La publicidad programática atraviesa una etapa de transformación impulsada por nuevas propuestas que prometen simplificar la compra de medios mediante automatización, plataformas de selección de inventario y herramientas de IA. Así, surge la idea de que el DSP (Demand-Side Platform) podría perder relevancia, pero el informe “Why DSPs Win the Long Game” de Adform sostiene que sigue siendo el núcleo estratégico, ya que centraliza decisiones, integra datos del anunciante y optimiza la inversión de forma eficaz y sostenible.
El documento de esta plataforma global de compra de medios desmonta cinco mitos comunes: que otras plataformas tienen mejores datos, que comprar vía SSP es más barato, que interfaces simples pueden sustituir al DSP, que la IA generativa puede reemplazarlo y que la programática está en declive. Según Adform, solo el DSP puede unificar señales, ejecutar decisiones en tiempo real y optimizar campañas en función de objetivos de negocio, mientras que el sector continúa madurando con estándares más claros y resultados medibles, lejos de la idea de caos o desaparición.
Para profundizar en estas conclusiones y aterrizarlas en la realidad del mercado, desde PRNoticias hablamos con Maritza Goya, Country Manager de Adform España, quien analiza el papel actual del DSP y responde a los principales mitos que rodean a la publicidad programática.
P: ¿Es cierto que las plataformas de selección de inventario y los SSP captan más y mejores señales que un DSP?
R: No, no es cierto, y es un mito bastante extendido pero que no refleja cómo funciona realmente la arquitectura programática. Se suele pensar que, por estar más cerca del publisher, los SSP o las plataformas de selección de inventario tienen visibilidad directa sobre determinadas señales de inventario. Sin embargo, el valor no está solo en acceder a señales aisladas, sino en la capacidad de integrarlas con el conjunto completo de datos del anunciante. El DSP es el único entorno diseñado para combinar señales de suministro con datos first-party, CRM, medición de resultados, brand safety e identidad que residen en el lado del anunciante. Esa visión unificada es la que permite tomar decisiones optimizadas en tiempo real. La diferencia está en la perspectiva, no en quién tiene más datos. Mientras el SSP opera desde la lógica del inventario, el DSP lo hace desde la lógica del rendimiento del anunciante y, en un ecosistema cada vez más fragmentado, la capacidad de integrar todos los canales y señales en un único entorno de compra es lo que realmente maximiza el retorno de la inversión.
P: ¿Comprar directamente a través de un SSP es realmente más barato que hacerlo mediante un DSP?
R: No necesariamente, y esto también es un mito bastante extendido. Existe la percepción de que eliminar intermediarios reduce costes, pero muchos productos “directos” están diseñados precisamente para generar margen, incorporando sus propias comisiones. Además, hay un aspecto clave: optimizar KPIs del vendedor (SSP) no es lo mismo que optimizar objetivos comerciales del anunciante y se acaban generando ineficiencias a largo plazo. La optimización real requiere decisiones en milisegundos, integrando señales cross-channel y datos propios del anunciante, y esa arquitectura solo la proporciona un DSP independiente. Comprar vía SSP puede parecer un camino más corto o más ágil, pero términos de resultados, data portability, machine learning o control cross-channel, el DSP sigue siendo la opción más sólida.
P: ¿Pueden las interfaces de compra simples del lado del vendedor sustituir al DSP?
R: No es del todo cierto. Pueden facilitar el acceso al inventario, pero no sustituyen la capa estratégica que necesita el anunciante. Los SSP no cumplen con los requisitos de medición, transparencia ni gobernanza de datos necesarios para confiar en la optimización. Las interfaces simplificadas pueden facilitar el acceso al inventario, pero no tienen ni la arquitectura ni la independencia ni el machine learning necesarios para optimizar campañas con criterios de negocio del anunciante. Un DSP, en cambio, es un entorno que conecta datos first-party y de negocio del anunciante con los medios, en el que se gestionan presupuestos entre canales y donde se toman decisiones en tiempo real en función de objetivos comerciales. Por eso, en un entorno omnicanal y orientado a resultados, el DSP sigue siendo esencial para que la programática funcione a la velocidad y con la exactitud que el mercado demanda.
P: ¿La IA generativa puede ejecutar y optimizar la publicidad programática sin necesidad de un DSP?
R: No, la IA generativa no puede sustituir la infraestructura del DSP. Es cierto que puede acelerar la planificación, facilitar la exploración creativa y mejorar flujos de trabajo, pero no puede reemplazar la infraestructura de la programática ni operar a la velocidad requerida. Las subastas operan en apenas 20 milisegundos y ese nivel de ejecución requiere backend de RTB, protocolos OpenRTB y machine learning entrenado específicamente para optimizar resultados comerciales. Además, la precisión y la fiabilidad son críticas. Un flujo de trabajo con errores acumulativos se degrada rápidamente y no permite invertir de manera fiable. La IA generativa ayuda, pero no puede reemplazar al DSP.
P: ¿Está el sector adtech desordenado y en declive, o es un mito que la programática esté muriendo?
R: Esto también es un mito. Calificar el adtech como un “swamp” pasa por alto que la industria ha evolucionado hacia un ecosistema estructurado, con estándares claros y mayor gobernanza. Lo que estamos viendo no es declive, sino consolidación. Las grandes plataformas continúan atrayendo inversión porque generan resultados reales y aportan escala, fiabilidad y control. El ruido proviene de la proliferación de soluciones especializadas que prometen reemplazar al DSP. Pero la realidad es que, a medida que la programática madura, las capacidades más duraderas se integran en plataformas robustas como DSP y SSP, en lugar de desaparecer. El futuro es omnicanal y gradual. No estamos ante un colapso abrupto del open internet, sino ante una evolución progresiva hacia modelos más integrados, eficientes y orientados a resultados.
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