Comercio agéntico: cómo la IA empieza a cambiar los hábitos de consumo en el mundo y la Argentina

Ya influye en las decisiones de compra de más de la mitad de los consumidores globales y gana terreno como intermediaria entre las marcas y sus clientes. Cuáles son las estrategias de los marketplaces y los medios de pago para no perder ingresos.

En el comercio agéntico el usuario delega en la IA la decisión de qué comprar, dónde hacerlo y cuánto pagar. 

La inteligencia artificial (IA) está modificando una de las actividades más cotidianas de la economía: la decisión de qué comprar, dónde hacerlo y cuánto pagar. Los asistentes digitales dejaron de ser herramientas limitadas a responder consultas o recomendar productos para avanzar hacia un modelo en el que pueden buscar alternativas, comparar precios, identificar promociones y, progresivamente, ejecutar operaciones en nombre de los consumidores.

Esta modalidad, conocida como comercio agéntico, abre una nueva etapa para el comercio electrónico y plantea un desafío para las empresas que buscan conservar el vínculo directo con sus clientes.

El fenómeno se desarrolla en un contexto en el que los consumidores revisan cada vez más sus gastos y exigen una justificación concreta para cada compra.

El informe Consumer Outlook: Guide to 2027, elaborado por NielsenIQ (NIQ) a partir de las respuestas de más de 21.000 personas de 31 países y de mediciones de compras reales, muestra que el 55% de los consumidores globales reconoce haber sido influido por recomendaciones de inteligencia artificial en sus compras de productos de consumo masivo, mientras que el 27% ya utiliza estas herramientas para decidir qué comprar.

En América latina, la influencia reconocida de las recomendaciones de IA asciende al 58%, y el 29% de los consumidores de la región ya utiliza estas herramientas para investigar productos o tomar decisiones de compra.

Los datos muestran que la tecnología empieza a intervenir en una etapa previa a la transacción, cuando el consumidor identifica sus necesidades, evalúa alternativas y define qué marcas merecen su atención.

La transformación se produce en paralelo con un cambio en los criterios de consumo. Según NIQ, el precio ya dejó de ser un elemento excluyente al momento de decidir una compra. Por primera vez, la calidad y el desempeño, mencionados por el 34% de los encuestados, superaron al precio, con el 31%, entre los factores que determinan si una compra vale la pena.

La consultora describe así un consumidor que no necesariamente busca siempre la alternativa más barata, sino que necesita justificar mejor el destino de su dinero. La inteligencia artificial puede intervenir en esa búsqueda al reducir el universo de opciones, comparar características y presentar una selección de productos ajustada a las necesidades de cada persona.

Sin embargo, la influencia de la IA en las decisiones de compra no equivale todavía a una adopción masiva de las compras ejecutadas autónomamente por agentes.

Se trata de dos etapas distintas: una consiste en utilizar un asistente para informarse y elegir; otra, más avanzada, supone autorizarlo a completar una operación, con la correspondiente validación del usuario y los mecanismos de seguridad del medio de pago.

De la recomendación al pago: la carrera global por el comercio agéntico

El desarrollo internacional del comercio agéntico avanza alrededor de protocolos que buscan conectar a los asistentes de inteligencia artificial con los comercios, los catálogos de productos y los sistemas de pago. El objetivo es que una conversación pueda convertirse en una compra sin que el consumidor tenga que recorrer manualmente distintas páginas y completar cada paso del proceso.

En septiembre de 2025, OpenAI presentó Instant Checkout en ChatGPT, una herramienta basada en el Agentic Commerce Protocol, desarrollado junto con Stripe. La propuesta apuntaba a permitir que los usuarios descubrieran productos y concretaran compras desde el asistente.

En enero de 2026, Google presentó el Universal Commerce Protocol (UCP), orientado a conectar las distintas etapas de la experiencia comercial, desde el descubrimiento de productos hasta la asistencia posterior a la compra.

No obstante, los primeros desarrollos también mostraron las dificultades de trasladar el modelo a una operación comercial de escala. En marzo de 2026, OpenAI abandonó Instant Checkout y volvió a concentrar su estrategia en el descubrimiento de productos, mientras los comercios conservan sus propios procesos de pago.

El repliegue de esa primera experiencia no implicó el abandono del comercio agéntico, sino que evidencia que la recomendación y la transacción todavía deben resolver problemas diferentes.

Los expertos explicaron que para que un agente pueda comprar, no alcanza con que encuentre el producto adecuado: también debe verificar su disponibilidad, interpretar las condiciones de venta, respetar las autorizaciones del titular, procesar el pago y asegurar que la operación se complete correctamente.

La adopción, por ahora, continúa siendo incipiente. Según cifras difundidas por Investing.com, el comercio agéntico representa menos del 1% de la actividad total del comercio electrónico.

A su vez, una encuesta de Visa indica que solo el 23% de los consumidores confía en que un agente pague en su nombre. La confianza, la seguridad y el control sobre las decisiones siguen siendo obstáculos para que la modalidad alcance una escala mayor.

Para las empresas, sin embargo, la carrera ya comenzó. La posibilidad de que los asistentes concentren la búsqueda y la comparación de productos modifica las reglas de competencia: las marcas no solo deberán captar la atención de una persona que navega por una tienda, sino también ofrecer información que los sistemas de IA puedan interpretar, comparar y recomendar.

En el informe de NIQ, esta tendencia aparece sintetizada en una advertencia sobre el nuevo escenario competitivo: "la visibilidad se convierte en la nueva disponibilidad". Si un asistente reduce las opciones que presenta al consumidor, los productos que no aparecen entre sus recomendaciones pueden perder oportunidades de venta incluso antes de ser considerados por el comprador.

Argentina: los primeros pasos llegan desde los medios de pago

En el mercado argentino, los avances hacia el comercio agéntico se desarrollan tanto desde las plataformas digitales como desde los sistemas financieros. Los primeros ensayos concretos de compras delegadas se concentran en los medios de pago, donde bancos y redes de tarjetas buscan establecer mecanismos para que un agente pueda operar con autorización del usuario.

En marzo de este año, algunas compañías dieron visibilidad a los primeros pilotos. La tarjeta de crédito Mastercard concretó las primeras experiencias de transacciones agénticas en vivo mediante su plataforma Agent Pay, con participación del Banco Nación.

Por su parte, Visa puso en marcha un piloto regional junto con Santander en Argentina, Brasil, Chile, México y Uruguay. En ambos casos, las operaciones se realizaron en entornos controlados y con consentimiento del titular.

La modalidad gana atractivo entre bancos, tarjetas, billeteras virtuales y plataformas de comercio electrónico. Si la búsqueda y la decisión de compra comienzan a concentrarse en un asistente, las empresas que hoy controlan la experiencia de pago deberán encontrar la manera de integrarse a ese circuito sin perder su participación en la operación.

En paralelo, las cifras de NielsenIQ muestran que el consumidor argentino se enfrenta a un contexto de presión económica que condiciona sus decisiones, pero no se contrapone con el avance de la tecnología.

Según la serie Consumer Life Global de la consultora, el 50% de los consumidores argentinos cambió marcas conocidas por alternativas más económicas, frente al 41% de América Latina.

Además, el 74% afirmó comprar con mayor cuidado los productos de primera necesidad, el 54% recurrió más a tiendas de descuento y el 44% dijo que posterga compras hasta encontrar una oferta.

Estos datos permiten dimensionar el terreno sobre el que puede avanzar la compra asistida por inteligencia artificial. Para un consumidor que busca promociones, compara precios y evalúa alternativas, un agente puede convertirse en una herramienta para identificar oportunidades de ahorro.

Pero el uso de tecnología no debe confundirse con la adopción específica de compras autónomas: en la Argentina, NIQ registró que el 38% de la generación Z y el 31% de los millennials había utilizado herramientas de IA durante los 30 días previos, aunque esas cifras incluyen usos que no necesariamente están vinculados con decisiones comerciales.

Comercio agéntico: las estrategias de los jugadores locales

Entre las empresas que operan en el país, Tiendanube ofrece uno de los indicadores más concretos sobre el avance de este canal. La plataforma de comercio electrónico procesa más del 10% del e-commerce argentino. Y según su CEO, Santiago Sosa, las ventas de sus comercios clientes originadas en medios agénticos llegarán a u$s100 millones durante 2026, frente a unos u$s10 millones el año anterior.

La cifra contempla las operaciones que se originan en asistentes de inteligencia artificial y terminan derivando al consumidor a una tienda online. No se trata, por lo tanto, de compras que necesariamente se cierran dentro del propio asistente.

La distinción resulta importante porque muestra en qué etapa se encuentra el mercado local. Los asistentes ya pueden funcionar como una puerta de entrada a los comercios, pero la concreción de la venta todavía depende, en buena medida, de los canales tradicionales de cada tienda.

Para aprovechar esa oportunidad, Sosa identifica tres condiciones: que el sitio web sea rápido, que la información esté bien estructurada y que el catálogo tenga un nivel suficiente de detalle.

Los productos deben contar con descripciones, atributos y datos que permitan a los sistemas interpretar qué ofrecen, para quiénes resultan adecuados y cómo se comparan con otras alternativas.

La empresa también desarrolla herramientas propias de inteligencia artificial. Chatnube reúne agentes para Instagram y WhatsApp conectados con el catálogo, las promociones, los medios de pago y los costos de envío. Lumi, en tanto, funciona dentro del administrador de la tienda y gestiona cerca de 300.000 conversaciones mensuales en la Argentina.

A esas herramientas se suman conectores basados en el protocolo MCP, que permiten vincular asistentes como ChatGPT, Claude y Gemini con las tiendas. La estrategia apunta a facilitar que los modelos consulten información comercial y ayuden a los usuarios a encontrar productos, al tiempo que los vendedores incorporan automatización a la atención de sus clientes.

Mercado Libre, el principal marketplace de la región, enfrenta el desafío agéntico desde una posición activa: en lugar de depender exclusivamente de asistentes externos para captar compradores, la compañía busca desarrollar sus propios agentes y un asistente de compras que mantenga la experiencia dentro de su ecosistema.

Su CEO, Ariel Szarfsztejn, señaló en febrero pasado ue la empresa concentra esfuerzos en el desarrollo de estas herramientas ante el riesgo de desintermediación. El planteo responde a una cuestión estratégica: si los consumidores comienzan a realizar sus búsquedas en ChatGPT, Gemini u otros asistentes, los marketplaces podrían perder parte del tráfico que actualmente reciben de manera directa.

El desarrollo del comercio agéntico también alcanza a los emprendimientos que venden a través de redes sociales y que, hasta ahora, cuentan con menos recursos para invertir en tecnología. En ese segmento opera Pistacho App, una startup fundada por Alex Nemirovsky, con más de dos décadas de experiencia en marketing digital, que ofrece tiendas online a microemprendedores.

Su estrategia para el canal agéntico consiste en estructurar los catálogos de las tiendas para que los modelos de inteligencia artificial puedan interpretar sus productos y recomendarlos a potenciales compradores. Al mismo tiempo, sigue la evolución del Universal Commerce Protocol de Google, con el objetivo de adaptarse a los estándares que permitan conectar comercios y asistentes.

Este caso muestra que la preparación para el comercio agéntico no depende exclusivamente de desarrollar un agente propio. También requiere que los productos estén publicados con información clara, que los catálogos puedan ser leídos por sistemas automatizados y que las tiendas dispongan de mecanismos para recibir consultas y concretar operaciones.