La IA está entrando en el Marketing Mix Modeling prometiendo automatización, velocidad, modelos que “aprenden solos”. Y hay una pregunta que casi nadie hace en voz alta: ¿estamos entendiendo mejor el negocio, estamos ante una caja negra o simplemente estamos delegando el pensamiento?
Llevo años construyendo modelos de marketing mix para grandes anunciantes. Y lo que más me preocupa no es la tecnología. Es la comodidad con la que se acepta un output sin entender cómo se generó.
Cuando un modelo de caja negra te dice “invierte más en este canal”, tienes dos opciones: confiar o cuestionar. El problema es que, sin explicabilidad, sin entender lo que hay detrás, no puedes hacer ni lo uno ni lo otro de forma honesta.
Lo cierto es que el Marketing Mix Modeling no está diseñado para predecir. Está diseñado para entender y para decidir. Y eso requiere que la lógica económica esté visible, que las contribuciones sean auditables, que puedas defender los números en un comité de dirección sin decir “el modelo lo dice”.
No creo que el debate sea IA vs econometría. Creo que es automatización con criterio vs automatización sin él. Los mejores modelos que he visto combinan las dos cosas: la potencia computacional de los algoritmos modernos y la lógica explicable de la econometría clásica. El riesgo real no es usar IA. Es acostumbrarse a no entender lo que usas.
¿Qué opináis? ¿MMM con IA a toda velocidad o MMM tradicionales, más lentos y “seguros”?
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