IAB Tech Lab atualiza o framework de publicidade com IA com o AAMP 2.3

O AAMP 2.3 é a mais recente atualização dos Agentic Advertising Management Protocols do IAB Tech Lab. Trata-se de uma iniciativa através da qual a organização está a desenvolver o seu trabalho em torno da agentic advertising, em colaboração com o ecossistema, assente em três pilares: foundations, protocols e trust and transparency. O objetivo passa por criar um enquadramento que permita integrar agentes autónomos ou semiautónomos em funções como discovery, planeamento, compra de media e outras tarefas publicitárias, sem abandonar os standards que já suportam grande parte da infraestrutura da publicidade digital.

A principal novidade do AAMP 2.3 não está em demonstrar que os agentes conseguem executar tarefas — isso já foi comprovado através de diversos exemplos práticos. A verdadeira evolução passa por reconhecer que, para um agente entrar efetivamente em produção, tem de deixar de funcionar apenas como um assistente inteligente e passar a comportar-se como uma componente verificável da infraestrutura tecnológica.

Ou seja, menos demonstrações de rapidez na criação de um plano de meios e mais capacidade para explicar de onde vem determinado CPM, que fornecedor validou os requisitos de privacidade, que sistema executa a operação, que standard está a ser utilizado e que intervenção humana é necessária quando um investimento ultrapassa determinados limites.

Por outras palavras, a IA agêntica começa agora a entrar na parte menos visível, mas mais crítica, do negócio. E é precisamente nessa fase que normalmente começa a verdadeira adoção da tecnologia.

Segundo o IAB Tech Lab, o AAMP 2.3 leva a compra programática baseada em agentes para além das demonstrações e dos primeiros testes, aproximando-a de capacidades integradas em stacks tecnológicos e processos reais de media buying. O foco passa a estar em implementações enterprise, governança, confiança e ativação de audiências preparadas para transacionar.

A diferença é significativa. Uma coisa é demonstrar que um agente consegue interpretar um briefing, negociar com um seller e propor uma operação. Outra muito diferente é permitir que essa lógica interaja com sistemas onde existem orçamentos reais, inventário real, aprovações formais e consequências efetivas.

O primeiro grande avanço surge ao nível da infraestrutura enterprise. O AAMP 2.3 introduz suporte para Buyer Agents e Seller Agents sobre Amazon Bedrock AgentCore Runtime, tanto em modo REST como MCP, adaptadores de inventário suportados em Amazon S3, templates CloudFormation para aprovisionamento e testes unitários. A atualização inclui ainda integrações com Google Ad Manager Reporting e Meta Ads, bem como suporte para vários modelos de IA, incluindo OpenAI, Google Gemini e serviços compatíveis com OpenAI, como NVIDIA NIM, Ollama e Hugging Face.

Este é um passo importante porque muitos projetos de inteligência artificial ficam presos numa fase intermédia: funcionam em laboratório, em equipas reduzidas e enquanto existe acompanhamento próximo de especialistas, mas não conseguem integrar-se nos ambientes onde as grandes organizações compram, vendem, auditam e governam os seus processos.

Neste contexto, ser enterprise-ready deixa de ser apenas uma expressão de marketing para representar a fronteira entre uma prova de conceito interessante e uma solução capaz de ultrapassar os requisitos das equipas de IT, procurement, legal e operações.

O segundo eixo da atualização centra-se na privacidade e na governança. O AAMP 2.3 passa a integrar um mecanismo de aprovação de fornecedores através da IAB Diligence Platform e da SafeGuard Privacy, diretamente incorporado no Buyer Agent.

Segundo o IAB Tech Lab, quando esta funcionalidade está ativa, os fornecedores que não cumpram os critérios definidos são automaticamente excluídos antes de serem considerados pelo agente e essa validação volta a ser efetuada imediatamente antes da conclusão da transação.

Esta evolução representa uma mudança importante. A privacidade deixa de ser apenas uma política verificada fora do processo de execução e passa a fazer parte do próprio workflow operacional do agente.

Para agências e anunciantes sujeitos a requisitos regulatórios, este tipo de controlos poderá ser determinante para permitir que agentes de IA participem em processos reais. Não porque eliminem totalmente o risco, mas porque introduzem limites executáveis. E na publicidade baseada em agentes, esses limites são mais importantes do que o entusiasmo em torno da tecnologia.

Outro dos pontos centrais da atualização diz respeito ao preço. O IAB Tech Lab reconhece que versões anteriores permitiam situações de "CPM hallucination", nas quais os agentes geravam valores de CPM quando não existiam dados reais de pricing disponíveis — um problema particularmente grave quando existem negociações com impacto financeiro.

Para resolver esta questão, o AAMP 2.3 introduz mecanismos de proveniência do preço (price provenance), permitindo rastrear a origem de cada valor ao longo da cadeia de negociação e evitando que os agentes criem artificialmente floor prices.

Este poderá ser um dos avanços mais relevantes. A publicidade digital habituou-se a conviver com diferenças entre plataformas, discrepâncias de reporting, múltiplos modelos de atribuição e estruturas de custos difíceis de interpretar. No entanto, quando um agente começa a negociar preços sem informação real, o problema deixa de ser tecnológico e passa a ser uma delegação de decisão comercial a um sistema que pode transmitir confiança mesmo quando não possui dados suficientes.

Na compra de media, parecer seguro não é suficiente. É necessário justificar cada decisão.

A maturidade da publicidade baseada em agentes dependerá menos da capacidade da IA parecer inteligente e mais da sua capacidade para reconhecer quando não dispõe de informação suficiente para tomar uma decisão.

O AAMP 2.3 reforça igualmente o papel das audiências. Segundo o IAB Tech Lab, as Agentic Audiences passam a estar preparadas para integração em workflows programáticos existentes através de uma extensão ao OpenRTB que permite incluir embeddings vetoriais de audiências no bidstream. A atualização inclui ainda suporte em Prebid e uma integração contextual com Mixpeek, alinhada com standards de taxonomia.

Em paralelo, o repositório público do AAMP apresenta a iniciativa como um hub open source composto por elementos como Agentic Direct, Buyer Agent, Seller Agent, Registry Agent, Agentic Real Time Framework e Agentic Audiences.

Este é também um dos grandes desafios estruturais do setor. A publicidade programática já era suficientemente complexa quando todas as decisões eram tomadas por pessoas através de plataformas desenhadas para utilização humana. Agora, o objetivo passa por permitir que agentes descubram inventário, interpretem audiências, apliquem taxonomias, validem requisitos de compliance e executem transações de forma autónoma.

Sem standards comuns, existe o risco de criar uma nova camada de fragmentação sobre um ecossistema que já enfrenta níveis elevados de complexidade.

Em síntese, a estratégia do IAB Tech Lab é clara: não reconstruir toda a arquitetura da publicidade digital, mas evoluir a partir dos standards já existentes. A própria organização afirma que esta abordagem tira partido do conhecimento acumulado ao longo de milhares de milhões de transações realizadas pelo setor.

Trata-se de uma posição pragmática, mas também de um sinal importante. A inteligência artificial não precisa de criar mais um walled garden disfarçado de inovação. Precisa de interoperabilidade, mecanismos de responsabilização e modelos de confiança que não dependam exclusivamente de cada plataforma.

Naturalmente, o AAMP 2.3 não resolve todos os desafios. O próprio IAB Tech Lab reconhece que continuarão a surgir novos casos de utilização para além da criação e execução de ordens e deals.

A indústria terá ainda de responder a questões fundamentais: até que ponto deve chegar a autonomia dos agentes? Que decisões exigem aprovação humana? Como serão auditados os outputs? Quem assume responsabilidade pelos erros? E como evitar que cada participante implemente o standard de forma diferente, voltando a gerar fragmentação?

A diferença é que o debate deixou de estar centrado na capacidade da IA para apoiar o planeamento, a compra ou a venda de media. A discussão passa agora por saber se essa ajuda pode acontecer com privacidade incorporada, preços justificáveis, integrações operacionais, standards comuns e mecanismos de supervisão humana sempre que o risco o exige.

A indústria publicitária não precisa de agentes que pareçam inteligentes. Precisa de agentes capazes de operar dentro de regras. Porque quando a inteligência artificial começa a gerir investimento publicitário, a inovação tecnológica deixa de ser suficiente: entra em cena a governança. E talvez esse seja o sinal mais evidente de maturidade de uma tecnologia — quando deixa de prometer revolucionar tudo e começa, finalmente, a explicar como pretende evoluir sem comprometer aquilo que já funciona.