Cuando hablamos de inteligencia artificial y comercio electrónico, es fácil irse a los extremos. Unos anuncian el fin inmediato de las búsquedas tradicionales, las tiendas online y el funnel habitual. Otros lo ven como una capa superficial que apenas moverá la aguja. La realidad se sitúa en un punto mucho más interesante: la transición del comercio puramente transaccional al comercio basado en intención.
La gente seguirá buscando productos y comprando directamente cuando tenga claro lo que quiere. Nadie necesita iniciar una conversación profunda con un asistente para reponer el café de siempre. Pero ¿qué pasa cuando no sabemos exactamente qué necesitamos o por dónde empezar?
Ahí es donde cambia la experiencia. Pensemos en alguien que quiere empezar a correr: puede pasar horas filtrando zapatillas, leyendo comparativas y descifrando especificaciones técnicas, o puede explicar su contexto: es principiante, correrá por asfalto y busca comodidad para salir dos veces por semana. Tradicionalmente, el consumidor tenía que hacer el trabajo de traducir su necesidad al idioma del buscador (palabras clave y filtros) e interpretar los resultados. La IA invierte la ecuación: permite al usuario expresar su problema en lenguaje natural y deja que la tecnología traduzca esa intención en catálogo.
Este fenómeno desplaza la interacción hacia lo que podríamos llamar descubrimiento upstream: la interacción ya no empieza en el carrito ni en la ficha del producto, sino mucho antes, en la fase de exploración y definición del problema. En Sabia, como primer supermercado conversacional de España, lo vemos a diario: más del 80% de miles de conversaciones analizadas no empiezan con el nombre de un producto, sino con una necesidad o una duda. El cliente raramente llega sabiendo qué SKU necesita; llega sabiendo qué objetivo quiere cumplir.
Esta transformación plantea exigencias claras para marcas y retailers. Si la interfaz de descubrimiento deja de ser exclusivamente la barra de búsqueda de la web, la visibilidad dependerá de contar con catálogos agent-ready: información de producto no solo estructurada para motores de búsqueda tradicionales, sino rica en contexto, matices y casos de uso. Ya no basta con posicionar una marca en la mente del consumidor; ahora hay que saber traducirla a atributos comprensibles para los modelos que median el descubrimiento. Si una IA no entiende para qué sirve realmente un producto o en qué contexto aporta valor (un reto que abordamos a diario al estructurar el catálogo en Sabia), ese producto deja de existir en la era conversacional.
A su vez, esto abre una oportunidad histórica para el fondo de catálogo. En las tiendas tradicionales, el algoritmo de recomendación y el tráfico suelen concentrarse en los bestsellers, dejando enterrados productos muy específicos. Al entender el contexto real del usuario, la IA es capaz de conectar necesidades nicho con opciones óptimas que de otro modo habrían quedado invisibles.
De cara a 2027, el siguiente paso natural es la consolidación del comercio agéntico: sistemas capaces de asumir tareas operativas en nombre del usuario, desde monitorizar precios hasta gestionar la compra completa. Sin embargo, este avance no será uniforme, sino que estará regulado por los umbrales de delegación de cada consumidor. Cuánto estemos dispuestos a delegar dependerá del riesgo, la frecuencia y la complejidad de la compra: delegaremos con facilidad la compra recurrente de detergente, pero mantendremos el rol de copiloto (donde la IA asesora pero no decide) al elegir una bicicleta o un ordenador.
En este entorno, la confianza se convierte en la divisa principal. La transparencia sobre por qué se recomienda un producto y qué datos se utilizan será la clave para que el usuario acepte ceder control. Las empresas no deberían medir el éxito por cuántas tareas consiguen automatizar, sino por la calidad de las decisiones que ayudan a tomar. Automatizar una mala recomendación solo permite perder a un cliente más rápido.
La tecnología evoluciona, las interfaces cambian y la automatización gana terreno. Pero la pregunta estratégica para las marcas sigue siendo la misma de siempre: ¿en qué momento del proceso de decisión podemos aportar más valor? La IA es una herramienta extraordinariamente potente para lograrlo, pero el punto de partida sigue siendo entender al ser humano que hay al otro lado de la pantalla.
Tribuna de opinión escrita por Michael Keene, digital marketing director de Sabia
