Es interesante ver cómo el marketing y los negocios digitales entran en una nueva etapa de la evolución del comercio digital. La integración de la inteligencia artificial en los procesos comerciales abre un recorrido más dinámico, profundo y de acompañamiento, con sistemas que impulsan la cadena y pueden empezar a participar en acompañamiento con el consumidor digital.
En mercadotecnia solemos representar ese recorrido mediante un funnel o embudo. Se parece al camino habitual de una tienda física: descubrir una opción, interesarnos, comparar, decidir y comprar, aunque en el entorno digital aparecen más puntos de contacto, plataformas, recomendaciones y datos que modifican ese recorrido.
Un consumidor digital descubre una marca, considera distintas opciones, compara, decide y finalmente compra. Después vienen la experiencia, la relación y, en muchos casos, la recompra y la lealtad hacia una marca.
La IA ya está entrando en prácticamente todas esas etapas. Puede recomendar productos, sintetizar opiniones, comparar características, vigilar precios, encontrar promociones y preparar una compra. Los agentes añaden otra posibilidad: realizar algunas de esas acciones directamente, dentro de los permisos que les otorguemos.
El funnel no desaparece. Parte de su recorrido empieza a ocurrir fuera de nuestra vista, pero su presencia ya es evidente.
Cuando una IA busca, compara y selecciona por nosotros, el marketing ya no influye únicamente en aquello que vemos: también necesita formar parte de aquello que el sistema considera y nos recomienda.
Un mercado digital que ya tiene hábito de compra
Este cambio llega sobre un comercio electrónico mexicano que ya alcanzó una escala considerable. El eCommerce retail en México llegó a 941 mil millones de pesos durante 2025, creció 19.2% frente al año anterior y representa 17.7% del retail total. AMVO calcula además 77.2 millones de compradores digitales.
El comportamiento también muestra mayor frecuencia. AMVO reporta un promedio de 10.3 compras online anuales, 52% más que cinco años atrás, y 383.5 millones de órdenes durante el año. Ante eso, comprar digitalmente ya forma parte de la rutina de millones de personas.
Eso importa porque la IA no está intentando transformar un comportamiento inexistente. Está entrando en un mercado donde buscar, comparar y comprar digitalmente ya es habitual. Y empieza a hacerlo justo en las etapas donde el marketing intenta influir.
Descubrir ya no depende solamente de encontrarnos con un anuncio
Una persona puede comenzar su recorrido en la búsqueda de una necesidad o deseo preguntándole a una IA qué producto le conviene. En esa primera interacción, el descubrimiento o awareness adquiere un sentido más profundo: la oferta disponible se ordena con mayor claridad dentro del aparador digital.
Por ejemplo: “Quiero unos audífonos cómodos para viajar, con buena cancelación de ruido y que cuesten menos de 3,000 pesos.”
En una sola petición aparecen necesidad, presupuesto, atributos y contexto de uso. La IA puede convertir esas condiciones en una primera selección antes de que el consumidor visite una tienda, escriba una búsqueda tradicional o vea directamente la comunicación de cada marca. La consideración también cambia. Comparar especificaciones, resumir reseñas o identificar diferencias entre varios productos reduce algunos de los pasos que antes realizábamos manualmente.
La experiencia del usuario con la plataforma también evoluciona: desde esta etapa y hasta la posventa, el proceso comercial se vuelve más ágil y se mezcla con nuevas dinámicas sociodigitales, como la integración de shops en redes sociales y la reseña o testimonio como factor contundente pare el cierre de venta.
Esto ya empieza a observarse en México. Para HOT SALE 2026, AMVO encontró que 50% de los internautas planeaba utilizar IA para comparar productos. Entre quienes contemplaban utilizarla durante la campaña, comparar productos y precios, buscar recomendaciones, investigar especificaciones y evaluar si una oferta era conveniente aparecían entre sus usos principales.
Para el marketing, esa cifra me parece especialmente relevante. La IA está entrando precisamente en el momento en que un consumidor construye sus opciones de compra en la etapa de consideración. Las alternativas siguen siendo variadas, pero ahora pueden presentarse con mayor claridad y rapidez.
Comparar puede convertirse en una tarea delegada
Aquí aparece uno de los cambios que más me llaman la atención. Podemos decirle a una IA que encuentre una opción, pero también pedirle que siga trabajando mientras nosotros hacemos otra cosa: revisar precios, esperar disponibilidad o vigilar determinadas condiciones.
En ese sentido, Google presentó en 2026 su Universal Cart, un carrito capaz de trabajar en segundo plano para detectar ofertas, bajadas de precio, historial de precios o productos nuevamente disponibles. También puede identificar incompatibilidades entre productos y proponer alternativas. La compañía lo presenta como parte de su infraestructura para el llamado comercio agéntico.
Amazon ha llevado capacidades parecidas a su asistente de compras. Alexa for Shopping puede utilizar actividad previa y contexto conversacional para personalizar recomendaciones, añadir artículos al carrito, buscar ofertas e incluso realizar una compra automática cuando un producto alcanza un precio definido por el usuario.
Aquí vale hacer una distinción. Automatizar una compra recurrente no significa necesariamente utilizar inteligencia artificial. Un pedido programado cada 30 días puede ejecutarse mediante una regla sencilla. La diferencia aparece cuando el sistema utiliza preferencias, historial, contexto o condiciones cambiantes para buscar, evaluar o decidir cómo completar una tarea.
Eso lleva la automatización hacia algo más parecido a una delegación de criterio.
El funnel empieza a comprimirse: “La IA y marketing digital”
Una persona todavía puede descubrir un producto, investigarlo, comparar alternativas y comprarlo siguiendo cada etapa de manera visible: buscar en Google, seleccionar un resultado y revisar después algún marketplace o tienda digital.
Pero una IA puede concentrar varias de esas actividades dentro de una misma interacción. Puede integrar opciones en la respuesta de un agente e incluso mostrar productos, enlaces y comparaciones dentro de una misma plataforma de comercio.
Las etapas siguen existiendo. Lo que cambia es quién realiza parte del trabajo y cuánto vemos de ese recorrido.
La investigación académica ya empieza a estudiar esa transformación. Un artículo publicado en julio de 2026 en Journal of Marketing Analytics propone incluso hablar de “AI customers” cuando asistentes y agentes comienzan a actuar como intermediarios entre empresas y consumidores. Los autores describen sistemas capaces de participar desde la búsqueda inicial y la formación de preferencias hasta la selección, la transacción y determinadas interacciones posteriores a la compra.
Otro estudio publicado este año en Journal of Business Research, basado en cuatro experimentos, encontró que los chatbots generativos pueden aumentar la intención de compra y el engagement al mejorar la sensación de control cognitivo y conductual durante el proceso de decisión.
Con lo anterior, podemos afirmar que la IA no representa solamente otra herramienta promocional. Empieza a convertirse en uno de los participantes del recorrido comercial.
Llegar al carrito sigue sin garantizar la compra
Hay otra razón para evitar una visión demasiado entusiasta.
AMVO reporta para México una tasa de add-to-cart de 9.4%, pero una conversión de apenas 1.5%. Cerca de 84 de cada 100 carritos son abandonados. El problema, según el análisis presentado por la asociación, aparece principalmente en checkout, confianza, métodos de pago y experiencia móvil.
Es decir, la IA puede ayudar a reducir búsqueda y comparación, pero no resuelve automáticamente todo el funnel. La compra sigue dependiendo de la decisión del usuario y de una experiencia capaz de sostener esa decisión.
Un agente de IA puede encontrar el producto perfecto y llevar al consumidor hasta la compra. Si el precio cambia, el pago falla, la entrega resulta poco clara o la confianza desaparece, la conversión todavía puede romperse.
Para las empresas, esto vuelve todavía más importante mejorar las estrategias para un recorrido completo. No basta con ser recomendado por una IA si la operación que sigue no está preparada para convertir esa recomendación en una buena experiencia.
La recompra podría cambiar todavía más
El efecto quizá sea mayor después de la primera compra.
Productos de consumo básico como café, alimento para mascotas, artículos de limpieza, productos veganos o determinados consumibles tienen cierta recurrencia. Una IA que conozca nuestras preferencias podría recordar qué compramos, vigilar disponibilidad, identificar una promoción o resurtir cuando detecte que probablemente lo necesitamos.
Eso podría fortalecer la lealtad hacia una marca. Pero también podría hacer exactamente lo contrario.
Si un agente compara continuamente precio, disponibilidad, características y condiciones, cambiar de producto podría resultar mucho más sencillo. La comodidad de repetir una compra puede competir con la capacidad del sistema para encontrar una alternativa que cumpla mejor nuestros criterios.
“La lealtad podría volverse más automática y, al mismo tiempo, más frágil.”
El marketing tendrá que ser entendido también por sistemas
Aquí está uno de los puntos más interesantes. Las marcas seguirán necesitando generar deseo, confianza, identidad y preferencia en el consumidor. Una IA difícilmente sustituye todo aquello que construye una relación con una marca. Pero si parte del descubrimiento y la comparación ocurre mediante asistentes y agentes, también importa que el producto pueda ser encontrado, interpretado y comparado correctamente por esos sistemas.
Precio, disponibilidad, características, políticas, reputación, reseñas, información estructurada y claridad de la oferta adquieren un valor diferente cuando una máquina participa en la selección.
Una campaña puede ser extraordinaria y una marca muy reconocida. Aun así, si un agente recibe instrucciones muy concretas y encuentra otra opción que satisface mejor esas condiciones, esa alternativa podría llegar primero al consumidor. Eso modifica una idea básica del funnel.
Estar disponible ya no garantiza entrar en consideración.
Las estrategias de mercadotecnia seguirán compitiendo por nuestra atención y lealtad, pero quizá empiecen a competir también por algo nuevo: formar parte de las opciones que una inteligencia artificial considera suficientemente relevantes para mostrarnos.
Y cuando esa misma IA tenga autorización para comprar, la distancia entre ser considerada y conseguir la venta podría hacerse mucho más corta. El consumidor seguirá tomando muchas decisiones, pero ya empieza a tener un acompañante capaz de participar de forma más activa en el recorrido del embudo.
Cuando comprar también se vuelve una práctica cultural
Para el consumidor, quizá el cambio más profundo no esté únicamente en comprar más rápido. Está en que una parte del proceso que antes recorríamos directamente —buscar, comparar, revisar alternativas e incluso esperar el mejor momento— puede empezar a delegarse.
Eso también forma parte de nuestra cultura digital. Incorporamos tecnologías cuando dejan de sentirse como algo externo y empiezan a mezclarse con hábitos cotidianos, decisiones y formas de relacionarnos con productos y marcas.
La IA puede acompañarnos en nuestra decisión de compra, ayudarnos a comparar y hacer que la experiencia sea más ágil y puntual. El recorrido de compra digital probablemente se simplificará todavía más y algunas etapas del funnel empezarán a integrarse de manera casi imperceptible.
Si esta evolución continúa, podríamos estar entrando en una nueva etapa del comercio digital: una en la que buscar, comparar, decidir y comprar formen parte de un mismo flujo, acompañado cada vez más por sistemas capaces de actuar junto con nosotros.
El próximo gran cambio del comercio digital quizá no esté solo en vender más rápido, sino en convertir la compra en una experiencia cada vez más acompañada, integrada y capaz de avanzar casi en tiempo real con ayuda de la IA.
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Desde la investigación
- AMVO, Estudio de Venta Online 2026: el eCommerce retail en México alcanzó 941 mil millones de pesos en 2025, creció 19.2% y representa 17.7% del retail total.
- AMVO, Pulso HOT SALE 2026: 50% de los internautas planeaba usar IA para comparar productos, revisar precios, buscar recomendaciones e investigar especificaciones.
- Journal of Marketing Analytics (2026): propone la idea de “AI customers” para describir sistemas que empiezan a actuar como intermediarios entre marcas y consumidores.
- Journal of Business Research (2026): encontró que los chatbots generativos pueden aumentar la intención de compra y el engagement durante la decisión.
- Google Shopping / Universal Cart: muestra cómo la IA puede seguir precios, detectar ofertas y apoyar decisiones dentro del comercio agéntico.
- Amazon Shopping / Alexa: ilustra cómo la IA puede personalizar recomendaciones, apoyar recompras y ejecutar ciertas acciones comerciales bajo condiciones definidas por el usuario.
▏Antonio X. Sosa A. es autor de la columna ✦ Entre algoritmos, una columna de análisis sobre cultura digital en MentePost.