Los agentes de inteligencia artificial ya intervienen en la búsqueda y comparación de productos, aunque la compra totalmente autónoma continúa en una etapa inicial. Para marcas y retailers, prepararse exige combinar visibilidad ante las máquinas, datos confiables y controles para el consumidor.

De buscar productos a delegar compras

El comercio agéntico aparece cuando una inteligencia artificial interpreta una intención, investiga alternativas, compara atributos y precios, arma una selección y, dentro de los permisos otorgados por la persona, puede ejecutar la transacción. Parte de la evaluación deja así de ocurrir en una vitrina, un buscador o una página de producto y pasa a una interfaz que sintetiza opciones.

McKinsey estimó en octubre de 2025 que, bajo supuestos moderados de adopción y preparación de los comercios, los agentes podrían orquestar entre US$900.000 millones y US$1 billón en ventas B2C de bienes en Estados Unidos hacia 2030. El rango global sería de US$3 billones a US$5 billones. El informe conjunto de ICSC y McKinsey de abril de 2026 reproduce esa proyección, pero la estimación original pertenece al estudio anterior de McKinsey.

Otros cálculos no son directamente equivalentes. Morgan Stanley proyecta entre US$190.000 millones y US$385.000 millones, o 10%-20% del ecommerce estadounidense. Bain & Company estima US$300.000 millones a US$500.000 millones, equivalentes al 15%-25%, y excluye los recorridos que únicamente utilizan IA para buscar o descubrir productos. McKinsey usa el concepto más amplio de ingresos orquestados. La brecha entre proyecciones responde, por tanto, a definiciones y universos diferentes.

La influencia avanza antes que el checkout autónomo

El estudio de ICSC y McKinsey encuestó a 3.004 personas de 49 estados de Estados Unidos y Washington D.C. entre el 7 y el 11 de enero de 2026. En su página 7 informa que 68% había utilizado al menos una herramienta habilitada por IA durante los tres meses anteriores; 62% empleaba IA para comparar marcas, modelos, precios o reseñas y 55% para conocer una categoría o producto.

La fuente requiere una precisión: no afirma que el 68% haya usado IA específicamente durante una compra, como señala la nota de partida, sino que utilizó alguna herramienta de IA. Tampoco aclara en ese pasaje si el 62% se calcula sobre toda la muestra o entre quienes ya utilizan estas tecnologías. Ninguno de los porcentajes debe interpretarse como una tasa de compras autónomas.

La evidencia más consistente está en la etapa de decisión. Otra encuesta de McKinsey, aplicada en agosto de 2025 a 1.927 consumidores estadounidenses, encontró que la mitad usaba deliberadamente búsquedas con IA. Entre esos usuarios, 44% las consideraba su fuente principal y preferida, frente al 31% que optaba por la búsqueda tradicional.

A nivel empresarial, 45 de 50 ejecutivos consultados para el informe ICSC-McKinsey habían evaluado introducir una herramienta de comercio agéntico, pero menos de cinco tenían una estrategia alineada con su directorio. Es una muestra exploratoria y no representativa de todo el retail, pero permite observar la distancia entre experimentación y gobierno corporativo.

La marca también necesita ser legible para las máquinas

Cuando un agente forma una lista corta, la información se convierte en parte de la distribución comercial. Categoría, atributos, precio, inventario, despacho, cambios y evidencia de terceros deben ser recuperables y comparables. La tarea excede el SEO: importa estar correctamente representado en una respuesta que puede anteceder al clic.

McKinsey reportó que solo 16% de las marcas monitoreaba sistemáticamente su desempeño en búsquedas con IA, según una encuesta de septiembre de 2025 a cerca de 30 CMO de compañías Fortune 500. Por su reducido tamaño, el resultado funciona como señal exploratoria.

Bain, sobre una encuesta de 1.500 consumidores estadounidenses, plantea que los agentes tienden a favorecer atributos concretos, distintivos y respaldados por reseñas. La construcción de marca permanece, pero parte de sus señales se expresa mediante descripciones consistentes, reputación editorial, testimonios y contenidos que expliquen con precisión en qué contexto una oferta resulta relevante.

Para marketing surgen métricas adicionales: presencia en respuestas generativas, exactitud de la información, frecuencia de recomendación, sentimiento de las fuentes citadas y conversión del tráfico mediado por agentes.

La confianza pasa a formar parte de la conversión

Aceptar ayuda no equivale a delegar el pago. En una encuesta de Bain y ROI Rocket a 2.016 consumidores estadounidenses, realizada en marzo de 2025, 72% había utilizado IA, pero solo 10% declaró haber comprado con su apoyo y 24% se sentía cómodo permitiéndole completar una compra.

El Agentic Commerce Report 2025 de Worldpay, basado en 8.000 consumidores de siete mercados, encontró que 40% permitiría que la IA comprara y otro 33% estaba abierto a considerarlo. Las principales inquietudes fueron el robo de identidad y las compras incorrectas o no autorizadas, ambas con 55%, seguidas del fraude, con 53%.

Una síntesis de PYMNTS Intelligence y Worldpay situó en 95% la proporción global con al menos una preocupación. Además, 50% de los estadounidenses confiaría más en este sistema si existieran protecciones antifraude.

Los controles pasan así a integrar la experiencia: permisos por comercio o categoría, límites de gasto, confirmación antes del pago, registro de la decisión, identificación del agente, cancelación y atención humana. La comunicación de la marca y la arquitectura transaccional necesitan describir el mismo nivel de control.

Chile: preparar el canal sin confundir asistencia con autonomía

La Cámara de Comercio de Santiago informó que el ecommerce chileno cerró 2025 con ventas cercanas a US$10.000 millones y una penetración de 12,6% del comercio total. Durante el CyberDay 2026 incorporó un asistente de IA generativa para orientar las búsquedas y comparar ofertas. Se trata de asistencia a la decisión, no de compra autónoma, pero muestra una interfaz que ya media entre intención y catálogo.

El marco de responsabilidad antecede a esta tecnología. La circular del SERNAC de enero de 2022 fija criterios sobre información al consumidor, tratamiento de datos personales y prevención de usos de IA que puedan manipularlo o perjudicarlo. Introducir agentes no elimina esas obligaciones.

La preparación puede organizarse entre marketing, ecommerce, tecnología, legal, logística y pagos: auditar lo que un agente encuentra; sincronizar precio, stock, despacho y devoluciones; medir visibilidad y exactitud en motores generativos; definir permisos y reversibilidad; y asignar responsables para incidentes. El comercio agéntico agrega un nuevo intermediario a la decisión. Ser evaluable por la máquina y verificable por la persona determinará qué ofertas ingresan al conjunto de consideración.

Fuentes de la nota

• Supermercado Al Día
• ICSC y McKinsey
• McKinsey
• Bain & Company
• Morgan Stanley
• Worldpay
• Cámara de Comercio de Santiago
• SERNAC