Imagen de archivo de una compra online.
Vivimos tan deprisa que a veces no nos damos ni cuenta de lo rápido que cambia todo. 2026 podría pasar a la historia, entre otras cosas, como el año en el que transformó para siempre nuestra forma de comprar online.
Seguimos, como humanos que somos, prefiriendo comprar en tiendas físicas. Nos gusta ver y tocar la mercancía, pero, como muchas veces no podemos por falta de tiempo, cada vez somos más los que compramos online.
Lo que está cambiando ahora es la forma de hacerlo. Hemos pasado de la búsqueda a la conversación y eso es obra de la inteligencia artificial generativa.
El último estudio de IBM sobre comercio “agentic” confirma algo que muchos intuíamos pero que ahora empieza a medirse con precisión: la IA es un actor central en el proceso de compra. Y no solo como motor de recomendación invisible, sino como interlocutor activo en la conversación que precede a cada decisión de consumo.
El dato más elocuente es que casi la mitad de los consumidores (45 %) recurre a la IA en busca de ayuda durante su proceso de compra. No hablamos de una minoría tecnófila, sino de un segmento que ya roza la masa crítica. Esta cifra indica que la IA ha cruzado el umbral de la experimentación para instalarse en la rutina cotidiana del consumidor digital.
El estudio desglosa, además, cómo se utiliza esa ayuda algorítmica. Un 41 % emplea la IA para buscar productos; un 33 % para interpretar reseñas; y un 31 % para localizar ofertas. Estas cifras dibujan un patrón claro: la IA interviene en las tres fases esenciales del journey de compra -descubrimiento, evaluación y optimización del precio-. Acompaña al consumidor desde la intención inicial hasta la validación final.
Lo verdaderamente disruptivo no es la automatización de la búsqueda, algo que ya hacían los motores tradicionales, sino el cambio de paradigma en la interacción. La compra está dejando de ser una secuencia de consultas fragmentadas para convertirse en una conversación contextualizada. Frente al clásico “buscar y filtrar”, emerge un modelo de “preguntar y dialogar”.
Cuando un consumidor utiliza un asistente basado en IA para que le recomiende un portátil, ya no introduce únicamente especificaciones técnicas. Formula necesidades: “Trabajo con edición de vídeo ligera”, “viajo con frecuencia”, “no quiero gastar más de 1.200 euros”.
El asistente responde integrando variables técnicas, preferencias históricas y señales contextuales. La interacción se asemeja más a la conversación con un dependiente experto que a una navegación por catálogo.
Aquí reside la clave: la IA está convirtiendo las compras en una conversación de confianza, mucho más que en una simple búsqueda. Los consumidores confían ahora en asistentes que parecen casi humanos, conocen sus preferencias y ofrecen consejos –al menos de momento- imparciales y personalizados.
Esa percepción de imparcialidad es crucial. Tradicionalmente, el consumidor asumía que la información proporcionada por la marca estaba sesgada. Las reseñas aportaban una capa de validación social, pero eran ruidosas, contradictorias y, en ocasiones, manipuladas.
El hecho de que un 33 % de los consumidores utilicen la IA para interpretar reseñas es revelador. El problema ya no es la falta de información, sino el exceso. La IA traduce cientos de opiniones en patrones comprensibles y reduce la fricción decisional.
El problema ya no es la falta de información, sino el exceso. La IA traduce cientos de opiniones en patrones comprensibles y reduce la fricción decisional
Asimismo, que el 31 % de personas recurran a la IA para buscar ofertas es muy significativo. El consumidor no solo quiere el mejor producto, sino la mejor ecuación valor-precio en tiempo real.
Los asistentes pueden monitorizar variaciones, sugerir alternativas más competitivas y alertar de promociones relevantes. La lógica deja de ser reactiva —buscar descuentos manualmente— para volverse proactiva.
Sin embargo, el estudio también apunta a una tensión estratégica de fondo. Los consumidores se están acostumbrando cada vez más a que los asistentes de compras basados en IA les ayuden a decidir qué comprar.
La expectativa de personalización, inmediatez y precisión crece exponencialmente. Pero esa expectativa se está formando más rápido de lo que la mayoría de los modelos operativos minoristas pueden seguir el ritmo.
¿Estamos preparados?
Aquí emerge la pregunta incómoda: ¿están nuestros datos preparados para orientar y validar lo que los clientes eligen en última instancia?
La eficacia de un asistente no depende únicamente del modelo lingüístico que lo sustenta, sino de la calidad, gobernanza y actualización de los datos que lo alimentan. Inventarios desincronizados, fichas de producto incompletas, taxonomías inconsistentes o históricos de cliente fragmentados limitan radicalmente la capacidad de ofrecer recomendaciones fiables.
Además, la promesa de imparcialidad entra en conflicto con los incentivos comerciales. Si el asistente prioriza productos con mayor margen o acuerdos preferenciales, el consumidor puede percibir un sesgo encubierto. La confianza, una vez erosionada, es difícil de reconstruir. En un entorno donde la conversación sustituye a la búsqueda, la credibilidad es el principal activo competitivo.
La IA obliga a repensar el back-end operativo. Si el asistente promete entregas en 24 horas y el sistema logístico no puede cumplirlo, la disonancia se traduce en frustración. Si recomienda productos agotados, la conversación pierde coherencia. La sofisticación del front-end exige una robustez equivalente en la infraestructura.
El estudio sugiere que estamos ante el inicio de una transición profunda: del e-commerce basado en navegación al comercio mediado por agentes. En este escenario, la marca ya no controla completamente el recorrido del usuario; comparte protagonismo con un intermediario algorítmico que sintetiza información y formula recomendaciones.
La pregunta no es si la IA cambiará el proceso de compra -eso ya está ocurriendo-, sino quién controlará la narrativa conversacional que guía esa decisión. Las empresas que entiendan que la conversación es el nuevo escaparate, y que los datos son el nuevo lineal, tendrán ventaja. Las que no, corren el riesgo de quedarse atrás en un mercado donde la confianza ya no se construye con eslóganes, sino con respuestas precisas y personalizadas en tiempo real.
*** Alicia Richart es Socia en IBM Consulting.
