Los agentes de IA están cambiando la forma en que la gente compra. Esto es lo que eso significa para las marcas.

Los agentes de IA (algoritmos que permiten tomar medidas en nombre del usuario) están empezando a remodelar de manera fundamental el panorama empresarial y de consumo. Un ejemplo: suficientes consumidores se saltan Google y buscan con ChatGPT, un agente de IA que interpreta las preguntas y sintetiza los resultados de las búsquedas, que algunos expertos estiman podría reemplazar a Google en cuatro años. Para otros, los agentes de inteligencia artificial están creando un nueva fuente de clientes potenciales, independiente del SEO tradicional. No cabe duda de que los actores dominantes se defenderán, pero la rápida adopción de los agentes de IA tiene implicaciones mucho mayores para quién captura el valor, especialmente para quién es el propietario del cliente final, el santo grial de la era digital.

Por ejemplo, piense en la búsqueda de productos. En el pasado, un posible cliente podía empezar por hacer consultas en motores de búsqueda como Google. Hacían clic en las reseñas de los productos para decidir qué comprar, buscaban las tiendas que ofrecieran la mejor oferta y, por último, seguían el proceso de varios pasos para comprar.

Los agentes de IA ya están transformando este proceso. Hoy en día, puede preguntar a un portal de IA, como Perplexity, cuál es la mejor alternativa a Tesla, recibir sugerencias sobre qué coches comprar, un resumen de los pros y los contras extraídos de reseñas de productos legítimos y enlaces a los mejores lugares y precios. Es un paso pequeño para que Perplexity complete la transacción, eliminando casi por completo la influencia de los guardianes (por ejemplo, Google, Amazon) o de las personas influyentes (por ejemplo, las marcas, las personalidades de Instagram). La perplejidad está a mitad de camino, lanzar agentes de IA para tareas de múltiples aplicaciones como reservar viajes o planificación de eventos.

Esta es la vanguardia de un cambio potencialmente radical. Los agentes de IA ya están integrados en las aplicaciones, y todos los principales actores de la IA (por ejemplo, OpenAI, Claude, Google, etc.) han introducido agentes, pero la mayoría son capaces de completar tareas sencillas. Los agentes pueden responder a preguntas como «¿Puede ayudarme a elegir una póliza de seguro?» o «¿Puede encontrar el mejor envío para hacer llegar las piezas al cliente?» Es un paso breve para que los agentes de IA completen la compra y optimicen la logística. Según se informa, la perplejidad ya está completar compras.

El cambio a los agentes de IA cambiará la forma en que se trabaja y quién tiene el poder, ya que controlan el acceso a los clientes finales. Aunque muchos sectores se verán afectados, el cambio comenzará cuando las actividades o los productos sean más simples o estandarizados, como en los bienes de consumo. Estas empresas suelen ofrecer productos relativamente simples pero flujos de información complejos, y los agentes de IA podrían cambiar rápidamente el papel de los minoristas y las marcas, así como la forma en que los clientes evalúan, deciden y compran los productos. He aquí cómo y qué pueden hacer las empresas para prepararse.

Una breve historia del viaje del cliente y quién tiene el poder

Para entender cómo los agentes de IA podían generar disrupción en la cadena de valor en el mundo del B2C, recordemos rápidamente cómo se hacían los negocios en la era anterior a Internet. El equilibrio de la información entre minoristas y marcas era relativamente uniforme. Los minoristas tenían acceso a los datos a nivel de recibo, datos de ventas que, aunque no estaban vinculados a clientes individuales, proporcionaban información sobre lo que se vendía, en qué combinaciones y con qué frecuencia. Por lo general, las marcas no tenían acceso a estos datos granulares, pero podían recopilar información de «venta directa» o «venta agotada» en el mercado en general. Solo colaborando podrían los minoristas y las marcas obtener información que fuera vital para desarrollar nuevos productos o estrategias de marketing más inteligentes. Por ejemplo, las marcas pueden investigar a los clientes en las tiendas para desarrollar nuevos productos o los minoristas pueden compartir el historial de pedidos, los niveles de existencias o los datos de los puntos de venta con las marcas para optimizar las ventas o las promociones.

Sin embargo, con el auge del comercio electrónico, el equilibrio de poder empezó a cambiar. Los minoristas, especialmente la nueva generación de minoristas de comercio electrónico, pasaron de tener datos de transacciones a nivel de registro a tener datos a nivel de cliente. Por su parte, las marcas no solían tener acceso a muchos más datos. En una era digital en la que los datos y el acceso a los clientes reinan, el poder (y los beneficios) recayeron en los minoristas que controlan estos datos. En la última década, hemos visto a grandes minoristas como Amazon, Alibaba y Zalando aprovechar los datos de los clientes para convertirse en importantes flujos de ingresos (de la publicidad, por ejemplo) y aumentar los márgenes. Su gran cantidad de información sobre los clientes les da una clara ventaja sobre las marcas o los minoristas sin propiedad del cliente final. Esta tendencia no se limita a las grandes empresas de tecnología. Más minoristas tradicionales también están aprovechando este poder para mejorar sus márgenes.

El auge de los agentes de IA y el aplanamiento de la venta minorista

Al mirar hacia el futuro del comercio minorista, queda claro que la IA generativa (generación de IA) podría transformar el panorama de manera fundamental, al igual que lo hizo el comercio electrónico antes. Históricamente, el éxito de los minoristas ha estado ligado a una combinación de fórmula, precio y ubicación. En el pasado, la ubicación física de una tienda era crucial: estar en el lugar correcto significaba visibilidad y accesibilidad para los consumidores. Luego llegó el auge del comercio electrónico, que alteró el entorno minorista y pasó de centrarse en la ubicación a la eficiencia transaccional. Las plataformas de comercio electrónico empezaron a sobresalir al ofrecer precios competitivos, entregas rápidas y aprovechar el valor de la marca para generar confianza en los consumidores, como hemos visto en empresas como Amazon.

Con la llegada de la generación de agentes de IA que ayudan a los consumidores en su proceso de compra, anticipamos un cambio en el equilibrio de poder, pasando de los minoristas a las marcas y los agentes de IA. Esto se debe a que los agentes de IA buscarán bienes de consumo de manera más amplia, rápida y exhaustiva que los humanos. Si bien la mayoría de los consumidores compran principalmente en un conjunto reducido de minoristas—es demasiado abrumador buscar en todas partes, gestionar un número cada vez mayor de cuentas y evaluar la fiabilidad de cada minorista de comercio electrónico. Los agentes de inteligencia artificial pueden hacerlo y optimizar los factores clave que los humanos a veces pasan por alto pero que siguen valorando. Los agentes de IA analizarán los datos que la gente encuentre menos sesgados por la influencia de la empresa, como Reddit, para sacar a la luz datos más relevantes y sugerir opciones basadas en una gama más amplia de datos sobre métricas clave, como:

• Precio: ¿Qué minorista ofrece el precio más bajo?
• Disponibilidad: ¿Está el producto en stock? ¿Se pueden enviar varias variantes y devolver fácilmente las no deseadas?
• Fiabilidad: ¿El minorista tiene un historial coherente de entregas puntuales?
• Servicio: ¿El minorista ofrece devoluciones o asistencia fáciles y razonables?
• Asociaciones: ¿El minorista colabora con pasarelas de pago y servicios de entrega acreditados?

El poder de obtener todos los datos disponibles sobre estos criterios objetivos aplanará el panorama minorista, ya que el agente de IA del consumidor priorizará estos factores pragmáticos por encima de la lealtad a la marca. Por ejemplo, mientras que en el pasado los consumidores que querían algo como una chaqueta francesa podían confiar en minoristas en los que confiaban (por ejemplo, Amazon, Zalando, Uniqlo) porque simplemente lleva demasiado tiempo buscar todo en todas partes y hacer comparaciones precisas, un agente de IA puede analizar estos datos. Un agente de IA podría recomendarle un diseñador pequeño y menos conocido, como Paynter Jackets, por la oleada de entusiastas a los que les encanta su chaqueta francesa para tareas. Por lo tanto, en este futuro, la energía pasará de los minoristas a los que tengan la capacidad de ofrecer el mejor servicio al menor coste.

Ganadores y perdedores claros

En este nuevo mundo, prevemos ganadores y perdedores claros. Los minoristas como Amazon, con sus márgenes muy reducidos, su amplia red de entrega y sus políticas de devoluciones flexibles, están bien posicionados para prosperar. Su capacidad para cumplir con los altos estándares de un agente de IA de la generación, que filtrará las opciones en función de criterios como el precio, la velocidad de entrega y el servicio de atención al cliente, consolidará su dominio.

Por otro lado, es probable que los minoristas «intermedios», como los grandes almacenes, que no destacan en precio ni en calidad de servicio tengan dificultades a menos que puedan aprovechar la tienda física para obtener una ventaja. Estas empresas se encontrarán entre actores de bajo coste y alta eficiencia, como Amazon, y minoristas de primera calidad que ofrecen un servicio incomparable o productos exclusivos. El futuro de la venta minorista no girará en torno a carrera hacia el fondo Solo en los precios; los minoristas caros todavía pueden ganar, pero solo si ofrecen un paquete de servicios superior. Esto incluye una entrega excelente, devoluciones fáciles y un sólido servicio de atención al cliente, lo que crea una experiencia de compra perfecta y agradable.

Los minoristas locales que ofrecen experiencias únicas pueden seguir ocupando un lugar importante en el cambiante entorno minorista, si los agentes de IA pueden descubrirlos que reconocen el valor de comprar a nivel local, algo que dependerá de su capacidad para hacerse notar. En resumen, en un mundo en el que los datos sean mucho más transparentes, las experiencias serán un diferenciador único a la hora de captar clientes.

Optimización de agentes de IA (AAO) frente a optimización de motores de búsqueda (SEO)

En conjunto, todo esto sugiere el posible surgimiento de un nuevo dominio, la optimización de agentes con IA (AAO), para ayudar a los minoristas y las marcas a destacar no solo entre los consumidores, sino también entre los agentes de IA. Así como el SEO ayuda a los minoristas a destacar en el mundo del comercio electrónico, es probable que la AAO se convierta en una importante disciplina futura.

Es probable que los agentes de IA estén programados para evaluar un producto en función de factores como la calidad, las características y las reseñas. Por lo tanto, las marcas deben asegurarse de que sus puntos fuertes únicos (ya sea la calidad del producto, la innovación o el servicio de atención al cliente) se pueden medir claramente y son fácilmente reconocibles por estos sistemas de IA. Además, las marcas y los minoristas tendrán que optimizar las fuentes en las que se basarán los agentes de IA, por ejemplo, aumentar la importancia de los recursos, como las reseñas de productos o las reseñas de los clientes, y su contenido aún más. Mientras que en el pasado el número de reseñas en Amazon fue uno de los principales impulsores de compras, será cada vez más fácil para los agentes de IA sintetizar y actuar en función del contenido agregado de estas reseñas.

Para las marcas que se basan en gran medida en los valores de marca tradicionales sin ofrecer mucho más en términos de calidad o diferenciación de los productos, este cambio podría suponer un importante desafío. La prima que estas marcas han obtenido históricamente solo por su nombre puede verse afectada si los agentes de IA consideran que no ofrecen ninguna ventaja significativa sobre las alternativas más baratas.

Para complicar las cosas, las marcas tendrán que optimizar su oferta para varios agentes de IA al mismo tiempo. Esto se debe a que los agregadores de agentes de IA, como Poe, facilitan al usuario cambiar entre diferentes agentes en su búsqueda de productos o servicios. Por lo tanto, el minorista no sabrá si el cliente utilizará ChatGPT, DeepSeek, Perplexity o alguna combinación de agentes para sus consultas. Quizás en el futuro, los vendedores también tengan que aprender marketing de agentes (AAM) de IA, de forma análoga al marketing en motores de búsqueda (SEM).

Marcas, necesidades de los consumidores y productos

Las marcas tendrán que adaptarse a un mundo en el que los agentes de IA tomen las decisiones de compra para los consumidores, aunque se enfrentan a un problema diferente: vincular su marca a las necesidades de los consumidores con un enfoque de optimización de los agentes (AAO) de la IA. Cuando se les pide que recomienden una compra, es probable que los agentes de IA no comiencen su proceso de toma de decisiones analizando productos o marcas individuales. En cambio, se centrarán en las necesidades del consumidor. Esto ya es evidente hoy en día; en plataformas como Google, las consultas de búsqueda relacionadas con las necesidades del consumidor (por ejemplo, «el mejor cargador de teléfono para viajar») superan con creces a las de productos o marcas específicos. Esto significa que, para que una marca prospere, debe definir claramente las necesidades de los clientes a las que atiende y cómo destaca a la hora de abordarlas.

Las marcas tendrán que demostrar su fiabilidad y diferenciar claramente sus productos o servicios de los de la competencia. Esto es especialmente interesante porque significa que las marcas que realmente ofrecen algo único (ya sea en innovación de productos, calidad de servicio o una combinación de ambas) probablemente se vean favorecidas por los agentes de IA en lugar de las que ofrecen imitaciones genéricas. En lugar de trabajar con los minoristas para promocionar y recomendar productos, las marcas tendrán que amplificar sus atractivas cualidades a través de los canales en los que estos agentes dependen en gran medida, como las reseñas de productos.

El desafío de los productos genéricos

Los productos genéricos son esencialmente productos intercambiables: artículos con poca o ninguna diferenciación aparte de la marca. Un buen ejemplo de ello es la iluminación de oficinas. Si bien Signify produce bombillas de alta calidad con su antigua marca Philips, muchas de las marcas genéricas venden productos casi idénticos. De hecho, muchas de estas bombillas se producen en las mismas fábricas, lo que dificulta que los consumidores (o los agentes de IA) justifiquen la sobreprecio del producto de marca.

Para esas marcas, el futuro es un desafío. En el mundo del comercio electrónico, los consumidores siguen seleccionando la marca, incluso en plataformas como Amazon, que suelen estar repletas de productos genéricos. Esto se debe a que evaluar si un producto similar es realmente igual de bueno es un desafío que lleva mucho tiempo. Sin embargo, a medida que los agentes de IA sean más eficientes a la hora de comparar los productos (sobre todo basándose en datos como las reseñas de clientes y productos para demostrar la equivalencia), es probable que los clientes se decanten más por alternativas más baratas, a menos que la marca pueda ofrecer algo realmente distinto.

Esto es especialmente relevante para los productos en los que la visibilidad de la marca es limitada o inexistente durante su uso, como las bombillas u otros artículos básicos. Imagínese que un agente de IA descubre que se fabrican dos bombillas en la misma fábrica y recomienda (o compra automáticamente) a la competencia más barata. En estos casos, las marcas pueden tener dificultades para mantener la lealtad de los consumidores frente a alternativas más baratas y, a menudo, igual de eficaces.

Cómo pueden destacar las marcas

Entonces, ¿cómo pueden las marcas triunfar en este nuevo panorama? La clave está en la diferenciación en la forma en que los agentes de IA prioricen, en la optimización de los agentes de IA (AAO). Las marcas tendrán que destacar en una o más de las siguientes áreas:

1. Precio: Ofrecer un precio atractivo, o una variante de bajo coste, que aparezca en las búsquedas impulsadas por agentes de IA como defensa contra la competencia de genéricos de bajo coste.
2. Innovación de productos: Crear productos con características, materiales o rendimiento superiores que destaquen en las búsquedas de agentes de IA, lo que dificulta su comparación.
3. Diseño: Ofrecer productos estéticamente únicos que atraen a los consumidores que buscan estilo y calidad, destacando una vez más en las actividades impulsadas por agentes
4. Servicio: Ofrecer servicios excepcionales después de la compra, como atención al cliente, garantías y devoluciones fáciles, pero hacerlo de una manera que destaque en los foros de los que se abastecen los agentes de IA.

Un ejemplo claro de ello lo tenemos en el mercado de cargadores de teléfonos inalámbricos. Por un lado, tiene una opción económica como las de Ikea, que atrae a los consumidores que quieren funcionalidad a un precio bajo. Por otro lado, tiene marcas de primera calidad como Zens, que ofrecen cargadores con un sistema electrónico superior, más bobinas de carga y una capacidad de carga más rápida. Ambos productos sirven a diferentes segmentos del mercado, pero lo que será crucial en el futuro es la forma en que cada marca comunique sus puntos de venta únicos a los agentes de IA.

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En resumen, las marcas y minoristas que saldrán ganando en este nuevo mundo impulsado por la IA son aquellos que pueden diferenciarse claramente a través de productos o servicios únicos y desarrollar capacidades de optimización de agentes de IA (AAO) para destacar. Ya sea por la innovación, el diseño o un servicio de atención al cliente excepcional, estas marcas destacarán tanto entre los consumidores como entre los agentes de IA. Por otro lado, las marcas que producen productos genéricos que se basan únicamente en el reconocimiento de la marca sin ofrecer un valor adicional pueden tener dificultades para mantener su cuota de mercado. El futuro de las marcas se definirá por su capacidad de adaptarse a un mundo en el que los agentes de IA lideren el viaje del consumidor, y solo las que sean realmente únicas prosperarán.