Bienvenido a la primera entrega del Outlet de Pensamiento Humano: un espacio con ‘reflexiones de marca a precios de saldo’. Un edificio a las afueras de tu ciudad, desde el que vamos a generar escenarios improbables (o no tanto), sin miedo a resultar extravagantes. Y sin temor a rendir cuentas al cortoplacismo que todo lo enturbia.
Los primeros en entrar en el Outlet son las marcas que renuncian a tener una narrativa propia. Y las compañías que no evolucionen sus escaparates tradicionales (eCommerce) hacia la lógica del B2A (Business to Agent).
Porque lo que está por venir es un cambio de escenario profundo del que no se habla mucho, pero que es lo suficientemente urgente como para comenzar a analizarlo.
La revolución de los interfaces
Se está cociendo sigilosamente una gran revolución en la economía centrada en la IA: la revolución de los interfaces. Una evolución tecnológica cuyos efectos pueden ser tan devastadores para tu marca como fue la llegada de las redes sociales para los medios de comunicación.
Los interfaces son las pantallas con las que interactuamos en internet. En el caso de la venta de productos y servicios, estos escaparates son clave y muy diversos. Piensa que en el proceso de compra pueden intervenir decenas de interfaces en diferentes momentos hasta llegar al punto donde se genera la transacción. Esto ocurre, sobre todo y de manera frecuente, en procesos de compra racionales, que requieren de una mayor maduración de las decisiones.
Nada nuevo hasta aquí. Pero si el que decide y compra es una máquina asistida por un humano, la cosa cambia. Y mucho…
Para entender la magnitud de lo que viene, piensa en una cocina con IA plenamente integrada. Una vez dentro, seguramente lo que más te sorprenda es que el centro de la decisión se ha movido. El disparador de las órdenes, donde comienza todo, sube de nivel: lo importante ahora es qué modelo de nutrición seguir, cómo conseguir el máximo ahorro o cómo ser fiel a una dieta vegana.
Cada familia diseñará menús mensuales o anuales, asignará presupuestos a la compra y añadirá otros parámetros como la mejor hora de recogida de los envíos o criterios de reposición.
Una dieta por comensal requiere de una logística compleja y desgastante para cualquiera. Pero tu despensa o tu nevera estará conectada a agentes encargados de traducir las instrucciones del nutricionista en órdenes de compra. Y no lo hará solo, porque el agente que busca los mejores precios para el mismo tipo de productos le acompañará en el proceso (para no salirse del presupuesto familiar).
Y sí -“Ding Dong!”- llegados a este punto, no tendrás ni idea de lo que trae el repartidor en tu último pedido.
Desde el punto de vista de la demanda, las ventajas son evidentes. El nuevo sistema permite al cliente tener control en momentos inéditos de la relación que establecemos con las marcas. Y esto tiene un valor descomunal, en términos de beneficios percibidos. La relevancia de este cambio de interfaces es tal, que resulta complicado pensar que el mercado y la tecnología no se aliarán para ofrecerlo. Sobre todo a partir de ahora, que ya sabemos que todo esto es tecnológicamente posible.
Pero no lo digo yo. Lo dice Satya Nadella (CEO de Microsoft) cuando,en la conferencia Ignite 2024 de Chicago, afirma que su compañía está entrenando a un nuevo conjunto de herramientas de inteligencia artificial para «actuar en nuestro nombre en el trabajo y en la vida».
O a Dario Amodei, CEO de Anthropic cuando revela que sus sistemas de IA están evolucionando no solo para responder preguntas, sino también para planificar y actuar de forma independiente.
El mercado de agentes de IA está a punto de experimentar una expansión significativa, con proyecciones que indican un crecimiento de 5.100 millones de dólares en 2024 a 47.100 millones para 2030. Esto representa una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 44,8 %. Este auge se debe a que las empresas aprovechan la automatización basada en IA para optimizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia en operaciones críticas.
Asi que, siguiendo con el mismo ejemplo, pongamos que tu despensa ha detectado que falta café. Se trata de un compra recurrente, por lo que el agente principal consultará con el que maneja los presupuestos para conocer hasta dónde puede estirar el pedido y conseguir así mejores precios. Con eso, ya podría salir al mercado.
Y, de nuevo, lo podrá hacer sólo o en compañía de nuevas comunidades de compradores que ya habrán surgido con el fin de ganar volumen de compra y capacidad de negociación. Las habrá que se muevan por el mero ahorro, pero también las habrá que dirigirán sus operaciones por motivos éticos o políticos. Llegado el momento, tu agente simplemente tendrá que conectarse a la próxima compra colectiva programada.
“La Marca A ha ofrecido envío regular y un 30% de descuento para pedidos de más de 19 unidades. La Marca B ofrece un 20% pero llega mañana”.
El resultado –“Ding, Dong!”- es que el repartidor lleva 19 envases de café de comercio justo de Brasil y Costa Rica para los próximos 6 meses; con un ahorro del 30% respecto al precio de los escaparates tradicionales.
Desde el punto de vista de la oferta, la oportunidad llegará para las marcas que desarrollen bots comerciales suscritos a estas alertas. En tiempo real, participarán en cientos de negociaciones para reaccionar a la demanda con ofertas personalizadas.
Y, si te fijas, aquí encontramos la que quizás sea la mayor ruptura. Este nuevo entorno provoca que desaparezca el actual equilibrio entre valor y precio. Las marcas ya no serán dueñas de esta relación. O, al menos, les será muchísimo más complejo participar. Los usuarios podrán indicar precios máximos y mínimos en la configuración de su demanda.
Y será este mercado latente el que dicte sentencia: “Lo siento, marca X, el precio que los usuarios están dispuestos a pagar por sus camisetas ya no es ese”.
Ganaremos en transparencia y alcance desde ambos lados (oferta y demanda).
Las negociaciones, las compras y la toma de decisiones impulsadas por la IA transformarán las cadenas de suministro, las estrategias de precios y las relaciones con los clientes. Los agentes de una empresas se encargarán de representar a la marca en estos micro-mercados automatizados. Y aplicarán las mejores condiciones posibles para ganar la transacción. Algo similar a lo que ya ocurre en publicidad programática (pujas automáticas por impresiones publicitarias), pero aplicado al terreno del eCommerce.
Nuevo tablero para las marcas
Ok, pero entonces ¿dónde quedan las marcas?
Volvamos al ejemplo. El interfaz donde se produce la personalización de la red de agentes de un usuario y donde puede seguir sus movimientos se aleja kilómetros de ti.
Que tu marca sea relevante o no dependerá, en gran medida, de las instrucciones que el usuario incluya en la configuración de su red de agentes. Estos nuevos espacios acaban de sustituir de un plumazo tres niveles de visibilidad de marca: la productora del café, la comercializadora y la plataforma de venta.
Es decir, la “batalla” se traslada a un nuevo terreno que no hemos explorado todavía. Las marcas deberán estar más abiertas al mundo. El nuevo reto pasa por acertar en los atributos que te rodean e influir para que los usuarios prioricen aquello que te hace único.
“Prioriza las siguientes marcas” o “Sólo productos para celíacos” o “de comercio justo”, serán parámetros que guiarán nuestras compras y que, incluso, podrán fluctuar en función a cómo esté mi presupuesto a esas alturas del año.
En el contexto de los procesos de compra menos impulsivos, las estrategias B2b y B2c tradicionales quedarán obsoletas rápidamente. Los agentes IA no responden al marketing actual: tradicionalmente, las marcas B2C han prosperado apelando a las emociones, la experiencia de usuario y la lealtad de marca de los consumidores.
Sin embargo, a diferencia de un humano, una IA no se deja llevar por impulsos, historias de marca o publicidad llamativa, sino que optimiza sus decisiones en base a datos, lógica y eficiencia. Un agente evaluará precio, rendimiento y valor objetivo de un producto en tiempo real, comparando miles de opciones, sin preferencia emocional alguna.
La demanda algorítmica
Este desplazamiento hacia la “demanda algorítmica” no es ciencia ficción. Los llamados “custobots” o machine customers han comenzado a operar.
Gartner define un “cliente máquina” como un actor económico no humano que adquiere bienes o servicios a cambio de pago.
Muchos dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) ya cumplen esta función: impresoras que piden tinta por sí solas, refrigeradores inteligentes que hacen la compra o lavadoras que reponen detergente automáticamente son una realidad incipiente.
De hecho, Gartner proyecta que para 2028 este tipo de pedidos provocará que hasta el 20% de las webs “pensadas para humanos” queden obsoletas.
Todo esto implica que las empresas deberán migrar poco a poco de las experiencias digitales centradas en el ser humano a estructuras de datos accesibles mediante IA.
Un salto que, al mismo tiempo, representará una enorme oportunidad para todos esos players que están en los bordes del mercado. Una posición que ocupan no porque la calidad de servicio o producto sea peor, sino por el alto coste que tiene la adquisición de clientes.
Paradójicamente, al tiempo que se va reduciendo el perímetro de su marca, el alcance de su negocio se multiplica exponencialmente. Las empresas que adopten esa capacidad de “negociación algorítmica” (precios dinámicos, APIs abiertas, integraciones con agentes) podrán incluso descubrir nuevas oportunidades de ingresos al captar pedidos de agentes y llegar así a negociaciones donde antes ni siquiera aspiraban a participar.
Nuevas rutas para la adquisición
Venderle a un algoritmo implica un nuevo tipo de marketing. Un nuevo enfoque estratégico, en el que las marcas deberán “persuadir” al algoritmo proporcionándole inputs claros de por qué su opción es la óptima.
Se habla de “Marketing for Machines”, donde los profesionales se dedicarán a asegurar que los dispositivos encuentren fácilmente la información que necesitan. Esto puede significar, por ejemplo, formatos de datos estandarizados, etiquetado rico (rich snippets) en las páginas de producto, catálogos en marketplaces bien alimentados y actualizados, etc.
También entra en juego la programación de reglas: el consumidor humano podría definir preferencias a su asistente (por ejemplo: “prefiero comprar sin gluten” o “elige siempre la opción más ecológica”). Una marca que conozca esas tendencias puede alinear sus atributos (y comunicarlo a la IA) para ser la elegida.
Por ejemplo, si muchas IAs de usuarios priorizan sostenibilidad, una empresa con certificaciones ambientales querrá asegurarse de que esa información esté machine-readable en la comparativa.
Tener un buen escaparate ya no significa una web bonita, sino contar con datos accesibles para algoritmos.
Las empresas deben “reimaginar” sus interfaces comerciales: priorizar APIs sobre front-ends gráficos, y estructurar la información de productos de forma que las IA la puedan consultar y comparar fácilmente.
Si un agente no puede leer tus precios, stock, características o valoraciones a través de una API o feed estructurado, ese producto será invisible en el nuevo mercado.
Por ello, vemos una tendencia a exponer catálogos via APIs públicas o integraciones con plataformas de agentes. Muchas retailers ya están trabajando con integradores: Capgemini desarrolla agentes de IA para grandes tiendas que toman pedidos mediante nuevas vías automatizadas, acelerando el proceso order-to-cash sin intervención humana. Amazon ofrece su API para que dispositivos y servicios externos realicen pedidos (Alexa Shopping API).
eBay lleva años permitiendo pujas automatizadas vía API. O empresas españolas como Netretina, han lanzado plataformas IA dirigidas a empresas que necesitan integrar toda su actividad para que la IA comience a eficientar y evolucionar sus negocios.
Lealtad, fidelización y autenticidad certificada
Pero ¿dónde queda la lealtad a la marca? ¿cómo podremos fidelizar en este nuevo ecosistema?
La gran oportunidad para las marcas viene de este posicionamiento estratégico y alineado con sus públicos objetivos. Viene de la autenticidad certificada con información y datos.
Así, una empresa que haya trabajado bien la comunicación de su marca, habrá generado los suficientes impactos en un territorio de comunicación determinado como para destacar sobre la competencia. Y estos impactos, a su vez, se traducirán en más oportunidades de ser seleccionada por los agentes.
Pero, lo que es más determinante, actuado así habrá conseguido influir en el consumidor para que su fortaleza coincida con el criterio de compra configurado en su red de agentes.
Una gran incógnita es cómo se verá afectada la fidelidad de los clientes cuando las decisiones de compra sean ultrarracionales. En principio, cabría pensar que la lealtad a la marca disminuirá – ¿qué importan las preferencias si la IA siempre elegirá la mejor opción calidad-precio?– y ciertamente los programas de fidelización tradicionales enfrentan un desafío.
Sin embargo, lejos de morir, la fidelización puede transformarse y hasta fortalecerse con IA, siempre que las marcas jueguen inteligentemente sus cartas.
Pero vayamos por partes…
Sabemos que las marcas podrán actuar en etapas mucho más tempranas. El fannel se estira en las fases iniciales y esto representa una oportunidad inédita.
Siguiendo nuestro ejemplo, una marca podrá proporcionar APIs premium o datos avanzados a los cuales las IA puedan suscribirse para obtener información exclusiva.
Imaginemos un agente doméstico que paga por acceder a un filtro inteligente para identificar alimentos aptos o no aptos para celíacos. Incluso podrá incluir el servicio de un nutricionista como parte de su diferencial crítico (lo que le hace destacar frente a los demás). Y lo hará porque sabe que es ahí donde verdaderamente arranca el nuevo flujo de compra.
Por otro lado, un sistema más transparente permite generar nuevas líneas de monetización por suscripción directa con el consumidor: en lugar de compras puntuales, las marcas buscarán ingresos recurrentes garantizados (suscripciones de reabastecimiento, membresías) que “amarren” al cliente y a su agente para recibir productos regularmente. Un pricing dinámico con el que una marca podrá, por ejemplo, adaptarse a la planificación financiera de un cliente, generando pagos a plazos o encajados cuando el usuario recibe la “paga extra”.
Esto significa que las marcas deben continuar trabajando la relación emocional y reputacional con el cliente, aunque la transacción final la ejecute un algoritmo.
Por eso, mejor no desesperemos… Se abre un camino que premiará valores mucho más auténticos y permitirá estrategias de marca que exploren de verdad aquello de “los humanos en el centro”.
Paradojas…
