Cómo prepararse para venderle a una inteligencia artificial

La forma en que los consumidores buscan y compran productos está experimentando una revolución impulsada por la inteligencia artificial. Lo que antes implicaba una búsqueda activa por parte del usuario a través de motores de búsqueda y plataformas, ahora está siendo asumido por agentes de IA. Estos sistemas pueden interpretar preferencias, evaluar opciones y concretar transacciones en nombre del consumidor, marcando el auge del llamado comercio agéntico (agentic commerce).

Empresas tecnológicas líderes como OpenAI, Walmart, Shopify y Etsy ya están explorando estas nuevas interfaces conversacionales. La promesa es una experiencia de compra más fluida, donde el usuario simplemente expresa sus necesidades y deja que la IA se encargue del resto. Las proyecciones financieras son contundentes: McKinsey estima que los agentes de IA podrían gestionar entre US$3 y US$5 mil millones del comercio global para 2030, mientras que J.P. Morgan proyecta que podrían representar hasta el 25% del e-commerce estadounidense en el mismo año. Juniper Research, por su parte, anticipa un crecimiento acumulado del 43.240% en el valor de las transacciones agénticas entre 2026 y 2031.

Este cambio plantea un desafío fundamental para las empresas argentinas. Ya no bastará con optimizar la presencia online para el consumidor humano; será crucial que las máquinas entiendan y prioricen las ofertas. Alejandro Francolini, de VML Argentina, señala que la competencia se dará en dos planos: construir una marca deseada por las personas y, a la vez, asegurar que la IA la identifique como una opción válida. La desintermediación podría ser significativa, ya que los agentes de IA priorizarán criterios objetivos como precio, disponibilidad, calidad, tiempos de entrega y reputación, relegando la emocionalidad que hasta ahora ha jugado un rol importante en las decisiones de compra.

Para el sector productivo y empresarial de Rosario y la región, esto implica una adaptación estratégica. Las empresas agroexportadoras, por ejemplo, deberán asegurarse de que sus productos sean fácilmente identificables y comparables por estos agentes, considerando factores como la trazabilidad, certificaciones y la eficiencia logística. En el ámbito financiero, las plataformas deberán optimizar sus datos para que los agentes puedan evaluar y recomendar productos de inversión o servicios bancarios basándose en criterios cuantificables y objetivos. La visibilidad en canales tradicionales podría perder peso frente a la capacidad de un producto o servicio de ser recomendado por un agente de IA.