La inteligencia artificial lleva varios años instalada en la conversación sobre eCommerce, pero en 2026 se está produciendo un cambio más profundo que el salto de los modelos generativos: la IA empieza a pasar de recomendar qué hacer a tener capacidad para hacerlo.
Buscar un producto, consultar disponibilidad, comparar alternativas, interpretar un catálogo, interactuar con diferentes sistemas o incluso iniciar una transacción empiezan a formar parte del terreno de los agentes. Y esa evolución introduce un nuevo intermediario entre las marcas y sus clientes: una IA capaz de buscar, decidir y actuar en nombre del usuario.
Para retailers y marcas, el cambio va mucho más allá de incorporar nuevas herramientas. Afecta a los datos, la arquitectura tecnológica, el marketing, la experiencia de cliente y hasta la forma de medir la conversión.
Esta es una de las principales conclusiones del nuevo informe de Redegal sobre Inteligencia Artificial aplicada al eCommerce y al Marketing Digital, que analiza cómo han cambiado en pocos meses los modelos, los agentes, el comercio, el marketing y la regulación. El documento estudia diez mercados de Europa y Latinoamérica y se apoya en más de 200 fuentes públicas y verificables.
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Hasta ahora optimizábamos una tienda para que una persona descubriese, comparase y comprase. Ahora aparece un nuevo intermediario: una IA que puede buscar información, comparar productos, interpretar catálogos o iniciar acciones en nombre del usuario. El eCommerce empieza así a prepararse para un escenario en el que no solo compra una persona, también puede hacerlo un agente en su nombre.
La evolución empresarial de la IA desde 2022 se divide en cuatro grandes fases. Tras la explosión inicial de ChatGPT llegaron los copilotos, después los modelos especializados y con mayor capacidad de razonamiento y, desde marzo de 2026, una cuarta etapa centrada en los agentes con capacidad para ejecutar operaciones. Protocolos emergentes como MCP, A2A, ACP o UCP están intentando estandarizar precisamente esa conexión entre agentes, herramientas y sistemas comerciales.
Los primeros resultados muestran el potencial de esta evolución. Los agentes de IA especializados pueden incrementar hasta un 35% el valor medio del pedido, mientras que la recomendación personalizada de producto alcanza una conversión 2,3 veces superior a la búsqueda tradicional basada en palabras clave. En publicidad automatizada, la IA puede impulsar hasta un 67% los ingresos.
Y el análisis no se queda en tecnología. Redegal recoge casos reales de compañías como Walmart, Home Depot, Klarna o Mercado Libre, entre otras, para observar qué ocurre cuando estas soluciones llegan a producción en ámbitos como recomendación, atención al cliente, creación de contenido, publicidad, búsqueda, logística y comercio conversacional.
También hay un cambio importante en marketing. La visibilidad digital empieza a dejar de depender exclusivamente del clic. El informe dedica una parte específica a analizar AI Overviews, la evolución del CTR y el paso de una estrategia basada principalmente en keywords hacia escenarios donde SEO, AEO y GEO empiezan a convivir.
Para los equipos de eCommerce, esto abre preguntas nuevas. ¿Está nuestro catálogo preparado para ser interpretado por un agente? ¿Cómo cambia la búsqueda de producto? ¿Qué datos propios pueden convertirse en ventaja competitiva? ¿Qué debemos medir cuando un asistente participa en una compra? El reto es ordenar este tipo de decisiones y evitar reducir la adopción de IA a incorporar la herramienta de moda.
Esta aceleración tecnológica plantea además otro problema como es que la adopción de IA avanza más rápido que la capacidad de muchas organizaciones para integrarla de forma estructurada. La verdadera brecha ya no está únicamente entre las empresas que utilizan IA y las que no, sino entre aquellas capaces de convertirla en una capacidad organizativa y aquellas que siguen viéndola de forma aislada.
En este contexto, el informe presenta IMIA·5, un marco diseñado para medir el grado de madurez de una organización a través de cinco niveles y siete dimensiones que abarcan producto y experiencia, marketing, atención al cliente, operaciones, tecnología, datos y gobernanza.
La idea es sencilla: decir que una empresa “utiliza IA” aporta poca información. Una organización puede tener herramientas generativas en marketing y, al mismo tiempo, carecer de datos preparados, métricas de retorno o una política clara de gobernanza.
El análisis traslada esta visión a 36 acciones, 12 decisiones de gobernanza y 10 antipatrones, con el objetivo de ayudar a pasar del diagnóstico a una hoja de ruta concreta.
También incorpora una perspectiva geográfica poco habitual en este tipo de estudios. Además de España, analiza Alemania, Francia, Italia, Países Bajos, Portugal, Reino Unido, México, Brasil y Colombia, comparando niveles de madurez, oportunidades y condicionantes regulatorios.
La cuestión para las compañías ya no es decidir si incorporarán inteligencia artificial, ya que en muchos casos ya lo han hecho. La siguiente etapa consiste en determinar qué decisiones delegar, qué procesos conectar, qué datos preparar y qué controles mantener cuando la IA deja de limitarse a recomendar y empieza a actuar.
Esa transición de la asistencia a la ejecución puede acabar siendo uno de los cambios más relevantes del comercio digital de los próximos años.
Este contenido es posible gracias al apoyo de Redegal.
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