AI y el futuro de las compras en línea: un cambio inminente

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Este artículo es una síntesis en español de una nota publicada por AZFamily (www.azfamily.com) sobre cómo la IA está cambiando el comercio electrónico, con declaraciones de Dan Gardner (Code and Theory) y datos citados de Morgan Stanley y de una encuesta de Code & Theory con The Wall Street Journal.

La inteligencia artificial transforma las compras en línea

  • La compra online vive su mayor cambio desde la invención del buscador, impulsada por interfaces conversacionales.
  • Plataformas como ChatGPT empiezan a concentrar descubrimiento y compra en una sola conversación.
  • Una encuesta de Morgan Stanley sugiere que cerca de 1 de cada 4 estadounidenses ya usó IA para comprar en el último mes.
  • La publicidad dentro de la IA abre una tensión: monetización vs. confianza del consumidor.
  • Muchas marcas admiten que van tarde: dicen valorar la experiencia del cliente, pero reconocen estar rezagadas en IA.

Del buscador a la conversación
– Antes (era del buscador): “busco → clic en enlace azul → web del minorista → filtros/categorías → checkout”.
– Ahora (era conversacional): “describo lo que necesito → la IA pregunta/ajusta → recomienda → (cada vez más) permite comprar sin salir del chat”.
– Qué cambia de fondo: el “punto de entrada” deja de ser una página y pasa a ser una respuesta; eso puede mover visibilidad, control de marca y confianza hacia la plataforma que conduce la conversación.

Cómo la IA está cambiando las compras en línea

Durante 25 años, el comercio electrónico se apoyó en un ritual casi invariable: buscar un producto, abrir un enlace “azul”, saltar a la web de un minorista y completar un checkout con pasos lineales. Ese patrón —que definió la era del buscador— empieza a ceder ante una interfaz distinta: la conversación.

Dan Gardner, fundador y presidente ejecutivo de Code and Theory (agencia creativa detrás de NFL.com y experiencias digitales para marcas como Microsoft, Google, Time y Vogue), lo resume como un cambio de uso de internet, no solo de herramientas. En su lectura, la gente “está chateando con sitios web” y encontrando una forma de experiencia personal “completamente diferente” a la de las últimas décadas.

La promesa de la IA en compras no es únicamente recomendar productos: es comprimir el recorrido completo. En lugar de navegar por categorías, filtros y páginas, el usuario describe lo que necesita y la plataforma responde, pregunta, ajusta y guía. Gardner lo describe como un flujo “no lineal” que se adapta a “la forma en que piensas”, y que resulta “más humano” aunque sea tecnológicamente más avanzado.

El punto de inflexión, según esta visión, es que la IA deja de ser una capa de ayuda y pasa a convertirse en el lugar donde ocurre la compra. Eso reordena el poder: quien controle la conversación puede terminar mediando la relación entre marcas y consumidores, redefiniendo qué se ve, qué se recomienda y qué se compra.

Proceso de compra conversacional
1) Intención: el usuario explica necesidad, presupuesto, urgencia y contexto (“para regalo”, “para correr”, “entrega mañana”).
2) Aclaración: la IA hace 1–3 preguntas para reducir ambigüedad (talla, compatibilidad, preferencias).
3) Selección: propone opciones y justifica (por qué encajan con lo pedido).
4) Validación rápida: el usuario ajusta (“más barato”, “otra marca”, “sin suscripción”).
5) Cierre: compra dentro del chat o salto mínimo a pago/confirmación.
Checkpoint práctico para marcas: si tu catálogo, precios, stock, envíos y devoluciones no están bien estructurados y accesibles, la conversación se rompe justo en el paso 3–5.

Encuesta de Morgan Stanley: el uso de AI en las compras

Nota de términos: en el texto se usan “AI” e “IA” como equivalentes (inteligencia artificial), tal como aparecen en el material original citado.

La adopción ya no es una hipótesis de laboratorio. Una encuesta reciente de Morgan Stanley encontró que aproximadamente uno de cada cuatro estadounidenses utilizó IA para realizar una compra en el último mes. La cifra, citada como señal de tracción temprana, sugiere que el comportamiento está cruzando del “probar por curiosidad” a integrarse en hábitos de consumo.

El dato importa por dos razones. Primero, porque indica que la IA ya participa en decisiones transaccionales, no solo informativas. Segundo, porque anticipa un efecto de bola de nieve: si el usuario percibe que la conversación reduce fricción —menos pestañas, menos comparaciones manuales, menos pasos— el incentivo para repetir crece.

Gardner sostiene que ese porcentaje “solo aumentará”. Su argumento se apoya en la dirección del producto: las plataformas conversacionales están ampliando capacidades para que el usuario no tenga que abandonar el chat. En ese contexto, la IA funciona como un “front door” del comercio: el lugar donde se inicia, se evalúa y se cierra la compra.

La lectura para el mercado es clara: si una porción relevante de consumidores ya compra con IA, el canal deja de ser marginal. Para las marcas, el riesgo no es únicamente perder tráfico web; es perder control sobre cómo se presenta su oferta cuando la interfaz dominante ya no es una página, sino una respuesta generada en tiempo real.

IA en el proceso de compra
– Dato citado: “aproximadamente 1 de cada 4 estadounidenses” usó IA para realizar una compra en el último mes (encuesta de Morgan Stanley, según la nota resumida).
– Qué sugiere (sin sobreinterpretar): es una señal de adopción temprana con comportamiento transaccional, no solo de búsqueda.
– Cómo leerlo en contexto: una encuesta captura un momento y una muestra; aun así, el punto clave aquí es la dirección del cambio: la IA ya está entrando en el acto de compra.

Plataformas como ChatGPT y su impacto en la experiencia de compra

Gardner señala a ChatGPT como “zona cero” de la transformación. El cambio clave es que, donde antes el consumidor debía salir del buscador y recorrer sitios, ahora puede descubrir y comprar dentro de la misma conversación. ChatGPT, según el relato, añadió recientemente la capacidad de transaccionar directamente en la plataforma: el usuario puede pasar de “quiero X” a “lo compro” sin abandonar el chat.

Esa integración altera la experiencia de compra en dos dimensiones. La primera es la continuidad: el usuario no “rebota” entre páginas, sino que mantiene contexto. La segunda es la personalización dinámica: la conversación permite afinar preferencias en tiempo real (“más barato”, “más rápido”, “para regalo”, “para tal uso”), sin obligar a aprender la lógica de navegación de cada tienda.

Pero el impacto no se limita al consumidor. Para las marcas, la interfaz conversacional puede convertirse en un intermediario que decide qué opciones aparecen primero y cómo se explican. En el modelo clásico, el minorista controlaba su escaparate digital; en el modelo conversacional, parte de ese escaparate se traslada a la plataforma de IA.

Gardner lo describe como una experiencia “en un solo lugar” y “no lineal”, alineada con la forma humana de pensar. En la práctica, eso puede elevar el listón: si la compra se vuelve tan fluida como una charla, cualquier fricción —formularios largos, pasos redundantes, información confusa— se vuelve más visible y menos tolerable.

Control de la relación cliente
– A favor (para el usuario): menos fricción, más continuidad de contexto, comparación guiada y ajustes en tiempo real.
– A favor (para la marca): posibilidad de aparecer en el “momento de intención” con mensajes más relevantes y menos abandono por navegación.
– En contra (riesgo estructural): más intermediación: la plataforma puede decidir orden, encuadre y visibilidad de opciones.
– Punto sensible: si el usuario “confía en la respuesta” más que en la tienda, parte del valor (y del control de la relación) se desplaza del sitio de la marca al asistente.

Aplicaciones de AI en el deporte: personalización y promociones

El deporte ofrece un laboratorio adelantado de lo que la IA puede hacer cuando se combina con datos de comportamiento y una relación emocional con la marca. Gardner explica que su firma trabajó en aplicaciones para ligas y equipos —incluyendo la NFL y los Philadelphia Flyers de la NHL— donde la IA ya ajusta experiencias de forma individual.

¿En qué se traduce esa personalización? En que el contenido, las promociones e incluso el orden del feed pueden variar según cada aficionado. La lógica se alimenta de señales como historial de compras, lealtades de equipo y patrones de interacción. En vez de una portada igual para todos, la app “orienta” el tipo de contenido y el formato para intentar asegurar “la mejor experiencia posible”.

La implicación comercial es directa: si la plataforma entiende qué consume y compra un fan, puede presentar ofertas más relevantes en el momento oportuno. Y, al mismo tiempo, puede reforzar el vínculo: no solo vender, sino mantener al usuario enganchado con contenido que encaje con su identidad deportiva.

Gardner insiste en que no se trata de una posibilidad futura, sino de algo que “está pasando”. En el contexto del comercio electrónico, el paralelismo es evidente: la IA no solo recomendará productos, sino que reorganizará escaparates, mensajes y secuencias de interacción para cada persona, con el objetivo de maximizar utilidad percibida y conversión.

Personalización en Tres Capas
Personalización en 3 capas (del deporte al e-commerce):
– Señales: historial de compras, afinidad (equipo/marca), comportamiento (clics, tiempo, frecuencia), contexto (evento/temporada).
– Decisión: qué mostrar primero (orden del feed/escaparate), qué formato usar (video, texto, destacado), qué incentivo ofrecer (promo, bundle, envío).
– Resultado esperado: más relevancia percibida, más interacción, mayor conversión y retención (sin depender solo de “más anuncios”).

Desafíos de la publicidad en un mundo impulsado por AI

A medida que la IA concentra atención, aparece la pregunta incómoda: ¿cómo se monetiza sin erosionar la confianza? OpenAI anunció planes para introducir anuncios en su nivel gratuito. Para Gardner, era inevitable: “donde hay atención, hay publicidad”. Si millones de usuarios pasan tiempo en una interfaz conversacional, el incentivo publicitario llega con ellos.

El problema es que la publicidad en un entorno de respuestas puede sentirse menos visible que un banner o un resultado patrocinado tradicional. OpenAI se comprometió a etiquetar claramente el contenido patrocinado, en una lógica similar a la separación entre resultados pagados y orgánicos en Google. Gardner considera que la distinción importa, pero no asegura que resuelva el dilema de fondo.

Cuando se le plantea si los consumidores podrán saber realmente que las recomendaciones de la IA no están moldeadas por dinero de anunciantes, su respuesta es tajante: “La realidad es que no lo sabrán, y eso va a ser un peligro”. En otras palabras, incluso con etiquetas, la percepción de sesgo puede instalarse.

Su contrapeso es la competencia. Con alternativas como Google Gemini, Claude y “docenas” de plataformas, Gardner cree que la elección del consumidor presionará para mantener integridad: si una IA se percibe como demasiado influida por anuncios, pagará un costo reputacional y los usuarios migrarán. El mercado, sugiere, podría castigar la opacidad, pero el riesgo de confianza seguirá siendo estructural.

Tensión En buscadores (modelo conocido) En asistentes conversacionales (lo que cambia) Riesgo para confianza
Orgánico vs. patrocinado Separación visual relativamente clara (bloques/posiciones) La recomendación puede “sentirse” como una sola respuesta Que el usuario no perciba dónde termina lo orgánico y empieza lo pagado
Etiquetado “Anuncio/Patrocinado” suele estar a la vista Etiquetas deben convivir con texto generado y tono conversacional Si el etiquetado es sutil, se interpreta como manipulación
Explicabilidad El usuario puede abrir varias fuentes La IA resume y decide qué mostrar Menos capacidad del usuario para auditar por sí mismo
Incentivos El buscador monetiza clics/impresiones El asistente monetiza atención y, potencialmente, transacción Sospecha de sesgo en recomendaciones “por defecto”

La preparación de las empresas ante el cambio en el comercio electrónico

Si el consumidor se mueve hacia la compra conversacional, la pregunta es si las empresas están listas para seguirlo. Gardner sostiene que la brecha se está ampliando y que la mayoría de las marcas va por detrás. Cita una encuesta de Code & Theory realizada con The Wall Street Journal: 94% de ejecutivos coincide en que una gran experiencia del cliente es vital para el futuro de su compañía, pero 93% admite que ya está rezagado en entregarla. Y 75% dice estar quedándose atrás específicamente en IA.

La contradicción, según Gardner, nace de cómo se está entendiendo la IA dentro de las organizaciones. Muchas la tratan como herramienta de eficiencia interna —recortar costos, automatizar tareas— en lugar de usarla como palanca creativa orientada al cliente. En cambio, argumenta, las empresas tecnológicas la están usando para reimaginar la experiencia.

Su consejo para marcas “legacy” que podrían sufrir disrupción digital por IA es reforzar lo que la IA no puede replicar: el significado de marca. Si la IA tiende a homogeneizar contenido y respuestas, las marcas con una identidad clara y resonante serán las que la gente busque deliberadamente. Gardner lo ilustra con una comparación: la razón por la que alguien compra un bolso caro en vez de una bolsa tote gratuita es la resonancia de la marca.

El riesgo final es estratégico: las marcas que no construyan experiencias de cliente impulsadas por IA no solo se retrasan; ceden terreno a plataformas que podrían terminar mediando “cada interacción” entre ellas y sus consumidores.

Preparación Operativa para IA
Señales rápidas de preparación (para no quedarse en el “sí, es importante”):
– [ ] Datos de producto listos para conversación: catálogo, atributos, compatibilidades y FAQs consistentes.
– [ ] Precio/stock/envío confiables: disponibilidad y tiempos actualizados (si no, la IA promete y la operación sufre).
– [ ] Políticas claras: devoluciones, garantías y soporte explicables en 2–3 frases.
– [ ] Integraciones mínimas: pagos, CRM/tickets, inventario o ERP (según el negocio).
– [ ] Diseño de escalamiento humano: cuándo el bot debe pasar a un agente y cómo se conserva el contexto.
– [ ] Métricas de experiencia: resolución en primer contacto, abandono, satisfacción y motivos de escalamiento.

Implicaciones de la IA en el comercio electrónico

La Nueva Era de la Experiencia del Cliente

La IA está empujando el comercio electrónico hacia una experiencia centrada en diálogo, contexto y continuidad. En el modelo descrito por Gardner, la interfaz conversacional no es un accesorio: es el nuevo “mostrador” donde se decide qué comprar y cómo. La compra deja de ser una secuencia rígida de páginas para convertirse en una interacción que pregunta, interpreta y propone.

“The way we’re starting to use the internet is fundamentally changing.”
Dan Gardner, fundador y presidente ejecutivo de Code and Theory

Esa “nueva era” también redefine expectativas. Si el usuario puede resolver en una conversación lo que antes exigía múltiples clics, el estándar de conveniencia sube para todos los canales. La experiencia del cliente pasa a medirse por fluidez: menos saltos, menos fricción, más relevancia.

Desafíos y Oportunidades para las Marcas

La oportunidad es evidente: personalización a escala, recomendaciones más útiles y recorridos de compra más cortos. Pero el desafío es igual de grande: perder control del punto de contacto principal si la conversación ocurre en una plataforma ajena.

La publicidad añade otra capa de tensión. Si la IA se financia con anuncios, la confianza se vuelve un activo frágil. Gardner advierte que el consumidor no siempre podrá distinguir si una recomendación está influida por dinero. En ese escenario, la reputación de la plataforma y la claridad del etiquetado se vuelven determinantes, pero no infalibles.

“The reality is they won’t know, and that is going to be a danger.”
Dan Gardner

La competencia entre plataformas aparece como mecanismo de disciplina: si hay alternativas, el usuario puede castigar experiencias percibidas como sesgadas. Para las marcas, esto implica operar en un ecosistema donde la visibilidad puede depender de reglas cambiantes y de intermediarios con incentivos propios.

La Importancia de la Autenticidad en la Era Digital

Cuando la IA “lava” el contenido hacia un denominador común, la autenticidad se convierte en diferenciador. Gardner plantea que, en un entorno donde muchas respuestas se parecen, las marcas con significado —con una propuesta reconocible y consistente— serán las que generen preferencia.

La autenticidad, en este marco, no es un eslogan: es una forma de resistir la comoditización. Si la IA facilita comparar y sustituir, la marca necesita algo más que precio o disponibilidad para sostenerse en la mente del consumidor. La resonancia —eso que hace que alguien elija una opción “porque es esa”— se vuelve una ventaja competitiva.

“When everything gets washed down into its lowest common denominator, people will actually want some resonance with something that has meaning.”
Dan Gardner

Implicaciones clave y prioridades
Mapa rápido de implicaciones (para ordenar prioridades):
– Cliente: menos fricción y más guía; sube la expectativa de inmediatez y claridad.
– Marca: diferenciación por significado/identidad; riesgo de “comoditización” si todo se responde igual.
– Canal: el punto de entrada puede moverse del sitio/app a la conversación; cambia la lógica de adquisición.
– Confianza: etiquetado de patrocinio, percepción de sesgo y capacidad del usuario de verificar influyen en adopción.

Transforme la experiencia de cliente con Suricata Cx

La revolución en la atención al cliente para ISPs y telecomunicaciones

En telecomunicaciones e ISPs, la experiencia del cliente suele definirse por volumen: muchas consultas repetitivas, picos de demanda, múltiples canales y presión por resolver rápido. Suricata Cx se posiciona como una plataforma omnicanal impulsada por IA, diseñada específicamente para operaciones de telecom e ISPs en América y España, combinando automatización, IA conversacional y flujos con supervisión humana.

No se trata de un chatbot genérico: el enfoque es operar sobre procesos reales del sector (soporte, ventas, pagos y recuperación), con integraciones operativas y trazabilidad de conversaciones a través de canales como WhatsApp, webchat, redes sociales e IVR/voz.

Beneficios tangibles de implementar inteligencia artificial en su operación

La propuesta se apoya en aplicar IA donde es predecible y automatizable, manteniendo a las personas en control cuando hace falta criterio. En la práctica, esto apunta a reducir costos por interacción y tiempos de respuesta, mejorar resolución en el primer contacto y sostener calidad sin escalar proporcionalmente el equipo.

En ventas, la automatización puede ayudar a calificar leads y guiar al usuario en el recorrido de compra en canales conversacionales. En pagos y cobranzas, se plantean flujos conversacionales y recordatorios, con reactivación de servicio tras el pago, apoyados por una pasarela especializada en el sector.

Cómo Suricata Cx se adapta a las necesidades específicas de su negocio

Suricata Cx se describe como “API-first” y orientada a integraciones con sistemas de facturación y ERPs de ISPs, con sincronización de datos en tiempo real (clientes, deudas, servicios, tickets). También incorpora un modelo “human-in-the-loop”: el bot puede escalar a agentes, pausar para recibir input humano y retomar, con control y auditoría para supervisores.

En un momento en que la IA está reescribiendo la forma de comprar y relacionarse con servicios digitales, la ventaja no es solo automatizar: es diseñar experiencias conversacionales que mantengan contexto, reduzcan fricción y refuercen confianza, especialmente en industrias donde el servicio es parte central de la marca.

AI y el futuro de las compras en línea: un cambio inminente nos recuerda que la conversación será el nuevo “checkout” y que la confianza se gana reduciendo fricción sin perder control. Desde Suricata Cx, esa misma lógica se traduce en experiencias omnicanal para telecom e ISPs donde la IA automatiza lo predecible y escala a personas cuando hace falta criterio, cuidando la relación con el cliente.

En Suricata Cx, este tipo de cambios se analiza desde la óptica de operaciones omnicanal y flujos “human-in-the-loop” en telecom e ISPs: qué automatizar, dónde mantener control humano y cómo sostener trazabilidad e integraciones para que la experiencia conversacional sea consistente.

De piloto a escala operativa
Implementación típica (de piloto a escala) en telecom/ISP:
1) Descubrimiento (1–2 semanas): casos de uso prioritarios (soporte, ventas, pagos), canales y métricas objetivo.
2) Integración (2–6 semanas): conexión con billing/CRM/tickets; definición de datos mínimos (cliente, deuda, estado de servicio).
3) Piloto controlado (2–4 semanas): un canal y 1–2 flujos; revisión de conversaciones reales y puntos de escalamiento.
4) Escalado: más flujos/canales; entrenamiento operativo (supervisión, auditoría, mejora continua) y reglas claras de “human-in-the-loop”.
Checkpoint operativo: si no hay trazabilidad (qué se dijo, qué se resolvió, por qué se escaló), es difícil mejorar sin afectar la experiencia.

Este texto refleja información públicamente disponible al momento de redactarse y mantiene cifras y afirmaciones atribuidas a sus fuentes. Las funciones de compra en plataformas conversacionales y los planes de publicidad pueden cambiar rápidamente conforme evolucionen los productos. Si vas a tomar decisiones de canal o inversión, contrasta con información pública más reciente y con tus propios datos, ya que pueden existir incertidumbres o actualizaciones.