En el comercio electrónico, comercio agente Está comenzando una nueva era en la que agentes autónomos de inteligencia artificial se hacen cargo de cada paso de las compras. Este enfoque transforma procesos de varios pasos, como comprender la intención del consumidor, seleccionar opciones, negociar el precio y completar la transacción, en un flujo de intención único.
Según una investigación de McKinsey, solo en el mercado minorista B2C de EE. UU. para 2030 Entre 900.000 y 1 billón de dólaresen todo el mundo 3 a 5 billones de dólares Se prevé que puede haber ingresos al nivel de Esto indica una escala similar pero un crecimiento más rápido a la transformación creada por el comercio móvil.
Según el análisis de BCG del 6 de octubre de 2025, mantenerse competitivo ahora requiere más que pequeñas mejoras continuas. Hoy en día, se define como una necesidad estratégica para que los minoristas ganen visibilidad en ecosistemas de inteligencia artificial de terceros, desplieguen sus propios agentes y establezcan las bases técnicas y organizativas que funcionarán a la escala de la inteligencia artificial.
Una nueva experiencia de compra con agentes de inteligencia artificial
Becca Coggins, socia principal de McKinsey Como subraya, mientras las empresas llevan años optimizando cada clic, el consumidor ya no viaja solo. Es necesario interpretar correctamente los millones de microdecisiones que toma el agente de inteligencia artificial, que es el proxy digital del consumidor.
El comercio agente se configura a través de tres modelos de interacción. sitio-agente En este modelo, el agente habla directamente con sitios como hoteles o minoristas y completa la reserva con su aprobación. agente-agente En este modelo, un agente de compras personales, por ejemplo, puede interactuar con el agente de comercialización del minorista para obtener descuentos. Sitio de agente mediado En el modelo entra en juego un agente intermediario de una plataforma similar a OpenTable que aplica automáticamente descuentos por fidelidad. Podemos decir que el resultado común de estos tres caminos es que la búsqueda y comparación manual dan paso a decisiones mediadas por máquinas.
BCG, a finales de 2025 Más de la mitad de los consumidores Afirma que espera utilizar asistentes de inteligencia artificial en las compras. También afirma que los usuarios que llegan a través de agentes de inteligencia artificial muestran una mayor interacción en comparación con los visitantes tradicionales.
Esta nueva experiencia transforma no sólo el descubrimiento del producto, sino todo el proceso desde que nace la intención de compra. Los consumidores están recurriendo al descubrimiento impulsado por IA cuando realizan búsquedas en línea, y ese descubrimiento se está convirtiendo en flujos de agentes que se extienden hasta la caja. Medidas como la herramienta de compras “Buy with Pro” de Perplexity en 2024, el Operador de OpenAI en 2025 y el Protocolo de comercio agente anunciado posteriormente están convirtiendo la pantalla de chat en un canal de compras directo.
Shopify está desarrollando una infraestructura que abre su catálogo a los agentes. Jugadores como Amazon, Google, PayPal y Mastercard también están trabajando en servicios similares. Todo esto convierte el concepto en una práctica de compra en tiempo real basada en la intención. Deloitte enfatiza que el comercio con inteligencia artificial podría tener un impacto de hasta 17,5 billones de dólares en el comercio total para 2030, desencadenando nuevas áreas de valor como las transacciones de máquina a máquina en redes de pago.
Infraestructura para el comercio agenteico
El aspecto técnico de esta transformación está ganando impulso con la facilidad de integración y estándares. Los agentes realizan procesos de comercio electrónico con cuatro protocolos críticos. Protocolo de contexto modelo (Model Context Protocol, MCP) estandariza la conexión de agentes a diferentes vehículos y modelos y proporciona continuidad de propósito con memoria permanente. Protocolo agente-agente (Agent-to-Agent, A2A) permite a agentes de diferentes proveedores intercambiar talentos de forma segura y llevar a cabo trabajos juntos a largo plazo.
Protocolo de pagos de agentes Google presenta (Protocolo de pagos de agentes, AP2) como un estándar abierto que firma criptográficamente la intención, la cesta y el pago. Protocolo de comercio agente (Agentic Commerce Protocol, ACP) también alimenta la capa de flujo comercial de esta cadena. Cuando estos protocolos funcionan juntos, los agentes ya no son sólo sistemas que dan consejos y pueden realizar de forma segura pasos como el escaneo, el llenado y el pago.
Según lo compartido por Marie Claude Nadeauel lado de los pagos está cambiando radicalmente. Por el lado de la seguridad, se requiere un modelo de seguridad que evolucione hacia la autorización del agente adecuado en lugar de detener a los bots en situaciones amenazantes. Avanzamos hacia un sistema donde la información de la tarjeta se tokeniza y se pueden programar políticas de autorización y gasto. Las tarjetas Visa preparadas para inteligencia artificial y la capacidad de los agentes de gastar dentro del presupuesto se encuentran entre los pasos tomados en esta dirección. Al mismo tiempo, el hecho de que AP2 sea compatible con nombres como Mastercard, PayPal, American Express, Adobe y Alibaba demuestra que la confianza está garantizada a nivel de protocolo.
El ecosistema de startups también continúa su eficacia en este proceso. El producto Agent Checkout de Skyfire y el protocolo KYA Pay ofrecen capas como identidad del agente, control de gastos y seguimiento de la reputación. También reúne iniciativas como Apify, BuildShip, CarbonArc, Forter en torno a un único estándar. Otra dimensión de esta transformación de la infraestructura es el agente de uso de la computadora. Incluso en escenarios sin una API, el agente puede completar formularios y completar la compra mediante el mouse y el teclado, tal como lo hace un humano.
La personalización, por otro lado, está pasando de las predicciones estáticas a la comprensión contextual. El agente recuerda las preferencias del usuario, extrae la intención de nuevas pistas y actualiza dinámicamente las recomendaciones.
El resultado es una experiencia del cliente que puede hacer planes en tiempo real, cambiar rápidamente la ruta en caso de interrupciones y hacer que los resultados sean legibles por máquina.
Según la investigación Future of Money de Accenture, los ejecutivos de las empresas 57 por ciento Predice que los pagos con agentes respaldados por inteligencia artificial se convertirán en el principal método de pago dentro de tres años. Además, los directivos 87 por ciento El mayor obstáculo para adoptar este proceso es la confianza, 78 por ciento Según él, el riesgo de fraude aumentará debido al comercio con agentes.
¿Cómo están evolucionando los modelos de negocio hacia el comercio de agentes?
Muy pronto, para muchos minoristas, una parte importante del cliente no será un ser humano, sino un agente que toma decisiones en su nombre. Por esta razón, en la agenda están hacer que los agentes puedan leer los directorios de productos, poner a prueba los flujos de agentes primero y cambiar a nuevos modelos de negocios que adopten la gestión automática de procesos en las instituciones. McKinsey también enfatiza que el comercio fluirá hacia canales de inteligencia artificial a medida que las interfaces basadas en chat se generalicen.
Según los datos de la plataforma, ChatGPT alcanzó los 800 millones de usuarios semanales y la experiencia de descripción general de IA impulsada por Gemini de Google. Llegar a 1.500 millones de usuarios mensualesmuestra la escala de este flujo. BCG informa el tráfico desde los servicios de chat y navegador GenAI a sitios minoristas de EE. UU. de forma anualizada en julio de 2025 aumentó en un 4.700 por ciento enfatiza. La institución afirma que estos visitantes permanecen en el sitio por más tiempo y tienen interacciones más profundas.
En el orden en el que el nuevo cliente serán agentes de inteligencia artificial, me viene a la mente Naveen Sastry El principal desafío que señala es: «¿Estamos diseñando una experiencia humana o una experiencia de agente?» viene la pregunta. Para el descubrimiento de agentes, los catálogos de productos deben incluir metadatos semánticos y de comportamiento, el agente debe acceder a interfaces con autenticación y realizar transacciones seguras con verificaciones de intención en tiempo real. Para la fidelización y el asesoramiento personal de los clientes, se revela la capa de contexto permanente del cliente. Esta capa, accesible para los agentes, puede adaptar instantáneamente las sugerencias de mensajes con la hiperpersonalización que desencadena.
En el lado de las operaciones, las capacidades de inteligencia artificial, como los precios dinámicos y las recomendaciones basadas en existencias, hacen que la cadena sea más inteligente, desde la tienda hasta el almacén. BCG destaca que el acceso directo de los clientes y las ventajas de los datos de origen pueden verse erosionados a medida que aumenta la dependencia de las plataformas de IA. También destaca que la lealtad podría debilitarse y los ingresos de los medios minoristas podrían verse presionados.
El riesgo aumenta en modelos que dependen demasiado de los ingresos publicitarios. Debido a que los agentes negociados pueden eludir los contactos publicitarios clásicos, pueden reducir los retornos de las redes de medios minoristas. Frente a esto, las empresas necesitan desarrollar nuevas formas de ingresos. Los agentes deben combinar cestas de marcas cruzadas, crear una experiencia de precios combinada y compartir los ingresos.
Confianza y riesgo
A medida que aumenta la autonomía de los agentes, el concepto de confianza pasa del sentimiento al centro de la infraestructura. Dado que el reparto de responsabilidades no está claro, la transparencia, la explicabilidad y el control del usuario pasan a primer plano. Es fundamental que el usuario vea las decisiones del agente, pueda deshacerlas cuando sea necesario y monitorear los procesos con un seguimiento de auditoría. Es por eso que el enfoque TRiSM, que ofrece capas de permisos, mapeo de identidad y niveles de confianza escalonados, se está convirtiendo en estándar. La soberanía de los datos y las configuraciones de ética regional garantizan el cumplimiento del agente con los valores del usuario.
Si bien las diferencias culturales afectan la tasa de propagación, la opción de la intervención humana y la explicabilidad reducen las barreras. Deloitte afirma que las redes de pago pueden ofrecer nuevos servicios de valor añadido con inteligencia artificial centrada en los agentes, y los consumidores esperan una experiencia más personalizada en todos los canales, mayor comodidad y mayor control sobre los datos personales.
Desafíos y oportunidades
El éxito depende de la competencia y de salir al mercado, ganar dinero, confianza y armonía. La ventaja de ser el primero en actuar, las asociaciones modulares y los estrechos vínculos con los centros de innovación marcan la diferencia. La aparición de nuevos modelos de ingresos en un entorno en el que los agentes se saltan el flujo publicitario crea a la vez un desafío y una ventaja. Los productos de datos, los servicios premium, las tarifas de protección y negociación de ofertas y los mercados integrados en chat impulsan la generación de valor directo. La localidad de los datos, los marcos de responsabilidad y las arquitecturas resilientes están acelerando la adopción.
Las marcas que captan tempranamente la intención del usuario se convierten en socios de soluciones, gracias a los agentes, antes de llegar a la página del producto. Así, el coste de adquisición disminuye y la conversión y el LTV aumentan. Podemos decir que diseñar la experiencia del agente, hacer que los catálogos sean legibles para los agentes, establecer una capa de memoria, abrir la fidelización y los precios con API, preparar los protocolos de pago y conectar los flujos de cumplimiento-retorno de una manera que el agente pueda organizar en un solo flujo son hojas de ruta importantes para las marcas que participarán en este proceso. Accenture afirma que las instituciones son cautelosas a la hora de preparar las infraestructuras. Según datos compartidos por Accenture, las entidades financieras 85 por ciento, Cree que los sistemas actuales no están preparados para escalar transacciones de gran volumen iniciadas por agentes.
Como resultado, el comercio agente transforma el comercio electrónico orientado a búsquedas y clics en un flujo centrado en la intención y la gestión automática de procesos. Esta es una oportunidad pero también un desafío para todos los actores del ecosistema. Para evitar quedarse atrás, es necesario invertir en interoperabilidad a nivel de protocolo, identidad y autorización de agentes, personalización contextual y explicabilidad. Las instituciones que hoy comienzan con pequeños proyectos piloto pueden establecer los estándares del mañana. Aquellos que se mueven rápido no sólo se mantienen al día con el cambio, sino que también dan forma al mercado siendo ellos quienes gestionan personalmente la transformación.