Cuando los agentes de IA se convierten en el cliente

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27 de enero | Por Juan Merodio

Durante años hemos hablado de poner al cliente en el centro. Hoy, ese cliente ya no siempre es una persona. Cada vez más, es un agente de inteligencia artificial que decide, compara, filtra y compra por nosotros.

Esto no es ciencia ficción. Está pasando ahora mismo.

La IA agéntica marca un antes y un después en la relación entre consumidores y marcas. Hemos pasado de sistemas de recomendación que “sugieren” a agentes autónomos que actúan, toman decisiones y ejecutan compras en nombre del usuario. Y cuando quien decide no es humano, las reglas del marketing cambian por completo.

En este artículo quiero ayudarte a entender:

• Qué es realmente la IA agéntica aplicada al marketing y al comercio
• Por qué las marcas que no se adapten quedarán invisibles
• Qué ocurrió en la Cyber Week 2025 y por qué es un anticipo del futuro
• Qué acciones concretas debes tomar como empresario o líder de marketing
• Y cómo prepararte para un mercado donde tu verdadero cliente es una IA

 

De recomendar a decidir: el gran salto de la IA agentica

Hasta hace poco, la inteligencia artificial en marketing tenía un rol de apoyo:

• Recomendaba productos
• Personalizaba emails
• Optimizaba anuncios
• Ayudaba a segmentar audiencias

Pero la decisión final siempre era humana.

La IA agentica rompe ese esquema. Ahora los agentes:

• Analizan necesidades y contexto
• Buscan opciones en múltiples plataformas
• Comparan precios, valoraciones y condiciones
• Eligen el producto o servicio
• Ejecutan la compra

Todo ello sin intervención directa del usuario.

Esto implica algo clave: ya no le vendes solo a una persona, le vendes al sistema que decide por ella.

 

Cyber Week 2025: la prueba real de que esto ya está aquí

Si alguien duda de si este cambio es real, basta con mirar los datos de la Cyber Week 2025, uno de los mayores laboratorios de comercio digital del mundo.

Según datos de Salesforce, durante ese periodo los agentes de IA dejaron de ser asistentes pasivos para convertirse en motores activos de ingresos.

1. Los agentes como aceleradores de ventas

• La IA influyó en el 20% de todos los pedidos
• Esto representó 67.000 millones de dólares en ventas globales
• Los retailers con agentes de compra propios crecieron un 32% más rápido que los que no los tenían

Conclusión clara: la IA agéntica no es un coste, es una palanca directa de crecimiento.

Ejemplo real:
Amazon lleva años perfeccionando sus sistemas de recomendación, pero en 2025 dio un paso más con agentes capaces de gestionar reposiciones automáticas, elegir marcas alternativas y optimizar compras recurrentes para los usuarios Prime. El resultado: más frecuencia de compra y mayor ticket medio sin fricción.

 

Tráfico con intención real: cuando la IA trae mejores clientes que las redes sociales

Uno de los datos más reveladores fue el origen del tráfico.

Los usuarios que llegaron a las tiendas online a través de agentes de IA de terceros (como ChatGPT o Perplexity):

• Tenían una intención de compra mucho mayor
• Convirtieron 8 veces más que el tráfico procedente de redes sociales
• El volumen de este tráfico se triplicó respecto a 2024

¿Por qué?

Porque un agente no “curiosea”. Llega cuando ya ha tomado una decisión o está a punto de hacerlo.

Esto cambia por completo la estrategia de captación:

• Menos impacto emocional
• Más datos, argumentos, estructura y claridad
• Más foco en ser “la mejor opción objetiva”

Ejemplo real:
Booking.com está optimizando su contenido y estructura para que agentes de IA puedan comparar fácilmente disponibilidad, políticas de cancelación y valoraciones. No compite solo por SEO tradicional, sino por ser la opción preferida del algoritmo que decide el viaje.

 

Agéntico significa acción (y mucha)

Otro punto crítico: los agentes no solo recomiendan, ejecutan.

Durante la Cyber Week 2025:

• Las tareas realizadas por agentes crecieron un 70% interanual
• En Black Friday el aumento fue del 84%
• Incluían devoluciones, cambios de dirección, seguimiento de pedidos y nuevas compras

Esto permitió a muchas marcas absorber picos de demanda que en otros años habrían provocado caídas del sistema o una mala experiencia de cliente.

Ejemplo real:
Zara (Inditex) ha empezado a integrar agentes internos capaces de gestionar incidencias postventa de forma autónoma, reduciendo tiempos de resolución y liberando a los equipos humanos para tareas de mayor valor.

 

La gran brecha: marcas con agentes vs marcas sin ellos

Aquí aparece una realidad incómoda:
se está abriendo una brecha clara entre early adopters y el resto.

Las marcas que ven la IA como:

• Un chatbot
• Un FAQ avanzado
• Un “extra” tecnológico

…se están quedando atrás.

Las que la entienden como:

• Un conserje personal
• Un vendedor autónomo
• Un orquestador de decisiones

…están capturando crecimiento real.

La temporada navideña de 2026 parece lejana, pero en términos estratégicos está a la vuelta de la esquina. Y más aún en un contexto de consumo distribuido durante todo el año.

 

GEO: cuando el SEO ya no es suficiente

Aquí entramos en uno de los cambios más profundos.

Así como el SEO fue clave para la visibilidad web, ahora emerge con fuerza el GEO (Generative Engine Optimization).

¿Qué es GEO?

Es la optimización de tu marca, productos y contenidos para que los agentes de IA te seleccionen, no solo para que aparezcas en una página de resultados.

IDC lo deja claro:

Para 2029, las empresas invertirán hasta 5 veces más en GEO que en SEO tradicional.

¿Por qué?

Porque cuando un agente busca, compara y compra:

• No navega como un humano
• No ve anuncios
• No hace scroll

Decide dentro del propio sistema de IA.

Ejemplo real:
Salesforce está ayudando a grandes retailers a estructurar sus catálogos, políticas y datos para que sean “consumibles” por agentes generativos, no solo por usuarios humanos.

Qué deben hacer los líderes de marketing con GEO

Acciones concretas:

1. Estructurar datos: precios, condiciones, stock, valor diferencial
2. Trabajar con proveedores de IA y marketplaces de agentes
3. Optimizar la propuesta de valor, no solo el mensaje
4. Pensar en cómo un algoritmo evalúa “mejor opción”, no “mejor storytelling”

 

Autonomía, riesgo y gobernanza: el equilibrio necesario

La IA agéntica es rápida, eficiente… y peligrosa si no se gobierna bien.

Cuando un agente comete un error:

• El impacto escala rápido
• Puede afectar reputación, márgenes o confianza

Por eso es clave introducir:

• Puntos de control
• Supervisión humana en decisiones críticas
• Límites claros de actuación

Un enfoque útil es entender la IA agéntica como un maximizador de valor, no como un sustituto ciego.

Gracias a técnicas como RAG (Retrieval Augmented Generation), los agentes pueden:

• Acceder al conocimiento interno de la empresa
• Usar insights históricos
• Personalizar propuestas en tiempo real

Ejemplo real:
Netflix utiliza agentes internos que aprenden continuamente del comportamiento del usuario y ajustan recomendaciones, pero con límites claros para no dañar la experiencia ni la percepción de marca.

 

Cuando los agentes aprenden entre sí

Uno de los puntos más fascinantes es que los agentes:

• Aprenden de interacciones pasadas
• Ajustan su lógica de decisión
• Mejoran con mínima intervención humana

Esto abre la puerta a algo nuevo:
agentes de marca que “entienden” cómo deciden los agentes del consumidor.

Y ahí es donde el marketing se transforma de verdad.

 

Marketing en un mercado mediado por agentes: conclusiones clave

De todo lo que estamos viendo, hay varias certezas:

1. Los agentes de compra toman cada vez más decisiones, no solo las apoyan
2. El GEO deja de ser opcional para mantener visibilidad
3. La gobernanza y la ética serán tan importantes como la tecnología
4. Las marcas con mejores datos y lógica ganarán a las que solo tengan creatividad
5. El panorama dentro de 12 meses será radicalmente distinto

La pregunta no es si esto llegará.
La pregunta es si tu negocio estará preparado cuando sea el estándar.

 

FAQs – Preguntas frecuentes sobre IA agéntica y marketing

1. ¿La IA agéntica sustituirá a los equipos de marketing?
   No. Los transforma. El foco pasa de ejecutar tareas a diseñar sistemas, estrategia y gobernanza.
2. ¿Qué tipo de empresas deben empezar ya con GEO?
   Cualquier negocio digital, ecommerce, SaaS o servicio con procesos de decisión complejos.
3. ¿Es solo para grandes empresas?
   No. Las pymes pueden apoyarse en plataformas y agentes ya existentes para competir.
4. ¿Qué riesgo principal tiene la IA agéntica?
   La falta de control y alineación con los valores de marca si no se gobierna bien.
5. ¿Por dónde empiezo mañana mismo?
   Audita tus datos, estructura tu oferta y piensa: ¿cómo decidiría un agente de IA entre yo y mi competencia?

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