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\u00bfQu\u00e9 hab\u00eda significado un proceso de b\u00fasqueda y compra online hasta ahora? En s\u00ed, un recorrido como \u00e9ste: entrar a Google, escribir qu\u00e9 se buscaba, recorrer resultados, comparar alternativas y finalmente decidir. Pero la inteligencia artificial empieza a alterar cada uno de esos pasos. En lugar de ser la persona quien busca, compara y navega entre distintas plataformas, un agente con IA puede recibir una instrucci\u00f3n, interpretar preferencias, evaluar opciones y avanzar con la compra en su nombre.<\/strong><\/p>\n Es el escenario que empieza a delinear el llamado comercio ag\u00e9ntico (agentic commerce<\/em>): una modalidad en la que la IA deja de ser solamente una herramienta para responder preguntas o recomendar productos y empieza a intervenir directamente en la transacci\u00f3n.<\/p>\n \u201cEl usuario buscaba y comparaba; ahora la IA presenta opciones y puede finalizar la transacci\u00f3n\u201d<\/strong>, resume Eduardo Laens, CEO de la firma tecnol\u00f3gica Varegos y docente universitario especializado en inteligencia artificial, al describir el cambio. Este cambio promete alterar de manera profunda la relaci\u00f3n entre consumidores, marcas, retailers y plataformas.<\/p>\n Los primeros movimientos de las grandes compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas y del comercio electr\u00f3nico permiten imaginar hacia d\u00f3nde va el fen\u00f3meno. OpenAI ya avanz\u00f3 en integraciones que permiten pasar de la conversaci\u00f3n a la compra dentro de Chat GPT, mientras que compa\u00f1\u00edas como Walmart, Shopify y Etsy aparecen entre los actores que est\u00e1n explorando nuevas formas de comercio dentro de interfaces conversacionales. La l\u00f3gica es pasar de un modelo en el que el consumidor navega por distintas p\u00e1ginas a otro en el que la conversaci\u00f3n funciona como puerta de entrada a todo el proceso.<\/strong><\/p>\n La promesa es una experiencia de compra mucho m\u00e1s fluida: una persona puede expresar qu\u00e9 necesita, establecer un presupuesto o determinadas restricciones y dejar que un agente busque, compare y, eventualmente, concrete la operaci\u00f3n. Las cifras proyectadas ayudan a dimensionar por qu\u00e9 las empresas ya est\u00e1n mirando este fen\u00f3meno m\u00e1s all\u00e1 de la experimentaci\u00f3n: McKinsey estima que los agentes de IA podr\u00edan mediar entre US$3 y US$5 mil millones del comercio de consumo global en 2030, mientras que J.P. Morgan calcula que podr\u00edan llegar a representar hasta el 25% del e-commerce<\/em> estadounidense para ese a\u00f1o. A la velocidad de expansi\u00f3n prevista, Juniper Research proyecta un crecimiento acumulado de 43.240% en el valor de las transacciones ag\u00e9nticas entre 2026 y 2031. <\/p>\n Con semejante volumen potencial, no sorprende que las grandes compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas y los principales actores del comercio est\u00e9n compitiendo por definir las plataformas, est\u00e1ndares y experiencias sobre las que se apoyar\u00e1 esta nueva forma de comprar. <\/p>\n El primer interrogante que aparece es: \u00bfqu\u00e9 sucede cuando el consumidor deja de recorrer el mercado y empieza a delegar esa tarea?<\/p>\n \u201cVamos a empezar a competir en dos planos al mismo tiempo\u201d, plantea Alejandro Francolini, director de Enterprise Solutions de VML Argentina. El primero sigue siendo conocido: construir una marca que una persona quiera elegir, mientras que el segundo es conseguir que \u201cuna m\u00e1quina entienda claramente por qu\u00e9 deber\u00eda elegirte\u201d.<\/p>\n Hasta ahora, buena parte de las estrategias digitales estuvieron orientadas a llevar al consumidor hasta el producto: SEO para aparecer en los buscadores, publicidad para generar tr\u00e1fico, redes sociales para construir consideraci\u00f3n, marketplaces<\/em> para facilitar la compra y sitios propios para convertirla. En el comercio ag\u00e9ntico, buena parte de ese recorrido puede quedar oculto mientras que el consumidor podr\u00eda recibir apenas unas pocas opciones -o incluso una sola recomendaci\u00f3n- sin haber visitado el sitio de la marca, consultado un marketplace ni visto una publicidad tradicional.<\/p>\n Para Laens, esto introduce una posible desintermediaci\u00f3n de una magnitud in\u00e9dita. \u201c\u00bfQu\u00e9 ocurre si el consumidor ya no navega ni busca como antes, sino que delega esas etapas en una IA?\u201d, plantea. Si el agente se convierte en el nuevo intermediario, ser\u00e1 \u00e9l quien decida qu\u00e9 productos considera relevantes y cu\u00e1les ni siquiera llegan a la pantalla del usuario.<\/strong><\/p>\n El cambio puede modificar incluso la idea de posicionamiento. Ya no alcanzar\u00eda con aparecer en Google o invertir para conseguir visibilidad en una plataforma. En este escenario, Mart\u00edn Malievac, director de Innovaci\u00f3n y Desarrollo de Totvs Napse, explica que los agentes priorizan criterios objetivos como precio, disponibilidad, calidad, tiempos de entrega y reputaci\u00f3n. \u201cSe dejar\u00e1 de lado la emocionalidad que rige en el momento en que un ser humano es el comprador\u201d, se\u00f1ala. De este modo, el usuario pasa de invertir tiempo en buscar y comparar productos a supervisar y validar las decisiones que ejecuta su asistente de inteligencia artificial.<\/strong><\/p>\n La consecuencia es que atributos que durante a\u00f1os fueron considerados operativos empiezan a convertirse en variables de marketing. \u201cUn agente puede mirar en segundos miles de se\u00f1ales que una persona nunca mirar\u00eda antes de comprar\u201d, dice Francolini. Por eso, sostiene, aspectos como cumplir una entrega, responder un reclamo o tener buenas descripciones de producto pueden terminar siendo algunas de las variables m\u00e1s importantes para la elecci\u00f3n.<\/p>\n Juan Ignacio Filips, Country Manager de AWS para Argentina, Paraguay y Uruguay, lleva esta idea un paso m\u00e1s all\u00e1: las empresas ya no tienen que construir confianza solamente con las personas, sino tambi\u00e9n frente a estos sistemas que act\u00faan en su nombre.<\/p>\n Eso requiere que la informaci\u00f3n sobre productos, precios y disponibilidad sea precisa, estructurada y est\u00e9 actualizada. Cuanto m\u00e1s \u201clegible\u201d sea para los algoritmos, mayor ser\u00e1 la posibilidad de que una marca sea considerada dentro de una recomendaci\u00f3n: \u201cSi las marcas no desarrollan su propia presencia conversacional, corren el riesgo de quedar invisibilizadas detr\u00e1s de respuestas gen\u00e9ricas de terceros y convertirse en meros proveedores log\u00edsticos\u201d, advierte Filips.<\/p>\n AWS, por ejemplo, se\u00f1ala que su Agentic Shopping Assistant, integrado en Alexa+, ya est\u00e1 disponible para clientes de Amazon en mercados como Brasil y M\u00e9xico. En paralelo, Visa present\u00f3 Intelligent Commerce, una plataforma que permite que agentes de IA realicen compras utilizando credenciales de pago reales: el usuario establece preferencias, presupuesto o restricciones y el asistente puede buscar, comparar y pagar en su nombre.<\/p>\n En Am\u00e9rica Latina, el comercio ag\u00e9ntico ya pas\u00f3 de la experimentaci\u00f3n a las primeras transacciones reales. En marzo de 2026, Visa y Banco Santander realizaron un piloto en cinco mercados (Argentina, Brasil, Chile, M\u00e9xico y Uruguay) en el que agentes de IA concretaron compras reales utilizando Visa Intelligent Commerce (libros en Argentina, Chile, M\u00e9xico y Uruguay, y chocolates en Brasil). El dato resulta especialmente relevante en una regi\u00f3n donde, seg\u00fan Visa, m\u00e1s del 70% de los consumidores ya incorpor\u00f3 la IA en alguna instancia de su recorrido de compra, lo que sugiere que la transici\u00f3n desde una IA que ayuda a buscar y recomendar hacia una IA capaz de ejecutar la compra ya est\u00e1 comenzando a materializarse en la regi\u00f3n.<\/p>\n Toda esta gran transformaci\u00f3n tambi\u00e9n pone en cuesti\u00f3n una de las herramientas centrales del marketing digital, esto es, la capacidad de generar tr\u00e1fico hacia los canales de una marca. Si el agente resuelve la b\u00fasqueda, el clic deja de ser necesariamente el objetivo.<\/p>\n \u201cHasta ahora gran parte del marketing estuvo pensado para ganar atenci\u00f3n. En un mundo de agentes, adem\u00e1s de atenci\u00f3n, vamos a tener que priorizar mucho la relevancia\u201d, plantea Francolini.<\/p>\n La relevancia, en este caso, no se construye solamente con una campa\u00f1a atractiva. Para un agente puede significar tener el producto correcto, al precio adecuado, disponible, bien documentado y respaldado por una buena reputaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n Esto no implica, sin embargo, que la emoci\u00f3n o la construcci\u00f3n de marca (aspectos netamente humanos) pierdan valor. \u201cLa persona sigue definiendo qu\u00e9 quiere, qu\u00e9 le gusta, cu\u00e1nto est\u00e1 dispuesta a pagar o qu\u00e9 marcas prefiere; y el agente toma decisiones dentro de ese marco\u201d, explica Francolini.<\/p>\n Para Malievac, la conexi\u00f3n emocional seguir\u00e1 construy\u00e9ndose en etapas como la posventa, la entrega o la comunicaci\u00f3n, mientras que el agente se encargar\u00e1 de ejecutar la compra. En este contexto, las empresas deber\u00e1n combinar \u201cuna operaci\u00f3n eficiente con experiencias de valor para mantenerse competitivas en la pr\u00f3xima evoluci\u00f3n del comercio digital\u201d<\/p>\n Filips coincide. El marketing, dice, no pierde relevancia sino que evoluciona. La creatividad y la diferenciaci\u00f3n siguen siendo necesarias porque las decisiones humanas no son completamente racionales<\/strong>. El desaf\u00edo adicional consiste en conseguir que la propuesta de valor y los datos que la sostienen sean interpretados correctamente por los sistemas inteligentes.<\/p>\n Y para que ese nuevo recorrido funcione, la infraestructura detr\u00e1s de la marca empieza a tener tanta importancia como su comunicaci\u00f3n. Es aqu\u00ed donde el debate sobre GEO -la optimizaci\u00f3n de contenidos para aparecer en respuestas generativas- encuentra sus l\u00edmites. \u201cGEO es una parte bastante chica de una conversaci\u00f3n mucho m\u00e1s grande\u201d, sostiene Francolini. Optimizar los contenidos para que un modelo pueda encontrarlos e interpretarlos es necesario, pero insuficiente. \u201cSi despu\u00e9s el agente encuentra tres precios distintos para el mismo producto, no entiende si hay stock o no puede acceder a las condiciones de env\u00edo, haber optimizado el contenido sirve de poco\u201d, agrega.<\/p>\n La transformaci\u00f3n exige entonces trabajar sobre cat\u00e1logos, APIs, inventarios en tiempo real, informaci\u00f3n de producto, identidad de clientes, precios y promociones. Filips lo sintetiza as\u00ed: \u201cSin datos gobernados, ninguna IA va a generar valor real; solo va a acelerar inconsistencias a mayor escala\u201d.<\/p>\n El concepto puede parecer abstracto hasta observar casos concretos. Filips cita en Argentina, por ejemplo, el caso de WiseCX, que implement\u00f3 con Garmin un agente de IA conectado a su e-commerce que utiliza informaci\u00f3n sobre los clientes y los productos para intervenir en distintos momentos del recorrido comercial.<\/p>\n El sistema puede segmentar autom\u00e1ticamente las conversaciones por perfiles -como runners, nadadores o golfistas- y detectar las fricciones que est\u00e1n frenando una venta. Una de ellas puede ser la falta de stock: cuando el producto vuelve a estar disponible, el agente puede activar autom\u00e1ticamente una comunicaci\u00f3n por WhatsApp y retomar la oportunidad comercial sin intervenci\u00f3n humana. El caso muestra que la discusi\u00f3n sobre agentes no se limita a un chatbot capaz de responder preguntas. La IA empieza a conectar datos de clientes, productos y disponibilidad y a utilizarlos para actuar sobre una oportunidad comercial concreta. <\/p>\n La misma l\u00f3gica puede llevarse mucho m\u00e1s lejos. AWS se\u00f1ala como ejemplo de esta evoluci\u00f3n a \u201cBuy for Me\u201d, una funcionalidad de Amazon impulsada por IA ag\u00e9ntica que permite buscar y concretar compras incluso en sitios externos. Para que una experiencia de este tipo sea posible, la informaci\u00f3n de producto, stock y sistemas de pago de las marcas debe estar estructurada de manera que pueda ser le\u00edda y procesada por un agente.<\/strong><\/p>\n Por lo que explican los especialistas, el desaf\u00edo excede ampliamente la incorporaci\u00f3n de una nueva herramienta al \u00e1rea de marketing. \u201cLa IA se convirti\u00f3 en la nueva capacidad operativa transversal de las compa\u00f1\u00edas\u201d, <\/strong>sostiene Filips.<\/p>\n Y esa transversalidad obliga a revisar fronteras internas que hasta ahora parec\u00edan bastante claras. \u201cMarketing, tecnolog\u00eda, commerce, data, atenci\u00f3n al cliente y hasta operaciones van a impactar tan directamente sobre la decisi\u00f3n de compra que va a obligar a las empresas a que ese trabajo sea coordinado y orquestado\u201d, plantea Francolini.<\/p>\n La pregunta es d\u00f3nde termina cada \u00e1rea cuando todas empiezan a afectar la misma decisi\u00f3n. \u00bfEs marketing si una mala pol\u00edtica de devoluci\u00f3n hace que un agente deje de recomendar un producto? \u00bfEs tecnolog\u00eda si una API que funciona mal provoca que una marca desaparezca de una comparaci\u00f3n? \u00bfEs atenci\u00f3n al cliente si la reputaci\u00f3n acumulada de los reclamos modifica la probabilidad de ser recomendada?<\/p>\n \u201cCreo que muchas fronteras se van a volver bastante artificiales\u201d,<\/strong> dice Francolini. En su visi\u00f3n, pueden comenzar a aparecer equipos h\u00edbridos responsables de algo nuevo: la \u201celegibilidad\u201d de una marca frente a estos agentes.<\/p>\n Porque la competencia futura puede no consistir solamente en conseguir que una persona recuerde una marca o haga clic sobre un anuncio. Tambi\u00e9n puede consistir en lograr que, cuando un consumidor le diga a su asistente \u201cquiero comprar esto\u201d, esa marca aparezca entre las opciones que el sistema considera confiables, relevantes y convenientes.<\/p>\n Para Laens, ese desplazamiento tambi\u00e9n abre una discusi\u00f3n sobre la relaci\u00f3n entre marcas y consumidores. Si una persona empieza a delegar decisiones cada vez m\u00e1s cotidianas en un agente, \u00bfqu\u00e9 significa entonces la lealtad a una marca? \u00bfLa fidelidad seguir\u00e1 perteneciendo a una empresa o se desplazar\u00e1 parcialmente hacia el asistente que conoce las preferencias, el presupuesto y los h\u00e1bitos del consumidor?<\/p>\n La pregunta es particularmente relevante porque la promesa del comercio ag\u00e9ntico es precisamente reducir la fricci\u00f3n, es decir, pasar de la inspiraci\u00f3n a la recomendaci\u00f3n y de la recomendaci\u00f3n a la compra dentro de un mismo flujo.<\/strong><\/p>\n Mientras las empresas empiezan a prepararse para ese escenario, una cosa parece cada vez m\u00e1s clara, esto es, que cuanto m\u00e1s sencilla sea la experiencia para el consumidor, m\u00e1s compleja puede volverse la competencia detr\u00e1s de escena. Las marcas deber\u00e1n conseguir que sus productos est\u00e9n en el radar de la IA, sus datos sean confiables, sus sistemas interoperables, sus operaciones consistentes y su propuesta suficientemente relevante como para superar el filtro de un agente.<\/p>\nEntrar en el radar de la IA<\/span><\/h2>\n<\/p>\n
Nuevas variables de elecci\u00f3n <\/span><\/h2>\n<\/p>\n
Del tr\u00e1fico a la relevancia<\/span><\/h2>\n<\/p>\n
Borrar fronteras internas<\/span><\/h2>\n<\/p>\n