¿Alguna vez te has preguntado por qué Google puede convertirse en un gigante con una capitalización de mercado de 2 billones de dólares, mientras que Wikipedia es una organización sin fines de lucro? La respuesta es muy simple: la magia de la búsqueda comercial. Cuando buscas "¿cuántos protones tiene el átomo de cesio?", Google no gana un centavo. Pero cuando buscas "la mejor raqueta de tenis", comienza a imprimir dinero. Esta asimetría define la esencia de toda la economía de búsqueda. Ahora, con el auge de la IA, este equilibrio está siendo completamente roto.
Recientemente leí un análisis profundo de Justine Moore y Alex Rampell, socios de a16z, y sus ideas sobre cómo la IA está remodelando el campo del comercio electrónico me dejaron profundamente impresionado. No solo analizaron las amenazas que Google podría enfrentar, sino que lo más importante es que pintaron un nuevo panorama del comercio electrónico en la era de la IA. En este panorama, el modelo tradicional de búsqueda-comparación-compra está siendo reemplazado por una experiencia de compra inteligente impulsada por agentes de IA. Pasé mucho tiempo reflexionando sobre sus puntos de vista y, combinando mis propias observaciones sobre esta industria, quiero compartir algunas reflexiones más profundas.
La verdadera crisis de Google: no es el volumen de búsqueda, sino la migración de valor
Justine mencionó en el artículo un punto que me impresionó: incluso si Google pierde el 95% de su volumen de búsqueda, sus ingresos aún podrían crecer, siempre que pueda retener aquellas consultas que tienen valor comercial. Este punto suena contraintuitivo, pero en realidad revela el secreto central de la economía de búsqueda. Tras una profunda reflexión, descubrí que detrás de esto hay un problema más profundo: la IA está cambiando el lugar de la creación de valor.
En el modelo tradicional, Google desempeña el papel de intermediario de información. Los usuarios tienen la intención de compra, Google proporciona resultados de búsqueda y anuncios, los comerciantes obtienen tráfico, y Google cobra tarifas publicitarias. Este es un juego de tres partes relativamente simple. Pero la aparición de agentes de IA ha roto este equilibrio. Cuando ChatGPT o Perplexity pueden responder directamente a la pregunta "¿Cuál es la mejor raqueta de tenis?" y dar recomendaciones específicas, ¿por qué los usuarios necesitarían hacer clic en los enlaces publicitarios de Google?
Lo más importante es que la IA no solo está respondiendo preguntas, sino que está redefiniendo "la búsqueda" en sí misma. Nuestro comportamiento de búsqueda anterior era: formular preguntas → obtener una lista de enlaces → hacer clic para ver → comparar información → tomar decisiones. El proceso del agente de IA es: describir necesidades → obtener recomendaciones → comprar directamente. La etapa intermedia de comparación e investigación se ha reducido drásticamente o incluso ha desaparecido. Esto significa que los motores de búsqueda tradicionales no solo han perdido volumen de consultas, sino que también han perdido su posición clave en la cadena de toma de decisiones.
A partir del testimonio de Eddy Cue, vicepresidente senior de Apple, en el juicio antimonopolio del DOJ en mayo de 2025, se pueden ver indicios. Él indicó que el volumen de búsquedas en Safari había disminuido por primera vez en más de dos décadas, y esta noticia provocó una caída del precio de las acciones de Alphabet de casi el 8% en un solo día, con una capitalización de mercado evaporándose en más de 150 mil millones de dólares. Aunque el informe financiero de Google del segundo trimestre muestra que los ingresos por búsquedas siguen creciendo, lo que indica que actualmente se están perdiendo principalmente consultas de bajo valor, la dirección de esta tendencia es clara.
Creo que Google enfrenta no solo una simple amenaza competitiva, sino un desafío estructural en su modelo de negocio. Cuando la IA puede completar directamente todo el proceso desde el reconocimiento de intenciones hasta la decisión de compra, el modelo tradicional de "tráfico → publicidad → conversión" se volverá ineficiente e incluso obsoleto. Lo que Google necesita no son mejores algoritmos de búsqueda, sino un modelo de negocio completamente nuevo para adaptarse al comportamiento de consumo impulsado por la IA.
Transformación AI de cinco tipos de comportamiento de compra: de la impulsividad a la reflexión profunda
Justine clasifica los comportamientos de compra en cinco categorías en su artículo, desde compras impulsivas hasta compras significativas en la vida, cada una de las cuales experimentará diferentes grados de cambio en la era de la IA. Creo que este marco de clasificación es muy preciso, pero quiero analizar en un nivel más profundo los mecanismos psicológicos detrás de cada comportamiento de compra, así como cómo la IA está remodelando estos mecanismos.
Comprar impulsivamente ( Impulso de compra ) parece ser el área con menor influencia de la IA, ya que el impulso significa que no hay un proceso de investigación racional. Pero creo que este juicio puede ser demasiado superficial. El verdadero poder de la IA radica en predecir y guiar el impulso. Imagina que, cuando ves una camiseta divertida en TikTok, la IA ya ha analizado tu historial de navegación, registros de compras, actividad en redes sociales e incluso tu estado emocional, y luego en el momento más preciso te presenta el producto que más se ajusta a tus necesidades psicológicas actuales. No se trata de una simple recomendación algorítmica, sino de una profunda comprensión y manipulación de la psicología del impulso humano. Creo que esta guía personalizada del impulso puede hacer que las compras impulsivas sean más frecuentes y precisas.
Los productos de uso diario ( La transformación hacia la AI es la más fácil de entender y también la más fácil de implementar. Sin embargo, he observado un fenómeno interesante: cuando la IA comienza a asumir nuestras decisiones de compra diarias, nuestros hábitos de consumo pueden experimentar cambios sutiles. Por ejemplo, la IA podría ajustar el momento y la cantidad de tus compras basándose en fluctuaciones de precios, disponibilidad de stock, e incluso pronósticos del clima. Un agente de IA inteligente podría, una semana antes de que se te acabe el detergente, descubrir que una marca está en oferta, por lo que compra con anticipación y te sugiere probarla. Este comportamiento de "arbitraje inteligente" podría permitir a los consumidores obtener una mejor relación calidad-precio sin darse cuenta, mientras que también obligaría a las marcas a replantear sus estrategias de precios y promociones.
Las compras de estilo de vida ) son el área donde creo que la IA tendrá el mayor impacto. Estas compras se caracterizan por: tener un umbral de precio, involucrar el gusto personal y requerir un cierto grado de investigación. Justine mencionó productos como Plush, pero creo que eso es solo la punta del iceberg. La verdadera revolución vendrá del aprendizaje profundo de la IA sobre el estilo personal y las preferencias. Imagina un asistente de IA que no solo sepa qué has comprado en el pasado, sino que también entienda tu tipo de cuerpo, color de piel, estilo de vida, círculos sociales e incluso tus aspiraciones (. Puede recomendar no solo un producto individual, sino un conjunto completo de combinaciones e incluso una ruta de mejora del estilo de vida. Este nivel de personalización es inalcanzable para las plataformas de comercio electrónico tradicionales.
La compra funcional ) es la más compleja y desafiante en la AI. Este tipo de compra generalmente implica grandes gastos y uso a largo plazo. Los consumidores no solo necesitan recomendaciones de productos, sino también asesoramiento experto. Creo que aquí aparecerá una nueva categoría de aplicaciones de AI: asesores de AI. Estos AI no solo tienen un amplio conocimiento sobre productos, sino que también pueden llevar a cabo diálogos profundos similares a los de un experto en ventas humano. Pueden preguntar sobre tus necesidades específicas, escenarios de uso, limitaciones de presupuesto e incluso tus planes futuros, y luego proporcionar recomendaciones altamente personalizadas. Más importante aún, estos asesores de AI son intermarcas y no se inclinarán hacia un producto específico debido a comisiones o inventario.
Las compras importantes de la vida ( pueden ser el área de menor impacto de la IA, pero también la más importante. Decisiones como comprar una casa, casarse, y la educación son demasiado significativas y personalizadas, por lo que es difícil dejarlas completamente en manos de la IA. Sin embargo, la IA puede desempeñar un papel importante en la recopilación de información, comparación de opciones, y evaluación de riesgos. El entrenador de IA que imagino no está destinado a tomar decisiones por ti, sino a ayudarte a tomar mejores decisiones. Puede organizar una gran cantidad de información, identificar trampas potenciales, simular las consecuencias a largo plazo de diferentes elecciones, e incluso ayudarte a negociar contratos. Creo que el valor de este coach de IA radica en su neutralidad y exhaustividad, a diferencia de los asesores humanos que pueden tener conflictos de interés.
La ventaja competitiva de Amazon y Shopify: la doble ventaja de datos e infraestructura
Justine señala en su análisis que Amazon y Shopify tienen una capacidad defensiva más fuerte que Google, estoy completamente de acuerdo con este punto de vista, pero quiero analizar más profundamente el origen y la sostenibilidad de esta ventaja. La ventaja de Amazon no solo radica en que controla toda la cadena desde la búsqueda hasta la entrega, sino que lo más importante es que posee los datos de comportamiento más valiosos ) datos de comportamiento (.
Amazon sabe qué compraste, cuándo lo compraste, cuán rápido lo recibiste, si lo devolviste, si lo volviste a comprar, etc. El valor de estos datos supera con creces el historial de búsqueda, ya que reflejan directamente el comportamiento de compra real y la satisfacción. Cuando un agente de IA necesita tomar decisiones de compra para el usuario, estos datos son el material de entrenamiento más valioso. Google, aunque sabe qué buscaste, no sabe qué compraste al final, y aún menos si estás satisfecho con el resultado de la compra. Esta brecha de datos se amplificará aún más en la era de la IA.
Más importante aún, el programa de lealtad Amazon Prime ) creó un fenómeno económico único: el sesgo de costo hundido (. Cuando ya has pagado para convertirte en miembro Prime, tiendes a comprar más productos en Amazon para "recuperar tu inversión". Este mecanismo psicológico puede volverse aún más poderoso en la era de la IA. Un agente de IA, al buscar las mejores opciones de compra para ti, puede inclinarse naturalmente hacia Amazon, ya que sabe que eres miembro Prime y puedes disfrutar de envíos gratuitos y otros beneficios.
La lógica defensiva de Shopify es completamente diferente, pero igualmente poderosa. No construye un foso a través del control de los consumidores, sino a través del empoderamiento de los comerciantes para crear efectos de red. A medida que más y más D2C) marcas Direct-to-Consumer eligen Shopify, la plataforma se vuelve cada vez más indispensable. En la era de la IA, esta ventaja de descentralización podría volverse aún más evidente. Un agente de IA podría necesitar obtener información y realizar compras simultáneamente desde cientos de diferentes sitios web de marcas, y si esos sitios funcionan en Shopify, se formaría un ecosistema API estandarizado.
Creo que Shopify tiene otra ventaja subestimada: está más cerca de la historia de la marca. En la era de la IA, las diferencias funcionales de los productos pueden ser rápidamente identificadas y comparadas por la IA, pero la conexión emocional de la marca aún necesita ser sentida por los humanos. Las marcas en Shopify suelen tener historias y culturas únicas, estos valores intangibles son difíciles de cuantificar completamente por la IA, pero son factores importantes que influyen en la decisión de compra.
Los cuatro desafíos de infraestructura para la comercialización de la IA
Justine mencionó al final del artículo las cuatro condiciones básicas necesarias para que la IA despliegue todo su potencial en el ámbito empresarial. Creo que cada una merece ser explorada en profundidad, ya que no solo son desafíos tecnológicos, sino también oportunidades para la innovación en modelos de negocio.
Primero está el problema de los mejores datos. El sistema actual de comentarios de productos tiene serios problemas: comentarios falsos, polarización y falta de información de fondo. Pero creo que la raíz del problema radica en la desalineación del mecanismo de incentivos. Los consumidores suelen escribir comentarios porque están extremadamente satisfechos o extremadamente insatisfechos, y muy pocas personas documentan un estado intermedio. Además, el sistema de comentarios existente no puede capturar el contexto de uso del producto, las expectativas del usuario y las variaciones en la dimensión temporal.
El sistema de datos ideal que imagino es el siguiente: el agente de IA no solo recopila las evaluaciones subjetivas de los usuarios, sino que también monitorea el uso real de los productos a través de dispositivos de IoT. Por ejemplo, un reloj inteligente no solo debe considerar si el usuario le ha dado una calificación de cinco estrellas, sino también la frecuencia y duración real con la que el usuario lo lleva puesto. La evaluación de una cafetera no solo debe mirar los comentarios escritos, sino también la frecuencia de uso real del usuario, el estado de limpieza y mantenimiento, entre otros. Solo la combinación de estos datos de uso objetivos con la retroalimentación subjetiva puede formar un verdadero sistema de evaluación de productos valioso.
El desafío de una API unificada es más político que técnico. Cada plataforma de comercio electrónico tiene su propia estructura de API, formato de datos y mecanismo de autenticación; estas diferencias son en gran medida intencionales, con el objetivo de crear un efecto de bloqueo de plataforma. Pero en la era de los agentes de IA, esta fragmentación podría convertirse en un cuello de botella de eficiencia para toda la industria. Predigo que surgirán servicios de agregación de API, similares a los sistemas de distribución global en la industria del turismo. Estos servicios estandarizarán las interfaces de diferentes plataformas, permitiendo que los agentes de IA comparen y compren sin problemas entre plataformas.
La identidad y la memoria son los desafíos más complejos, ya que implican un equilibrio entre privacidad, precisión y adaptabilidad. Creo que los futuros asistentes de compra de IA necesitan establecer un modelo de preferencias de múltiples capas. Este modelo no solo debe registrar tus compras históricas, sino también entender tus valores, etapa de vida, limitaciones financieras, etc. Por ejemplo, necesita saber que buscas conveniencia durante el almuerzo en días laborables, pero que le das más importancia a la calidad y la presentación en las cenas del fin de semana. Esta recomendación basada en la percepción del contexto requiere que la IA posea una capacidad de comprensión social similar a la humana.
La captura embebida puede ser el área con mayor potencial innovador. La recolección de datos tradicional es pasiva y retrasada: se evalúa después de la compra, se da retroalimentación después de usar. Pero un agente de IA puede lograr un aprendizaje de preferencias en tiempo real. Por ejemplo, cuando pasas mucho tiempo mirando un producto en una característica específica, la IA puede inferir que estás más interesado en esa característica. Cuando saltas rápidamente sobre algunas opciones de color, la IA puede aprender tus preferencias de color. Este análisis de microinteracciones puede permitir que la IA tenga una comprensión más detallada de tus preferencias.
Reestructuración de plataformas de comercio electrónico: ¿quién saldrá victorioso?
Después de reflexionar sobre el análisis de Justine, he formado algunas de mis propias opiniones sobre el futuro del sector del comercio electrónico. Creo que la IA provocará una nueva reestructuración de plataformas, pero la lógica del éxito será diferente a la de antes.
La competencia en la era del comercio electrónico tradicional se centra principalmente en tres dimensiones: la variedad de elección, la conveniencia y el precio. Amazon ganó en términos de selección gracias a la filosofía de "Everything Store", al mismo tiempo que estableció una ventaja en conveniencia a través de Prime. Sin embargo, en la era de la IA, la importancia de estas ventajas cambiará.
Cuando el agente de IA puede comparar automáticamente los precios de toda la red y actuar como intermediario para las compras, la ventaja de precios de una sola plataforma se diluirá. Cuando la IA pueda procesar y cumplir de manera inteligente en lotes y a través de plataformas, la definición de conveniencia también cambiará. La verdadera ventaja competitiva se trasladará a la calidad de los datos, la capacidad de la IA y la integración ecológica.
Predigo que aparecerán varias categorías de nuevos jugadores en la plataforma: plataformas de comercio electrónico nativas de IA, agentes de IA verticales y proveedores de infraestructura comercial. Las plataformas nativas de IA se diseñarán desde cero, centradas en las necesidades de los agentes de IA, proporcionando datos de productos estructurados, API estandarizadas y una experiencia de usuario amigable para la IA. Los agentes de IA verticales se enfocarán en categorías específicas, como IA de moda, IA de productos digitales o IA de remodelación del hogar, estableciendo ventajas competitivas a través de una especialización profunda. Los proveedores de infraestructura comercial ofrecerán servicios tecnológicos subyacentes para ayudar a las plataformas de comercio electrónico tradicionales a convertirse en IA.
También creo que surgirá un nuevo modelo de negocio: suscripción de agentes de IA. Los consumidores podrían ya no comprar directamente en varias plataformas de comercio electrónico, sino que suscribirían uno o varios agentes de compras de IA, que tomarían todas las decisiones de compra en su nombre. Estos agentes cobrarían una tarifa de suscripción en lugar de una comisión, evitando así conflictos de interés y realmente poniéndose del lado del consumidor. Este modelo podría redefinir la distribución de la cadena de valor del comercio electrónico.
Reconstrucción de la inteligencia artificial en el marketing de marca: de la marketing masivo al diálogo individual
El cambio que la IA trae a los negocios no se limita al comportamiento de compra, sino que transformará fundamentalmente la lógica del marketing de marca. En la era de los agentes de IA, la efectividad del marketing masivo tradicional disminuirá significativamente, ya que los consumidores ya no buscarán y compararán productos activamente, sino que dependerán de las recomendaciones de los agentes de IA.
Esto significa que las marcas necesitan aprender a dialogar con la IA en lugar de dialogar con humanos. Los agentes de IA son más racionales y están impulsados por datos al evaluar productos; no se ven afectados por un embalaje atractivo o anuncios emocionales, sino que se centran en métricas de rendimiento objetivas, rentabilidad y calificaciones de satisfacción del usuario.
Pero eso no significa que la historia de la marca se vuelva menos importante. Por el contrario, creo que la narrativa auténtica de la marca se volverá más importante, ya que los agentes de IA analizarán en profundidad la coherencia y la credibilidad de la marca. Si una marca transmite mensajes contradictorios en diferentes plataformas y en diferentes momentos, la IA puede identificarlos fácilmente y reducir el peso de la recomendación.
Predigo que aparecerá un nuevo rol de marketing: Especialista en Relaciones con AI. El trabajo de estos especialistas es asegurar que la información del producto de la marca, la estrategia de precios, la gestión de inventario y otros aspectos sean correctamente entendidos y evaluados por la IA. Necesitan optimizar los datos del producto, gestionar la integración de API, monitorear los patrones de recomendación de IA, etc.
Otro cambio importante es la personalización extrema. Cuando el agente de IA tiene un profundo conocimiento de cada consumidor, las marcas pueden ofrecer productos personalizados para cada persona. No se trata solo de recomendaciones personalizadas, sino del producto personalizado en sí. Imagina que, cuando tu agente de IA le dice a una marca de ropa tus medidas exactas, preferencias de color, requisitos de material y rango de presupuesto, esa marca puede crear una pieza única para ti. Esta personalización a gran escala se vuelve económicamente viable en la era de la IA.
¿Qué estamos presenciando en los próximos diez años?
Después de reflexionar profundamente sobre el análisis de Justine y mis propias observaciones, siento que lo que estamos presenciando no es solo una transformación en la industria del comercio electrónico, sino un cambio más profundo en el comportamiento económico.
La economía tradicional supone que los consumidores son agentes racionales que recogen información activamente, comparan opciones y toman decisiones óptimas. Pero en la realidad, todos sabemos que las decisiones humanas están llenas de prejuicios, emociones y limitaciones cognitivas. La aparición de agentes de IA podría hacer que los consumidores se vuelvan más "racionales", ya que la IA puede procesar más información, evitar sesgos emocionales y aplicar consistentemente los criterios de decisión.
La difusión de este consumo racional puede tener un impacto profundo. En primer lugar, la eficiencia del mercado aumentará significativamente, ya que los consumidores podrán evaluar con mayor precisión el valor de los productos. En segundo lugar, la calidad del producto se volverá más importante que la capacidad de marketing, ya que los agentes de IA no se dejarán engañar por anuncios llamativos. Por último, la transparencia de precios aumentará, ya que la IA podrá comparar fácilmente los precios en toda la red.
Pero también me preocupa que este consumo "súper racional" pueda traer algunas consecuencias negativas. La diversión del descubrimiento en las compras podría reducirse, ya que el agente de IA siempre recomienda la opción "óptima", en lugar de opciones sorprendentes o placenteras. Las compras impulsivas, aunque no son lo suficientemente racionales, también son parte de la diversión de la vida. Si todo es optimizado por la IA, la vida podría volverse demasiado predecible.
Desde una perspectiva más macro, creo que la aplicación de la IA en el ámbito comercial acelerará la digitalización de la economía. Cada vez más comportamientos comerciales serán registrados y analizados de manera digital, lo que proporcionará una base de datos sin precedentes para la planificación económica y la formulación de políticas. El gobierno podría ser capaz de predecir tendencias económicas con mayor precisión, identificar fallos del mercado y diseñar medidas de intervención específicas.
Predigo que en los próximos diez años, veremos cómo los negocios impulsados por la IA evolucionan de aplicaciones experimentales a prácticas convencionales. Los primeros adoptantes obtendrán una ventaja competitiva significativa, pero a medida que la tecnología se generalice, estas ventajas se irán convirtiendo en comodidades. Los verdaderos ganadores a largo plazo serán aquellas empresas que puedan redefinir el valor del cliente en la era de la IA.
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a16z últimas conclusiones: ¿el comercio electrónico tradicional ha muerto? Las plataformas nativas de IA están redefiniendo el "shopping".
¿Alguna vez te has preguntado por qué Google puede convertirse en un gigante con una capitalización de mercado de 2 billones de dólares, mientras que Wikipedia es una organización sin fines de lucro? La respuesta es muy simple: la magia de la búsqueda comercial. Cuando buscas "¿cuántos protones tiene el átomo de cesio?", Google no gana un centavo. Pero cuando buscas "la mejor raqueta de tenis", comienza a imprimir dinero. Esta asimetría define la esencia de toda la economía de búsqueda. Ahora, con el auge de la IA, este equilibrio está siendo completamente roto.
Recientemente leí un análisis profundo de Justine Moore y Alex Rampell, socios de a16z, y sus ideas sobre cómo la IA está remodelando el campo del comercio electrónico me dejaron profundamente impresionado. No solo analizaron las amenazas que Google podría enfrentar, sino que lo más importante es que pintaron un nuevo panorama del comercio electrónico en la era de la IA. En este panorama, el modelo tradicional de búsqueda-comparación-compra está siendo reemplazado por una experiencia de compra inteligente impulsada por agentes de IA. Pasé mucho tiempo reflexionando sobre sus puntos de vista y, combinando mis propias observaciones sobre esta industria, quiero compartir algunas reflexiones más profundas.
La verdadera crisis de Google: no es el volumen de búsqueda, sino la migración de valor
Justine mencionó en el artículo un punto que me impresionó: incluso si Google pierde el 95% de su volumen de búsqueda, sus ingresos aún podrían crecer, siempre que pueda retener aquellas consultas que tienen valor comercial. Este punto suena contraintuitivo, pero en realidad revela el secreto central de la economía de búsqueda. Tras una profunda reflexión, descubrí que detrás de esto hay un problema más profundo: la IA está cambiando el lugar de la creación de valor.
En el modelo tradicional, Google desempeña el papel de intermediario de información. Los usuarios tienen la intención de compra, Google proporciona resultados de búsqueda y anuncios, los comerciantes obtienen tráfico, y Google cobra tarifas publicitarias. Este es un juego de tres partes relativamente simple. Pero la aparición de agentes de IA ha roto este equilibrio. Cuando ChatGPT o Perplexity pueden responder directamente a la pregunta "¿Cuál es la mejor raqueta de tenis?" y dar recomendaciones específicas, ¿por qué los usuarios necesitarían hacer clic en los enlaces publicitarios de Google?
Lo más importante es que la IA no solo está respondiendo preguntas, sino que está redefiniendo "la búsqueda" en sí misma. Nuestro comportamiento de búsqueda anterior era: formular preguntas → obtener una lista de enlaces → hacer clic para ver → comparar información → tomar decisiones. El proceso del agente de IA es: describir necesidades → obtener recomendaciones → comprar directamente. La etapa intermedia de comparación e investigación se ha reducido drásticamente o incluso ha desaparecido. Esto significa que los motores de búsqueda tradicionales no solo han perdido volumen de consultas, sino que también han perdido su posición clave en la cadena de toma de decisiones.
A partir del testimonio de Eddy Cue, vicepresidente senior de Apple, en el juicio antimonopolio del DOJ en mayo de 2025, se pueden ver indicios. Él indicó que el volumen de búsquedas en Safari había disminuido por primera vez en más de dos décadas, y esta noticia provocó una caída del precio de las acciones de Alphabet de casi el 8% en un solo día, con una capitalización de mercado evaporándose en más de 150 mil millones de dólares. Aunque el informe financiero de Google del segundo trimestre muestra que los ingresos por búsquedas siguen creciendo, lo que indica que actualmente se están perdiendo principalmente consultas de bajo valor, la dirección de esta tendencia es clara.
Creo que Google enfrenta no solo una simple amenaza competitiva, sino un desafío estructural en su modelo de negocio. Cuando la IA puede completar directamente todo el proceso desde el reconocimiento de intenciones hasta la decisión de compra, el modelo tradicional de "tráfico → publicidad → conversión" se volverá ineficiente e incluso obsoleto. Lo que Google necesita no son mejores algoritmos de búsqueda, sino un modelo de negocio completamente nuevo para adaptarse al comportamiento de consumo impulsado por la IA.
Transformación AI de cinco tipos de comportamiento de compra: de la impulsividad a la reflexión profunda
Justine clasifica los comportamientos de compra en cinco categorías en su artículo, desde compras impulsivas hasta compras significativas en la vida, cada una de las cuales experimentará diferentes grados de cambio en la era de la IA. Creo que este marco de clasificación es muy preciso, pero quiero analizar en un nivel más profundo los mecanismos psicológicos detrás de cada comportamiento de compra, así como cómo la IA está remodelando estos mecanismos.
Comprar impulsivamente ( Impulso de compra ) parece ser el área con menor influencia de la IA, ya que el impulso significa que no hay un proceso de investigación racional. Pero creo que este juicio puede ser demasiado superficial. El verdadero poder de la IA radica en predecir y guiar el impulso. Imagina que, cuando ves una camiseta divertida en TikTok, la IA ya ha analizado tu historial de navegación, registros de compras, actividad en redes sociales e incluso tu estado emocional, y luego en el momento más preciso te presenta el producto que más se ajusta a tus necesidades psicológicas actuales. No se trata de una simple recomendación algorítmica, sino de una profunda comprensión y manipulación de la psicología del impulso humano. Creo que esta guía personalizada del impulso puede hacer que las compras impulsivas sean más frecuentes y precisas.
Los productos de uso diario ( La transformación hacia la AI es la más fácil de entender y también la más fácil de implementar. Sin embargo, he observado un fenómeno interesante: cuando la IA comienza a asumir nuestras decisiones de compra diarias, nuestros hábitos de consumo pueden experimentar cambios sutiles. Por ejemplo, la IA podría ajustar el momento y la cantidad de tus compras basándose en fluctuaciones de precios, disponibilidad de stock, e incluso pronósticos del clima. Un agente de IA inteligente podría, una semana antes de que se te acabe el detergente, descubrir que una marca está en oferta, por lo que compra con anticipación y te sugiere probarla. Este comportamiento de "arbitraje inteligente" podría permitir a los consumidores obtener una mejor relación calidad-precio sin darse cuenta, mientras que también obligaría a las marcas a replantear sus estrategias de precios y promociones.
Las compras de estilo de vida ) son el área donde creo que la IA tendrá el mayor impacto. Estas compras se caracterizan por: tener un umbral de precio, involucrar el gusto personal y requerir un cierto grado de investigación. Justine mencionó productos como Plush, pero creo que eso es solo la punta del iceberg. La verdadera revolución vendrá del aprendizaje profundo de la IA sobre el estilo personal y las preferencias. Imagina un asistente de IA que no solo sepa qué has comprado en el pasado, sino que también entienda tu tipo de cuerpo, color de piel, estilo de vida, círculos sociales e incluso tus aspiraciones (. Puede recomendar no solo un producto individual, sino un conjunto completo de combinaciones e incluso una ruta de mejora del estilo de vida. Este nivel de personalización es inalcanzable para las plataformas de comercio electrónico tradicionales.
La compra funcional ) es la más compleja y desafiante en la AI. Este tipo de compra generalmente implica grandes gastos y uso a largo plazo. Los consumidores no solo necesitan recomendaciones de productos, sino también asesoramiento experto. Creo que aquí aparecerá una nueva categoría de aplicaciones de AI: asesores de AI. Estos AI no solo tienen un amplio conocimiento sobre productos, sino que también pueden llevar a cabo diálogos profundos similares a los de un experto en ventas humano. Pueden preguntar sobre tus necesidades específicas, escenarios de uso, limitaciones de presupuesto e incluso tus planes futuros, y luego proporcionar recomendaciones altamente personalizadas. Más importante aún, estos asesores de AI son intermarcas y no se inclinarán hacia un producto específico debido a comisiones o inventario.
Las compras importantes de la vida ( pueden ser el área de menor impacto de la IA, pero también la más importante. Decisiones como comprar una casa, casarse, y la educación son demasiado significativas y personalizadas, por lo que es difícil dejarlas completamente en manos de la IA. Sin embargo, la IA puede desempeñar un papel importante en la recopilación de información, comparación de opciones, y evaluación de riesgos. El entrenador de IA que imagino no está destinado a tomar decisiones por ti, sino a ayudarte a tomar mejores decisiones. Puede organizar una gran cantidad de información, identificar trampas potenciales, simular las consecuencias a largo plazo de diferentes elecciones, e incluso ayudarte a negociar contratos. Creo que el valor de este coach de IA radica en su neutralidad y exhaustividad, a diferencia de los asesores humanos que pueden tener conflictos de interés.
La ventaja competitiva de Amazon y Shopify: la doble ventaja de datos e infraestructura
Justine señala en su análisis que Amazon y Shopify tienen una capacidad defensiva más fuerte que Google, estoy completamente de acuerdo con este punto de vista, pero quiero analizar más profundamente el origen y la sostenibilidad de esta ventaja. La ventaja de Amazon no solo radica en que controla toda la cadena desde la búsqueda hasta la entrega, sino que lo más importante es que posee los datos de comportamiento más valiosos ) datos de comportamiento (.
Amazon sabe qué compraste, cuándo lo compraste, cuán rápido lo recibiste, si lo devolviste, si lo volviste a comprar, etc. El valor de estos datos supera con creces el historial de búsqueda, ya que reflejan directamente el comportamiento de compra real y la satisfacción. Cuando un agente de IA necesita tomar decisiones de compra para el usuario, estos datos son el material de entrenamiento más valioso. Google, aunque sabe qué buscaste, no sabe qué compraste al final, y aún menos si estás satisfecho con el resultado de la compra. Esta brecha de datos se amplificará aún más en la era de la IA.
Más importante aún, el programa de lealtad Amazon Prime ) creó un fenómeno económico único: el sesgo de costo hundido (. Cuando ya has pagado para convertirte en miembro Prime, tiendes a comprar más productos en Amazon para "recuperar tu inversión". Este mecanismo psicológico puede volverse aún más poderoso en la era de la IA. Un agente de IA, al buscar las mejores opciones de compra para ti, puede inclinarse naturalmente hacia Amazon, ya que sabe que eres miembro Prime y puedes disfrutar de envíos gratuitos y otros beneficios.
La lógica defensiva de Shopify es completamente diferente, pero igualmente poderosa. No construye un foso a través del control de los consumidores, sino a través del empoderamiento de los comerciantes para crear efectos de red. A medida que más y más D2C) marcas Direct-to-Consumer eligen Shopify, la plataforma se vuelve cada vez más indispensable. En la era de la IA, esta ventaja de descentralización podría volverse aún más evidente. Un agente de IA podría necesitar obtener información y realizar compras simultáneamente desde cientos de diferentes sitios web de marcas, y si esos sitios funcionan en Shopify, se formaría un ecosistema API estandarizado.
Creo que Shopify tiene otra ventaja subestimada: está más cerca de la historia de la marca. En la era de la IA, las diferencias funcionales de los productos pueden ser rápidamente identificadas y comparadas por la IA, pero la conexión emocional de la marca aún necesita ser sentida por los humanos. Las marcas en Shopify suelen tener historias y culturas únicas, estos valores intangibles son difíciles de cuantificar completamente por la IA, pero son factores importantes que influyen en la decisión de compra.
Los cuatro desafíos de infraestructura para la comercialización de la IA
Justine mencionó al final del artículo las cuatro condiciones básicas necesarias para que la IA despliegue todo su potencial en el ámbito empresarial. Creo que cada una merece ser explorada en profundidad, ya que no solo son desafíos tecnológicos, sino también oportunidades para la innovación en modelos de negocio.
Primero está el problema de los mejores datos. El sistema actual de comentarios de productos tiene serios problemas: comentarios falsos, polarización y falta de información de fondo. Pero creo que la raíz del problema radica en la desalineación del mecanismo de incentivos. Los consumidores suelen escribir comentarios porque están extremadamente satisfechos o extremadamente insatisfechos, y muy pocas personas documentan un estado intermedio. Además, el sistema de comentarios existente no puede capturar el contexto de uso del producto, las expectativas del usuario y las variaciones en la dimensión temporal.
El sistema de datos ideal que imagino es el siguiente: el agente de IA no solo recopila las evaluaciones subjetivas de los usuarios, sino que también monitorea el uso real de los productos a través de dispositivos de IoT. Por ejemplo, un reloj inteligente no solo debe considerar si el usuario le ha dado una calificación de cinco estrellas, sino también la frecuencia y duración real con la que el usuario lo lleva puesto. La evaluación de una cafetera no solo debe mirar los comentarios escritos, sino también la frecuencia de uso real del usuario, el estado de limpieza y mantenimiento, entre otros. Solo la combinación de estos datos de uso objetivos con la retroalimentación subjetiva puede formar un verdadero sistema de evaluación de productos valioso.
El desafío de una API unificada es más político que técnico. Cada plataforma de comercio electrónico tiene su propia estructura de API, formato de datos y mecanismo de autenticación; estas diferencias son en gran medida intencionales, con el objetivo de crear un efecto de bloqueo de plataforma. Pero en la era de los agentes de IA, esta fragmentación podría convertirse en un cuello de botella de eficiencia para toda la industria. Predigo que surgirán servicios de agregación de API, similares a los sistemas de distribución global en la industria del turismo. Estos servicios estandarizarán las interfaces de diferentes plataformas, permitiendo que los agentes de IA comparen y compren sin problemas entre plataformas.
La identidad y la memoria son los desafíos más complejos, ya que implican un equilibrio entre privacidad, precisión y adaptabilidad. Creo que los futuros asistentes de compra de IA necesitan establecer un modelo de preferencias de múltiples capas. Este modelo no solo debe registrar tus compras históricas, sino también entender tus valores, etapa de vida, limitaciones financieras, etc. Por ejemplo, necesita saber que buscas conveniencia durante el almuerzo en días laborables, pero que le das más importancia a la calidad y la presentación en las cenas del fin de semana. Esta recomendación basada en la percepción del contexto requiere que la IA posea una capacidad de comprensión social similar a la humana.
La captura embebida puede ser el área con mayor potencial innovador. La recolección de datos tradicional es pasiva y retrasada: se evalúa después de la compra, se da retroalimentación después de usar. Pero un agente de IA puede lograr un aprendizaje de preferencias en tiempo real. Por ejemplo, cuando pasas mucho tiempo mirando un producto en una característica específica, la IA puede inferir que estás más interesado en esa característica. Cuando saltas rápidamente sobre algunas opciones de color, la IA puede aprender tus preferencias de color. Este análisis de microinteracciones puede permitir que la IA tenga una comprensión más detallada de tus preferencias.
Reestructuración de plataformas de comercio electrónico: ¿quién saldrá victorioso?
Después de reflexionar sobre el análisis de Justine, he formado algunas de mis propias opiniones sobre el futuro del sector del comercio electrónico. Creo que la IA provocará una nueva reestructuración de plataformas, pero la lógica del éxito será diferente a la de antes.
La competencia en la era del comercio electrónico tradicional se centra principalmente en tres dimensiones: la variedad de elección, la conveniencia y el precio. Amazon ganó en términos de selección gracias a la filosofía de "Everything Store", al mismo tiempo que estableció una ventaja en conveniencia a través de Prime. Sin embargo, en la era de la IA, la importancia de estas ventajas cambiará.
Cuando el agente de IA puede comparar automáticamente los precios de toda la red y actuar como intermediario para las compras, la ventaja de precios de una sola plataforma se diluirá. Cuando la IA pueda procesar y cumplir de manera inteligente en lotes y a través de plataformas, la definición de conveniencia también cambiará. La verdadera ventaja competitiva se trasladará a la calidad de los datos, la capacidad de la IA y la integración ecológica.
Predigo que aparecerán varias categorías de nuevos jugadores en la plataforma: plataformas de comercio electrónico nativas de IA, agentes de IA verticales y proveedores de infraestructura comercial. Las plataformas nativas de IA se diseñarán desde cero, centradas en las necesidades de los agentes de IA, proporcionando datos de productos estructurados, API estandarizadas y una experiencia de usuario amigable para la IA. Los agentes de IA verticales se enfocarán en categorías específicas, como IA de moda, IA de productos digitales o IA de remodelación del hogar, estableciendo ventajas competitivas a través de una especialización profunda. Los proveedores de infraestructura comercial ofrecerán servicios tecnológicos subyacentes para ayudar a las plataformas de comercio electrónico tradicionales a convertirse en IA.
También creo que surgirá un nuevo modelo de negocio: suscripción de agentes de IA. Los consumidores podrían ya no comprar directamente en varias plataformas de comercio electrónico, sino que suscribirían uno o varios agentes de compras de IA, que tomarían todas las decisiones de compra en su nombre. Estos agentes cobrarían una tarifa de suscripción en lugar de una comisión, evitando así conflictos de interés y realmente poniéndose del lado del consumidor. Este modelo podría redefinir la distribución de la cadena de valor del comercio electrónico.
Reconstrucción de la inteligencia artificial en el marketing de marca: de la marketing masivo al diálogo individual
El cambio que la IA trae a los negocios no se limita al comportamiento de compra, sino que transformará fundamentalmente la lógica del marketing de marca. En la era de los agentes de IA, la efectividad del marketing masivo tradicional disminuirá significativamente, ya que los consumidores ya no buscarán y compararán productos activamente, sino que dependerán de las recomendaciones de los agentes de IA.
Esto significa que las marcas necesitan aprender a dialogar con la IA en lugar de dialogar con humanos. Los agentes de IA son más racionales y están impulsados por datos al evaluar productos; no se ven afectados por un embalaje atractivo o anuncios emocionales, sino que se centran en métricas de rendimiento objetivas, rentabilidad y calificaciones de satisfacción del usuario.
Pero eso no significa que la historia de la marca se vuelva menos importante. Por el contrario, creo que la narrativa auténtica de la marca se volverá más importante, ya que los agentes de IA analizarán en profundidad la coherencia y la credibilidad de la marca. Si una marca transmite mensajes contradictorios en diferentes plataformas y en diferentes momentos, la IA puede identificarlos fácilmente y reducir el peso de la recomendación.
Predigo que aparecerá un nuevo rol de marketing: Especialista en Relaciones con AI. El trabajo de estos especialistas es asegurar que la información del producto de la marca, la estrategia de precios, la gestión de inventario y otros aspectos sean correctamente entendidos y evaluados por la IA. Necesitan optimizar los datos del producto, gestionar la integración de API, monitorear los patrones de recomendación de IA, etc.
Otro cambio importante es la personalización extrema. Cuando el agente de IA tiene un profundo conocimiento de cada consumidor, las marcas pueden ofrecer productos personalizados para cada persona. No se trata solo de recomendaciones personalizadas, sino del producto personalizado en sí. Imagina que, cuando tu agente de IA le dice a una marca de ropa tus medidas exactas, preferencias de color, requisitos de material y rango de presupuesto, esa marca puede crear una pieza única para ti. Esta personalización a gran escala se vuelve económicamente viable en la era de la IA.
¿Qué estamos presenciando en los próximos diez años?
Después de reflexionar profundamente sobre el análisis de Justine y mis propias observaciones, siento que lo que estamos presenciando no es solo una transformación en la industria del comercio electrónico, sino un cambio más profundo en el comportamiento económico.
La economía tradicional supone que los consumidores son agentes racionales que recogen información activamente, comparan opciones y toman decisiones óptimas. Pero en la realidad, todos sabemos que las decisiones humanas están llenas de prejuicios, emociones y limitaciones cognitivas. La aparición de agentes de IA podría hacer que los consumidores se vuelvan más "racionales", ya que la IA puede procesar más información, evitar sesgos emocionales y aplicar consistentemente los criterios de decisión.
La difusión de este consumo racional puede tener un impacto profundo. En primer lugar, la eficiencia del mercado aumentará significativamente, ya que los consumidores podrán evaluar con mayor precisión el valor de los productos. En segundo lugar, la calidad del producto se volverá más importante que la capacidad de marketing, ya que los agentes de IA no se dejarán engañar por anuncios llamativos. Por último, la transparencia de precios aumentará, ya que la IA podrá comparar fácilmente los precios en toda la red.
Pero también me preocupa que este consumo "súper racional" pueda traer algunas consecuencias negativas. La diversión del descubrimiento en las compras podría reducirse, ya que el agente de IA siempre recomienda la opción "óptima", en lugar de opciones sorprendentes o placenteras. Las compras impulsivas, aunque no son lo suficientemente racionales, también son parte de la diversión de la vida. Si todo es optimizado por la IA, la vida podría volverse demasiado predecible.
Desde una perspectiva más macro, creo que la aplicación de la IA en el ámbito comercial acelerará la digitalización de la economía. Cada vez más comportamientos comerciales serán registrados y analizados de manera digital, lo que proporcionará una base de datos sin precedentes para la planificación económica y la formulación de políticas. El gobierno podría ser capaz de predecir tendencias económicas con mayor precisión, identificar fallos del mercado y diseñar medidas de intervención específicas.
Predigo que en los próximos diez años, veremos cómo los negocios impulsados por la IA evolucionan de aplicaciones experimentales a prácticas convencionales. Los primeros adoptantes obtendrán una ventaja competitiva significativa, pero a medida que la tecnología se generalice, estas ventajas se irán convirtiendo en comodidades. Los verdaderos ganadores a largo plazo serán aquellas empresas que puedan redefinir el valor del cliente en la era de la IA.