Manus AI en Meta Ads Manager: la plataforma ahora también opera tu cuenta

El 17 de febrero de 2026, Meta comenzó a integrar Manus AI directamente dentro de Ads Manager. Los advertisers encuentran a Manus en la sección "Tools" de la plataforma, y algunos están recibiendo prompts in-stream invitándolos a activar lo que Meta describe como su "nuevo AI work partner." El agente puede automatizar tareas como análisis de datos, generación de reportes y research de audiencias.

Manus no es un desarrollo interno de Meta. Es una startup china de agentes autónomos de propósito general que Meta adquirió en diciembre de 2025 por un valor reportado superior a los $2.000 millones. Antes de la adquisición, Manus se posicionaba como una "capa de ejecución" para convertir capacidades de AI en sistemas operativos escalables, habiendo procesado según su propio blog más de 147 billones de tokens y creado más de 80 millones de computadoras virtuales en pocos meses. La empresa continúa operando desde Singapur, según confirmó en su comunicado post-adquisición.

Esto no es un anuncio para el futuro ni una beta cerrada. Está en las cuentas, disponible para ser activado. La decisión de si hacerlo o no ya está sobre la mesa de los equipos de paid media.

Lo que Manus puede hacer hoy (y lo que todavía no)

Las capabilities confirmadas por múltiples fuentes son generación automatizada de reportes, research de audiencias, análisis de datos de performance y automatización de tareas operativas rutinarias. Lo que no está confirmado, y es una distinción crucial, es capacidad de crear o modificar campañas autónomamente, optimización de bidding o presupuesto, generación de creativos, ni acciones que alteren configuraciones de campaña sin intervención humana.

Hoy, Manus parece operar como un asistente de análisis. Pero la dirección es explícita: Mark Zuckerberg declaró que "los agentes son valiosos porque entienden el contexto personal, incluyendo historial, intereses y relaciones." Meta planea vender Manus como servicio e integrarlo en productos de próxima generación orientados al social commerce. Evaluar a Manus solo por lo que hace hoy es ignorar la trayectoria declarada por la propia compañía.

El conflicto de interés que nadie menciona

La cobertura mediática del lanzamiento ha sido uniformemente descriptiva: "Meta lanzó Manus, acá están los features, acá cómo activarlo." El ángulo ausente es el conflicto de interés estructural que esta integración representa.

Meta opera un modelo donde monetiza inventario publicitario: cuantos más ads se corren y más presupuesto se asigna a la plataforma, más factura. Simultáneamente, ahora ofrece un agente dentro de la cuenta del advertiser que genera los análisis e insights sobre los cuales el advertiser toma decisiones de presupuesto. No se necesita asumir mala intención para ver el problema: un sistema diseñado para maximizar el uso de la plataforma está generando las métricas que el advertiser usa para evaluar si la plataforma funciona.

Esto no es nuevo en concepto. Los walled gardens siempre midieron su propio homework. Facebook sobrecontó video views en 2016, un escándalo que impactó las decisiones de budget de miles de advertisers globalmente. Google enfrentó múltiples controversias sobre visibilidad de ads. La respuesta de la industria fue exigir medición independiente a través de terceros como DoubleVerify, Moat e IAS. Manus introduce una nueva capa de este mismo problema: ahora no es solo la medición la que viene del vendor, sino también la interpretación y el análisis.

La cuestión de la escala

La tensión entre eficiencia e independencia no se resuelve con un "depende" genérico. Se resuelve entendiendo que la respuesta cambia según la escala de operación.

Para un media buyer de startup manejando $5K al mes con un equipo de dos personas, la independencia analítica ya se perdió hace rato. Advantage+ controla el bidding, Meta elige dónde mostrar los ads, el targeting se automatizó progresivamente. En ese contexto, un reporte generado por Manus no introduce un riesgo nuevo: es una capa más de automation en un stack que ya depende enteramente de la plataforma. El beneficio de eficiencia (horas ahorradas en reporting manual) probablemente supera cualquier riesgo teórico de conflicto de interés. La recomendación práctica es activar, comparar un reporte de Manus con el reporte manual para validar consistencia, y usar la herramienta para lo que vale: ahorrar tiempo en tareas de bajo valor estratégico.

Para una head of paid media manejando $200K al mes con un equipo de seis, la ecuación cambia. A esa escala, un insight erróneo puede traducirse en decisiones de reallocation de decenas de miles de dólares. No se trata de rechazar a Manus, sino de establecer controles: no tomar decisiones de budget basándose únicamente en análisis de Manus, mantener reporting independiente como capa de verificación, y documentar cualquier discrepancia entre los insights del agente y el análisis propio. La pregunta operativa que estos equipos deberían hacerse no es "¿uso Manus?", sino "¿quién en mi equipo es responsable de auditar lo que Manus produce?"

Para un marketing director en un corporate, la capa de governance es la prioridad. Legal necesita evaluar los términos de servicio. Compliance necesita entender qué datos accede el agente. La pregunta sobre data sovereignty, dado que Manus sigue operando desde Singapur, puede ser un deal-breaker dependiendo de la jurisdicción. Y la EU AI Act, plenamente aplicable desde 2025, impone requisitos de transparencia y supervisión humana sobre sistemas de AI de alto riesgo que podrían aplicar a un agente autónomo operando en cuentas publicitarias.

Eficiencia vs. independencia

La promesa de Manus es real: automatizar reportes y análisis ahorra tiempo. Para equipos sub-staffed que hacen de todo, eso tiene valor concreto. Pero la eficiencia que ofrece Manus viene con un costo que no aparece en ningún pricing: la consolidación de otra función operativa dentro del walled garden de Meta. Cada tarea que Manus absorbe es una tarea menos que hace el equipo del advertiser, y por lo tanto una decisión menos que se toma con datos independientes. Para algunos, ese trade-off es aceptable. Para otros, es exactamente el tipo de dependencia incremental que erosiona la capacidad de negociación con la plataforma a largo plazo.

Agencias: eficiencia para el advertiser, amenaza para el intermediario

Si Meta puede automatizar reporting, audience research y análisis de datos dentro de la plataforma, una porción significativa de lo que las agencias de paid media cobran se commoditiza. El valor que sobrevive está en la capa que Manus no puede proveer: estrategia cross-channel, medición independiente y contexto de negocio que no vive dentro de Ads Manager. Las agencias cuya propuesta de valor es "gestionamos tu cuenta de Meta" tienen un problema que no empieza con Manus pero que Manus acelera considerablemente.

¿Gratis o data play?

Manus está disponible sin costo adicional aparente dentro de Ads Manager. Esto genera una pregunta que el artículo de System in Motion plantea indirectamente: si el producto es gratuito, ¿cuál es la monetización real? Los datos de uso del agente, los patrones de decisión de los advertisers, las preguntas que le hacen a Manus sobre sus propias campañas, todo esto constituye una capa de inteligencia competitiva que Meta no tenía antes. No se necesita ser conspirativo para observar que Meta ahora sabe no solo qué hacen los advertisers, sino cómo piensan sobre lo que hacen.

Para quién (y para quién no)

Esta nota tiene sentido para cualquier advertiser que opera en Meta Ads y se encontró con el prompt de Manus esta semana. Si manejás cuentas con presupuesto bajo y equipo chico, la conclusión es pragmática: activar y usar para eficiencia operativa, sin delegarle decisiones estratégicas. Si manejás cuentas significativas o reportás a un CMO o board, necesitás una política de governance antes de que tu equipo adopte Manus de manera desigual. Si liderás marketing en una empresa con operaciones en Europa o en industrias reguladas, la evaluación legal y de compliance debería preceder a la activación.

No aplica si buscás un análisis técnico profundo de la arquitectura de Manus (no hay documentación pública suficiente), si necesitás benchmarks de performance del agente (no existen), o si operás exclusivamente fuera de Meta Ads.

Lo que no sabemos

La lista de incógnitas debería moderar cualquier posición extrema sobre Manus, tanto el entusiasmo incondicional como el rechazo. No hay documentación pública sobre exactamente qué datos de la cuenta accede el agente ni si almacena información fuera de los servidores de Meta. No está claro si Manus post-adquisición sigue dependiendo de LLMs de terceros como Anthropic y OpenAI o si ya migró (o migrará) a Llama, el modelo propio de Meta, lo cual cambiaría significativamente el análisis de dependencia tecnológica. Meta no publicó un framework de responsabilidad para errores del agente. La investigación regulatoria china sobre la adquisición sigue abierta, con implicaciones potenciales sobre la continuidad operativa de la herramienta. Y la velocidad a la que Meta expanda las capabilities de Manus, de reporting a potencialmente optimización activa de campañas, es una incógnita que define si este análisis envejece bien o queda obsoleto en semanas.

Tampoco hay data sobre adoption: cuántos advertisers activaron Manus, qué resultados están viendo, y si las discrepancias entre insights de Manus y análisis independiente son significativas. Hasta que esa data exista, cualquier conclusión definitiva es prematura.

Una IA escribió el primer borrador. Un equipo de personas lo mejoró. O eso esperamos.