El comercio electrónico tradicional está ingresando en una etapa de transformación radical. El acto de navegar por sitios web, llenar manualmente un carrito de compras, comparar pestañas y ejecutar transacciones está siendo desplazado por un nuevo paradigma: el “comercio agéntico”. En este modelo, impulsado por el avance acelerado de la IA, los consumidores delegan la búsqueda, el análisis comparativo, la selección de productos y la ejecución de sus compras a agentes autónomos de IA.

Según un informe global de Bain & Company, esta transformación redefinirá por completo la interacción entre marcas, consumidores y canales de distribución. Las estimaciones de la firma proyectan que, para el año 2030, el comercio totalmente agéntico alcanzará entre US$ 300.000 millones y US$ 500.000 millones en ingresos únicamente en EE.UU., representando hasta el 25% del total del e-commerce de ese país.

Este cambio estructural repercute de manera directa en los mercados globales y en la Argentina. La competencia ya no se limita a captar la atención del consumidor humano, sino que mutó hacia una batalla estratégica por obtener prioridad dentro de los algoritmos. En este nuevo ecosistema, el cliente más relevante para las empresas de productos de consumo masivo (CPG, por sus siglas en inglés) podría convertirse pronto en un algoritmo.

Del browsing al prompting y el colapso del funnel

El informe de Bain & Company revela que el e-commerce asistido por agentes —y la automatización de transacciones— difiere drásticamente de la experiencia de compra online tradicional. La búsqueda mediante palabras clave generales es reemplazada por instrucciones basadas en misiones específicas, como “planificá el cumpleaños de mi hijo”, “reordená la comida para mi familia la próxima semana” o “configurá una rutina de skincare para piel seca y reabastecé los productos según sea necesario”.

En el e-commerce tradicional, el embudo o funnel de marketing comprendía etapas claramente diferenciadas: descubrimiento, evaluación, comparación de precios y especificaciones, y pago final. Bajo la era de los agentes de IA, estas etapas colapsan con frecuencia en una sola interacción. Las herramientas de IA generan comparaciones instantáneas de productos, mientras que los copilotos integrados de los retailers y los sistemas autónomos procesan la transacción sin requerir una navegación activa. A largo plazo, este sistema eliminará el involucramiento manual del usuario en decisiones técnicas y rutinarias.

Las encuestas realizadas por Bain & Company en EE.UU. reflejan la velocidad de esta adopción: entre el 30% y el 45% de los consumidores estadounidenses ya recurre a la IA como soporte en sus compras. Asimismo, un 64% declaró haber utilizado o estar abierto a utilizar IA para completar una compra, mientras que un 44% de los compradores online encuestados inicia sus búsquedas directamente en un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) o divide sus consultas con motores de búsqueda tradicionales.

El grado de penetración e impacto del comercio agéntico varía según la naturaleza de las categorías de consumo masivo. Sectores como la belleza, cosmética y el cuidado personal ya experimentan una fuerte influencia de los agentes. En estas áreas, donde la decisión abarca múltiples variables específicas (tipo de piel, ingredientes, tonos o preocupaciones individuales), los usuarios confían en la capacidad analítica de los algoritmos para filtrar opciones. Por su parte, los productos de primera necesidad para el hogar seguirán una ruta similar rápidamente, priorizando la conveniencia, la velocidad de reposición y la optimización del costo por sobre la lealtad de marca. En categorías moldeadas por la preferencia personal, el gusto y el hábito tendrán una transición más gradual.

Independientemente de la categoría, el análisis de Bain establece un principio categórico para la era digital emergente: si una marca o producto no es seleccionado o indexado por el agente de IA, efectivamente no existe para el mercado.

La visión local

En Argentina, la última edición del estudio Consumer Pulse de Bain & Company subraya que los consumidores argentinos muestran una dinámica y acelerada adopción de la IA. Un 72% de los usuarios en la Argentina ya integra activamente estas herramientas tecnológicas en su rutina diaria, con ChatGPT y Gemini como las plataformas más usadas. La tracción de la IA en el país se evidencia en diversas funcionalidades clave: búsqueda de información (55%), educación y formación (47%) y asistencia directa en el proceso de compra (27%).

Asimismo, el entusiasmo por delegar el proceso de compra íntegramente a la IA presenta guarismos destacados en la sociedad argentina: un 41% de los consumidores locales manifiesta confiar en la tecnología para las etapas iniciales, como la investigación de servicios y la comparación de precios. Esta confianza se mantiene sólida en la fase de asistencia y selección de productos (36%), en tanto que un 30% de los usuarios argentinos afirma estar dispuesto a concretar sus transacciones utilizando exclusivamente herramientas de IA.

Frente a esta coyuntura, Alejandro Perez de Rosso, Partner y Office Head de Bain en Argentina, analiza: “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 IA. 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”.

Las cuatro preguntas clave para las empresas

El surgimiento del comercio agéntico transforma el modelo tradicional de generación de demanda y exige a los ejecutivos responder a cuatro preguntas fundamentales:

1. ¿Sigue importando la construcción de marca?

Sí, pero su enfoque cambia. Los agentes de IA valoran una distintividad concreta y precisa por sobre la notoriedad genérica. Los algoritmos premian las valoraciones verificables, los datos técnicos objetivos y las marcas reconocidas por características tangibles específicas. La resonancia emocional continúa teniendo peso, porque los LLM toman y procesan las narrativas expresadas en las reseñas y opiniones. Las marcas deben ser atractivas para humanos pero legibles para máquinas.

2. ¿Qué se necesita para lanzar innovaciones exitosas?

Las búsquedas por misiones alteran la alineación de la innovación con las necesidades del cliente. Esto eleva la exigencia hacia innovaciones cualitativas, variaciones altamente personalizadas u ofertas diseñadas para ocasiones concretas.

3. ¿Cuál es el enfoque comercial más efectivo?

A corto plazo emergerá un mercado híbrido: agentes de adopción masiva como Claude o Gemini liderarán la fase de descubrimiento, mientras que los minoristas tradicionales retendrán la logística, el checkout y la entrega.

4. ¿Está el modelo operativo diseñado para la velocidad y la integración?

La recomendación es crear un equipo global reducido para orquestar la estrategia de comercio agéntico, gestionar alianzas y centralizar la analítica de prompts.