La inteligencia artificial comienza a intervenir en las decisiones de compra: busca, compara y concreta transacciones en nombre del consumidor. Las empresas se preparan para ser elegidas por agentes que deciden por las personas.
El proceso de búsqueda y compra online ha cambiado. Antes, el usuario entraba a Google, escribía lo que buscaba, recorría resultados, comparaba alternativas y decidía. Ahora, la inteligencia artificial (IA) altera cada paso: un agente puede recibir una instrucción, interpretar preferencias, evaluar opciones y concretar la compra en nombre de la persona.
Este escenario se conoce como comercio agéntico (agentic commerce), una modalidad en la que la IA no solo recomienda productos, sino que interviene directamente en la transacción.
“El usuario buscaba y comparaba; ahora la IA presenta opciones y puede finalizar la transacción”, afirmó Eduardo Laens, CEO de la firma tecnológica Varegos y docente universitario especializado en inteligencia artificial.
Grandes compañías tecnológicas y de comercio electrónico ya exploran este fenómeno. OpenAI avanzó en integraciones que permiten pasar de la conversación a la compra dentro de ChatGPT. Walmart, Shopify y Etsy también desarrollan nuevas formas de comercio en interfaces conversacionales. La lógica es pasar de un modelo donde el consumidor navega por distintas páginas a otro donde la conversación es la puerta de entrada a todo el proceso.
La promesa es una experiencia de compra más fluida: una persona expresa qué necesita, establece un presupuesto o restricciones y el agente busca, compara y concreta la operación. Según estimaciones de McKinsey, los agentes de IA podrían mediar entre US$3 y US$5 mil millones del comercio de consumo global en 2030. J.P. Morgan calcula que podrían representar hasta el 25% del e-commerce estadounidense para ese año. Juniper Research proyecta un crecimiento acumulado de 43.240% en el valor de las transacciones agénticas entre 2026 y 2031.
Entrar en el radar de la IA
“Vamos a empezar a competir en dos planos al mismo tiempo”, planteó Alejandro Francolini, director de Enterprise Solutions de VML Argentina. El primero es construir una marca que una persona quiera elegir; el segundo es conseguir que “una máquina entienda claramente por qué debería elegirte”.
Hasta ahora, las estrategias digitales buscaban llevar al consumidor al producto mediante SEO, publicidad, redes sociales y marketplaces. En el comercio agéntico, gran parte de ese recorrido puede quedar oculto: el consumidor podría recibir pocas opciones o una sola recomendación sin visitar el sitio de la marca ni ver publicidad tradicional.
Para Laens, esto introduce una posible desintermediación inédita. “¿Qué ocurre si el consumidor ya no navega ni busca como antes, sino que delega esas etapas en una IA?”, planteó. Si el agente se convierte en el nuevo intermediario, decidirá qué productos son relevantes y cuáles no llegan a la pantalla del usuario.
Martín Malievac, director de Innovación y Desarrollo de Totvs Napse, explicó que los agentes priorizan criterios objetivos como precio, disponibilidad, calidad, tiempos de entrega y reputación. “Se dejará de lado la emocionalidad que rige en el momento en que un ser humano es el comprador”, señaló. El usuario pasa de invertir tiempo en buscar a supervisar y validar las decisiones que ejecuta su asistente de IA.
Nuevas variables de elección
Atributos considerados operativos se convierten en variables de marketing. “Un agente puede mirar en segundos miles de señales que una persona nunca miraría antes de comprar”, dijo Francolini. Cumplir una entrega, responder un reclamo o tener buenas descripciones de producto pueden ser variables clave para la elección.
Juan Ignacio Filips, Country Manager de AWS para Argentina, Paraguay y Uruguay, sostuvo que las empresas deben construir confianza tanto con las personas como con los sistemas que actúan en su nombre. La información sobre productos, precios y disponibilidad debe ser precisa, estructurada y actualizada. “Si las marcas no desarrollan su propia presencia conversacional, corren el riesgo de quedar invisibilizadas detrás de respuestas genéricas de terceros y convertirse en meros proveedores logísticos”, advirtió.
AWS informó que su Agentic Shopping Assistant, integrado en Alexa+, ya está disponible para clientes de Amazon en Brasil y México. Visa presentó Intelligent Commerce, una plataforma que permite a agentes de IA realizar compras con credenciales de pago reales: el usuario establece preferencias, presupuesto o restricciones y el asistente busca, compara y paga en su nombre.
En América Latina, el comercio agéntico ya registró transacciones reales. En marzo de 2026, Visa y Banco Santander realizaron un piloto en Argentina, Brasil, Chile, México y Uruguay, donde agentes de IA concretaron compras con Visa Intelligent Commerce (libros en Argentina, Chile, México y Uruguay; chocolates en Brasil). Según Visa, más del 70% de los consumidores de la región ya usó IA en alguna instancia de su recorrido de compra.
Del tráfico a la relevancia
La transformación cuestiona el marketing orientado a generar tráfico. “Hasta ahora gran parte del marketing estuvo pensado para ganar atención. En un mundo de agentes, además de atención, vamos a tener que priorizar mucho la relevancia”, planteó Francolini.
La relevancia para un agente puede implicar tener el producto correcto, al precio adecuado, disponible, bien documentado y con buena reputación. La emoción y la construcción de marca no pierden valor. “La persona sigue definiendo qué quiere, qué le gusta, cuánto está dispuesta a pagar o qué marcas prefiere; y el agente toma decisiones dentro de ese marco”, explicó Francolini.
Malievac indicó que la conexión emocional se construirá en etapas como posventa, entrega o comunicación, mientras el agente ejecuta la compra. Las empresas deberán combinar “una operación eficiente con experiencias de valor”.
Filips coincidió en que el marketing evoluciona: la creatividad y la diferenciación siguen siendo necesarias porque las decisiones humanas no son completamente racionales. El desafío es que la propuesta de valor y los datos sean interpretados correctamente por los sistemas inteligentes.
La infraestructura detrás de la marca adquiere tanta importancia como su comunicación. Francolini señaló que la optimización para respuestas generativas (GEO) es “una parte bastante chica de una conversación mucho más grande”. Si el agente encuentra precios inconsistentes o no puede acceder a stock, optimizar contenido sirve de poco. Se requiere trabajar sobre catálogos, APIs, inventarios en tiempo real, información de producto, identidad de clientes, precios y promociones. Filips sintetizó: “Sin datos gobernados, ninguna IA va a generar valor real; solo va a acelerar inconsistencias a mayor escala”.
Un caso concreto en Argentina es WiseCX, que implementó con Garmin un agente de IA conectado a su e-commerce. El sistema segmenta conversaciones por perfiles (runners, nadadores, golfistas) y detecta fricciones que frenan una venta, como falta de stock. Cuando el producto vuelve a estar disponible, el agente activa una comunicación por WhatsApp para retomar la oportunidad comercial sin intervención humana.
AWS citó como ejemplo “Buy for Me”, una funcionalidad de Amazon impulsada por IA agéntica que permite buscar y concretar compras en sitios externos. Para ello, la información de producto, stock y sistemas de pago debe estar estructurada para ser leída por un agente.
Borrar fronteras internas
El desafío excede la incorporación de una herramienta al área de marketing. “La IA se convirtió en la nueva capacidad operativa transversal de las compañías”, sostuvo Filips.
Francolini planteó que marketing, tecnología, commerce, data, atención al cliente y operaciones impactarán directamente en la decisión de compra, lo que obligará a coordinar el trabajo entre áreas. Preguntas como si una mala política de devolución afecta la recomendación de un agente, o si una API que falla elimina una marca de una comparación, muestran que las fronteras internas se vuelven difusas. “Creo que muchas fronteras se van a volver bastante artificiales”, dijo Francolini, y sugirió que podrían aparecer equipos híbridos responsables de la “elegibilidad” de una marca frente a los agentes.
La competencia futura podría no consistir solo en que una persona recuerde una marca o haga clic en un anuncio, sino en que, cuando un consumidor le diga a su asistente “quiero comprar esto”, la marca aparezca entre las opciones confiables, relevantes y convenientes.
Para Laens, se abre una discusión sobre la lealtad a la marca: si una persona delega decisiones cotidianas en un agente, la fidelidad podría desplazarse hacia el asistente que conoce sus preferencias, presupuesto y hábitos.
La promesa del comercio agéntico es reducir la fricción, pasando de la inspiración a la recomendación y de la recomendación a la compra en un mismo flujo. Cuanto más sencilla sea la experiencia para el consumidor, más compleja puede volverse la competencia detrás de escena. Las marcas deberán asegurar que sus productos estén en el radar de la IA, sus datos sean confiables, sus sistemas interoperables, sus operaciones consistentes y su propuesta relevante para superar el filtro de un agente.