Por Eduardo Laens
Hoy ya se vislumbra el futuro de las compras agénticas (autónomas, con IA) dentro de los grandes jugadores de LLMs. El posicionamiento de empresas como Perplexity y Open IA por ofrecer a sus usuarios una experiencia de concierge digital para sus necesidades de compra online es abierta y poderosa.
Sin embargo, la adopción de estos agentes de compra no será homogénea entre generaciones. Existe ya una brecha generacional en la confianza hacia la IA. Los consumidores más jóvenes tienden a abrazar estas herramientas con más facilidad, mientras que los mayores muestran mayor escepticismo. Un estudio internacional reciente reveló que uno de cada tres compradores de la Generación Z y uno de cada cuatro millennials ya prefieren acudir a plataformas de IA generativa (como ChatGPT) para decidir qué comprar en lugar de usar buscadores, redes sociales o incluso influencers. Además, 23% de los Gen Z y 27% de los millennials dicen confiar más en recomendaciones dadas por IA que en las hechas por humanos.
En cambio, entre la Generación X y los baby boomers la penetración es mucho menor: apenas 13% de Gen X y 3% de boomers usan herramientas de IA a diario, lo cual refleja su menor familiaridad y confianza en estas tecnologías.
Para los nativos digitales (Gen Z y buena parte de millennials), hablar con una IA es casi natural – crecieron con Siri, Alexa y las sugerencias algorítmicas de Netflix o TikTok. Ven a la IA como “una compañera de confianza, no solo una herramienta”, de ahí que la integración de compras en ChatGPT les resulte atractiva y conveniente. Por ejemplo, para un joven de menos de 20 años será natural decir: "ChatGPT, recomiéndame zapatillas para correr por menos de 100 dólares", fiándose de que el bot le dará buenas opciones imparciales, y quizás compre sin siquiera visitar las tiendas online directamente.
Por el contrario, los compradores mayores tienden a valorar el control y la experiencia tradicional. Un boomer quizás prefiera googlear productos, leer múltiples reseñas, comparar precios personalmente y ver todas las opciones antes de decidir. La idea de entregar la tarjeta de crédito a un agente automatizado que decide qué comprar puede parecerles arriesgada. No es solo una cuestión técnica, sino también cultural: la confianza en agentes autónomos varía enormemente según costumbres y valores. Por ende, es probable que las generaciones mayores –y algunos segmentos de cualquier edad– resistan delegar por completo sus decisiones de compra, al menos hasta que los agentes demuestren ser sumamente confiables, transparentes y reversibles en sus acciones.
¿Por qué delegaríamos nuestras compras a una IA? La propuesta de valor es tentadora: ahorrar tiempo y esfuerzo. Un agente inteligente puede convertir un proceso engorroso en algo casi mágico. Por ejemplo, si planeas mudarte de ciudad, normalmente tendrías que navegar decenas de webs para vivienda, transportistas, ventas de segunda mano, etc. En cambio, un agente podría gestionar integralmente la tarea: encontrar barrios según tus preferencias, filtrar casas dentro de tu presupuesto, listar tus muebles en venta, comprar muebles nuevos que encajen en tu nuevo hogar y coordinar la mudanza completa. Todo mientras tú apenas supervisas decisiones clave. Lo “imposible” de coordinar múltiples servicios se vuelve trivial para la IA, que actúa como estratega, negociadora y administradora logística personal. El resultado es un proceso personalizado, eficiente y coherente, en lugar de un caos estresante.
En el día a día, las ventajas más inmediatas son la comodidad y velocidad. Un agente como ChatGPT Shopping integra la inspiración, comparación y pago en un solo flujo. Sus sugerencias se sienten espontáneas y contextuales: puede leerte el calendario y decir “Tu aniversario es la semana próxima, ¿te reservo un restaurante?”, o calcular que te vas a quedar sin comida para tus perros y simplemente comprarlo. Esta proactividad quita carga mental al usuario – ya no tienes que acordarte de cada fecha importante ni de reponer básicos del hogar. Además, la IA podría negociar mejores precios o combos que quizás un usuario solo no lograría: por ejemplo, armar un paquete de viaje negociando vuelos y hoteles, o conseguir un descuento por comprar varios ítems juntos. En teoría, el agente siempre vela por tus intereses: optimiza por precio, calidad y conveniencia en base a tus prioridades (sean ecológicas, de marca preferida, etc.). Y a diferencia de un humano, puede monitorear innumerables fuentes en segundos, desde reviews hasta stock en tiempo real, para fundamentar sus recomendaciones.
Sin embargo, cada plusvalía tiene su contracara, y delegar conlleva riesgos significativos. Uno evidente es la pérdida de agencia del consumidor: a medida que la IA hace más por nosotros, cedemos control sobre las decisiones. Los investigadores señalan que hemos entrado en una fase de “IA en piloto automático”, donde la IA podrá efectuar compras con mínima intervención humana. Cada fase de avance (de asistentes bajo demanda, a asistentes proactivos, a asistentes autónomos) nos da más comodidad, pero nos quita una cuota de control. En extremo, podríamos convertirnos en espectadores de nuestras propias compras, interviniendo sólo si algo sale mal.
Otro riesgo es la manipulación algorítmica y la opacidad en las recomendaciones. Cuando ChatGPT nos muestra tres opciones de hotel o de teléfono, tendemos a confiar – “me las recomendó imparcialmente mi asistente de confianza”. Los expertos llaman a esto la “ilusión de consejo”: las sugerencias de la IA no se perciben como publicidad, aunque pudieran serlo. El usuario difícilmente sabe si alguna marca pagó por aparecer en esos resultados o si hay mejores alternativas que quedaron ocultas. A diferencia de la publicidad tradicional –que la mayoría ya identifica y filtra mentalmente– las recomendaciones de una IA se sienten objetivas y personales, lo que las hace mucho más persuasivas. Este poder de persuasión conductual podría explotarse de forma antiética: imaginemos que una plataforma priorice productos de quienes le pagan comisión, pero sin revelar al usuario ese sesgo. El proceso de compra se vuelve “demasiado fluido”: con un clic ya compraste lo sugerido, sin oportunidad de dudar o comparar. La fricción que antes nos hacía reflexionar (“¿debería buscar más opciones?”) desaparece, y con ella desaparece la transparencia del mercado.
Relacionado a lo anterior está el “precio invisible”. Si confiamos ciegamente en el agente, podríamos dejar de percibir si estamos pagando de más o si existe un descuento mejor. El agente podría decirnos "Listo, comprado por $80" y nosotros ni sabríamos que había otro vendedor a $70, porque nuestra capacidad de comparar quedó relegada. Incluso se abre la puerta a precios dinámicos personalizados: dado que la IA conoce nuestro historial y urgencia, un comerciante podría ajustar el precio sobre la marcha y el agente, buscando conveniencia, quizá lo acepte. Sin la presión de un usuario vigilando cada céntimo, el equilibrio de poder en la fijación de precios podría inclinarse hacia las empresas.
Y, por supuesto, están los sesgos ocultos. Un agente de IA toma decisiones basadas en los datos y algoritmos con que fue diseñado. Si esos datos tienen sesgos (por ejemplo, tienden a recomendar más productos de marcas famosas, o menos de minorías de vendedores), el agente perpetuará esas inclinaciones sin que el usuario lo note. Podría, por ejemplo, favorecer sistemáticamente a ciertos vendedores que cumplan cierto perfil, o priorizar opciones que él cree óptimas según criterios que no compartimos del todo. El usuario pierde la visibilidad del por qué de cada sugerencia. Como mencionamos, todo ocurre en una caja negra algorítmica: el consumidor promedio no sabrá si su agente compra siempre en la misma tienda porque es realmente la mejor opción, o porque el algoritmo nunca exploró alternativas. Esta falta de explicabilidad puede minar nuestra capacidad de decisión informada.
La delegación masiva de las compras conlleva una gran promesa y grandes riesgos. La balanza entre conveniencia y autonomía del consumidor está en juego. ¿Cuánto valoramos nuestro tiempo y facilidad, y cuánto valoramos ser nosotros quienes llevamos las riendas de nuestras decisiones económicas?
La historia del comercio muestra que, a menudo, la conveniencia triunfa. Muchos consumidores adoptarán estos agentes de compra simplemente porque les simplifican la vida. Para un amplio segmento, especialmente jóvenes ocupados en un mundo acelerado, permitir que la IA se encargue de compras rutinarias suena lógico.
Sin embargo, decir que la delegación total es inevitable sería ignorar los obstáculos y posibles resistencias. En primer lugar, la confianza es difícil de ganar y fácil de perder. Muchos consumidores necesitarán tiempo (y evidencias de fiabilidad) antes de entregar el volante. Un solo escándalo –por ejemplo, un caso de manipulación abusiva o una brecha de datos sensibles– podría provocar reacciones adversas y regulaciones estrictas. De hecho, la aceptación dependerá de cuán seguro, transparente y controlable sea el sistema.
Es posible que estemos encaminados a un mundo donde la mayoría de las compras cotidianas ocurran en piloto automático, negociadas entre algoritmos que buscan optimizar cada céntimo y cada segundo. Pero también puede que surja un consumidor más informado y exigente, que demande “agentes confiables, pero bajo mi control”. Quizá la pregunta no sea blanco o negro, sino cómo equilibrar la delegación con el control.
Queda por ver si las voces de los consumidores y la regulación impondrán contrapesos para preservar la agencia individual. En esta encrucijada, una cosa es cierta: el comercio del futuro no será igual al que conocemos, y la elección entre simpleza y autonomía será uno de los grandes dilemas que todos, como compradores, tendremos que resolver.
Por Eduardo Laens, CEO de Varegos y docente universitario especializado en IA y autor del libro Humanware