La IA generativa está empezando a cambiar la forma de comprar. En lugar de navegar por sitios web o pasear por las tiendas, las personas están empezando a promptear a los agentes de IA para que busquen, comparen e incluso compren productos. Pida algo como un regalo hecho a mano por menos de 100 dólares, unos vaqueros vintage de los años 70 o una cámara digital para un adolescente, y verá aparecer en el chat una lista de opciones seleccionadas. Es rápido y sin complicaciones. Pero también es algo nuevo. Y al igual que las empresas tuvieron que adaptarse a las nuevas reglas del comercio electrónico, ahora se enfrentan a una nueva serie de retos en torno a cómo gestionan su reputación, conectan con los clientes y cómo es competir en este nuevo paradigma.

Categorías como belleza, estilo de vida y ropa son las que avanzan más rápido, y los primeros en adoptarlas ya están experimentando. Pero si las cosas salen mal, las consecuencias podrían ser tanto inmediatas como duraderas. Para las marcas orientadas al consumidor, existen cinco riesgos fundamentales que podrían romper la confianza de los consumidores a medida que los agentes de IA comienzan a comprar en nombre de los clientes:

1. Los agentes malinterpretan los productos y toman decisiones equivocadas. Cuando las características de los productos no están estructuradas para las máquinas, los agentes de IA hacen conjeturas. Pueden malinterpretar las tallas, pasar por alto restricciones, alucinar con características o recomendar artículos que no se ajustan a la intención del cliente.
2. Los agentes actúan más allá de lo que los clientes esperaban o autorizaron. Sin límites de delegación claros, los agentes pueden gastar en exceso, ignorar restricciones o tomar decisiones irreversibles sin confirmación.
3. Los datos confidenciales de las conversaciones se convierten en un problema. Las compras con agentes capturan más que transacciones. Capturan intenciones, emociones y contexto. Si esos datos se almacenan de forma opaca, se reutilizan de forma inesperada o se exponen a través de una brecha de seguridad, los clientes pueden sentirse vigilados en lugar de atendidos.
4. Las marcas pierden el control sobre cómo se les representa. En los ecosistemas de agentes, los precios desactualizados, la información inexacta o las ubicaciones patrocinadas no reveladas pueden llegar a los clientes antes de que los equipos de marketing o legales las vean.
5. Cuando algo falla, no hay una forma clara de volver atrás. En los recorridos automatizados, los fallos se perciben como más fríos y difíciles de resolver. Si los clientes no pueden entender qué ha fallado, ponerse en contacto con una persona o recibir una solución rápida, una sola interacción negativa puede romper la relación de forma permanente.

Si no se abordan, estos problemas no solo frustran a los clientes. También tienen un impacto operativo y financiero real: devoluciones, reembolsos y costes de atención al cliente; violaciones de la privacidad que desencadenan investigaciones regulatorias o demandas judiciales; y daños a la reputación que erosionan la lealtad y ralentizan la adopción.

Gran parte de esto se reduce a la confianza. Para impulsar la adopción del comercio agencial a gran escala, las marcas deben descubrir cómo ganarse y mantener la confianza de los clientes. Y para ello, deben comprender qué puede salir mal y las medidas que pueden tomar ahora para evitar que se rompa la confianza.

La brecha de confianza es medible

Según la encuesta «El futuro de las compras de los consumidores en 2025» realizada por PwC, el 64 % de los encuestados afirmó que necesita al menos una garantía, como la devolución del dinero, para sentirse cómodo dejando que un agente de IA generativa compre por ustedes. Incluso la generación Z y la generación Alfa, los grupos demográficos más nativos digitales, expresan cautela junto con curiosidad. Quedan sin respuesta algunas preguntas fundamentales: ¿Quién tiene acceso a la información de pago? ¿Quién puede autorizar las compras? ¿Cómo se almacenan y comparten los datos personales? ¿A quiénes representa el agente: a los consumidores, a la plataforma tecnológica o a los anunciantes?

El reto para las marcas del sector minorista, de bienes de consumo y de viajes es claro y urgente: ¿cómo prepararse para el comercio agente cuando las reglas aún se están redactando? No se puede controlar totalmente si los consumidores adoptan estas herramientas. Pero sí se puede controlar cómo aparece su marca en las experiencias impulsadas por agentes y si los clientes se sienten protegidos cuando delegan las decisiones en la IA.

También te puede interesar: Humano vs IA: cómo cambia (y no cambia) la comunicación en la era digital.

Crear una capa de confianza

Ya hemos visto este patrón antes. En los inicios del comercio electrónico, los consumidores se mostraban recelosos a la hora de introducir la información de su tarjeta de crédito en los sitios web. Pero el cifrado SSL, los estándares PCI y la protección contra el fraude transformaron el escepticismo en confianza y dieron paso a la adopción masiva.

El comercio agencial necesita su propia infraestructura de confianza, lo que denominamos «capa de confianza». Aunque la confianza puede parecer un concepto abstracto, se rompe de formas específicas y predecibles: cuando los agentes malinterpretan los productos, actúan más allá de lo que esperan los clientes, manejan incorrectamente los datos confidenciales, tergiversan las marcas o dejan a los consumidores desamparados cuando algo sale mal.

Para hacer frente a esos riesgos es necesario introducir cambios concretos en la forma en que se estructuran los datos de los productos, se aplican la delegación y el consentimiento, se protegen los datos, se supervisa la presencia de la marca en los ecosistemas de los agentes y se preservan las relaciones cuando falla la automatización.

Recomendamos a las empresas que tomen cinco medidas ahora mismo para construir esa capa de confianza.

1. Estructurar el contenido para máquinas, no solo para humanos.

Para confiar en un agente de IA, los clientes necesitan que este les proporcione información precisa y relevante en todo momento. Esto no es posible a menos que el agente pueda comprender correctamente el producto y sus características.

Los agentes de IA no navegan visualmente ni interpretan los matices como lo hacen los humanos. Ellos digieren texto y números. Eso significa que la visibilidad de los productos en las compras impulsadas por agentes depende menos de la marca o de la optimización tradicional de motores de búsqueda (SEO) y más de los datos de productos legibles por máquinas, un enfoque que a menudo se denomina optimización generativa de motores (GEO). Los precios, las tallas, la disponibilidad, los materiales, los casos de uso y las restricciones deben expresarse en formatos que los agentes puedan analizar y comparar de forma fiable.

Consideremos dos descripciones de la misma sudadera con capucha:

• «Esta sudadera es perfecta para las acogedoras noches de otoño».
• Material: forro polar; rango de temperatura: < 40 °F; categoría: ropa de estar por casa; ajuste: holgado

Mientras que la primera está escrita para evocar una visión específica en el cliente, la segunda está optimizada para un agente de IA. Para ampliar el comercio agentivo, es posible que las empresas tengan que dirigirse tanto a personas como a agentes, y asegurarse de que traducen los términos que los clientes utilizan de forma natural —«ligero», «sostenible» o «bueno para viajar»— a un catálogo de productos centrado en los agentes que asigne esos términos a atributos específicos.

Las marcas también deben asegurarse de que esta información sea accesible. Mientras que los seres humanos hacen clic de una página a otra y leen descripciones en prosa, las descripciones para los agentes deben capturarse en formatos legibles por máquina en sus sistemas de gestión de información de productos y plataformas de comercio electrónico existentes. También deben estar formateadas de manera que los agentes puedan acceder a ellas a través de API o estándares de marcado web. Las políticas de devolución, la información de envío y las preguntas frecuentes también deben ser modulares y estar etiquetadas. Con la información formateada y organizada de la manera correcta, los agentes pueden traducir las solicitudes de los clientes en coincidencias precisas.

2. Definir límites claros e incorporar el consentimiento.

Los consumidores no delegarán las decisiones de compra a los agentes de IA a menos que comprendan, de forma clara y directa, lo que esos agentes están autorizados a hacer. Esto requiere límites de delegación explícitos y un consentimiento que esté integrado en la experiencia, no oculto en los términos y condiciones. Una delegación segura requiere tres cosas: límites claros, trazabilidad y reversibilidad. Cada acción del agente debe ser atribuible a una autorización específica, en condiciones definidas, con una forma clara de deshacer o disputar el resultado.

En sus propios canales (el sitio web de la empresa, la aplicación o el agente de marca), las marcas pueden establecer límites de gasto, exigir la aprobación de compras que superen determinados importes e incorporar pasos de confirmación antes de finalizar la compra. Por ejemplo, un minorista podría programar su agente para que muestre las políticas de devolución antes de la compra final, o para que haga una pausa y pida confirmación si una recomendación se sale del presupuesto del usuario.

Cuando los consumidores utilizan plataformas de IA de uso general como ChatGPT, Claude, Gemini de Google u otras para comprar en múltiples minoristas, el control directo de las marcas es limitado. Sin embargo, aún pueden influir en la experiencia asegurándose de que los datos de los productos sean precisos y estén estructurados (véase la acción n.º 1). Aunque técnicamente es posible implementar medidas de seguridad como prompts de confirmación o información sobre la política de devoluciones en estas plataformas, para ello es necesaria la colaboración entre las marcas y los proveedores de las plataformas. Mientras tanto, las marcas pueden seguir influyendo en los resultados asegurándose de que los datos de sus productos sean precisos, estén estructurados y sean completos.

Los esfuerzos de la industria, como el Protocolo de Comercio Universal de Google, el Protocolo de Comercio Agéntico de Stripe y OpenAI, y la nueva constitución de Anthropic para Claude, apuntan hacia formas estandarizadas de expresar lo que los agentes pueden hacer, cuándo deben preguntar y cómo se aplica el consentimiento. A medida que el comercio agéntico pasa de la experimentación a la escala, las marcas que tratan la delegación como un problema de diseño esencial serán las que se ganen la confianza de los consumidores.

3. Proteger los datos de los clientes y hacer visible esa protección.

Cuando los consumidores delegan tareas a los agentes de IA, comparten más que los datos de pago. Comparten el contexto de la conversación: preferencias, limitaciones, intenciones y, a menudo, emociones. Ese contexto es lo que hace que las compras con agentes sean tan poderosas y lo que las hace tan sensibles. Si los clientes no entienden cómo se utilizan, almacenan o protegen esos datos, no delegarán nada en primer lugar.

A medida que las marcas lanzan sus propios agentes de IA para ayudar a los clientes a comprar productos, deben incorporar un diseño que preserve la privacidad directamente en las interacciones de los agentes. Por ejemplo, las marcas pueden utilizar técnicas de minimización y anonimato de datos, de modo que sus agentes solo conserven lo necesario para completar una tarea. Las señales conversacionales sensibles pueden procesarse de forma transitoria en lugar de almacenarse indefinidamente. El consentimiento debe ser explícito y configurable, con opciones claras sobre lo que se recuerda, lo que se comparte entre sesiones o plataformas y lo que no.

La visibilidad es tan importante como la protección. Los consumidores deben poder ver y cambiar su postura de privacidad en tiempo real. Algunas interacciones pueden justificar la persistencia, como recordar una talla o marca preferida. Otras quizá no. Un modo de compra «incógnito» o único, en el que las interacciones no se conservan ni se utilizan para futuras recomendaciones, ofrece a los clientes una sensación de control que refleja la forma en que las personas ya gestionan la privacidad en los navegadores y los pagos.

4. Observar cómo aparece tu marca en los ecosistemas de agentes.

En el comercio agencial, las plataformas de IA pueden convertirse en la primera (y, en ocasiones, única) interfaz entre tu marca y un cliente. Cuando eso ocurre, la confianza depende de lo que el agente de la plataforma diga en tu nombre. Si un agente muestra precios desactualizados, inventa características del producto, omite contexto crítico o cita fuentes poco fiables, los clientes no ven un error del sistema. Ven un fallo de la marca.

Por eso las marcas necesitan observabilidad agencial: la capacidad de supervisar, en tiempo real, cómo describen los agentes de IA sus productos, en qué fuentes se basan, cómo se formulan las recomendaciones y qué medidas se toman posteriormente. Esto requiere una visibilidad continua de los prompts, las respuestas, las citas y la lógica de decisión en todos los ecosistemas de agentes en los que compran los clientes.

Sin observabilidad, las marcas pierden la capacidad de detectar tergiversaciones, corregir errores o comprender por qué se recomendó o no se recomendó un producto. A medida que los agentes actúan cada vez más como intermediarios, supervisar cómo se muestra su marca ya no es opcional.

5. Preservar las relaciones y planificar la recuperación.

Incluso cuando los agentes gestionan las transacciones, las marcas siguen siendo las propietarias de la relación. Y a medida que las compras se automatizan cada vez más, las marcas deben integrar agentes de marca en plataformas de terceros, ampliar los programas de fidelización a través de los agentes y diseñar vías de escalamiento fluidas para ponerse en contacto con una persona cuando sea necesario.

Cuando las cosas se rompen, y se romperán, la respuesta es más importante que el fallo. Los mecanismos de recuperación deben incorporarse desde el principio: alertas en tiempo real, vías de escalamiento claras y de explicación. Algunas marcas ya están simulando experiencias de compra con clientes sintéticos para realizar pruebas de estrés antes del lanzamiento. La confianza se construye a través de la responsabilidad, la transparencia y la compensación a los clientes cuando se producen errores.

La confianza como estrategia, no como cumplimiento

Las compras impulsadas por la inteligencia artificial se expandirán cuando los consumidores se sientan seguros. Para ello se necesitan sistemas bien gestionados, transparentes y acordes con las expectativas humanas. Las marcas líderes no tratarán la confianza como un mero ejercicio de cumplimiento normativo, sino como una parte fundamental de su estrategia comercial, creando los estándares técnicos, las prácticas empresariales y las medidas de protección al consumidor que garanticen la seguridad de la delegación. Quienes actúen ahora contribuirán a definir las reglas de este ecosistema emergente.

Fuente>>