Durante años hemos optimizado el ecommerce para una especie muy concreta: personas con paciencia (más o menos) para comparar, leer, dudar y acabar comprando. Y de pronto aparece un nuevo “comprador” que no se entretiene, no se distrae y no cae en lo de “añadir a favoritos para pensarlo”: un agente de IA.
La compra, en vez de empezar con “voy a mirar”, empieza con una intención (“necesito X, con estas condiciones”) y el resto lo hace un sistema que busca, filtra, compara y decide. Y aquí viene el giro de guión: en el agentic commerce la pregunta ya no es solo cómo convenzo a un usuario, sino cómo consigo que una IA me elija.
Y si el comprador ya no es humano, hay una consecuencia inmediata (y poco glamourosa): tu catálogo de producto deja de ser “un Excel que hay que subir” y pasa a ser tu principal argumento de venta.
El cambio real: de “ecommerce” a “delegated commerce”
El agentic commerce es el comercio mediado por agentes de IA que actúan “en tu nombre”: buscan, comparan, filtran por preferencias, revisan condiciones y, cada vez más, cierran la transacción. Los agentes comparan precio, stock y entrega en múltiples sitios, priorizan reviews y señales de confianza, optimizan por “valor total” (precio + envío + devoluciones + tiempo) y cuando toca… te ayudan a realizar la compra.
Si te suena a “futuro”, mira estas pistas:
- Adobe detectó que el tráfico desde fuentes de GenAI hacia retail en EE. UU. creció +4.700% interanual en julio de 2025. Y ese tráfico llega “con los deberes hechos”: +32% tiempo, +10% páginas vistas y -27% rebote. (Fuente: Adobe for Business)
- Un estudio de McKinsey estima que, hacia 2030, el agentic commerce podría “orquestar” hasta 1 billón de dólares en retail B2C en EE. UU. y 3–5 billones globalmente.
- Y, a nivel empresarial, Gartner advierte que más del 40% de proyectos de IA agentiva podrían cancelarse antes de 2027 si se impulsan sin valor claro, con costes crecientes o con controles de riesgo insuficientes.
No es que “la IA vaya a cambiar el ecommerce”. Es que ya está cambiando el punto de partida: discovery y consideración se están moviendo a interfaces conversacionales, y los agentes son el siguiente paso lógico.
Si un agente no entiende tu catálogo, tu producto no existe
Cuando el comprador es humano, puedes compensar una ficha mejorable con creatividad, marca o una buena experiencia. Cuando el “comprador” es un agente, la regla es diferente: si no puede interpretar y comparar tu producto con confianza, no te selecciona.
En la práctica, un agente prioriza señales que sean:
- Estructuradas (se pueden leer y validar)
- Consistentes (no cambian sin motivo)
- Actualizadas (precio/stock reales)
- Comparables (atributos completos por categoría)
Esto convierte el catálogo en tu principal activo de visibilidad. No es casualidad que ya existan especificaciones orientadas a que los productos sean “discoverable” en entornos conversacionales: por ejemplo, OpenAI define un Product Feed Spec con esquema, campos y restricciones para indexación, búsqueda, pricing y experiencias de checkout, y acepta actualizaciones diarias.
Y no es solo “mundo IA”: Google insiste en que el marcado de datos estructurados de producto ayuda a que la información se entienda y se muestre mejor en experiencias de búsqueda, y sus guías de “merchant listings” incluyen precio, disponibilidad, y también información de envío y devoluciones.
Qué señales necesita un agente para elegirte, ¿cómo adaptar tu feed para vender en entornos IA?
La adaptación al agentic commerce no es una cuestión táctica, sino estructural. No se trata de “activar IA”, sino de garantizar que el producto esté descrito, organizado y actualizado de una forma que pueda ser interpretada con precisión por sistemas automatizados.
En este nuevo escenario, el catálogo deja de ser un soporte operativo y se convierte en la infraestructura que sostiene la decisión.
El primer paso es asegurar la coherencia del dato. Identificadores estables, variantes correctamente agrupadas y atributos completos por categoría no son mejoras cosméticas; son condiciones mínimas para que un agente pueda comparar productos con fiabilidad. Sin consistencia, no hay comparabilidad. Y sin comparabilidad, no hay selección.
A continuación, es necesario trabajar la normalización. Estandarizar valores, definir reglas claras para la construcción de títulos y estructurar correctamente la información facilita que el producto sea legible en distintos entornos. Los sistemas no interpretan matices creativos; interpretan datos estructurados.
El tercer elemento clave es la actualización. En un entorno donde las decisiones pueden ejecutarse de forma automatizada, la discrepancia entre el dato publicado y la realidad operativa genera fricción inmediata. La frescura del stock, la claridad en las promociones y la definición transparente de las condiciones logísticas pasan a ser variables decisivas.
Lo que ya funciona en performance… y por qué es tu ventaja para agentic commerce
Aquí es donde se conecta el punto con algo que en Adsmurai llevamos años viendo: cuando mejoras catálogo y feed, mejora todo lo demás. Acompañamos a las marcas para que esta transición no sea un parche, sino un paso real hacia el control del dato y el rendimiento. Porque en un entorno donde la tecnología avanza rápido, la diferencia no está en activar nuevas soluciones, sino en hacerlo con criterio, contexto y una estrategia clara detrás.
Y a nivel operativo, automatizar la actualización y sincronización del feed puede ahorrar más de 5 horas semanales de tareas manuales.
¿La lectura para agentic commerce? Si hoy un feed optimizado te da más eficiencia en paid y mejor matching, mañana te da algo todavía más valioso: ser elegible cuando decide un agente.
En definitiva, el agentic commerce no redefine el valor del producto, pero sí redefine cómo debe presentarse. En un entorno donde la decisión puede ser delegada en sistemas, la ventaja competitiva no está en prometer más, sino en estructurar mejor.
Imagen: Gemini
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