Tu próximo cliente puede ser una IA y así cambia el marketing
Durante años, el marketing digital se ha diseñado para captar la atención de personas: mejores anuncios, mejores imágenes, mejores historias y mejores experiencias.
Pero una nueva capa está entrando en el proceso de compra.
Los asistentes y agentes de inteligencia artificial ya pueden investigar, comparar y recomendar productos antes de que el usuario llegue a una tienda. Esto obliga a las marcas a pensar no sólo en cómo persuadir a una persona, sino también en cómo hacer que sus productos puedan ser encontrados, entendidos y evaluados por una máquina.
La llegada del agentic commerce o comercio agentificado empieza a modificar una de las reglas más básicas del marketing: quién participa en la decisión de compra.
De buscar productos a pedir una solución
Imagina que necesitas comprar una laptop.
Hace algunos años probablemente habrías abierto Google, comparado varias páginas, visto videos, leído reseñas y terminado con diez pestañas abiertas antes de decidir.
Ahora puedes pedirle a un asistente de IA: “Necesito una laptop ligera para trabajar, con buena batería, suficiente potencia para edición básica, que cueste menos de 25 mil pesos y pueda recibir esta semana”.
La búsqueda cambia por completo.
La IA puede investigar opciones, comparar características, descartar las que no cumplen tus condiciones y presentarte una selección mucho más pequeña. En algunos ecosistemas, incluso puede acompañar el proceso hasta el checkout.
Microsoft reportó que, durante la temporada navideña de 2025, el tráfico hacia retailers procedente de experiencias con IA creció 693% interanual y que los visitantes referidos por IA convirtieron 42% mejor que el tráfico no procedente de estas experiencias.
Para marketing, la consecuencia es clara: parte del trabajo ya no consiste únicamente en convencer a la persona, sino también en proporcionar a la máquina suficiente información para que considere una marca dentro de sus recomendaciones.
Un nuevo intermediario entra en la decisión de compra
El marketing digital siempre ha tenido intermediarios.
Google decide qué resultado aparece primero. Meta determina qué contenido entra al feed. Amazon ordena productos. TikTok recomienda qué ver después.
Los agentes de IA introducen algo diferente: pueden reducir las opciones antes de que el consumidor llegue a verlas.
Si alguien solicita “unos tenis negros para correr cinco kilómetros tres veces por semana, por menos de $2,000”, un asistente puede analizar:
- Precio y disponibilidad
- Características del producto
- Opiniones y reseñas
- Tiempos de entrega
- Políticas de devolución
El usuario quizá nunca conozca las demás alternativas consideradas.
Antes queríamos aparecer frente al consumidor para después convencerlo. Ahora también necesitamos conseguir que los sistemas de IA puedan encontrarnos, entendernos y considerarnos relevantes antes de presentar una recomendación.
Microsoft resume esta lógica en tres momentos: ser descubierto, ser elegido y entender qué está funcionando.
Y ahí aparece una diferencia importante: ser visible ya no garantiza entrar en la recomendación.
Una IA no interpreta un producto como una persona
Piensa en una tienda de ropa.
Una persona puede enamorarse de una chamarra por la fotografía, imaginar cómo se vería con ella y decidir comprarla aunque estuviera buscando otra cosa.
Un agente trabaja de otra forma. Necesita datos concretos:
- ¿Qué material tiene?
- ¿Qué tallas existen?
- ¿Cuánto cuesta?
- ¿Está disponible?
- ¿Cuánto tarda en llegar?
- ¿Cuál es la política de devolución?
- ¿Qué dicen las reseñas?
Mientras las personas responden a imágenes, diseño, reputación y storytelling de marca, los asistentes dependen en gran medida de datos estructurados y hechos verificables para comprender y recomendar productos.
Esto no significa que la creatividad pierda importancia. Significa que ahora tiene compañía.
Una marca puede tener una identidad espectacular y una campaña brillante, pero si la información de sus productos está incompleta, desactualizada o es difícil de interpretar, puede perder oportunidades antes de que el consumidor llegue a conocerla.
La ficha de producto deja entonces de ser únicamente una tarea de e-commerce. También se convierte en marketing.
De optimizar para aparecer a optimizar para ser entendido
Durante años aprendimos SEO para ayudar a Google a entender nuestras páginas. Después llegaron los feeds para conectar catálogos con plataformas publicitarias y marketplaces.
Ahora aparece otra pregunta:
¿Puede una inteligencia artificial entender suficientemente bien lo que vendemos como para recomendarlo?
La respuesta depende de la consistencia entre atributos, precio, inventario, políticas, reseñas, descripciones y contenido relacionado.
Por eso ganan relevancia conceptos como GEO (Generative Engine Optimization) y nuevas herramientas para analizar cómo los modelos de IA encuentran e interpretan una marca.
Microsoft Clarity, por ejemplo, incorpora funciones de AI Visibility para analizar qué plataformas de IA citan un sitio, con qué consultas y temas lo relacionan y qué hacen posteriormente los usuarios referidos desde esos entornos.
La optimización empieza a ocurrir antes del clic.
Y en algunos casos, puede que ese clic ni siquiera exista.
¿Entonces dejamos de hacer publicidad para personas?
No.
Una IA puede comparar características, pero la preferencia sigue perteneciendo al consumidor.
Dos productos pueden cumplir exactamente las mismas condiciones y, aun así, la persona puede elegir la marca que conoce, aquella en la que confía o la que representa algo con lo que se identifica.
Ahí siguen viviendo la creatividad, el posicionamiento, el contenido, la pauta y la construcción de marca.
Podemos resumirlo así:
La marca genera preferencia en las personas.
Los datos generan confianza en las máquinas.
Las empresas capaces de conectar ambas capas tendrán una ventaja importante.
El marketing empieza antes de la campaña
Cuando una marca quiere vender más, solemos mirar primero hacia medios: presupuesto, audiencias, creatividades, campañas o promociones.
En el comercio mediado por IA, parte de la ventaja puede encontrarse mucho más atrás:
- En el catálogo
- En la arquitectura del sitio
- En la consistencia de los datos
- En cómo están descritos los productos
- En que precio e inventario estén actualizados
- En la experiencia de compra
Microsoft está construyendo precisamente alrededor de esa lógica. Microsoft Merchant Center ayuda a hacer que los productos sean comprensibles para sus sistemas, mientras Copilot Checkout permite a determinados comercios completar compras dentro de la experiencia conversacional, manteniendo al comercio como merchant of record.
Esto amplía la conversación entre agencias y clientes.
La pregunta deja de ser solamente:
“¿Cuánto presupuesto vamos a invertir?”
Y empieza a incluir:
“¿Qué tan preparado está el negocio para ser encontrado y recomendado por una IA?”
Porque aumentar inversión sobre una infraestructura que las máquinas no entienden puede terminar siendo otra forma de comprar tráfico sin resolver el problema de fondo.
El nuevo customer journey también complica la atribución
Supongamos que alguien pregunta a una IA qué cámara comprar.
El asistente investiga, compara opciones y recomienda una marca. La persona acepta la recomendación y después llega al e-commerce para completar la compra.
Entonces surge una pregunta:
¿Quién generó esa venta?
¿La búsqueda? ¿La IA? ¿La marca? ¿Una campaña que el usuario vio semanas antes?
El customer journey se vuelve menos visible justo cuando intentamos medirlo con mayor precisión.
Microsoft ya desarrolla herramientas para identificar tráfico referido desde IA y entender qué ocurre después de que esos usuarios llegan al sitio.
Para quienes gestionan marketing y performance, esto exige prudencia: no todo aquello que no aparece claramente dentro del administrador de anuncios dejó de aportar valor.
Con más interacciones mediadas por IA, atribuir cada venta a un único punto de contacto será todavía más difícil.
¿Qué debería preguntarse una marca hoy?
No hace falta reconstruir toda la estrategia porque apareció una nueva tecnología.
Pero sí vale la pena empezar por cuatro preguntas:
- ¿Una IA puede entender exactamente qué vendemos?
- ¿Nuestros datos coinciden en todos los puntos de contacto?
- ¿Sabemos por qué alguien debería elegirnos cuando varias opciones cumplen los mismos requisitos?
- ¿Estamos preparados para medir journeys donde parte de la decisión ocurre fuera de nuestros canales tradicionales?
Estas preguntas tienen poco que ver con lanzar una nueva campaña y mucho que ver con la siguiente etapa del marketing y el e-commerce.
Dos audiencias, una misma marca
Durante años diseñamos estrategias pensando en cómo captar atención.
Ahora tendremos que sumar otra capacidad: ser suficientemente claros para que una máquina pueda interpretarnos.
Eso no convierte al marketing en una disciplina fría ni significa reemplazar creatividad por bases de datos. Al contrario, obliga a conectar áreas que durante mucho tiempo trabajaron por separado:
- Marca para generar preferencia
- Contenido para explicar
- Datos para ser entendido
- Tecnología para estar disponible
- Medición para aprender
El agentic commerce muestra que la inteligencia artificial no solo está cambiando las herramientas que utilizamos. También empieza a modificar el recorrido entre una necesidad y una compra.
En dinkbit trabajamos conectando estrategia, tecnología, datos, experiencia digital y marketing para construir ecosistemas capaces de adaptarse a la forma en que las personas descubren, evalúan y eligen marcas.
Porque prepararse para esta nueva etapa no consiste solo en aparecer frente a más personas. También implica construir una presencia digital capaz de ser encontrada, interpretada y recomendada por los sistemas que empiezan a participar en sus decisiones.
Tu próximo cliente seguirá siendo una persona. Pero cada vez es más probable que una IA participe en decidir si tu marca llega hasta ella.
