El Agentic Commerce constituye un modelo de transacciones donde sistemas y algoritmos ejecutan las operaciones de abastecimiento en plataformas digitales. Patricio Méndez, Principal Solution Engineer de Salesforce, define este escenario de adopción corporativa: “Esta es la evolución natural de la fricción: así como el e-commerce eliminó las barreras físicas y el m-commerce las de tiempo y lugar, el Agentic Commerce llega para eliminar la fricción cognitiva”.
Por su parte, Martin Pilossof, cofundador de Prometheo, indica que esta etapa de desarrollo informático representa “un cambio de paradigma impulsado por una tecnología que, por primera vez, está realmente al alcance de todos”.
Para Hernán Mazzeo, CTO y cofundador de RESTART, se trata de la modificación de los roles en la ejecución de la compra: “En e-commerce y m-commerce el usuario seguía siendo el decisor. En el comercio agéntico, el decisor empieza a ser un sistema”. Lucas Ganly, VP of Sales de VTEX, añade sobre la mecánica operativa que asume el cliente: “En e-commerce digitalizamos la tienda; en m-commerce la hicimos omnipresente; ahora delegamos la decisión”, mientras que Martín Malievac, director de Investigación y Desarrollo de Napse, indica las directivas de programación del sector tecnológico: “Desde Napse, sin duda coincidimos, y trabajamos ahora para agentes y no para buscadores como fue tradicionalmente”.
Modificaciones en el embudo de ventas y el recorrido del cliente
El embudo de ventas y el recorrido del cliente experimentan alteraciones en su estructura ante el uso de software de ejecución comercial. Tobias de Marcos, Líder de Desarrollo de Negocios de Arbusta, enmarca el proceso de desarrollo de plataformas: “Antes se optimizaban interfaces para humanos (web, mobile). Ahora habrá que optimizarlas para los agentes y sistemas autónomos”.
Alejandro Lage, New Sales Manager de Calipso, diferencia los parámetros de evaluación entre los distintos modelos de consumo: “Un agente de IA ignora los colores, el packaging y el storytelling. Su ‘atención’ se basa en parámetros de datos: disponibilidad, precio, compatibilidad técnica y reputación verificada”.
María Eugenia García Cueto, Head of Marketing de Growlat, expone la secuencia de inicio en la interacción con la tecnología: “El costumer journey se reconfigura, pero no desaparece. Hoy no se inicia la compra con un término en el buscador sino con una pregunta a un asistente IA”. Diego Miranda Iglesias, CEO de Lamason, divide el comportamiento del consumidor y proyecta la interacción con los canales de venta: “Va a haber un perfil de comprador que, directamente, no va a pasar más por la página web de la marca. La venta se va a resolver por detrás”. Gustavo Bondoni, CMO de TIJE Tech Travel Group, puntualiza sobre las métricas de atención de los usuarios: “El embudo cambia en que las categorías más comoditización ocuparán menos tiempo del consumidor”.
Sectores de adopción inicial
Las categorías proyectadas para la adopción incluyen operaciones de repetición de datos y artículos estandarizados. Malievac identifica las áreas de incorporación temprana para el software de automatización: “Sin dudarlo, tanto viajes como consumo masivo, tomarán la delantera, del mismo modo que servicios financieros o seguros”. Por su parte, Ganly explica la segmentación del mercado minorista y los motivos de selección: “Viajes por la complejidad y la optimización; consumo masivo por la recurrencia; y servicios financieros por la lógica de recomendación”. Y De Marcos menciona sectores vinculados al transporte de pasajeros: “Los primeros serán los que tienen alta frecuencia y baja carga emocional. Empezaremos con pasajes de avión y movilidad urbana”.
La integración tecnológica abarca entornos corporativos y operaciones de consultas logísticas, médicas o inmobiliarias. Pilossof añade áreas de comercialización con demanda sostenida: “Ahí vemos muy claro a industrias como e-commerce, real estate, turismo y centros médicos o estéticos”. Desde su mirada, Miranda Iglesias proyecta la utilización de los sistemas de agentes en el abastecimiento empresarial: “El gran salto se va a dar en las compras B2B, puntualmente en la reposición corporativa”. Bondoni agrega procesos de soporte operativo e ingreso de registros: “Los call centers y los procesos de ingresos de datos serán los primeros en agentizarse por completo con intervención humana sólo en QA y supervisión”.
Reconfiguración de la lealtad y compras por impulso
Según los especialistas, la delegación de la compra transfiere la fidelización hacia factores operativos y variables lógicas en los entornos informáticos. Mazzeo establece el funcionamiento de los niveles de retención corporativos: “Antes era emocional y construida con el usuario. Ahora empieza a ser algorítmica. Es decir, sos ‘leal’ si el agente te sigue eligiendo”. Frente a esto, Lage señala el traslado de preferencia en la oferta comercial: “La lealtad ya no será hacia una u otra marca, sino hacia la aplicación que sugiera la marca. Las marcas de consumo pasarán a ser commodities de alta calidad”. Bondoni mantiene un análisis centrado en la toma de decisiones humana: “La lealtad de marca es emocional, no racional. No debería verse muy afectada por el cambio del proceso de compra”.
Por otra parte, las adquisiciones no planificadas adoptan una matriz matemática de evaluación en el proceso de sugerencia de artículos. García Cueto define la modificación de la conducta de adquisición de productos. Para él, “el impulso existe, pero ya no es emocional, es estadístico. El agente decide cuál es el mejor momento para comprar según patrones, historial, precios y disponibilidad”. Méndez describe la mecánica de la tentación automatizada en plataformas: “Al conocer profundamente las preferencias del usuario, el agente puede identificar patrones de ‘recompensa’ y sugerirlos dentro de parámetros preestablecidos, convirtiendo el acto de supervisar en el nuevo punto de tentación”. Pilossof proyecta modalidades de consumo no planificado en línea mediante software: “Eso puede reducir parte de la compra impulsiva más caótica, pero también puede abrir una nueva categoría de impulso: la compra sugerida algorítmicamente, mucho más precisa y personalizada”.
Transición tecnológica: SEO, AEO y GEO
La optimización de motores de búsqueda evoluciona hacia modelos de Agent Engine Optimization (AEO) y Generative Engine Optimization (GEO). Ganly señala la preparación de bases de datos para operaciones interconectadas: “El cambio es de SEO a lo que podríamos llamar AEO”, remarca. “Ya no se trata solo de posicionarse en buscadores, sino de ser comprensible y confiable para sistemas que toman decisiones”. Méndez establece el requerimiento de decodificación algorítmica de los catálogos corporativos: “Para que una marca sea elegible por un agente de IA, debe ser perfectamente ‘decodificable’ a través de tres pilares: primero, datos estructurados y APIs abiertas. Segundo, una reputación verificable, y tercero, una transparencia en tiempo real sobre precios y políticas de devolución”. Luego, De Marcos menciona los ajustes en los catálogos de las marcas de retail: “Esto implica trabajar con datos estructurados, catálogos limpios, atributos completos y taxonomías consistentes”, destaca.
La codificación de plataformas requiere la implementación de estándares de lectura para los ecosistemas de agentes informáticos. Miranda Iglesias introduce la adopción de protocolos de programación estandarizados para el mercado: “Acá es donde Google vuelve a patear el tablero marcando el camino con el protocolo UCP (Universal Commerce Protocol). Estamos hablando de un nuevo estándar abierto que permite que tu tienda y los agentes de IA se hablen en el mismo idioma”. Pilossof suma variables operativas para los sistemas de procesamiento de lenguaje. “Hoy estamos entrando en una nueva capa que es el GEO: optimizar para que los agentes de IA entiendan, interpreten y recomienden tu marca”, explica.
Gestión de devoluciones e interacciones de sistema a sistema
La exactitud en el procesamiento de información incide en las cifras de devoluciones de mercadería de la industria comercial. Mazzeo puntualiza las notificaciones previas de eventualidades que envía el software de compras: “El agente puede anticipar problemas (talles, compatibilidad, tiempos de entrega) antes de que ocurran”. Por su parte, García Cueto detalla el efecto de las equivocaciones de selección del formato tradicional y su contramedida: “Al reducir el fallo humano en los procesos las tasas de devolución que mayormente son por errores deberían reducirse sustancialmente”.
El ecosistema digital proyecta interacciones de negociación entre sistemas de clientes y plataformas vendedoras en tiempo real. Méndez define el marco del entorno operativo de transacciones comerciales: “Estamos entrando de lleno en la ‘Agent-to-Agent Economy’ (A2A), un ecosistema donde la transacción no ocurre entre un humano y una web, sino entre dos inteligencias autónomas”. Ganly proyecta la configuración del escenario de competencia mercantil entre las partes intervinientes: “El nuevo escenario ya no es solo marca versus consumidor, sino agente de marca versus agente del consumidor”.
Ante esto, la participación corporativa requiere la configuración de software para responder las solicitudes de información de los algoritmos de los usuarios. Mazzeo coincide en la estructuración de la herramienta de oferta empresarial en los servidores: “Un agente vendedor permite personalizar propuestas de manera dinámica, ajustando variables como precio, condiciones o bundles en función del contexto específico de cada interacción”. Lage, mientras tanto, aborda el formato de transmisión de las variables operativas al software de terceros: “Las marcas deberán usar agentes que le faciliten datos para la toma de decisión a los agentes del usuario”. Finalmente, Bondoni presenta la adaptación del servicio de atención de las firmas minoristas: “Las empresas deben optimizar su servicio al nuevo canal de distribución, mientras que la herramienta de convencimiento deberán ser dos: la calidad para generar comentarios positivos entre usuarios por un lado y también la publicidad”.
De esta manera, la integración del Comercio Agéntico establece un escenario donde la infraestructura de datos reemplaza a las estrategias de exhibición visual. La operatoria exige que las organizaciones comerciales adapten sus plataformas informáticas para interactuar de manera directa con algoritmos autónomos. Mientras las decisiones de abastecimiento se delegan en el software de los usuarios, el posicionamiento de las empresas dependerá de la precisión de la información proporcionada en los catálogos, la eficiencia logística para concretar entregas y la capacidad de establecer vínculos con los consumidores en etapas ajenas a la transacción.
