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El desafío de diseñar experiencias para humanos y algoritmos
Los agentes de IA empiezan a influir en el comercio digital y modifican las reglas de interacción entre empresas y consumidores, con un foco creciente en datos, confianza y personalización
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En la última década, la experiencia de usuario (UX) evolucionó como nunca, especialmente en el entorno digital. El cliente pasó a ocupar un lugar central, pero hoy surge una pregunta: ¿quién es realmente el cliente, una persona o un algoritmo? Hoy, con la irrupción de los agentes de inteligencia artificial (IA) el paradigma cambia, y se vuelve necesario crear plataformas en las que tanto humanos como agentes puedan vivir la mejor experiencia para concretar la compra.
“Las marcas empiezan a tener dos audiencias: las personas y las máquinas que toman o influyen en decisiones por ellas. Con este cambio, la UX deja de ser solamente una interfaz y empieza a ser también una infraestructura de información. Una persona necesita entender, confiar y navegar; un agente necesita poder encontrar, interpretar y comparar. Cambia bastante la lógica”, explica Lucía Gonçalves da Cruz, Head of Content, Media & Growth de la agencia GUT BA Marketing Services.
Hasta acá la UX giraba alrededor de una persona: qué ve, qué entiende, qué le genera confianza y qué la lleva a hacer clic. “Pero el e-commerce nunca tuvo necesariamente un único usuario: en el caso de los pañales, el usuario final es el bebé, pero quien compra y decide es el padre o la madre. Con los agentes de IA pasa algo parecido: la persona sigue siendo quien necesita el producto, pero puede haber un intermediario que busca, compara y filtra las opciones antes de que ella las vea”, describe María Aued, directora Digital General de Carat, la agencia de medios del grupo Dentsu.
En sintonía, Natalia Alventosa, SEO & CX Coordinator de VML Argentina, añade que “el usuario final sigue siendo una persona, lo que cambia es su rol. Las personas pasan de hacer tareas paso a paso a guiar, supervisar y aprobar lo que hace un agente por ellas. En ese contexto, uno de los grandes desafíos de UX es generar confianza”.
Ahora, conocer cómo se viene dando esta transición es fundamental para las marcas. “El e-commerce está evolucionando de una vidriera puramente visual hacia un ecosistema de competencia por datos e hiper personalización. La tendencia ya se refleja a escala global. Según el State of Commerce, el tráfico hacia sitios desde chats con IA creció entre un 150% y un 428% interanual. Además, entre 2025 y 2026, el descubrimiento en canales propios cayó un 7% y en buscadores tradicionales un 15%, mientras que en canales basados en IA creció un 38%”, detalla Gabriel Camarena Gómez, VP regional de ingeniería aplicada de la compañía de software Salesforce.
A todo esto, Cristina Miglio, presidente de la Asociación DEC Argentina -la entidad que nuclea a profesionales y compañías dedicadas a la experiencia del cliente (Customer Experience)- añade que “con la aplicación de IA, la personalización es posible y permite a las empresas generar más valor para sus clientes optimizando recursos”.
Sin embargo, aclara que “en la Argentina los usos principales de inteligencia agéntica en la actualidad son la atención de clientes y la resolución de reclamos. Por esto, la consideración de la IA para el diseño de UX todavía no es el foco principal de las compañías. De todos modos, la tecnología avanza tan velozmente, que es necesario estar preparados para esta evolución”.
Pensando en los agentes
Diseñar para agentes implica un cambio de paradigma. Durante décadas, el objetivo fue captar y retener la atención de las personas. Pero los agentes de IA no se comportan como usuarios humanos. No se distraen, no sienten curiosidad, no se cansan ni toman decisiones impulsivas. “No le importa si un banner es verde o rojo, sino entender exactamente qué y cómo es el producto, cuánto cuesta, para quién y para qué sirve, y por qué debería recomendarlo. Eso obliga a sumar a la UX visual una capa de información clara, estructurada, actualizada y accesible para las máquinas”, dice Gonçalves da Cruz.
Daniel Jejcic, CEO de avenida+, empresa argentina especializada en soluciones de comercio electrónico, agrega una capa de complejidad, teniendo en cuenta que muchas páginas venden en diferentes mercados. “Los agentes tienen que entender las promociones bancarias, las reglas impositivas, los programas de beneficios, los medios de pago locales y hasta los hábitos culturales de consumo. La IA no va a borrar esas diferencias; los agentes tendrán que aprenderlas.”
“Ya no alcanza con pensar en pantallas; también hay que diseñar la capa que un agente puede leer, interpretar y accionar. Yo lo entiendo como una UX de dos niveles: una interfaz para la persona, que define objetivos, límites y preferencias, y una infraestructura de datos, APIs y reglas para que el agente encuentre, compare y compre con precisión. La calidad deja de medirse sólo por clics y empieza a medirse por si el sistema entrega el resultado correcto, con transparencia y control”, afirma Juan Pablo Broens, CEO de OMD Argentina, la agencia de medios y comunicación del grupo Omnicom Media Group.
¿Qué pasa con el storytelling y el diseño gráfico en este escenario? “Un agente no necesita quedarse más tiempo en un sitio ni ser persuadido visualmente. Necesita entender con precisión qué ofrece el sistema, qué datos son válidos, qué acciones puede ejecutar y cuál fue el resultado de cada operación. En términos de ingeniería, esto se parece mucho más a diseñar una buena API o un buen contrato entre sistemas: entradas claras, salidas previsibles, errores explícitos, estados consistentes y semántica estable”, define Carlos Ramonda, decano de Ciencias Aplicadas de la Universidad Siglo 21.
Lo que las personas necesitan
Antes de hablar de cómo se diseña para un agente de IA, para Cecilia Gargiulo, gerente de Visión 360 Individuos de Banco Macro y socio DEC, “hay que volver al origen: a los agentes los creamos las personas. Un agente no tiene necesidades propias. Actúa en función de objetivos, preferencias y restricciones que le damos los humanos. Y cuanto mejor conozca a la persona –qué quiere, qué valora, qué necesita y en qué contexto está– mejor podrá representarla”.
Diferentes modelos de IA, como ChatGPT o Claude, están acostumbrando a las personas a expresar lo que necesitan en lenguaje natural y esperar que el sistema interprete el contexto y haga parte del trabajo por ellas. “Eso cambia la matriz de esfuerzo en UX. Hasta ahora, en un ecommerce el esfuerzo recaía principalmente sobre el usuario: tenía que entender las categorías, navegar, aplicar filtros, comparar alternativas y finalmente elegir. Hoy empieza a esperar poder delegar ese trabajo en un agente”, advierte Martin Pilossof, cofundador de la empresa de tecnología Prometheo.ai.
Damián García, Lead of Generative AI de Ingenia -la compañía argentina especializada en desarrollo de software- , observa cómo “el recorrido tradicional (home, categorías, producto, carrito y checkout) se comprimirá en una conversación. El consumidor podrá expresar una necesidad compleja y recibir pocas alternativas razonadas, en lugar de recorrer cientos de resultados”.
“Deberíamos ver surgir interfases agénticas para muchos casos de uso, pero seguramente existirán compras manuales. No creo que en todos los casos sea una delegación total pero sí una compra asistida. No es lo mismo comprar leche, huevos y café en el super de siempre que comprar un auto o contratar un seguro”, asegura Charly Lizarralde, cofundador y CEO de 7Puentes.
En este escenario, además de pensar cómo se presenta un producto hay que contemplar cómo un sistema interpreta la información. “Las descripciones completas, los precios y la disponibilidad actualizados, más las condiciones de entrega y financiación adquieren especial relevancia. Al mismo tiempo, la compra mantiene una dimensión emocional. Las personas tienen hábitos, marcas preferidas y ganas de descubrir productos. Una experiencia digital debe contemplar esa diversidad con propuestas como los cupones personalizados o las sugerencias de productos complementarios”, cuenta Berenice Fraga, directora de E-commerce Comercial de Carrefour Argentina.
El próximo paso
Mirando al futuro, Lorena Cabrera, directora de BI & Research en la consultora Human Connections Media, cree que aunque el “tráfico sintético (las interacciones de los agentes) crecerá, durante bastante tiempo convivirá con el humano. Esta coexistencia se explica por el nivel actual de adopción: cerca del 35% de la población mayor de 12 años en Argentina utiliza IA de forma periódica, mientras que el 65% restante no la utiliza o lo hace esporádicamente”.
“Estoy convencida que en el corto plazo, probablemente los agentes empiecen a asumir tareas más operativas: monitorear precios, volver a comprar productos recurrentes, coordinar entregas o incluso preparar una recomendación bastante cerrada para que vos solo tengas que validarla. Se convierte en un asistente más autónomo pero aun con un foco human in the loop”, analiza Natalia Borrazás, Product Executive Manager de Growlat.ai.
Si el consumidor delega la búsqueda en un agente, según Guillermo Capitanelli, Chief Product Officer de Grupo San Cristóbal, “el e-commerce va a tender a ser más declarativo, más comparable y más transparente. Las empresas van a tener que exponer no solo productos y precios, sino también condiciones, diferenciales, reputación, valoraciones, red de servicio, tiempos de respuesta y calidad postventa en formatos que una IA pueda interpretar”.
Esto no significa que desaparezcan las intervenciones de las personas, pero sí se verá un cambio hacia un mayor protagonismo de los agentes. Nicolás López Llovet, responsable para la Argentina de HappyRobot, empresa de agentes de IA, señala que lo que sucede es que “aparece una nueva capa entre la empresa y el consumidor. Las compañías van a tener que diseñar para personas y para agentes al mismo tiempo. Y no solo eso: del otro lado también va a haber agentes, los de las empresas, capaces de responder, negociar y ejecutar. Muchas interacciones van a ser, directamente, entre agentes”.
“Creemos que el futuro de la UX no pasa por diseñar únicamente para una persona o para una IA, sino por construir experiencias capaces de interpretar contexto, anticipar necesidades y ofrecer la mejor recomendación posible en cada interacción. Si los agentes ganan protagonismo en la compra, la calidad de los datos, la relevancia de las recomendaciones y la capacidad de personalización serán cada vez más importantes. Sin embargo, el objetivo seguirá siendo ayudar a una persona a tomar mejores decisiones”, señalan desde Bees, la plataforma digital de Cervecería y Maltería Quilmes.
Pero los especialistas también reconocen algunos puntos a cuidar. “El mayor riesgo está en cómo las empresas logren aparecer entre las recomendaciones de los agentes. Si el LLM determina un top 3 de dónde comprar esos productos: qué sucede con el resto, cómo se regulará ese ranking, cada cuánto será revisado si todo el tiempo se alimenta de sus propios sesgos”, se pregunta Mercedes Lara, directora de UX en Ualá.
En definitiva, como indica Federico Albanese, especialista en investigación aplicada en inteligencia artificial de Veritran, “la mejor inversión en experiencia para agentes es ordenar y explicitar la información. Durante años optimizamos todo para el ojo humano. Ahora hay que optimizar también para quien no tiene ojos. Pero sin perder de vista para quién trabaja: el humano que usa la app o que le pide algo al agente sigue siendo el destinatario final”.
Por Marysol Antón
