La transformación del comercio digital atraviesa un punto de inflexión marcado por la irrupción de agentes de inteligencia artificial capaces de intervenir en las fases de búsqueda, descubrimiento y decisión de compra. Un estudio reciente elaborado por DataDome, basado en una muestra de 6.000 consumidores en Estados Unidos, Reino Unido y Francia, muestra que la adopción consciente de herramientas de IA para actividades de compra se ha acelerado durante el último año, con un impacto directo en la visibilidad de las marcas y en la forma en que los usuarios encuentran productos en línea.
Según el informe, una parte significativa de los consumidores ha recurrido a asistentes de IA de terceros —como ChatGPT o Copilot— para obtener ideas, sugerencias y comparaciones de productos. La motivación principal es el ahorro de tiempo, seguida por la posibilidad de identificar mejores precios. Este comportamiento refleja un cambio estructural: la búsqueda tradicional basada en palabras clave empieza a convivir con consultas conversacionales delegadas a agentes capaces de interpretar preferencias, filtrar opciones y presentar recomendaciones más contextualizadas.
El estudio también identifica cuatro perfiles emergentes de usuarios en función de su relación con la IA en procesos de descubrimiento: desde quienes priorizan la eficiencia y adoptan agentes como primera opción, hasta quienes mantienen una preferencia por la interacción humana o por métodos de búsqueda convencionales. Esta segmentación sugiere que la transición hacia un comercio más automatizado no será homogénea, aunque sí progresiva.
En paralelo, DataDome advierte que el incremento del tráfico automatizado está modificando el panorama técnico del comercio electrónico. La compañía estima que la actividad de bots crecerá 4,5 veces en 2025, impulsada tanto por agentes legítimos como por actores maliciosos. El informe señala que el 80% de los agentes de IA no se identifican adecuadamente al interactuar con sitios web, mientras que un porcentaje similar de páginas no cuenta con mecanismos de protección frente a la suplantación de agentes. Esta combinación genera distorsiones en las métricas de tráfico, señales de referencia infladas y vulnerabilidades de seguridad que afectan a la toma de decisiones comerciales.
La situación ha llevado a que conceptos como agent inclusion rate o visibility-to-sale ratio empiecen a ganar relevancia entre los equipos de marketing y comercio electrónico. Estas métricas buscan medir no solo la presencia de una marca en los resultados generados por agentes de IA, sino también la capacidad de convertir esa visibilidad en ventas reales. En un entorno donde los agentes pueden actuar como intermediarios entre consumidores y catálogos, la optimización de datos estructurados, la claridad de la información de producto y la protección frente a tráfico no deseado se convierten en factores críticos.
El informe también anticipa que las categorías más expuestas a esta transición serán electrónica y electrodomésticos, segmentos donde los consumidores suelen comparar especificaciones, precios y disponibilidad antes de tomar una decisión. En estos casos, los agentes de IA pueden acelerar el proceso de evaluación y reducir la fricción en la búsqueda.
DataDome plantea un marco de preparación para empresas que buscan adaptarse a este escenario. El enfoque se centra en tres líneas de trabajo: mejorar la calidad y consistencia de los datos de producto, fortalecer la seguridad frente a bots y agentes no declarados, y ajustar los equipos internos para operar en un entorno donde la visibilidad depende tanto de motores de búsqueda tradicionales como de sistemas conversacionales.
La compañía, especializada en protección contra fraude automatizado, sostiene que la capacidad de distinguir entre agentes confiables, bots legítimos y tráfico malicioso será determinante para mantener la integridad de las métricas y la competitividad en un mercado cada vez más mediado por IA. Su plataforma de ciberprotección busca precisamente filtrar en tiempo real estas interacciones, permitiendo que los agentes autorizados accedan a la información necesaria mientras se bloquean intentos de suplantación o scraping abusivo.
El análisis coincide con tendencias observadas en el sector minorista y en informes de consultoras independientes, que apuntan a un crecimiento sostenido de los asistentes conversacionales en procesos de compra y a una mayor dependencia de modelos de IA para la clasificación y recomendación de productos. A medida que estos sistemas se integran en plataformas de comercio, aplicaciones móviles y motores de búsqueda, la competencia por aparecer en sus respuestas se convierte en un nuevo frente estratégico para las marcas.
El estudio de DataDome subraya que la transición hacia un comercio más agentic no implica únicamente adoptar nuevas tecnologías, sino también comprender cómo estas transforman la relación entre consumidores, plataformas y marcas. En un entorno donde la búsqueda ya no depende exclusivamente de la interacción directa del usuario, la capacidad de ser descubierto por agentes de IA se perfila como un elemento central del futuro del comercio digital.
Fuente: DataDome | Editado por CDOL
