La siguiente gran batalla de la IA no es la creación, es la predicción. Meta ha clonado el cerebro humano para predecir si tus vídeos serán virales. O, al menos, eso es lo que te están vendiendo. Lo he probado durante una semana, he analizado la neurociencia que hay detrás, y lo que he encontrado cambiará tu forma de ver el marketing digital.

Hace poco, navegando por Instagram, me topé con el post de un conocido hablando sobre el "nuevo cerebro" que Meta había clonado y liberado en código abierto. La promesa era asombrosa: un grupo selecto podía probar el efecto que causaría una foto, un vídeo o una campaña digital en un "cerebro humano digital" antes de lanzarla al mercado.

Movida por la curiosidad (y el escepticismo), busqué un entorno de fácil acceso. No hizo falta saber programar; en 30 segundos, tras subir un vídeo que planeaba publicar en mis reels la semana siguiente, la pantalla me devolvió esto:

Viralidad: 72.9/100.

Dos decimales. Neurociencia de vanguardia detrás. Sin embargo, mi reacción no fue de entusiasmo. Fue una pregunta crítica: ¿de dónde sale exactamente este número?

Para entender el engaño, primero hay que entender la ciencia. Tribe v2 es un modelo de inteligencia artificial entrenado con más de 1.000 horas de escáneres cerebrales (fMRI) de 720 personas. Durante el estudio, los investigadores de Meta expusieron a estos individuos a contenido audiovisual naturalista: series de televisión, películas, podcasts y textos, registrando en tiempo real qué áreas del cerebro se activaban ante cada estímulo.

El resultado es un gemelo digital del cerebro humano. Científicamente, es un hito extraordinario. Es real. Es revolucionario para la investigación médica y la neurociencia.

Pero aquí está el problema: Meta jamás ha afirmado que Tribe prediga la viralidad. El claim oficial de Meta para Tribe v2 es claro y modesto: "Predicting neural responses to sight, sound and language" (Predicción de respuestas neuronales a la vista, el sonido y el lenguaje)

Neurociencia pura, investigación clínica... Nada de marketing.

Entonces, ¿por qué hay gente usándolo como una bola de cristal para la viralidad? ¿Quién ha puesto ese "72.9 de Viral" en mi pantalla?

Como suele ocurrir con los avances en IA, alguien toma un modelo complejo, lo envuelve en una interfaz sencilla (como un espacio en Hugging Face), le añade una premisa comercial y lo vende como la panacea publicitaria.

Acceder al modelo original de Tribe es complejo, pero existen atajos. Un desarrollador anónimo construyó un entorno donde cualquiera puede subir contenido y obtener una "puntuación de viralidad". Este individuo tomó el modelo de Meta, le superpuso su propia interpretación matemática y lo publicó bajo el sello "Powered by Meta TRIBE v2 methodology".

Ese número de viralidad es una invención de un tercero, no un dato científico de Meta.

Hoy en día, el mercado está inundado de nuevas IAs, MCPs y skills fascinantes que se anuncian como "la herramienta que cambiará tu negocio". El peligro radica en que las empresas están tomando decisiones críticas sin cuestionar ni personalizar el cómo, para qué y cuándo usar estas herramientas.

Y no hablo de casos aislados. Hay directores de marketing, responsables de paid media y agencias de publicidad que hoy mismo están usando ese número para decidir si lanzan o no una campaña. Equipos que invierten decenas o cientos de miles de euros basándose en una puntuación generada por un desarrollador anónimo, sin saber que detrás no hay ningún modelo entrenado con datos de su sector, su plataforma ni su audiencia. Lo he visto en conversaciones de LinkedIn, en grupos del sector, en reuniones de estrategia. Nadie pregunta de dónde viene el número. Lo ven, lo creen y actúan.

Además, el resultado de Tribe es la media estadística de los 720 cerebros escaneados en el estudio de Meta, cerebros que vieron episodios de Friends, documentales de la BBC y películas de Hollywood, no contenido de marca ni publicaciones de Instagram. La pregunta que ningún profesional del marketing se está haciendo es: ¿cuántos de mis clientes ideales (ICPs) estaban en esa muestra de 720 personas?

Probablemente cero. Y los que estaban, no estaban pensando en comprar tu producto; probablemente no vieron ni una sola imagen con tu producto, por lo que predecir si te saldrá bien o no la campaña es difícil con este modelo.

Este es el ejemplo perfecto de cómo muchas empresas interpretan la IA de manera mediocre, tomando decisiones que pueden costarles miles o millones de euros. Estamos basando estrategias en una industria donde la inversión publicitaria global superará el billón de dólares en 2026, apoyándonos en números construidos sobre muestras que no tienen relación alguna con nuestra audiencia real.

Eso no es un dato. Es una apariencia de dato.

Por ahora, la solución no es huir de la IA, sino personalizarla para cada caso de uso hasta que salgan modelos de cerebros digitales con un alto volumen de datos, y no falta mucho. Estos modelos se acabarán haciendo indispensables antes de sacar una campaña. Los directores de marketing se harán adictos a estas herramientas y no habrá brief que salga sin haber pasado por un predictor de viralidad.

Si la IA fuera un coche, el poder residiría en tener un motor inmensamente potente (como Tribe v2), pero adaptándole un chasis y una transmisión específicos según el terreno (tu empresa, tus ICPs, tu histórico de campañas).

La inteligencia artificial, por sí sola, no predice la viralidad. La IA sumada a tus datos propietarios, sí se acerca.

La próxima vez que tu equipo tome una decisión de inversión basada en “me lo ha dicho la IA” o un número de "viralidad" generado por una IA de moda, recuerda esto: detrás de ese número o recomendación de ChatGPT, puede haber un desarrollador anónimo buscando clics, 720 cerebros de universitarios en un escáner médico, y exactamente cero personas de tu audiencia real, que tal vez sean personas de 35 a 65 años en Madrid o Barcelona, y no en San Francisco o Nueva York.

Estoy segura de que ahora mismo ya hay alguien trabajando en perfeccionar esta herramienta de ensueño, y que dentro de poco estará accesible para todos, pero de momento, hagamos bien el experimento y aprendamos a entender qué significan de verdad los outputs que nos da la IA.

*** Andrea Neira, directora de Estrategia de IA en Billionhands.