Los consumidores todavía no entregaron por completo sus tarjetas de crédito a una inteligencia artificial. Sin embargo, ya comenzaron a delegarle una parte decisiva de la compra: descubrir productos, comparar precios, interpretar reseñas, encontrar descuentos, descartar opciones incompatibles y preparar el carrito. El próximo paso, que algunas plataformas ya están probando, consiste en permitir que esos asistentes también completen la transacción.
El cambio marca el comienzo del llamado comercio agéntico, un modelo en el que la inteligencia artificial deja de limitarse a responder consultas y empieza a ejecutar tareas en nombre del usuario. En lugar de recorrer diferentes tiendas online, abrir pestañas y comparar manualmente alternativas, una persona puede describir lo que necesita, establecer un presupuesto y dejar que un agente se encargue del resto.
La transformación todavía está en una etapa inicial, pero avanza con rapidez. Según una investigación de NIQ publicada en 2026, el 42% de los consumidores estadounidenses utilizó alguna herramienta de inteligencia artificial durante una compra en el mes anterior. No obstante, apenas el 5% recurrió a un agente completamente autónomo para realizar un pedido.
La diferencia entre ambos porcentajes muestra el verdadero estado del fenómeno. La IA ya tiene una influencia considerable sobre las decisiones de consumo, pero la mayoría de las personas todavía quiere conservar el control final. Gartner encontró que solo el 11% de los consumidores estaría dispuesto a permitir que una inteligencia artificial tomara por sí misma la decisión de compra, incluso en categorías consideradas de bajo riesgo.
El comercio agéntico, por lo tanto, todavía no reemplazó al comprador. Pero ya está reemplazando algunas de las herramientas que durante años organizaron el ecommerce: los buscadores, los comparadores de precios, las páginas de categorías y, en algunos casos, hasta el proceso tradicional de checkout.
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Del buscador a la conversación: la compra empieza antes de entrar a la tienda
Hasta ahora, buena parte de una compra online comenzaba con una búsqueda. El consumidor escribía el nombre de un producto, recibía una lista de enlaces patrocinados y resultados orgánicos, ingresaba a distintas tiendas y evaluaba las alternativas.
Los nuevos asistentes modifican esa lógica. El usuario ya no necesariamente busca un producto concreto, sino que plantea una necesidad: necesita un televisor que entre en determinado espacio, una computadora para editar videos por debajo de cierto presupuesto o un regalo que llegue antes de una fecha específica.
La IA puede transformar esa descripción en una lista de requisitos, consultar catálogos, revisar características técnicas y presentar unas pocas opciones. También puede resumir cientos de reseñas, identificar diferencias entre modelos y advertir si un artículo no es compatible con otro que el consumidor ya posee.
IBM, en un estudio realizado junto con la National Retail Federation entre más de 18.000 consumidores de 23 países, encontró que el 45% ya utiliza inteligencia artificial en alguna parte del recorrido de compra. El 41% la emplea para investigar productos, el 33% para interpretar reseñas y el 31% para encontrar descuentos.
La IA todavía participa principalmente en la fase de descubrimiento y comparación, pero esa intervención ya tiene consecuencias comerciales. Adobe registró un crecimiento interanual del 393% en el tráfico enviado desde plataformas de inteligencia artificial hacia sitios de retail estadounidenses durante el primer trimestre de 2026.
Aunque el porcentaje parte de una base todavía reducida y no representa compras completamente automatizadas, confirma la aparición de un nuevo canal de adquisición. Los consumidores que llegan a una tienda después de conversar con un asistente suelen hacerlo con una necesidad más definida y una selección de productos más acotada.
El problema para las marcas es que parte de la decisión ya ocurrió antes de que el usuario entrara a su página. La tienda puede recibir la visita y concretar la venta, pero desconoce qué preguntas hizo el consumidor, qué productos descartó y por qué la inteligencia artificial terminó recomendando una opción sobre otra.
Google, Microsoft y Amazon compiten por controlar al nuevo intermediario
La carrera por el comercio agéntico es también una disputa por convertirse en el intermediario entre el consumidor y el retailer. Google, Microsoft, Amazon y OpenAI están desarrollando diferentes modelos para integrar la inteligencia artificial con los catálogos, los sistemas de pago y las plataformas de ecommerce.
Google presentó en 2026 el Universal Commerce Protocol, un estándar desarrollado junto con empresas como Shopify, Walmart, Target, Etsy y Wayfair. Su objetivo es permitir que agentes, retailers y procesadores de pagos intercambien información durante todo el recorrido, desde el descubrimiento de un producto hasta la compra y la posventa.
La compañía también lanzó Universal Cart, un carrito que puede reunir artículos descubiertos en diferentes servicios de Google, entre ellos Search, Gemini, YouTube y Gmail. El sistema puede comparar precios, buscar promociones, analizar compatibilidades y considerar beneficios asociados a tarjetas o programas de fidelización.
Microsoft avanza en una dirección similar con Copilot Checkout, una función que permite descubrir y comprar productos sin abandonar inicialmente la conversación con su asistente. La herramienta se apoya en socios tecnológicos y financieros como Shopify, Stripe y PayPal.
Amazon, por su parte, busca aprovechar la enorme cantidad de información que posee sobre compras, precios, entregas y comportamiento de los consumidores. Alexa for Shopping puede elaborar recomendaciones, comparar artículos, consultar historiales de precios y ayudar a construir carritos. La compañía informó que su asistente comercial fue utilizado por más de 300 millones de clientes durante 2025 y que contribuyó a generar cerca de US$12.000 millones en ventas anualizadas.
Cada compañía propone una arquitectura diferente, pero todas persiguen el mismo objetivo: convertirse en el lugar donde comienza la intención de compra. Quien controle esa conversación podrá influir sobre qué productos aparecen, qué características se priorizan y qué marcas quedan fuera de la selección.
Los retailers pueden conservar la condición legal de vendedores, gestionar el inventario y realizar la entrega. Sin embargo, podrían perder el espacio donde se produce la persuasión, se construye la preferencia y se recopilan los datos más valiosos sobre el consumidor.
La comodidad tiene un precio: datos, publicidad y fidelidad en riesgo
Para el comprador, la promesa es sencilla: menos tiempo buscando, menos pestañas abiertas y menos decisiones repetitivas. Para las marcas, en cambio, el comercio agéntico plantea una serie de riesgos.
El primero es la pérdida de la relación directa. Un consumidor puede seleccionar un producto sin recorrer el sitio del fabricante, observar sus campañas o conocer su historia. La identidad de marca, el diseño de la tienda y las estrategias de contenido pierden peso cuando un agente reduce el mercado a unas pocas alternativas.
Deloitte encontró que el 81% de los ejecutivos del retail considera que la inteligencia artificial generativa debilitará la fidelidad hacia las marcas. Un agente diseñado para priorizar precio, disponibilidad, calificaciones y tiempo de entrega podría sustituir con mayor facilidad una marca habitual por otra que ofrezca mejores condiciones en ese momento.
El segundo riesgo es la pérdida de datos. Tradicionalmente, cada búsqueda, clic y producto abandonado en un carrito aportaba información sobre las preferencias del usuario. En el nuevo modelo, buena parte de esas señales queda dentro de la plataforma que administra al asistente.
También aparece una discusión sobre la publicidad. Si una inteligencia artificial recomienda un producto dentro de una conversación, el consumidor necesita saber si lo considera realmente la mejor alternativa o si una marca pagó para obtener visibilidad. Google y Amazon ya exploran formatos publicitarios integrados en experiencias conversacionales, lo que puede trasladar al mundo de los agentes la vieja competencia por aparecer primero en un buscador.
La confianza será el límite de esta transformación. Los usuarios pueden aceptar que una IA compare productos o encuentre descuentos, pero muestran más resistencia cuando debe gastar dinero sin confirmación. Para que la compra autónoma se expanda serán necesarios límites de presupuesto, explicaciones sobre los criterios utilizados, identificación de resultados patrocinados y mecanismos claros para cancelar, devolver o reclamar.
Las proyecciones muestran por qué las grandes tecnológicas aceleran sus inversiones. Bain estima que el comercio agéntico podría representar entre US$300.000 millones y US$500.000 millones en Estados Unidos hacia 2030. McKinsey calcula que los agentes podrían mediar entre US$3 billones y US$5 billones del comercio mundial de consumo para el final de la década.
Todavía no está claro cuántas de esas operaciones serán completamente autónomas. Lo que sí empieza a definirse es una nueva estructura de poder. La próxima gran batalla del ecommerce no será únicamente por tener la mejor tienda, el precio más bajo o la entrega más rápida. También será por convencer a los algoritmos que decidirán qué productos merecen llegar hasta el consumidor.
La IA aún no compra masivamente por nosotros, pero ya organiza las opciones, condiciona las decisiones y prepara el pago. La pregunta ya no es solamente cuándo los agentes podrán completar una compra. La pregunta es quién controlará al agente cuando llegue ese momento.
