La forma de buscar productos dentro de una tienda online empieza a atravesar uno de sus cambios más profundos. Durante años, el modelo fue prácticamente el mismo: el usuario escribía palabras clave, el buscador las comparaba con títulos y descripciones y devolvía un listado ordenado según distintos criterios. La inteligencia artificial generativa empieza a modificar esa lógica.
Mercado Libre es uno de los casos más claros en América Latina. Durante el primer trimestre de 2026, la compañía desplegó su primera experiencia de búsqueda impulsada por inteligencia artificial dentro de su marketplace y comenzó a reemplazar una arquitectura basada en palabras clave por otra construida alrededor de grandes modelos de lenguaje, conocidos como LLM por sus siglas en inglés.
El cambio fue informado por la empresa en la carta a accionistas correspondiente al primer trimestre, presentada ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC). Allí, Mercado Libre señaló que los primeros despliegues se realizaron en Brasil y México y que la mejora en la relevancia de los productos mostrados produjo aumentos tanto en la conversión como en la tasa de clics de las publicaciones patrocinadas.
No se trata solamente de incorporar un chatbot a la plataforma. La transformación ocurre en una capa mucho más profunda del negocio: el motor que decide qué productos mostrar cuando una persona expresa qué está buscando.
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De las palabras clave a comprender qué quiere comprar el usuario
Un buscador tradicional depende en buena medida de la coincidencia entre los términos utilizados por el consumidor y la información cargada en una publicación. Los modelos de lenguaje permiten avanzar hacia un sistema que intenta interpretar mejor la intención detrás de una consulta.
Eso abre la puerta a búsquedas más parecidas a una conversación. En lugar de escribir únicamente “zapatillas running hombre”, por ejemplo, un usuario podría pedir un calzado para empezar a correr tres veces por semana, dentro de determinado presupuesto y con ciertas características.
Cuanto mejor pueda comprender la plataforma lo que una persona intenta encontrar, mayores son las posibilidades de mostrar productos pertinentes y reducir los pasos que separan la búsqueda de la compra.
Mercado Libre ya comenzó a observar ese efecto. Según informó ante la SEC, la mejora en la relevancia generó aumentos en las tasas de conversión y en los clics sobre publicaciones patrocinadas. Para la empresa, ambos indicadores representan ingresos adicionales. La compañía aseguró que, aunque se trata de resultados iniciales, la tecnología tiene potencial para transformar la manera en que los consumidores buscan y descubren productos dentro de su marketplace.
El impacto sobre el negocio publicitario también es significativo. Ariel Szarfsztejn, CEO de Mercado Libre, explicó durante la conferencia de resultados del segundo trimestre que cuanto más inteligencia artificial incorpora la compañía al buscador, mayor es el contexto que obtiene sobre la intención del usuario. Eso permite seleccionar mejor los anuncios que aparecen frente a cada consumidor y aumentar su tasa de clics.
“Cuanta más IA desplegamos en la búsqueda, mejor contexto proporcionamos”, explicó el ejecutivo. Según Szarfsztejn, eso permite elegir y mostrar anuncios más relevantes, conseguir más clics y, finalmente, generar mayores ingresos para la plataforma.
Para los vendedores, el cambio también puede empezar a modificar las reglas de visibilidad dentro de los marketplaces. Si el buscador deja de depender exclusivamente de coincidencias literales, optimizar títulos alrededor de determinadas palabras clave podría perder parte de su peso frente a la calidad de la información del producto, sus atributos y el contexto en el que resulta relevante para cada comprador.
El próximo paso: un asistente que acompañe toda la compra
La evolución del buscador es apenas una parte de la estrategia. Mercado Libre también está probando un shopping assistant, un asistente de compras basado en inteligencia artificial que actualmente se encuentra disponible para una parte de sus consumidores.
Szarfsztejn confirmó durante la conferencia de resultados del segundo trimestre que la herramienta se encuentra en una prueba A/B, es decir, un ensayo en el que distintas experiencias se muestran a grupos de usuarios para comparar sus resultados. La compañía todavía no divulgó cifras de adopción ni métricas concretas, aunque el CEO aseguró que están “muy entusiasmados” con los primeros resultados.
El concepto supone un cambio adicional respecto del buscador convencional. En vez de limitarse a devolver una lista de resultados, un asistente de compras puede mantener una interacción con el consumidor, comprender restricciones, comparar alternativas y ayudarlo a reducir el universo de opciones hasta encontrar aquello que mejor responde a su necesidad.
Ese modelo acerca al e-commerce a una experiencia en la que encontrar un producto puede parecerse menos a navegar un catálogo y más a conversar con un vendedor que conoce la oferta disponible.
Mercado Libre ubica estos desarrollos dentro de una estrategia más amplia de comercio “agéntico”. Szarfsztejn identificó dos grandes iniciativas en ese frente: mejorar la búsqueda mediante inteligencia artificial y avanzar con el asistente de compras.
Para el sector de e-commerce y retail, el movimiento plantea una transformación que excede a una sola plataforma. Si los consumidores se acostumbran a describir qué necesitan en lenguaje natural y esperan que una IA filtre, compare y recomiende por ellos, la barra de búsqueda tradicional podría dejar progresivamente de ser el principal punto de entrada al catálogo.
Eso también obligaría a las empresas a pensar de otra manera cómo estructuran la información de sus productos. Ya no alcanzaría solamente con aparecer frente a una palabra clave: será necesario ofrecer datos claros y completos para que los sistemas puedan entender qué se vende y frente a qué necesidad deberían recomendarlo.
Mercado Libre todavía está en una etapa temprana de ese recorrido. Sin embargo, los primeros resultados muestran por qué avanza en esa dirección: una búsqueda más relevante no solo puede mejorar la experiencia del consumidor, sino también traducirse en más ventas y mayores ingresos publicitarios. La próxima gran batalla del e-commerce podría no ser quién tiene el catálogo más grande, sino quién logra entender mejor qué quiere comprar cada usuario.
