Un estudio de Kantar muestra que un 58% de los consumidores chilenos está dispuesto a delegar decisiones de compra a sistemas de inteligencia artificial, escenario frente al cual Martín Cena, Director Insights Latin Pacific de la compañía, llama a las marcas a comprender las variables que privilegia la IA. 

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa tecnológica para convertirse en un actor concreto en el proceso de consumo. Ya no solo optimiza campañas o automatiza procesos: está interviniendo directamente en cómo las personas buscan, evalúan y toman decisiones de compra. El cambio es estructural. 

De acuerdo con un estudio reciente de Kantar, un 58% de los consumidores chilenos declara estar dispuesto a delegar decisiones de compra a sistemas de inteligencia artificial. La cifra no solo da cuenta de adopción tecnológica, sino de una transformación más profunda: la disposición a confiar en algoritmos como intermediarios válidos en el proceso de decisión. 

Martín Cena, Managing Director Insights Latin Pacific de Kantar, define este fenómeno como el surgimiento del “consumidor no humano”. En sus palabras, se trata de “un fenómeno, incipiente por ahora, que ya refleja un comportamiento que aparece en países alrededor del mundo, donde cerca de un tercio de la gente no sólo usa herramientas de Gen AI como motores de búsqueda, sino también de recomendación e incluso, en menor medida, agentes de compra”. La afirmación instala un punto clave: la IA ya no es solo un canal, sino un actor que organiza, prioriza y, en algunos casos, decide. 

Este cambio impacta directamente el clásico funnel de compra. Según el mismo estudio, un 37% de los usuarios ya reemplaza búsquedas tradicionales por recomendaciones generadas por IA. Eso implica que el proceso de comparación —históricamente central en la decisión— comienza a ser sustituido por una etapa previa de síntesis automatizada.  

Para Cena, esto obliga a replantear las bases del marketing: “Hay un cambio fundamental en cómo los negocios deben construir marca y entre quiénes. Ya no es sólo al consumidor que hay que comunicar, sino también a los diferentes LLMs. Y ese tipo de marketing, que es incipiente, es diferente a cómo comunicamos a consumidores humanos. Para empezar, tenemos que tener en cuenta cómo construimos saliencia, dónde estamos presentes, en qué canales, en qué redes, etc. Esto porque los LLMs toman referencias de diferentes lugares, y el peso de esos canales tiende a variar por LLM. Segundo, el mensaje: los LLMs tienden a favorecer aspectos más funcionales, sobre todos los que destacan o pueden construir algo de diferenciación respecto a otras marcas o productos/servicios. Así mismo la experiencia que un LLM pueda tener de nuestra marca, donde la trazabilidad y claridad de nuestra propuesta y de la experiencia que consumidores tienen de nosotros también es clave, así que debemos empezar a considerar la curadoría de esos aspectos”. 

Búsqueda de eficiencia 

¿Qué tipo de decisiones están más dispuestos a delegar los consumidores y cuáles siguen siendo irreemplazables?  

Encontramos en el mundo que, entre quienes están adoptando herramientas de IA, pueden construirse segmentos, desde quienes sólo utilizan AI para compilar información, pero retienen total control sobre sus decisiones, a un grupo que integran a la IA como parte de su experiencia de compra: la IA informa, pero también ordena la información y recomienda en base a parámetros dados por el consumidor. 71% de los encuestados globalmente preferirían tener este tipo de interacción. Finalmente hay una minoría que utilizan la IA para automatizar ciertas compras, como el «subscribe and save» de Amazon. 

¿Cómo se equilibra el valor de la hiperpersonalización con el riesgo de pérdida de autonomía del consumidor? ¿Estamos frente a consumidores más eficientes o más pasivos?  

Es temprano para clasificar a la gente así. La realidad es que probablemente todos terminemos en algún lugar de ese espectro en la medida que estamos más cercanos o lejanos con alguna categoría, en la medida en que tenemos más o menos uso de las herramientas de IA, etc. Pensar la idea de un consumidor pasivo no tiene correlato con todo lo que sabemos sobre la gente y su relación con las marcas. La marca es un refugio de certeza para muchas personas, sobre todo cuando hay exceso de información, incertidumbre económica y tantas otras fuentes de inseguridad, como hoy.  

La marca es una gran fuente de valor y buscamos la certeza de la confianza en saber qué estamos comprando. Hasta ahora, y en otros estudios que hemos conducido, vemos que lo que alimenta la adopción de los LLMs como recomendadores es la búsqueda de eficiencia: reducir el esfuerzo puesto en buscar, separar información real de información que quizá pueda ser falsa, mejorar los parámetros de comparación entre opciones, refinar criterios. Es decir, buscamos en la IA una forma de manejar mejor el exceso de información al que estamos expuestos. Eso quiere decir que los equipos de marketing necesitan asegurarse de que su información es clara y tenida en cuenta por los LLMs.  

Sí, es un nuevo nivel de complejidad y una serie nueva de canales que manejar, pero fundamental para seguir estando presente frente a quienes al final toman las decisiones de compra, los consumidores.  

Si la decisión está impactada por un algoritmo, ¿cómo cambia el rol de variables tradicionales como awareness, consideración o branding emocional?  

Son variables que reflejan un aspecto de la relación que las marcas construyen con el consumidor. En ese sentido estas variables todavía tienen su peso. Lo que tenemos que considerar es que debemos empezar a agregar un nuevo set de variables que son las que miden la fuerza de la relación de nuestra marca con los LLMs.  

El LLM es un nuevo canal que va a influenciar a los consumidores, pero todavía tenemos que significar algo para ellos, nos tienen que conocer, tenemos que satisfacer sus necesidades y tenemos que darles un punto diferencial versus otras opciones. Eso no cambia. De hecho, si los LLMs van a incrementar la cantidad de opciones a las que un consumidor se expone, entonces el manejo adecuado de las variables de equity marcario es aún más importante que nunca; eso sumado a un manejo activo del GEO.   

¿Qué significa en la práctica ser “visible” o “elegible” para un algoritmo?  

Con el tiempo los equipos de marketing han tenido que adaptarse a muchos cambios en canales de comunicación, en lógicas comunicacionales. Es un gran trabajo y de gran demanda tener ese tipo de flexibilidad. Prepárense para estar presente en un terreno de canales súper fragmentado, pero necesario, ya que las LLMs no se alimentan de uno o dos canales solamente. En ese sentido, los creadores de contenido y las redes sociales son necesarios, pero tampoco son las principales fuentes para las LLMs, entonces debemos estar ahí para nuestros consumidores, pero no sólo ahí.  

El tamaño de tu marca, como valor per se, tampoco es una garantía por sí sola. Lo que empuja tu presencia en LLMs es qué tanto se hable de tu marca, qué tan clara sea la experiencia que la gente tiene de ella y que tengas una claridad en tu oferta funcional que sea relativamente diferenciada de otras opciones. 

Desde la mirada de Kantar, ¿cuáles son las decisiones estratégicas más urgentes que deberían tomar hoy los equipos de marketing frente a este nuevo escenario de consumo mediado por IA?  

Primero y fundamental, hay que apostar por la construcción de marca, tanto en consumidores como en LLMs. En un mundo cada vez más variable, apostar a los valores y a lo que le permite a la gente tener cierto nivel de certezas, es fundamental. Luego, hay que construir presencia con LLMs, trabajar en el SEO, pero también en el GEO, aprender los códigos de este último. Finalmente, diría que empezar a tener conversaciones sobre cuál es la información verdaderamente necesaria para alimentar las decisiones del equipo, cuál es realmente válida y que puede obtenerse rápidamente para acompañar la demanda de velocidad y variedad que hoy tienen.