El comercio agéntico moverá u$s500 mil millones en 2030: factores para vender por IA

El comercio electrónico está cambiando de era: se termina la etapa de pagar por un carrito de compras e inicia otra donde los agentes de inteligencia artificial (IA) completan órdenes de compra por los usuarios. Según el nuevo análisis de Bain & Company enviado a este medio, este comercio agéntico moverá 500.000 millones de dólares en Estados Unidos para el año 2030. 

En ese nuevo contexto, los consumidores pasarán al rol de supervisor de la compra en lugar de ser los tomadores de decisión. Se delega la búsqueda, la comparación y ejecución de la operación en agentes de IA autónomos.

"Será un cambio de paradigma que obligará a las compañías a reconfigurar sus estrategias de marketing y ventas para un ecosistema donde el cliente final ya no es un ojo frente a una pantalla, sino un algoritmo o un bot", indica el estudio. ¿Pero cómo pueden entonces las marcas pasar de cautivar a los usuarios a seducir a los algoritmos de IA? 

Consumo agéntico en Argentina

A nivel local, la última edición de Consumer Pulse de Bain subrayó la dinámica adopción de la inteligencia artificial por parte de los consumidores argentinos.

Un 72% de los usuarios ya integra activamente estas herramientas en su rutina diaria, con ChatGPT y Gemini como las plataformas predominantes. La tracción de la IA se evidencia en su aplicación en diversas funcionalidades clave:

• búsqueda de información (55%),
• educación y formación (47%),
• asistencia directa en el proceso de compra (27%).

Asimismo, el entusiasmo por delegar el proceso de compra íntegramente a la inteligencia artificial es destacable en Argentina: un 41% de los consumidores confía en la tecnología para las etapas iniciales, como la investigación de servicios y de precios. Esta seguridad se mantiene sólida en la fase de asistencia y selección de productos (36%), mientras que un 30% de los usuarios ya está dispuesto a concretar sus transacciones utilizando exclusivamente herramientas de IA.

Alejandro Perez de Rosso, Partner y Office Head de Bain en Argentina, añadió que "estamos pasando del e-commerce de búsqueda al e-commerce de delegación. En Argentina, donde este tipo de plataformas concentran tráfico, los agentes de IA se convertirán en los nuevos mediadores."

"Las marcas ya no solo deben pelear por un lugar en los sitios web, sino que tienen que asegurar que sus datos sean legibles y atractivos para modelos de inteligencia artificial. El que no tenga una estrategia de datos sólida para alimentar a estos agentes, se quedará fuera de la cuarta parte del comercio electrónico para 2030."

En la misma línea se expresaron desde Kantar Insights Argentina: "La pregunta ya no es si aparezco, sino si aparezco de un modo que predisponga a más gente a elegirme. La visibilidad sin significado no construye demanda", señaló Agustina Servente, Media Lead de Kantar Insights Argentina, durante la presentación del estudio "Marcas en la era de las búsquedas con IA". El mismo registró que tres de cada diez personas en Argentina que usan IA, ya le piden ayuda para elegir un producto o un servicio.

Por su parte, la investigación de Kantar resalta que, antes de comprar,

• el 33% de los argentinos recurre a la IA para investigar y comparar productos,
• el 33% para pedir recomendaciones
• el 31% para comparar precios y ofertas.

"La consecuencia para las marcas es directa: buena parte de la decisión se precarga antes de que el comprador llegue a la góndola o a la página de producto.  A eso se suma un cambio estructural en la mecánica de la búsqueda, donde apenas alrededor del 1% de las personas hace clic en los enlaces de un resumen generado por IA y las marcas registran caídas de entre 20% y 30% en su tráfico orgánico," indicó esta consultora.

De la búsqueda manual al prompting

En ese contexto, las empresas de consumo masivo ahora enfrentan un doble desafío: venderle al humano y convencer al bot.

Consultas complejas de hoy, como comparar precios de productos de limpieza o buscar rutinas de skincare, se consolidarán en un solo prompt (consigna) ejecutivo: "reabastecé la heladera para la semana" o "mantené mi rutina de cuidado de piel seca".

A largo plazo, el acto de "navegar" por una web podría desaparecer, eliminando la participación activa del consumidor en la fase de decisión técnica, se anima a decir Bain & Company.

El impacto de esta transición será asimétrico. Según el informe, sectores que demandan alta investigación, como la cosmética, ya están bajo la órbita de los agentes de IA. Los productos básicos del hogar seguirán la misma ruta, priorizando la eficiencia y el costo por sobre la lealtad de marca.

Por el contrario, categorías ligadas al gusto personal, como los alimentos envasados, tendrán una transición más lenta, aunque mediada por la planificación inteligente. En este nuevo ecosistema, la regla de oro es brutal: si una marca no es indexada por el agente de IA, simplemente deja de existir para el mercado.

El nuevo rol del minorista

El futuro inmediato plantea un escenario de convivencia. En el corto plazo, agentes de adopción masiva, como Claude o Gemini, liderarán la fase de descubrimiento y selección, mientras que los minoristas actuales se transformarán en brazos logísticos encargados del checkout y la entrega.

Ante este panorama, las empresas de productos de consumo masivo (CPG) enfrentan un cambio de rol sistémico: ya no solo deben negociar góndolas físicas o digitales, sino que deberán "capacitar" a los algoritmos de los minoristas, colaborando estrechamente en la integración de datos y experimentos de comportamiento para asegurar su relevancia en el flujo de la transacción.

Quizás el cambio más disruptivo sea el fin de la lealtad basada en la ambigüedad. Los agentes de IA priorizan atributos técnicos, datos objetivos y reseñas verificables por sobre el valor emocional de una marca tradicional. Para Bain, esto "marca el fin de los posicionamientos difusos: la innovación de productos ahora deberá orientarse a beneficios 'revolucionarios' y ultra-personalizados." 

Cómo pueden las marcas posicionarse en el algoritmo

Una primera pregunta que emerge ante este nuevo panorama es si sigue valiendo la pena, entonces, hacer marketing orientado a los consumidores. La respuesta dependerá del tipo de producto, categoría y segmento del mercado al que se apunta. 

El informe de Bain & Company también cuestiona si sigue haciendo sentido la construcción de marca. "Los agentes valoran una diferenciación marcada por encima de una notoriedad genérica. Premian las reseñas, los atributos tangibles y las marcas reconocidas por características específicas", asegura la consultora.

Para Kantar Insights Argentina, una marca es significativa cuando satisface necesidades y genera conexión emocional; es diferente cuando se percibe como referente y única en su categoría; y es notoria cuando viene rápido a la mente en la próxima situación de compra. "Trasladado al terreno de los asistentes, la consecuencia es que una mención genérica, sin atributos distintivos ni contexto favorable, suma visibilidad, pero no construye demanda. La visibilidad sin significado es ruido", dijo Servente, y aclaró que la diferencia significativa ya debe gestionarse en la mente humana y la máquina en simultáneo.

"Incluso cuando un agente elige por la persona, se sigue apoyando en señales profundamente humanas: familiaridad, disponibilidad mental y confianza en que esa elección no la va a defraudar. Esas señales son, literalmente, brand equity. Por eso, en un mundo de agentes, el valor de la marca se concentra, no se diluye", afirmó Servente.

La resonancia emocional sigue siendo relevante, ya que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) captan las narrativas presentes en las reseñas y los comentarios. Es decir, hoy la construcción de marca debe orientarse también hacia esos algorítmos que determinan el comercio agéntico. Como se menciona en una reciente columna de Andrés Zaied, "el comercio agéntico cambia gran parte de la lógica que conocimos hasta ahora porque incorpora un nuevo actor en la relación entre marcas, plataformas y consumidores. Ahí empieza el verdadero cambio de paradigma." 

¿Y cómo se posiciona bien una marca ante un algoritmo? Para empezar, indica este experto, "si los agentes de IA van a interpretar información y tomar decisiones, la calidad de los datos pasa a ocupar un lugar mucho más relevante. Los atributos incompletos, las categorías inconsistentes o las descripciones poco claras afectan directamente la capacidad de recomendación y comparación automática. La calidad del catálogo pasará a ser tan importante como hoy lo es el diseño de la experiencia visual. En otras palabras, el dato empieza a valer tanto como el frontend."

Otro cambio importante que marca Zaied es que los minoristas deberán "evolucionar hacia arquitecturas más abiertas e interoperables", con plataformas capaces de exponer stock en tiempo real, financiación, logística, promociones y capacidades comerciales de forma estructurada y accesible para agentes de IA.

Una vez resueltos los problemas técnicos, desde Bain & Company muestran que las marcas deberán seguir siendo atractivas tanto para humanos como para los algoritmos, y que estos últimos basan gran parte de su decisión o recomendación en el factor costo-calidad. Ser "legibles para las máquinas", según esta consultora, implica amplificar las señales de relevancia en la publicidad de pago, enriquecer el contenido del propio sitio web de la marca, utilizar agentes para instruir a otros agentes sobre temas como programas de fidelización, disponibilidad de productos y plazos de envío, así como optimizar las páginas de detalles de productos y las reseñas en los sitios de los minoristas.

Por otro lado, su relevamiento encontró que los agentes tienden a favorecer aquellos productos que superan claramente a las alternativas en casos de uso específicos (por ejemplo: "comidas familiares económicas" supera como criterio de búsqueda a "macarrones con queso"). Esto eleva la vara para las marcas, exigiendo características que supongan un salto cualitativo, variantes personalizadas y ofertas adaptadas a situaciones concretas.

En el caso de Kantar, sugirieron estos cinco pasos básicos para posicionarse ante el algoritmo antes de pasar a soluciones diseñadas por firmas especializadas: 

1. Construir autoridad en las fuentes que los motores generativos citan con frecuencia, como Wikipedia, Wikidata, YouTube, Reddit y G2.
2. Hacer el contenido citable: una idea por sección, afirmaciones explícitas, subtítulos escaneables y respuestas autocontenidas.
3. Cuidar el SEO clásico, porque el buen ranking, la higiene técnica, la rastreabilidad y el interlinking siguen alimentando las respuestas de IA.
4. Tratar a YouTube y TikTok como buscadores, con respuestas en video para las consultas más frecuentes.
5. Elevar el E-E-A-T (Experiencia, Expertise, Autoridad y Confianza) con firmas de especialistas, fuentes citadas y fechas claras.

El modelo de lenguaje (LLM) no recomienda lo más vendido, sino lo que mejor explica. "No hace falta rehacer un sitio ni contar con el dominio más fuerte de la categoría; sí hace falta sumar contenido que responda las preguntas reales que la gente le hace a la IA y pasar de ser una marca de producto a una marca que enseña a elegir", apuntaron desde Kantar en su presentación en Argentina.

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