Revolución del consumo: la IA toma el control de las compras

Llegó otra vez esa época del año en la que quienes tienen que hacer regalos deben recorrer negocios o pasar horas navegando sitios de e-commerce para encontrar el obsequio adecuado. Algunos disfrutan del proceso. Muchos no. Y un número creciente está dispuesto a delegar buena parte de esa tarea en la inteligencia artificial (IA).

Los chatbots funcionan como un personal shopper para cualquiera. Pueden escuchar lo que busca un usuario, armar una lista corta de opciones y ayudar a comparar productos. Esta temporada, alrededor de dos tercios de los consumidores en países ricos (y cinco sextos de los jóvenes de 18 a 24 años) planean usar IA para ayudarse a comprar, según una encuesta de Shopify, proveedor de herramientas de comercio electrónico.

En paralelo, un estudio de McKinsey reveló que el segundo uso más frecuente de la IA generativa en Estados Unidos es pedir consejos de compra, solo detrás de la búsqueda de información general y por encima de la asistencia para escribir. Cada vez más, los consumidores incluso pueden comprar directamente a través de un chatbot. Para 2030, McKinsey estima que entre US$ 3 billones y US$ 5 billones en compras globales se realizarán mediante estos “agentes”. La industria minorista está al borde de su próxima gran disrupción.

Las empresas de IA apuestan a que su tecnología transforme las compras igual que el e-commerce lo hizo en la era de internet. Aunque OpenAI redujo la prioridad de integrar publicidad en ChatGPT, cerró acuerdos con Etsy —el marketplace de artesanías— y con Shopify para permitir que los comercios vendan a través de su chatbot a cambio de una comisión. Y Google, cuyo buscador ha sido durante años el punto de partida para muchos compradores, también apunta al mercado del llamado “comercio agentivo”. En Estados Unidos, sus herramientas de IA pueden llamar a tiendas para consultar stock, seguir el precio de productos y concretar algunas compras en nombre del usuario cuando aparece una oferta.

Pero los retailers no se quedan de brazos cruzados. Muchos sitios de e-commerce rechazaron la idea de que un agente de IA se interponga entre ellos y sus clientes. Amazon, el mayor emporio online del mundo —que obtiene cerca de una décima parte de sus ingresos por publicidad—, busca evitar que los compradores migren fuera de su propia plataforma. Bloqueó los crawlers de OpenAI para impedir que recolecten información de productos, y demandó a Perplexity, otra empresa de IA, alegando que su agente Comet deambula por el sitio haciéndose pasar por un humano (Perplexity lo niega).

Otros se muestran más abiertos. En octubre, Walmart —el histórico competidor de Amazon— anunció que sus productos podrán comprarse directamente a través de ChatGPT. Estos acuerdos pueden ayudar a los retailers a llegar a consumidores que de otro modo no alcanzarían. Analistas de Mizuho, un banco, estiman que el 4% de las visitas al sitio de Walmart provienen de referencias externas, de las cuales un tercio llega vía ChatGPT.

Doug McMillon, CEO saliente de Walmart, reconoce que las compras online tienen que evolucionar más allá de “una barra de búsqueda” y “una larga lista”. Algunas cadenas, incluido Walmart, desarrollaron asistentes propios de compra. Una investigación de Accenture muestra que los estadounidenses prefieren estos bots propios por encima de agentes externos como ChatGPT.

Esto también refleja el desafío de integrar herramientas de IA ajenas con los datos internos de las cadenas. En una reciente llamada con inversores, Andy Jassy —CEO de Amazon— criticó a los agentes de compra de terceros: “No hay personalización. No hay historial de compras. Las estimaciones de entrega son con frecuencia incorrectas. Los precios suelen estar mal”. (Amazon tiene su propio asistente, Rufus, que según la empresa fue utilizado por 250 millones de clientes este año).

Julie Bornstein, fundadora de Daydream —una herramienta de compra de moda basada en IA—, sostiene que los chatbots funcionan mejor con ciertos tipos de productos. Son excelentes cuando los artículos tienen especificaciones claras y comparables (como aspiradoras, donde los retailers detallan peso y potencia). Toleran relativamente bien categorías que combinan especificaciones con preferencias personales, como cosmética. Pero en rubros profundamente personales —como la moda— suelen fallar. “Las categorías basadas en el gusto son completamente diferentes”, dice Bornstein. “No se trata de especificaciones. Se trata de la sensación y la vibra del producto”.

Qué tan entusiasta sea la adopción de los consumidores también dependerá de si los fabricantes de chatbots apuestan a la publicidad para monetizar. Walmart ya está experimentando con anuncios en su asistente Sparky, y Google les dijo recientemente a los anunciantes que integrará publicidad en su chatbot Gemini el próximo año. Esto podría afectar la percepción de objetividad de estas herramientas y desalentar a algunos usuarios.

Mientras tanto, las marcas buscan nuevas formas de lograr que los chatbots recomienden sus productos. El viejo SEO (optimización para motores de búsqueda) empieza a convertirse en “optimización para motores generativos”. Lily AI, una firma de software, reunió datos sobre el lenguaje que los usuarios emplean en los chatbots e integra esa información en los sitios de sus clientes. Por ejemplo, una empresa quizá catalogue una prenda como “buzo French terry azul medianoche” en la sección “athleisure”, mientras que los usuarios simplemente le piden al chatbot “hoodies azules”, explica Purva Gupta, fundadora de Lily AI.

Mandeep Bhatia, de Tapestry —dueña de Coach y Kate Spade—, agrega que las marcas necesitan aparecer en el material que los agentes de IA rastrean. Muck Rack, una firma de software de relaciones públicas, analizó más de un millón de enlaces citados por chatbots populares en julio y encontró que los sitios corporativos o comunicados de prensa aparecían solo en el 18% de los casos, frente al 25% de los sitios de noticias, la fuente más mencionada. Los chatbots también tienden a favorecer contenido reciente. Para Tapestry, los blogs de moda y las revistas especializadas se están volviendo fundamentales, señala Bhatia.

Una consecuencia inesperada de todo esto es que, mientras la IA reorganiza las compras online, las tiendas físicas podrían recuperar relevancia. A medida que el browsing se traslada fuera de los sitios propios de retailers y marcas, los locales con vidrieras impactantes y vendedores carismáticos ofrecerán otro modo de moldear la percepción del consumidor. Tres cuartas partes de los encuestados en el estudio de Shopify dice valorar la interacción humana al comprar, un salto desde poco más de la mitad en 2024. Muchos compradores todavía quieren tocar y probar ciertos productos, como la ropa. Y en esta época del año, caminar por el centro comercial sigue siendo una forma de entrar en clima festivo.

The Economist

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