Agentic Commerce: cuando la IA decide la compra (y no tú)
El Black Friday de los 11.000 millones: Cuando el algoritmo decide qué compras
Sinceramente, la cifra del subtítulo es apabullante, pero es lo de menos.
Sí, es un récord histórico. Sí, el consumo online en Estados Unidos creció un 9,1%. Pero centrarse en el volumen de ventas es mirar el dedo que señala la luna. Lo verdaderamente inquietante, y fascinante, de este Black Friday no es cuánto se gastó, sino quién tomó realmente la decisión de compra.
Hace unos días, observaba a alguien comprar sin navegar. No entró en Amazon, no comparó pestañas abiertas en Google, ni siquiera visitó la web de una marca. Simplemente le preguntó a una IA: ¿Cuál es la mejor oferta de TV de 65 pulgadas para una sala con mucha luz por menos de 600 euros?.
La IA procesó, comparó y escupió un único enlace. Click. Compra. Fin.
Aquí está mi tesis: hemos cruzado el umbral del Agentic Commerce (Comercio Agéntico) El embudo de ventas tradicional ha muerto silenciosamente para renacer dentro de una ventana de chat.
Lo que está cambiando no es el canal, es el intermediario. El centro comercial ya no es un lugar físico ni una URL; se ha reencarnado dentro del prompt. Y si tu marca no sabe hablar con estos nuevos agentes inteligentes, técnicamente eres invisible.
En las próximas líneas vamos a analizar por qué este Black Friday marca el fin de la era de la búsqueda y el inicio de la era de la predicción.
De la búsqueda a la predicción
Adobe Analytics soltó el dato: el tráfico dirigido por IA hacia sitios minoristas se disparó un 805% en comparación con el año anterior. No es un error tipográfico.
Históricamente, el comercio electrónico se basaba en la búsqueda y selección. Tú escribías palabras clave, Google te daba opciones, tú filtrabas y elegías. Era un proceso activo y humano. Ahora, estamos migrando hacia el prompt y predicción.
El usuario delega la fase de descubrimiento y comparación en un LLM (Large Language Model) Google y las cajas de búsqueda de los retailers están quedando relegados a una mera capa de verificación de precio y logística.
¿El insight clave? La intención de compra ha migrado aguas arriba. Se queda en el modelo.
Si Salesforce afirma que la IA influyó en 22.000 millones de dólares en ventas globales durante la Cyber Week, debemos entender que la batalla por la atención ya no se libra en el lineal (digital o físico), sino en los datos de entrenamiento y en la capacidad de tu marca para ser la “respuesta única” que ofrece un agente.
Estamos pasando del SEO (Search Engine Optimization) al AEO (Answer Engine Optimization). Y las reglas de juego son drásticamente diferentes.
La realidad del “Agente” en acción
Veamos cómo se materializó esto la semana pasada y qué nos dice del futuro inmediato.
Caso 1. Rufus y Sparky, los nuevos dependientes Amazon desplegó a Rufus y Walmart a Sparky. Estos no son los chatbots tontos de 2018 que te daban respuestas enlatadas. Son agentes contextuales. Durante este Black Friday, millones de usuarios no buscaron “cafetera”; preguntaron “¿Qué máquina hace el mejor espresso sin ocupar mucho espacio?”. Rufus no devolvió una lista de 50 opciones patrocinadas; sintetizó reseñas, especificaciones y precios para ofrecer una recomendación curada.
Resultado: la fricción de la decisión se eliminó. La conversión aumentó porque la confianza se transfirió de la marca del producto a la “inteligencia” del asistente.
Caso 2. La reposición invisible (proyección Morgan Stanley) Imagina la compra recurrente. Morgan Stanley predice que para 2030, el 50% de los compradores usarán agentes, añadiendo 115.000 millones al ecommerce. El escenario es este: tu agente personal nota (o predice) que necesitas detergente. No te pregunta qué marca quieres. Busca la mejor relación calidad-precio-sostenibilidad según tus valores preconfigurados y lo añade al carrito.
Implicación: si tu marca no tiene una identidad conversacional clara y datos estructurados que el agente pueda leer, serás descartado antes de que el humano sepa que te necesitaba.
Caso 3. El anti-ejemplo (el retailer tradicional) Piensa en una tienda de electrónica que invirtió todo su presupuesto en Google Ads para la keyword “Best Laptop 2024”. Mientras tanto, miles de usuarios usaban Perplexity o ChatGPT para preguntar. Como la tienda tenía su información encerrada en PDFs o descripciones de producto genéricas y mal estructuradas, los LLMs no la consideraron una fuente fiable.
Resultado: gastaron presupuesto en captar a un usuario que ya no estaba buscando allí. El tráfico fue nulo, no por falta de producto, sino por falta de legibilidad para la máquina.
Preparando tu marca para la Era Agéntica
No necesitas usar IA para vender; necesitas que la IA te entienda para que te recomiende. Aquí mi enfoque para no desaparecer en este nuevo ecosistema.
1. Estructura semántica radical. Los AIgents no ven tu web, la leen. Olvida el diseño visual por un segundo.
¿Tu catálogo tiene marcado de datos estructurados (Schema.org) impecable?
¿Tus descripciones responden preguntas o solo venden humo?
Acción: audita tu contenido. Si un robot no puede extraer el precio, disponibilidad y valor diferencial en milisegundos, estás fuera.
2. Identidad Conversacional y Reputación Digital. Los modelos se alimentan de lo que otros dicen de ti. Reddit, foros especializados, reseñas verificadas. Un agente confía más en 50 hilos de Reddit validando tu producto que en tu landing page.
Acción: tu estrategia de PR y contenidos debe enfocarse en nutrir las fuentes que alimentan a los LLMs. Esto es Brand Authority a nivel de datos.
3. Disponibilidad vía API. El futuro del retail es headless. Tu inventario debe ser accesible no solo para humanos, sino para agentes de terceros. Si el asistente de Google quiere saber si tienes stock, debe poder hacerlo sin navegar tu web.
Acción: piensa en tu inventario como una API, no como un escaparate.
Volviendo al inicio, ese comprador que adquirió la TV en segundos sin visitar la tienda... en realidad no fue un comprador. Fue un validador.
La IA hizo el trabajo sucio de descubrimiento y selección. El humano solo puso la tarjeta. El Black Friday de 2024 no lo ganaron los retailers con los mejores descuentos, lo ganaron los modelos que mejor entendieron la intención humana.
Morgan Stanley habla de 115.000 millones de dólares extra gracias a esta tecnología para 2030. La pregunta es si tu marca es lo suficientemente legible para ser elegida cuando nadie esté mirando.
5 acciones para tu lunes por la mañana:
Audita tu visibilidad en LLMs: pregunta a ChatGPT, Claude y Perplexity sobre tu categoría de producto. ¿Apareces? ¿Qué dicen de ti?
Revisa tus datos estructurados: asegúrate de que tu marcado Schema (Product, Review, FAQ) esté libre de errores.
Monitoriza el “Share of Model”: empieza a medir cuántas veces tu marca es citada como respuesta en búsquedas conversacionales (existen herramientas incipientes para esto).
Crea contenido “Answer-First”: reorienta tu blog/faqs para responder preguntas complejas y específicas, no solo para rankear keywords.
Prueba los agentes de la competencia: usa Rufus (Amazon) o las herramientas de IA de Google Shopping para ver cómo presentan a tus rivales.
Referencias para completar:
¿Cómo posicionar tu contenido en las respuestas de inteligencia artificial?
Por qué tu web ya no es suficiente: cómo influir las fuentes que consultan los modelos de IA.
Cómo lograr que Copilot, ChatGPT o Gemini citen tu contenido en sus respuestas.
Target se integra en ChatGPT: el retail entra en la era de las compras conversacionales.