El próximo gran cambio del comercio electrónico puede producirse antes incluso de que el consumidor entre en una tienda online. Los agentes de inteligencia artificial comienzan a dibujar un escenario en el que buscar un producto, comparar alternativas, seleccionar la mejor opción e incluso ejecutar una compra puede quedar en manos de un sistema que actúe siguiendo los objetivos del usuario.
Es el denominado agentic commerce, una evolución que puede transformar la relación entre consumidores, marcas y plataformas digitales.
Un análisis de ISDI advierte de que esta tendencia obligará a las empresas a revisar su estrategia de eCommerce, la gestión de sus datos y la manera en la que construyen la relación con sus clientes. La razón es significativa: si la decisión empieza a producirse dentro de una interfaz de IA, la tienda online puede dejar de ser el principal lugar donde una marca descubre, convence y convierte a su consumidor. NP_Los agentes de IA desplazan …
El cambio abre una nueva batalla empresarial. Ya no bastará con posicionarse en Google o conseguir tráfico hacia una web. Las marcas tendrán que conseguir que los agentes de IA puedan encontrarlas, entenderlas, diferenciarlas y recomendarlas.
Qué es el agentic commerce y por qué puede cambiar las compras online
Hasta ahora, buena parte del comercio electrónico se ha construido alrededor de un comportamiento relativamente previsible.
El consumidor detecta una necesidad, realiza una búsqueda, visita diferentes páginas, compara productos, consulta opiniones, selecciona una alternativa y finalmente completa la compra.
El agentic commerce modifica esa secuencia porque permite delegar parte de esas decisiones. En lugar de buscar un producto concreto, una persona podría trasladar a un agente un objetivo: comer de forma más saludable, reducir determinados gastos o encontrar un artículo que responda a unas necesidades específicas.
A partir de esa petición, el sistema recopilaría información sobre el contexto, analizaría las alternativas disponibles y podría recomendar una solución o ejecutar directamente la compra.
Alfredo Carrión, director del Programa Ejecutivo en Inteligencia Artificial de ISDI, identifica precisamente la delegación de la decisión como el cambio fundamental.
Para las empresas, las implicaciones son profundas: la marca puede dejar de hablar exclusivamente con una persona para tener que convencer también al agente que actúa en su nombre.
El funnel tradicional puede concentrarse en una conversación
Uno de los efectos más relevantes puede producirse sobre el clásico embudo de conversión.
Descubrimiento, consideración, comparación y compra han constituido durante años diferentes etapas del customer journey. Las empresas han desarrollado contenidos, campañas y herramientas específicas para intervenir en cada una de ellas.
Con los agentes de IA en eCommerce, varias de esas fases podrían concentrarse en una única interacción.
Un usuario explica qué necesita y el agente realiza buena parte del trabajo que anteriormente requería diferentes búsquedas, visitas y comparaciones.
La reducción de fricciones puede resultar atractiva para el consumidor, pero plantea un desafío para las marcas.
Si el proceso se produce dentro de una interfaz de inteligencia artificial, la web corporativa o el eCommerce pierden parte de su centralidad como espacios de descubrimiento e influencia.
La tienda online no necesariamente desaparece. Su función puede cambiar. El agentic commerce es la clave.
El eCommerce puede convertirse en una infraestructura de ejecución
ISDI plantea un escenario en el que el comercio electrónico continúa siendo esencial, pero desempeña un papel diferente.
La elección podría realizarse fuera de la tienda, mientras el eCommerce se ocupa de tareas como procesar el pago, comprobar el inventario, gestionar la logística y atender al cliente después de la compra.
La transformación recuerda a otros cambios provocados por los intermediarios digitales, aunque en esta ocasión el impacto puede llegar directamente al momento de decidir qué producto comprar.
Para retailers y fabricantes aparece un riesgo evidente: perder tráfico directo implica potencialmente disponer de menos oportunidades para construir la relación con el consumidor y conocer su comportamiento dentro de los canales propios.
También surge otro desafío.
Si un agente interpreta que varios productos satisfacen de manera equivalente una necesidad, la marca puede convertirse en una alternativa fácilmente sustituible.
Diferenciar un producto para una persona será importante; conseguir que esa diferencia sea comprensible para una máquina también.
Del SEO al GEO: comienza una nueva batalla por la visibilidad
El cambio tiene implicaciones directas para las estrategias de posicionamiento digital.
Durante años, las compañías han invertido en SEO para conseguir que sus productos, servicios y contenidos aparezcan en posiciones relevantes de los motores de búsqueda.
La aparición de la inteligencia artificial generativa incorpora otro objetivo: conseguir que la información empresarial pueda ser comprendida y utilizada adecuadamente por sistemas de IA.
Es aquí donde entra en juego el GEO —Generative Engine Optimization—, concepto al que hace referencia el análisis de ISDI.
Las compañías podrían tener que optimizar su presencia no solo para conseguir clics, sino para aumentar las posibilidades de ser comprendidas, seleccionadas y recomendadas por los modelos de inteligencia artificial.
Esto modifica el concepto tradicional de visibilidad.
Una marca podría tener una tienda online perfectamente diseñada y, sin embargo, encontrarse en desventaja si los sistemas externos no consiguen interpretar correctamente sus productos.
Las fichas de producto tendrán que hablar también a las máquinas
La calidad de los datos adquiere, por tanto, una nueva dimensión estratégica.
Los tradicionales feeds de producto suelen incluir atributos como precio, categoría, tamaño o color. Según ISDI, esta información puede resultar insuficiente en un escenario dominado por agentes que necesitan comprender qué alternativa responde mejor a un objetivo concreto.
Las empresas deberán enriquecer la información con descripciones más completas, beneficios específicos, contexto de utilización, compatibilidades, disponibilidad actualizada y relaciones semánticas.
Pensemos en la diferencia.
Una base de datos puede informar a una máquina de que un determinado producto pertenece a una categoría, cuesta una cantidad concreta y está disponible en varios colores.
Pero si un usuario solicita al agente “la mejor opción para utilizar todos los días, que sea resistente y que además se adapte a determinadas circunstancias”, el sistema necesitará mucha más información para decidir.
La optimización de los datos de producto para IA puede convertirse así en una nueva disciplina dentro de las estrategias digitales.
Como señala Carrión, disponer de un buen producto ya no será suficiente si los agentes no pueden entenderlo, encontrarlo y verificar sus características.
Precio, disponibilidad y entrega pueden ganar todavía más peso
El nuevo escenario también puede modificar los factores que determinan la elección.
Cuando la recomendación se realiza fuera del canal propio de la empresa, cuestiones operativas como precio, stock o capacidad de entrega pueden adquirir una importancia creciente.
Un agente que compara diferentes opciones puede incorporar estos elementos para decidir cuál responde mejor a la petición del usuario.
La excelencia operativa deja entonces de ser únicamente una cuestión logística para convertirse también en un atributo potencialmente determinante en la recomendación.
Para los directivos de retail, esto conecta áreas que tradicionalmente podían gestionarse de forma relativamente separada.
Marketing, tecnología, datos, logística, producto y atención al cliente tendrán que trabajar sobre una misma realidad: conseguir que la oferta sea competitiva tanto para el consumidor como para los sistemas que intermedian en su decisión.
Las marcas necesitan conservar una relación directa con el consumidor
La intermediación de los agentes plantea otro desafío: los datos del cliente.
Si el descubrimiento, la comparación y parte de la decisión se producen en plataformas externas, las compañías pueden perder información sobre el recorrido realizado antes de la compra.
ISDI considera que las marcas deberán desarrollar capacidades conversacionales propias que les permitan conocer mejor al consumidor y mantener una relación directa.
La cuestión resulta estratégica porque los datos conversacionales pueden proporcionar una información diferente a la obtenida mediante la navegación tradicional.
Una búsqueda convencional muestra qué términos introduce un usuario. Una conversación puede revelar qué quiere conseguir, qué restricciones tiene, qué valora y por qué rechaza determinadas alternativas.
Ese contexto puede convertirse en un activo importante para personalizar productos, servicios y experiencias.
El cambio será progresivo: no todas las compras se delegarán
El escenario planteado por ISDI no implica que los consumidores vayan a dejar inmediatamente todas sus decisiones en manos de la inteligencia artificial.
La transición previsiblemente dará lugar a un modelo híbrido. Los agentes pueden adquirir mayor protagonismo en compras funcionales, repetitivas o recurrentes, donde el consumidor busca fundamentalmente eficiencia.
En las decisiones con un componente emocional más elevado, el usuario puede continuar queriendo participar directamente en el proceso.
Esta diferencia será importante para las estrategias empresariales.
No todas las categorías necesitarán adaptarse al agentic commerce con la misma velocidad ni de la misma forma.
Por ello, ISDI recomienda experimentar, enriquecer los datos de producto y probar nuevos recorridos de compra en lugar de esperar a que el modelo esté completamente definido.
Qué deberían empezar a revisar los directivos
El agentic commerce plantea un cambio que afecta a diferentes áreas de la organización. Para las compañías que venden productos y servicios digitalmente, el primer paso pasa por analizar si la información que proporcionan es suficientemente estructurada y completa para que pueda ser interpretada por sistemas externos.
Después aparece la capacidad de ejecución.
Un agente puede recomendar un producto, pero la empresa tendrá que proporcionar información fiable sobre disponibilidad, precio y condiciones, además de facilitar que la operación pueda completarse correctamente.
Y existe una tercera dimensión: conservar el vínculo con el consumidor.
Cuanto mayor sea la intermediación de las plataformas de IA, mayor puede ser la necesidad de construir experiencias propias capaces de generar datos, confianza y relación directa con el cliente.
La próxima batalla del comercio electrónico se libra fuera de la tienda online
Durante años, uno de los grandes objetivos del eCommerce ha sido llevar al usuario hasta la web y conseguir que no la abandone antes de finalizar una compra.
Los agentes de inteligencia artificial pueden alterar esa lógica.
En el escenario planteado por ISDI, una parte cada vez mayor del descubrimiento, la comparación y la elección podría realizarse antes de llegar al comercio electrónico. La tienda continuaría siendo necesaria, pero dejaría de controlar todas las etapas que preceden a la transacción.
Esto introduce un nuevo concepto de competitividad digital.
El futuro del eCommerce y la inteligencia artificial no dependerá únicamente de quién tenga la mejor página, la campaña más eficaz o la primera posición en un buscador.
También dependerá de qué empresas consigan que sus productos sean comprensibles para los agentes, relevantes para la necesidad planteada y fáciles de ejecutar cuando llegue el momento de comprar.
La transformación todavía se encuentra en una etapa de desarrollo y el propio análisis plantea una transición progresiva. Pero para las empresas existe una consecuencia inmediata: empezar a prepararse para un mercado en el que el próximo cliente que evalúe un producto quizá no sea directamente una persona, sino un agente de IA que está tomando decisiones en su nombre.