Agentic commerce: Cómo los asistentes de IA están redefiniendo el ecommerce

 

La inteligencia artificial ya no sólo recomienda productos: empieza a intervenir en decisiones de compra. Qué es el agentic commerce, por qué importa ahora y cómo impacta en marcas y retailers.

¿Qué es el agentic commerce y por qué empieza a importar ahora?

Durante años, el ecommerce compitió por la atención del usuario: aparecer en buscadores, atraer tráfico, optimizar conversiones. Ese modelo sigue vigente, pero empieza a convivir con otro enfoque.

El llamado agentic commerce describe un escenario en el que asistentes de inteligencia artificial no sólo ayudan a buscar productos, sino que también pueden comparar opciones, aplicar preferencias del usuario y acercarse a la decisión de compra.

No se trata sólo de “IA en ecommerce”, una etiqueta amplia que ya abarca desde chatbots hasta motores de personalización. La diferencia es otra: aquí la IA pasa de asistir a actuar dentro del proceso de compra, siempre bajo reglas, permisos y límites definidos por la persona. 

En concreto, se trata de sistemas capaces de ejecutar tareas dentro del proceso comercial bajo reglas definidas por el usuario, incluyendo potencialmente el pago en entornos seguros, tal como destaca Visa. 

La diferencia con la “IA en ecommerce” tradicional es clave: no estamos hablando sólo de recomendaciones o chatbots sino de agentes que pueden operar dentro del journey de compra.

De la búsqueda manual a la compra asistida

El cambio es tecnológico pero además de comportamiento. Hasta ahora, comprar online implicaba:

  • Buscar productos.
  • Comparar opciones.
  • Leer reseñas.
  • Tomar una decisión.

Hoy, ese proceso empieza a delegarse parcialmente. El usuario ya no necesita abrir diez pestañas para comparar una cafetera, unas zapatillas o una notebook: puede pedirle a un asistente que busque alternativas, priorice ciertos atributos, descarte opciones por precio o plazo de entrega y le acerque una decisión mucho más procesada. 

OpenAI, por ejemplo, ya incorporó experiencias de shopping dentro de ChatGPT: cuando detecta intención de compra, muestra productos con imágenes, detalles y enlaces para avanzar en la decisión.

Ese cambio parece incremental, pero puede alterar de fondo la economía de la atención en comercio digital. Si la interfaz principal deja de ser una página de resultados o una grilla de productos y pasa a ser una conversación, entonces buena parte del valor empieza a concentrarse en otro lugar: quién organiza la información, con qué criterios la jerarquiza y qué tan “comprensible” resulta una oferta para un agente de IA.

Esto no implica que la IA “compre sola” en todos los casos, pero sí marca un punto de inflexión:
el usuario empieza a delegar parte del análisis y la selección.

¿Qué están haciendo las grandes plataformas?

Ya hay movimientos concretos de los principales jugadores del ecosistema que evidencia el avance del agentic commerce.

Google: Hacia el “agentic checkout”

Google anunció en 2025 el despliegue de “agentic checkout” en Search, incluido AI Mode, para merchants elegibles en Estados Unidos. La propuesta combina Gemini con Shopping Graph y permite, entre otras cosas, seguir precios, definir preferencias y activar una compra asistida cuando se den determinadas condiciones desde la propia experiencia de búsqueda.

Más recientemente presentó el universal commerce protocol, un estándar abierto para facilitar la interacción entre agentes, retailers y sistemas de pago a lo largo de todo el journey, desde el descubrimiento hasta la poscompra. 

Amazon: Asistentes dentro del marketplace

Amazon avanza con Rufus, su asistente de compras basado en IA, que permite:

  • Buscar productos de forma contextual.
  • Comparar opciones.
  • Detectar ofertas.
  • Agregar de forma autónoma productos al carrito.
  • Automatizar decisiones como compras a precio objetivo.

En otras palabras, Amazon no solo está usando IA para responder preguntas: la está acercando al corazón operativo de la compra

OpenAI: La conversación como canal de compra

OpenAI formalizó una experiencia de shopping en ChatGPT Search: ante consultas con intención de compra, la herramienta puede mostrar opciones de productos, con imágenes, atributos y enlaces hacia sitios donde el usuario puede informarse más o concretar la compra. Según la compañía, esos resultados no son anuncios y se seleccionan de manera independiente. Eso no equivale todavía a un “agente que compra solo”, pero sí confirma que la interfaz conversacional ya compite por una parte del discovery comercial. 

Shopify: Infraestructura para el nuevo escenario

Desde el lado de la infraestructura para los merchants, Shopify reconoce el impacto de los AI shopping agents y trabaja en herramientas para integrar catálogos con estos nuevos canales.

En 2025 anunció herramientas para conectar productos de merchants con nuevos canales conversacionales y habilitar que agentes de compra descubran y muestren esos catálogos.La empresa reconoce que los AI shopping agents están transformando la forma de comprar y plantea que su objetivo es ayudar a que los negocios prosperen en ese nuevo contexto. 

Consulta nuestro artículo: El nuevo mapa competitivo del ecommerce: Amazon, Mercado Libre, Temu y Shein redefiniendo los márgenes de las marcas

¿Cómo cambia el ecommerce con el agentic commerce?

Si este escenario se consolida, la pregunta deja de ser sólo cómo atraer visitantes humanos a una tienda online. También pasa a ser cómo hacer que un agente pueda entender bien la propuesta comercial de una marca, evaluarla y priorizarla.

Eso exige mirar con más atención la calidad de los datos de producto, la consistencia del catálogo, los atributos estructurados, las políticas de envío y devolución, la disponibilidad de stock, la actualización de precios y la posibilidad de integrarse mediante APIs o protocolos. 

El punto es simple: los agentes pueden conversar, pero necesitan datos confiables y estructuras claras para operar. Por eso Google empezó a hablar de nuevos atributos en Merchant Center y de estándares abiertos para agentic commerce.

Esos nuevos atributos están diseñados para facilitar que las marcas sean descubiertas en la era del comercio conversacional, en plataformas como AI Mode, Gemini y Business Agent. Son un complemento de los flujos de datos de los retailers y van más allá de las palabras clave tradicionales para incluir respuestas a preguntas frecuentes sobre productos, accesorios compatibles o sustitutos. 

El impacto más relevante no está en la interfaz sino en la lógica del negocio.

1. Menos navegación, más delegación

El usuario deja de recorrer múltiples sitios y empieza a confiar en sistemas que sintetizan opciones.

2. El SEO evoluciona

La visibilidad ya no depende sólo de buscadores sino también de cómo los agentes interpretan productos y marcas.

3. Paid media bajo presión

Si parte de la decisión ocurre dentro de asistentes, algunos espacios tradicionales de pauta pueden perder influencia.

4. Los datos se vuelven críticos

Catálogos estructurados, atributos claros y disponibilidad actualizada pasan a ser esenciales para que un agente pueda “entender” una oferta.

Aparece entonces una consecuencia estratégica importante para el SEO y el contenido comercial. Durante años, muchas marcas optimizaron fichas, categorías y blogs para buscadores y usuarios. Esa tarea sigue siendo necesaria, pero empieza a convivir con otra capa: optimizar para sistemas que sintetizan, recomiendan y filtran antes de que el usuario llegue al sitio. 

No se trata de abandonar el SEO tradicional, sino de entender que la visibilidad puede depender cada vez más de cómo una IA interpreta una marca, un producto o una oferta. 

¿Quién gana y quién pierde en este nuevo escenario?

El agentic commerce no impacta a todos por igual.

Ganadores

  • Marcas con datos de producto sólidos.
  • Plataformas con ecosistemas integrados.
  • Empresas con buena infraestructura tecnológica.

Perdedores

  • Ecommerces dependientes exclusivamente de tráfico pago.
  • Catálogos desordenados o poco estructurados.
  • Marcas con baja diferenciación real.

Accenture advierte que, en este contexto, las marcas están ante el desafío de construir nuevas relaciones con sus consumidores, mantenerse relevantes y construir confianza y lealtad, en tanto los agentes de IA se han vuelto un consejero confiable para gran parte de los usuarios.

Según un estudio de la consultora publicado a mediados de 2025, casi la mitad de los consumidores tomó una decisión de compra con apoyo de la IA. De esta forma, esta tecnología se convirtió en la fuente consultora de compra de más rápido crecimiento y la segunda más importante de recomendaciones de productos, después de las tiendas físicas. De hecho, el informe indica que casi el 30 % de los usuarios de IA confían más en sus sugerencias que en las de amigos, comercios y buscadores. 

¿Qué deberían hacer hoy las marcas?

El agentic commerce no afecta a todos por igual. Para los marketplaces y grandes plataformas, puede ser una oportunidad para reforzar ecosistemas cerrados, sumar asistentes propios y retener la relación con el comprador. Amazon ya va en ese camino con Rufus, y Google busca que Search siga siendo una puerta de entrada relevante incluso cuando el journey se vuelva más conversacional y automatizado.

Para las marcas y retailers, en cambio, el desafío puede ser más incómodo. Si un agente intermedia la elección, la diferenciación basada sólo en creatividad publicitaria o presión de pauta podría perder eficacia en ciertos momentos del funnel. 

El precio, la conveniencia, la confianza, la información verificable y la experiencia postventa pueden ganar peso relativo, porque son variables que un agente puede leer y comparar mejor que un claim publicitario. 

Aunque la adopción todavía es incipiente, hay acciones concretas que pueden empezar a trabajarse:

Preparar los datos

Estructurar correctamente catálogos, atributos y feeds de producto. Un catálogo mal estructurado, con atributos inconsistentes, descripciones pobres o stock desactualizado no sólo perjudica la conversión humana: también dificulta la lectura por parte de agentes. 

Pensar en integraciones

Facilitar la conexión con plataformas, APIs y nuevos protocolos. En un entorno donde las compras pueden pasar por asistentes, protocolos y capas intermedias, la capacidad de intercambiar información de forma clara y segura gana centralidad. 

Fortalecer first-party data

Conocer mejor al cliente sigue siendo clave, incluso si cambia la interfaz.

Revisar la propuesta de valor

Precio, disponibilidad, confianza y experiencia pasan a tener más peso relativo, junto a la propuesta de valor. Si la compra se vuelve más automática en algunas categorías, las marcas que conserven preferencia serán las que combinen eficiencia con confianza, servicio y una identidad reconocible.

En ese sentido, el agentic commerce no reemplaza la estrategia de ecommerce: la vuelve más exigente. Obliga a pensar mejor el dato, la operación, la experiencia y la capa tecnológica que sostiene el negocio. Y también obliga a mirar más allá de la tienda como interfaz final: en adelante, una parte del partido se jugará en los sistemas que interpretan, recomiendan y transaccionan.

Por otro lado, para los proveedores de pagos y la infraestructura financiera, la discusión pasa por otro eje: confianza. Si un agente va a ejecutar parte de una compra, la autenticación, la tokenización, la trazabilidad y la prevención de fraude dejan de ser detalles técnicos y pasan a ser condiciones de posibilidad. Tanto Visa como Mastercard vienen comunicando productos y marcos específicos para habilitar transacciones en escenarios agentic, con foco en seguridad, interoperabilidad y verificación del agente.

Una tendencia que recién empieza, pero no conviene ignorar

Conviene mantener una mirada sobria: el agentic commerce aún está en desarrollo, y muchas experiencias siguen limitadas por geografía, partners o casos de uso. No todos los consumidores delegarán compras complejas en el corto plazo, y tampoco todos los rubros avanzarán al mismo ritmo. Pero eso no invalida la tendencia. Al contrario: la vuelve más interesante para quienes necesitan anticiparse sin comprar humo.

McKinsey estima que los agentes de IA podrían mediar entre 3 y 5 billones de dólares del comercio de consumo hacia 2030

Y según Accenture, la IA está evolucionando de herramienta de gran utilidad a acompañante leal y personal shopper. No se trata de un cambio inmediato ni uniforme, pero sí de una transformación en marcha.

El ecommerce no desaparece, pero sí evoluciona. A medida que los asistentes de IA ganan capacidad para intervenir en decisiones de compra, las marcas deberán adaptarse a un entorno donde ya no compiten sólo por la atención del usuario sino también por ser comprensibles, relevantes y confiables para los sistemas que intermedian esas decisiones.

Quizás la forma más útil de leer esta tendencia sea evitar los extremos. No estamos ante el fin inmediato del ecommerce tal como lo conocemos, pero tampoco frente a una moda menor. Lo que está emergiendo es un nuevo nivel de intermediación digital: asistentes que no sólo informan sino que empiezan a ejecutar. Cuando eso ocurre, cambian los puntos de contacto, las reglas de descubrimiento y también el tipo de preparación que necesitan las marcas.

Para las empresas que trabajan su canal digital con visión de mediano plazo, la pregunta es cuándo empezar a adaptar catálogos, operaciones y estrategia de visibilidad para un entorno donde parte de la compra puede quedar en manos de agentes. Todo indica que ese momento llegó antes de lo que muchos esperaban.

En Red Clover acompañamos a empresas en la evolución de sus canales digitales, mediante la integración de estrategia, tecnología y datos para adaptarse a los nuevos escenarios del ecommerce.

Alessandra Perdomo

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