La búsqueda agéntica empieza a ocupar una posición relevante en el inicio de los procesos de compra. El uso de sistemas de inteligencia artificial como primer paso para descubrir productos creció un 200% interanual a escala global, mientras las empresas españolas todavía avanzan a otro ritmo: solo el 25% utiliza actualmente IA agéntica, aunque un 51% adicional prevé incorporarla durante los próximos seis meses.
El cambio refleja una modificación en la forma de acceder a la oferta comercial. Parte de los consumidores ya no comienza escribiendo palabras clave en un buscador o navegando directamente por la web de una marca. En su lugar, plantea una necesidad a un modelo de lenguaje o a un asistente integrado en un comercio, que puede interpretar requisitos, comparar alternativas y orientar la siguiente fase de la compra.
Los datos proceden de la cuarta edición de State of Commerce de Salesforce, basada en respuestas de 3.450 profesionales del sector de 20 países y 13 industrias, entre ellos 200 participantes de España. El estudio incorpora además una encuesta a 4.690 consumidores y datos de comportamiento de más de 1.500 millones de compradores de todo el mundo.
Para las empresas, el desplazamiento de la búsqueda hacia sistemas de IA introduce un cambio adicional: una parte de la decisión sobre qué productos considerar puede producirse antes de que el cliente llegue a sus canales propios.
La IA gana terreno en el descubrimiento de productos
La evolución del tráfico muestra con claridad ese movimiento. Las visitas a sitios de comercio electrónico procedentes de conversaciones con sistemas de IA crecieron entre un 150% y un 428% interanual durante los trimestres analizados. En el mismo periodo, el tráfico total avanzó a ritmos de un dígito o de dos dígitos bajos.
También cambia la distribución de los canales utilizados para descubrir productos. Entre agosto de 2025 y mayo de 2026, la proporción de consumidores que recurría a propiedades digitales de las propias marcas cayó un 7%, mientras el uso de la búsqueda tradicional descendió un 15%. En paralelo, el descubrimiento mediante asistentes de IA, funciones de inteligencia artificial en redes sociales y aplicaciones de otros tipos aumentó un 38%.
La consecuencia para los comercios afecta a una etapa anterior a la conversión. Si un asistente selecciona productos o prepara una lista de alternativas antes de dirigir al usuario hacia una tienda, la visibilidad depende también de que esos sistemas puedan interpretar correctamente el catálogo, las características del producto, su disponibilidad o sus condiciones comerciales.
El 84% de los responsables españoles consultados considera que los grandes modelos de lenguaje serán esenciales para el descubrimiento de productos durante el próximo año. Entre las respuestas de las organizaciones aparecen medidas como el envío de fuentes de datos a plataformas de búsqueda basadas en IA, la mejora de la calidad de la información de producto y la adaptación de los contenidos a consultas conversacionales.
Ese ajuste responde a una diferencia relevante respecto a los buscadores tradicionales. Una consulta puede incorporar simultáneamente características, precio, contexto de uso y preferencias personales, en lugar de limitarse a unas pocas palabras clave. La calidad y estructura de los datos comerciales adquieren así mayor importancia para que un sistema pueda identificar una oferta como respuesta adecuada.
Por ahora, el avance se concentra principalmente en el descubrimiento y la recomendación. Las compras completamente autónomas, en las que un agente completa el proceso en representación del usuario, continúan en una fase mucho más temprana.
La adopción empresarial de IA agéntica sigue por detrás
El comportamiento de los consumidores avanza más rápido que la implantación dentro de las organizaciones. En España, el 25% de las empresas consultadas asegura utilizar ya IA agéntica. Entre las que todavía no lo hacen, un 51% tiene previsto desplegarla durante los próximos seis meses.
La intención de inversión responde también al aumento de las expectativas que las propias empresas atribuyen a la IA. El 82% de los responsables españoles considera que esta tecnología está elevando lo que los clientes esperan de las compañías, mientras que el 62% afirma que satisfacer esas expectativas resulta ahora más difícil.
La implantación o ampliación de sistemas de IA se sitúa, de hecho, entre las principales prioridades de los responsables de comercio para el próximo año. Al mismo tiempo, aparece como uno de sus principales desafíos, una dualidad vinculada a las dificultades para integrar la tecnología en procesos, sistemas y equipos ya existentes.
Las compañías que han comenzado ese recorrido muestran señales de estar pasando de las pruebas a despliegues más amplios. Solo un 8% de los responsables españoles que ya utilizan IA agéntica mantiene su actividad principalmente en proyectos piloto, mientras un 50% señala que está extendiendo estos sistemas entre diferentes funciones y equipos.
El 68% de los encuestados en España considera además que escalar las operaciones a través de múltiples canales no resulta viable sin inteligencia artificial. Entre los beneficios declarados por las organizaciones que ya han adoptado agentes aparecen mejoras en satisfacción del cliente, personalización, velocidad de desarrollo, eficiencia operativa y productividad de los empleados.
La medición sigue siendo, sin embargo, una cuestión pendiente en el conjunto del estudio. A escala global, solo el 32% de las organizaciones afirma haber definido por completo métricas y KPI para evaluar el éxito de sus iniciativas de IA. La falta de indicadores dificulta separar las mejoras asociadas directamente a estas inversiones de otros cambios operativos y decidir qué casos de uso justifican nuevos recursos.
Los datos fragmentados limitan el despliegue de agentes
El crecimiento de la IA agéntica coincide con una arquitectura tecnológica que continúa fragmentada en muchas organizaciones. En España, el 80% de los responsables de comercio afirma que el número de proveedores tecnológicos de su empresa ha aumentado durante los últimos dos años.
Solo el 28% asegura disponer de los datos de clientes completamente unificados entre ventas, atención al cliente, marketing y comercio. Esta fragmentación tiene consecuencias operativas: entre las organizaciones españolas sin una visión integrada, el 35% reconoce respuestas lentas o poco eficaces ante problemas de los clientes y el 34% encuentra dificultades para medir el impacto de sus inversiones en comercio.
La falta de integración también alcanza a la experiencia omnicanal. Apenas un 2% de las organizaciones multicanal españolas afirma no sufrir fallos significativos. Los problemas más habituales son las diferencias de precios y promociones entre canales, mencionadas por el 37%, y la ausencia de sincronización del inventario en tiempo real, señalada por el 31%.
Estos límites adquieren más peso cuando un agente necesita actuar con información actualizada. Recomendar un producto requiere datos relativamente estables; informar sobre existencias, aplicar una promoción o ejecutar una compra exige acceso fiable a sistemas que pueden cambiar en segundos. La capacidad de los agentes queda así condicionada por la integración de las plataformas que sostienen la operación comercial.
La separación entre comercio físico y digital tampoco describe ya con precisión buena parte del recorrido del cliente. El 79% de los consumidores utiliza el teléfono móvil mientras compra en una tienda y un 12% consulta a un asistente de IA para recibir recomendaciones mientras se encuentra en el establecimiento. Entre los profesionales B2C españoles, el 90% considera que los clientes esperan recibir en la tienda el mismo grado de personalización que encuentran online.
Las organizaciones que han avanzado en la unificación de sus datos señalan precisamente mejoras en la coordinación entre ventas, marketing y comercio, mejores resultados de automatización e IA y aumentos en retención y fidelización.
La expansión de la búsqueda agéntica traslada así parte de la competencia comercial hacia sistemas externos a las webs y aplicaciones de las marcas, mientras el despliegue interno de agentes obliga a resolver problemas de integración anteriores a la actual ola de IA. Para los comercios, la capacidad de aparecer en las recomendaciones de estos sistemas dependerá tanto de cómo estructuren su información de producto como de la calidad de los datos de inventario, precios y clientes que puedan proporcionarles.
