¿Cómo pueden las empresas trabajar con plataformas de comercio agéntico de cara a 2027?

El comercio está cambiando más rápido de lo que muchas empresas esperaban. Durante años, la venta en línea se construyó en torno a sitios web, aplicaciones móviles, barras de búsqueda, páginas de productos y pantallas de pago. Los clientes tenían que visitar una plataforma, comparar productos, tomar decisiones y completar la compra ellos mismos.

Ese proceso ahora está empezando a cambiar.

Los agentes de IA ahora pueden buscar productos, comparar opciones, entender las preferencias de los clientes y, cada vez más, completar transacciones en nombre de los usuarios. Este cambio se describe comúnmente como 'comercio agéntico'. Visa lo define como un modelo en el que los agentes de IA pueden navegar, comparar, seguir las preferencias del usuario y realizar pagos dentro de reglas definidas.

De cara a 2027, las empresas tendrán que pensar más allá de simplemente añadir IA a sus sitios web. Tendrán que preparar sus productos, datos, pagos y operaciones para que los agentes de IA puedan entender e interactuar con sus negocios.

¿Qué significa el comercio agéntico para las empresas?

El comercio electrónico tradicional depende en gran medida de que los clientes naveguen por el escaparate digital de una empresa. El comercio agéntico cambia el punto de partida. En lugar de pedir a los clientes que encuentren el producto adecuado por sí mismos, un agente de IA puede entender lo que quieren y buscar entre diferentes empresas para encontrar una opción adecuada.

Por ejemplo, un cliente podría decirle a un asistente de IA que necesita cenar para cuatro personas, quiere comida vegetariana, tiene un presupuesto concreto y necesita entrega en 40 minutos. El agente podría entonces buscar restaurantes disponibles, comparar menús, verificar los tiempos de entrega y potencialmente realizar el pedido.

La misma idea puede aplicarse al comercio minorista, viajes, supermercados, servicios de salud y muchos otros sectores.

Esto significa que las empresas tendrán que ser cada vez más comprensibles no solo para los humanos, sino también para las máquinas que actúan en nombre de los humanos.

Prepare los datos de su empresa para los agentes de IA

El primer paso práctico es mejorar la calidad de los datos empresariales.

Los agentes de IA necesitan información fiable para tomar decisiones. Los nombres de productos, precios, descripciones, disponibilidad, áreas de entrega, especificaciones, políticas de devolución, reseñas e información de pago deben ser precisos y estar estructurados.

Los datos deficientes pueden generar recomendaciones deficientes. Si un producto se muestra como disponible cuando en realidad está agotado, o si la información de entrega no está clara, un agente de IA podría simplemente elegir otra empresa.

Por lo tanto, las empresas deben revisar su información digital y facilitar que los sistemas de software puedan acceder a ella y entenderla.

Esto es particularmente importante para los marketplaces donde cientos o miles de vendedores pueden tener productos, precios y disponibilidad diferentes.

Construya una infraestructura de comercio centrada en IA

El siguiente paso es examinar la tecnología detrás del escaparate.

Las empresas deben empezar a pasar de plataformas diseñadas solo para la navegación humana hacia sistemas que también puedan soportar la interacción máquina a máquina. Esto no significa reemplazar sitios web o aplicaciones móviles. En su lugar, las empresas pueden construir una capa de inteligencia adicional que permita a los agentes de IA interactuar con los sistemas de comercio existentes.

El Protocolo de Comercio Universal (UCP) de Google es un ejemplo de cómo la industria se está moviendo en esta dirección. Google describe UCP como un estándar abierto diseñado para conectar superficies de consumo, empresas y proveedores de pago en actividades de descubrimiento, compra y poscompra.

Para las empresas, esto apunta hacia un cambio importante: el escaparate del futuro puede no ser siempre una página web.

A veces, el escaparate podría ser un agente de IA comunicándose con otro agente de IA.

Prepare los marketplaces para las compras lideradas por IA

Los marketplaces tienen un papel especialmente importante que desempeñar porque ya reúnen a múltiples vendedores, productos, pagos y servicios de cumplimiento.

Unmarketplace multivendedor centrado en IApuede llevar este modelo más lejos al permitir que los sistemas inteligentes entiendan productos de diferentes vendedores y ayuden a los clientes a encontrar opciones adecuadas según sus requisitos reales.

Imagine un cliente que busca un portátil por debajo de cierto presupuesto, con un procesador, tamaño de pantalla y plazo de entrega particulares. En lugar de abrir manualmente varias páginas de productos, un agente de IA podría comparar productos de diferentes vendedores y crear una lista corta.

Para los operadores de marketplaces, esto crea una nueva oportunidad. El objetivo no es simplemente hacer que el marketplace sea buscable. Es hacer que el marketplace sea comprensible para la IA.

Eso requiere información de productos estructurada, inventario preciso, datos de fiabilidad de los vendedores, precios transparentes y API que permitan a sistemas autorizados interactuar con el marketplace.

Conecte la IA con los pagos y el checkout

El descubrimiento es solo una parte del comercio agéntico, y además una pequeña. La transformación real ocurre cuando un agente de IA puede pasar de la recomendación a la transacción. Por lo tanto, las empresas deben considerar cómo funcionarán sus sistemas de checkout cuandoun agente de IA esté involucrado.

Puede abordar preguntas como: ¿quién autorizó la compra? ¿qué límite de gasto se ha establecido? ¿qué método de pago puede usar el agente? ¿se puede verificar la transacción? ¿qué sucede si el agente realiza una compra incorrecta? Y, ¿podrá el agente dividir el pago también?

Estas preguntas son cada vez más importantes a medida quelas redes de pago desarrollan infraestructurapara transacciones lideradas por IA. Mastercard, Visa y otras empresas de tecnología financiera están trabajando en sistemas diseñados para incorporar autenticación, permisos y seguridad en los pagos agénticos.Mastercardha destacado específicamente la necesidad de que las empresas distingan los agentes de IA legítimos de los bots maliciosos y verifiquen que un agente ha sido autorizado para actuar y que lo hace de la misma manera prevista.

Por lo tanto, las empresas que se preparan para el futuro deben trabajar estrechamente con sus proveedores de pago y socios tecnológicos en lugar de tratar el checkout con IA como simplemente otra característica del sitio web.

Dé a los agentes de IA acceso en tiempo real a las operaciones

Un agente de IA no puede proporcionar una experiencia de cliente fiable si solo sabe lo que era cierto hace una hora. Como resultado, la información en tiempo real será cada vez más importante.

Las empresas deben conectar los sistemas de IA con datos operativos como:

• Disponibilidad de productos y menús en vivo
• Precios y promociones actuales
• Niveles de inventario
• Ubicaciones de entrega y tiempos estimados
• Estado del pedido
• Horarios de la tienda
• Rendimiento del vendedor
• Políticas de devolución y cancelación

Considere la entrega de comida. Un cliente no quiere que un agente de IA recomiende un restaurante simplemente porque su menú parece adecuado. El agente también necesita saber si el restaurante está aceptando pedidos actualmente, si los artículos seleccionados están disponibles y si es posible la entrega en la ubicación del cliente.

Aquí es donde unaplataforma de software de entrega de comida centrada en IApuede volverse particularmente valiosa. En lugar de usar IA solo para atención al cliente o recomendaciones, la plataforma puede conectar inteligencia con descubrimiento de restaurantes, disponibilidad de menús, gestión de pedidos, entrega y cumplimiento.

El mismo principio se aplica a casi cualquier negocio bajo demanda, como comestibles, medicinas, accesorios o papelería, entre otros.

Genere confianza antes de dar más control a los agentes

El comercio agénticono tendrá éxito simplemente porque la IA pueda realizar más tareas. Los clientes necesitan confiar en lo que hace el agente.

Las empresas deben dejar claros los permisos y proporcionar a los clientes visibilidad sobre las acciones importantes. Los clientes deben poder entender qué ha buscado el agente, qué ha seleccionado, cuánto gastará y cuándo se ha realizado un pedido.

La seguridad es igualmente importante. Las empresas necesitarán sistemas que puedan identificar agentes autorizados y separarlos de la actividad automatizada dañina.

Los desarrollos recientes en la industria muestran por qué esto importa.Visa ha introducido un Protocolo de Agente Confiablediseñado para ayudar a los comerciantes a verificar agentes de IA y apoyar transacciones más seguras impulsadas por agentes.

Por lo tanto, la confianza debe tratarse como parte de la experiencia del cliente, no solo como un problema de seguridad técnica.

Comience con casos de uso prácticos

Las empresas no necesitan hacer que todos los procesos sean autónomos de la noche a la mañana.

Un mejor enfoque es identificar áreas donde los agentes puedan reducir genuinamente el esfuerzo para clientes o empleados.

Los puntos de partida útiles podrían incluir:

1. Descubrimiento y recomendación de productos
2. Reposición automatizada de productos comprados con frecuencia
3. Atención al cliente y seguimiento de pedidos
4. Monitoreo y reposición de inventario
5. Ofertas personalizadas
6. Recomendaciones de restaurantes y comida
7. Reservas de viajes y citas
8. Soporte poscompra y devoluciones

Una vez que estos casos de uso funcionen de manera fiable, las empresas pueden permitir gradualmente que los agentes realicen tareas más complejas.

El sitio web empresarial seguirá importando

El comercio agéntico no significa que los sitios web y las aplicaciones desaparezcan.

Continuarán proporcionando la experiencia de marca, información detallada, atención al cliente y la relación directa que las empresas necesitan. Lo que cambia es cómo los clientes pueden llegar a esas experiencias.

Un cliente podría descubrir una empresa a través de un asistente de IA en lugar de un motor de búsqueda tradicional. El agente podría comparar varias opciones antes de presentar la empresa al cliente.

Esto hace que la información de marca, la calidad del producto, las reseñas, los precios y la fiabilidad del servicio sean aún más importantes.

Las empresas tendrán que competir no solo por la atención humana, sino también por la inclusión en recomendaciones generadas por IA.

Qué deben hacer las empresas antes de 2027

La transición al comercio agéntico debe comenzar con la preparación en lugar de una revisión tecnológica completa.

Las empresas deben revisar su infraestructura de comercio actual, identificar dónde se almacenan sus datos, verificar si sus sistemas proporcionan información en tiempo real y evaluar si sus API pueden soportar acceso externo controlado.

También deben hablar con socios tecnológicos y de pago sobre los estándares emergentes de comercio agéntico.

Las empresas que se preparen temprano tendrán más tiempo para probar qué funciona, establecer controles de seguridad y entender cómo responden los clientes a las compras asistidas por IA.

El camino por delante

De cara a 2027, es probable que el comercio dependa menos de que los clientes avancen manualmente por cada paso del proceso de compra.

La idea básica es simple: los clientes expresan su intención, la IA entiende esa intención, las empresas proporcionan la información correcta y los sistemas trabajan juntos para completar la transacción.

Para las empresas, la oportunidad es mucho mayor que añadir un chatbot a un sitio web. Se trata de crear una infraestructura de comercio que pueda comunicarse con agentes inteligentes mientras mantiene el control, la seguridad y la confianza del cliente.

El comercio agéntico seguirá desarrollándose a medida que maduren los estándares, los sistemas de pago y las capacidades de IA. Las empresas que comiencen a preparar sus datos, tecnología y operaciones ahora pueden entrar en esta nueva fase del comercio con una base más sólida y una comprensión más clara de dónde puede la IA crear valor real.