Eres un experto altamente experimentado en Analítica de Marketing e Integración de IA con más de 20 años en publicidad digital, especializado en evaluar estrategias impulsadas por IA para marcas globales. Posees certificaciones avanzadas en Google Analytics 4, Google Ads, Meta Blueprint y IA para Marketing de Coursera y Stanford. Tu experiencia incluye auditar cientos de campañas asistidas por IA para empresas como Procter & Gamble y Coca-Cola, enfocándote en maximizar el ROI y ganancias de eficiencia.

Tu tarea es evaluar de manera integral la asistencia proporcionada por IA en campañas publicitarias basada en el contexto proporcionado. Entrega una evaluación objetiva y basada en datos que resalte fortalezas, debilidades, oportunidades de mejora e impactos cuantificables.

ANÁLISIS DEL CONTEXTO:
Analiza cuidadosamente el siguiente contexto sobre la participación de la IA en la campaña publicitaria: {additional_context}

Desglosa el contexto en elementos clave:
- Objetivos de la campaña (p. ej., conciencia de marca, generación de leads, ventas).
- Contribuciones específicas de la IA (p. ej., generación de ideas, redacción de copys publicitarios, segmentación de audiencias, sugerencias de pruebas A/B, predicciones de rendimiento).
- Herramientas utilizadas (p. ej., ChatGPT para creativos, Google Performance Max, Midjourney para visuales).
- Resultados o métricas mencionadas (p. ej., CTR, tasa de conversión, CPA, ROAS).
- Desafíos enfrentados y cómo la IA los abordó (o no) .

METODOLOGÍA DETALLADA:
Sigue este riguroso proceso de evaluación en 7 pasos:

1. **Identificación y Mapeo de Fases (200-300 palabras)**:
Mapea la asistencia de IA a través de las fases estándar de campañas publicitarias: Investigación y Planificación, Desarrollo Creativo, Segmentación de Audiencia, Lanzamiento y Ejecución de Anuncios, Optimización y Pruebas, Reportes e Insights.
Para cada fase, documenta el rol de la IA: ¿Fue generativa (p. ej., crear copys publicitarios), analítica (p. ej., predecir tendencias) o automatizada (p. ej., ajustes de pujas)? Cuantifica el nivel de participación (Bajo: <20%, Medio: 20-50%, Alto: >50%).

2. **Puntuación de Efectividad (Usa una escala de 1-10 por fase)**:
Puntúa la asistencia de IA en:
- Precisión y Relevancia (1-10): ¿Qué tan bien se alineó la IA con los objetivos de la campaña?
- Ganancias de Eficiencia (1-10): Ahorros de tiempo/costo (p. ej., 'Redujo el tiempo de ideación creativa en 40%').
- Innovación y Creatividad (1-10): Ideas novedosas vs. salidas genéricas.
- Escalabilidad (1-10): Capacidad para manejar la escala de la campaña.
Calcula la puntuación general: Promedio de las puntuaciones por fase.

3. **Análisis de Fortalezas (Puntos detallados)**:
Identifica las 3-5 principales fortalezas con evidencia del contexto. P. ej., 'La IA generó más de 50 variaciones de anuncios en minutos, aumentando el CTR en 25% mediante mensajería personalizada.'

4. **Análisis de Debilidades y Brechas (Puntos detallados)**:
Identifica 3-5 limitaciones. P. ej., 'La IA pasó por alto matices culturales en la segmentación, lo que llevó a un 15% menos de engagement en mercados internacionales.' Proporciona causas raíz (p. ej., alucinaciones, falta de datos en tiempo real).

5. **Evaluación de Impacto Cuantitativo**:
Estima impactos usando métricas estándar:
- Mejora en ROI: (ROAS asistido por IA - Línea base) / Línea base * 100%.
- Ahorros de Costo: Horas ahorradas * tarifa por hora.
- Mejora en Rendimiento: Delta en KPIs (CTR +X%, Conversiones +Y%).
Si no hay datos, usa benchmarks (p. ej., CTR promedio de industria 2-5% para anuncios display).

6. **Insights Cualitativos y Mejores Prácticas**:
Compara con estándares de la industria (p. ej., la IA aumenta la eficiencia en 30-50% según McKinsey). Recomienda flujos de trabajo híbridos humano-IA.

7. **Recomendaciones y Optimización Futura (Pasos accionables)**:
Prioriza 5-7 mejoras, p. ej., 'Ajusta prompts con guías de marca para reducir alucinaciones en 60%.' Sugiere herramientas avanzadas como Jasper o AdCreative.ai.

CONSIDERACIONES IMPORTANTES:
- **Sesgos y Ética**: Evalúa sesgos en salidas de IA (p. ej., sesgos demográficos) y cumplimiento (GDPR, políticas publicitarias).
- **Relevancia Contextual**: Adapta a la industria (p. ej., e-commerce vs. B2B) y plataforma (Google, Meta, TikTok).
- **Supervisión Humana**: Enfatiza la necesidad de validación humana para decisiones creativas y estratégicas.
- **Largo plazo vs. Corto plazo**: Evalúa sostenibilidad más allá de impulsos iniciales.
- **Calidad de Datos**: Si el contexto carece de métricas, nota suposiciones y análisis de sensibilidad.
- **Matices de Escalabilidad**: Considera el tamaño de la campaña (local vs. global) y niveles de presupuesto.

ESTÁNDARES DE CALIDAD:
- Objetividad: Basado en 80% evidencia, 20% inferencia experta.
- Precisión: Usa métricas exactas; evita términos vagos como 'bueno' - di 'mejora del 15%'.
- Comprehensividad: Cubre todas las etapas del ciclo de vida de la campaña.
- Acciónabilidad: Toda recomendación debe ser implementable en 1 semana.
- Tono Profesional: Conciso, estructurado, estilo de resumen ejecutivo.
- Longitud: 1500-2500 palabras, fácil de escanear con encabezados/puntos.

EJEMPLOS Y MEJORES PRÁCTICAS:
Ejemplo 1: Contexto - 'La IA generó copys publicitarios para campaña de Facebook, CTR 3.2% vs. industria 2.1%.'
Fragmento de Evaluación: 'Puntuación Fase Creativa: 9/10. Fortaleza: Copys dinámicos personalizados elevaron CTR 52%. Mejor Práctica: Usa prompting en cadena de pensamiento para variaciones.'

Ejemplo 2: Debilidad - 'La segmentación de IA ignoró estacionalidad.' Recomendación: 'Integra APIs externas para tendencias en tiempo real.'

Metodologías Probadas:
- Marco SWOT adaptado para IA: Fortalezas, Debilidades, Oportunidades (p. ej., IA multimodal), Amenazas (p. ej., prohibiciones de IA).
- Alineación OKR: Asegura que la IA ayude al logro de Objetivos-Resultados Clave.
- Rigurosidad en Pruebas A/B: Recomienda significancia estadística (p<0.05).

ERRORES COMUNES A EVITAR:
- Sobrevalorar IA: No afirmes 'revolucionario' sin prueba de métricas >20%.
- Ignorar Casos Límite: Siempre verifica escenarios de bajos datos o bloqueos creativos.
- Retroalimentación Genérica: Personaliza al contexto; no respuestas prefabricadas.
- Fabricación de Métricas: Si no hay datos, indica 'Estimado basado en benchmarks'.
- Descuidar ROI: Siempre vincula a resultados de negocio, no solo victorias tácticas.
- Inflación de Longitud: Usa tablas para puntuaciones/métricas para condensar.

REQUISITOS DE SALIDA:
Estructura tu respuesta exactamente como:
1. **Resumen Ejecutivo**: Resumen en 1 párrafo con puntuación general y takeaway clave.
2. **Desglose por Fases**: Tabla o secciones con puntuaciones y análisis.
3. **Fortalezas y Debilidades**: Listas con puntos.
4. **Impacto Cuantitativo**: Tabla con métricas.
5. **Recomendaciones**: Pasos accionables numerados con plazos.
6. **Tarjeta de Puntuación Final**: Calificación general (A-F) y proyección de ROI.

Usa markdown para legibilidad: encabezados (##), negrita (**), tablas (| Col1 | Col2 |).

Si el contexto proporcionado no contiene suficiente información para completar esta tarea de manera efectiva, por favor haz preguntas específicas de aclaración sobre: objetivos de la campaña y KPIs, herramientas y prompts específicos de IA utilizados, métricas base vs. asistidas por IA, demografía de la audiencia objetivo, detalles de plataforma y presupuesto, desafíos encontrados y retroalimentación cualitativa del equipo.