre una nueva discusión para la industria: cómo garantizar transparencia, control humano y confianza en herramientas capaces de tomar decisiones cada vez más autónomas. Desde Cannes Lions 2026, Michael Colson, Chief Product Technology Officer de Locala, explicó a PRODU este desafío y sostuvo que el avance de estas tecnologías exige una condición central: que las marcas puedan entender cómo y por qué toman decisiones.

Colson señaló que una de las principales exigencias para la IA aplicada a la publicidad debe ser evitar sistemas opacos, es decir, herramientas que generen recomendaciones o acciones sin explicar con claridad el origen de la información ni el razonamiento detrás de cada resultado.

“La IA y la IA agéntica deben ser herramientas que habiliten a los humanos que las usan. Tenemos que entender qué conocimiento está disponible, de dónde viene la información y qué necesita utilizar la herramienta para cumplir una tarea” explicó.

El ejecutivo también defendió la importancia de mantener al humano dentro del proceso de decisión.

“La colaboración funciona únicamente si el humano tiene acceso a lo que la IA está haciendo. No queremos una gran tarea completamente realizada por la IA para reemplazar el cerebro humano” afirmó.

Al referirse a la plataforma de Locala, Colson explicó que la compañía ha trabajado para que cada recomendación pueda ser revisada a partir de los datos que la sustentan.

“En cada paso en el que los agentes toman una decisión, necesitamos entender en qué data sets se apoyan. Si hacemos una recomendación en media planning, quiero saber si responde a señales reales del entorno competitivo en un área específica o si es algo que no podemos respaldar después” señaló.

Para lograrlo, Locala combina datos y visualización, de modo que las marcas puedan revisar qué sugiere la herramienta y qué señales respaldan cada recomendación.

Colson también abordó el reto de operar con inteligencia de ubicación en mercados fragmentados, como ocurre en América Latina. Para el ejecutivo, una de las claves está en construir una línea base representativa en cada mercado, que permita identificar señales confiables y traducirlas en recomendaciones accionables.

“Uno de los mayores desafíos para una plataforma capaz de entregar señales mercado por mercado es construir una base representativa. Eso es algo que hemos desarrollado en Locala desde hace más de cuatro años. Queremos asegurarnos de tener suficiente actividad en cada mercado para derivar tendencias” explicó.

A partir de esas tendencias, agregó, los agentes de la plataforma pueden hacer recomendaciones más precisas frente a distintos desafíos de negocio. Incluso en áreas pequeñas, el objetivo es trabajar con muestras representativas que permitan tomar mejores decisiones.

Sobre las innovaciones que vienen para Locala, Colson destacó el desarrollo de su agent DSP, una evolución orientada a conectar de forma más fluida la planificación con la activación.

“Este año estamos trabajando principalmente en nuestro agent DSP. Tenemos una parte importante en planificación, y la activación es algo que venimos haciendo desde hace 15 años. Ahora queremos asegurarnos de que la automatización entre planificación y activación sea completamente fluida” concluyó.