La IA empieza a cambiar cómo compramos online: el tráfico desde ChatGPT y Gemini ya genera un 41% más de ingresos por visita
La inteligencia artificial generativa está empezando a transformar una de las actividades económicas más importantes de Internet: la compra online. Hasta hace muy poco, el recorrido habitual de un consumidor comenzaba en Google, Amazon, Instagram o directamente en la web de una marca. Ahora, una parte creciente de ese proceso empieza en ChatGPT, Gemini, Claude u otros asistentes de IA, donde los usuarios preguntan qué producto comprar, qué marca elegir, cuál ofrece mejor relación calidad-precio o qué alternativa encaja mejor con una necesidad concreta. Ese cambio ya está generando efectos medibles. Según datos de Adobe Analytics citados por Reuters, el 41 % de los consumidores estadounidenses utilizó inteligencia artificial generativa para realizar compras online durante junio de 2026 y, todavía más relevante para retailers y marcas, los visitantes que llegan a una tienda online procedentes de servicios de IA generan un 41 % más de ingresos por visita que quienes llegan mediante canales tradicionales.
La diferencia económica es enorme porque no se limita a incrementar tráfico, sino que afecta directamente a la calidad de ese tráfico. Un usuario que llega desde una recomendación generada por IA suele encontrarse más avanzado dentro del proceso de decisión. Antes de acceder a la web ha podido comparar alternativas, describir su presupuesto, explicar el uso que dará al producto y pedir al asistente que filtre cientos de opciones. Esto reduce buena parte de la fase inicial de exploración que tradicionalmente realizaba dentro del sitio web del retailer. El resultado es un visitante potencialmente más preparado para comprar. Esa hipótesis está empezando a confirmarse con datos empresariales. Ulta Beauty asegura que los consumidores que descubren sus productos mediante Gemini y ChatGPT muestran aproximadamente el doble de conversión e intención de compra que otros usuarios. La compañía ya trabaja con Google para integrar su programa Ulta Beauty Rewards y capacidades de carrito dentro de las nuevas experiencias de compra impulsadas por Gemini.
El tamaño económico potencial de este nuevo canal empieza igualmente a ser visible. Juniper Research estima que los consumidores gastarán alrededor de 8.000 millones de dólares durante 2026 después de ser dirigidos hacia retailers por agentes de IA como Gemini, Claude y otros asistentes. La cifra todavía representa una pequeña parte del comercio electrónico mundial, pero lo importante es la velocidad del cambio. Hace apenas unos años prácticamente ningún retailer recibía tráfico relevante procedente de asistentes generativos; hoy compañías como Walmart, Ulta Beauty, Wayfair, Etsy, Kate Spade y The Knot ya están adaptando productos, contenidos y arquitectura digital específicamente para ser descubiertas dentro de las respuestas generadas por IA.
Esto está modificando también las reglas del posicionamiento digital. Durante más de dos décadas, las empresas optimizaron páginas para aparecer en Google mediante SEO: palabras clave, enlaces, autoridad de dominio, estructura web, velocidad, contenido y datos estructurados. Los motores generativos funcionan de forma diferente. Un usuario puede preguntar: “¿Cuál es la mejor maleta de cabina premium para viajar semanalmente por Europa y que pese menos de tres kilos?” o “¿Qué crema facial de lujo recomendarías para una piel madura y sensible?”. El sistema no devuelve necesariamente diez enlaces ordenados, sino que interpreta la necesidad, sintetiza información procedente de múltiples fuentes y recomienda un pequeño número de marcas o productos. Esto altera profundamente la competencia porque pasar de la posición número ocho a la posición número tres en Google no es equivalente a quedar directamente fuera de las tres marcas mencionadas por un asistente de IA.
De ahí que numerosas compañías estén empezando a trabajar en una nueva disciplina que complementa al SEO tradicional: la optimización para motores generativos, conocida como GEO —Generative Engine Optimization—. El objetivo es conseguir que ChatGPT, Gemini, Claude y otros sistemas comprendan con precisión qué vende una empresa, cuáles son las características objetivas de sus productos, en qué categorías compite, qué evidencias respaldan sus afirmaciones y por qué debería ser recomendada frente a sus rivales. Para conseguirlo, la información de producto debe estar mucho más estructurada, actualizada y verificable. Precio, disponibilidad, materiales, tallas, características técnicas, políticas de devolución, valoraciones, imágenes y datos de inventario adquieren una importancia creciente porque los agentes necesitan información fiable para responder y, progresivamente, para actuar.
Google está construyendo precisamente la infraestructura para esa transición. La compañía ha desarrollado el Universal Commerce Protocol (UCP), un estándar abierto creado junto a empresas como Shopify, Etsy, Wayfair, Target y Walmart y respaldado por más de veinte socios del ecosistema, entre ellos Mastercard, Visa, Stripe, American Express, Zalando, Best Buy y Home Depot. El protocolo establece un lenguaje común para que agentes, retailers y proveedores de pagos puedan intercambiar información sobre productos, inventario, carrito, identidad y transacciones. También puede integrarse mediante APIs, Agent2Agent y Model Context Protocol.
La evolución de UCP resulta especialmente importante porque permite que los agentes obtengan información de catálogo en tiempo real, incluida disponibilidad, variantes y precios, y que puedan añadir múltiples productos al carrito de una tienda. Google también está introduciendo mecanismos de vinculación de identidad para que los consumidores puedan conservar beneficios de fidelización cuando compran mediante asistentes inteligentes. Esto significa que el futuro del comercio no se limitará a que una IA recomiende dónde comprar: los agentes podrán consultar existencias, comparar precios, llenar carritos y preparar la transacción sin que el usuario tenga que navegar manualmente por numerosas páginas.
El siguiente paso es todavía más ambicioso. En mayo de 2026, Google presentó Universal Cart, un carrito inteligente que funciona de manera transversal entre Search, Gemini, YouTube y, próximamente, Gmail. Un usuario puede añadir productos mientras conversa con Gemini y el sistema comienza automáticamente a buscar bajadas de precio, analizar el historial de precios, detectar reposiciones de inventario e incluso identificar incompatibilidades entre productos. Google afirma que se realizan más de 1.000 millones de interacciones relacionadas con compras cada día dentro de sus servicios y que su Shopping Graph contiene más de 60.000 millones de listados de productos, una infraestructura que ofrece una idea de la escala con la que pretende competir en el comercio agéntico.
La compañía está construyendo además una capa específica para los pagos realizados por agentes. El Agent Payments Protocol (AP2) permite establecer restricciones sobre qué productos puede comprar un agente, qué marcas puede seleccionar o cuánto dinero está autorizado a gastar. El sistema mantiene un registro verificable entre consumidor, comercio y procesador de pagos mediante mandatos digitales destinados a demostrar que el agente actuó siguiendo las instrucciones recibidas. Esta trazabilidad será fundamental a medida que deleguemos decisiones económicas a sistemas autónomos: cuando una IA compre un producto equivocado, exceda un presupuesto o realice una operación no deseada será necesario determinar exactamente qué autorización recibió y qué ocurrió durante la transacción.
Sin embargo, los retailers se enfrentan a una contradicción estratégica. Quieren aparecer en ChatGPT y Gemini, pero no necesariamente quieren que ChatGPT o Gemini controlen toda la compra. El motivo son los datos. Cuando un consumidor compra directamente en la web de una marca, esa empresa conoce qué productos consultó, cuánto tiempo permaneció en cada página, qué añadió al carrito, qué terminó comprando, cuál fue su ticket medio y cómo evoluciona su comportamiento a lo largo del tiempo. Esos datos alimentan recomendaciones, campañas de marketing, programas de fidelización y modelos predictivos. Si toda la relación ocurre dentro de un asistente externo, parte de ese conocimiento podría desplazarse hacia la plataforma de IA.
Por eso compañías como Ulta prefieren utilizar Gemini y ChatGPT como canal de descubrimiento, pero conducir al consumidor hacia su propia web para completar la transacción. Amazon Web Services mantiene una recomendación similar para sus clientes del sector retail: utilizar los asistentes generativos como escaparates y sistemas de adquisición, pero conservar la relación final con el comprador dentro de los activos digitales propios. Kate Spade, por ejemplo, puede utilizar información sobre productos consultados, presupuesto y preferencias estilísticas cuando el usuario compra dentro de su ecosistema para desarrollar recomendaciones futuras mucho más precisas.
Etsy ofrece otro ejemplo interesante. La plataforma ha observado que los consumidores que encuentran productos mediante ChatGPT suelen regresar posteriormente a Etsy para finalizar la compra. Esto coincide con una decisión relevante de OpenAI: en marzo de 2026 eliminó Instant Checkout, la función que permitía realizar determinadas compras directamente dentro de ChatGPT, y pasó a concentrarse más en descubrimiento de productos y en facilitar que marketplaces y comerciantes utilicen sus propios sistemas de pago. Por ahora, el retailer conserva por tanto una posición central en la transacción, pero la evolución tecnológica apunta hacia modelos cada vez más integrados.
El gran cambio: de buscar productos a delegar la compra
La transformación verdaderamente profunda llegará cuando el consumidor deje incluso de comparar manualmente. En lugar de escribir “mejores zapatillas para correr”, podría ordenar a su agente: “Necesito unas zapatillas para entrenar cuatro veces por semana, peso 82 kilos, quiero máxima amortiguación, presupuesto máximo de 160 euros y necesito recibirlas antes del jueves”. El agente podrá consultar decenas de comercios, comprobar disponibilidad, analizar opiniones, comparar características, revisar promociones y presentar dos o tres opciones. En una fase posterior, y con autorización previa, podría ejecutar directamente la compra.
Esto introduce una diferencia fundamental respecto al comercio electrónico tradicional. Durante años las empresas diseñaron páginas web para convencer a personas. Ahora tendrán que diseñar también información para convencer a agentes de IA que toman decisiones en nombre de esas personas. El packaging digital de un producto —su información estructurada, reputación, datos técnicos, opiniones verificadas, precio y disponibilidad— puede volverse tan importante como el diseño visual de una landing page.
Para marketing existe además una consecuencia de enorme alcance. Si un consumidor pregunta directamente a ChatGPT por tres marcas recomendadas, una parte de la inversión destinada históricamente a Google Ads, redes sociales, afiliación o comparación de precios podría migrar hacia estrategias destinadas a aumentar la presencia dentro de las respuestas generativas. Los departamentos de marketing tendrán que empezar a medir nuevos indicadores: frecuencia con que una marca aparece mencionada por diferentes modelos, posición dentro de las recomendaciones, fuentes utilizadas para describirla, sentimiento asociado, cuota de visibilidad frente a competidores y conversión del tráfico procedente de IA.
El dato del 41 % más de ingresos por visita adquiere precisamente aquí toda su importancia. Si se confirma a mayor escala y durante periodos más largos, los asistentes de IA podrían convertirse en uno de los canales de adquisición con mayor calidad comercial. No necesariamente aportarán inicialmente tanto volumen como Google, pero podrían enviar usuarios mucho más próximos a la decisión de compra. Para una empresa, eso modifica completamente el análisis del coste de adquisición: un canal con menos tráfico puede resultar mucho más rentable si la intención comercial del visitante es considerablemente superior.
Qué deberían hacer las empresas ahora
Las compañías que venden productos o servicios online deberían empezar a considerar la visibilidad en motores de IA como un activo empresarial medible. Esto implica revisar si ChatGPT, Gemini y otros asistentes conocen correctamente la marca; analizar qué responden cuando un consumidor pregunta por los mejores productos de su categoría; comprobar qué competidores aparecen y por qué; mejorar datos estructurados y fichas de producto; reforzar fuentes externas fiables que acrediten reputación y características; mantener inventario, precios y disponibilidad actualizados; y preparar la infraestructura tecnológica para conectarse progresivamente con protocolos de comercio agéntico.
Pero existe otra cuestión todavía más estratégica: decidir dónde quiere la empresa que termine la relación con el cliente. La IA puede convertirse en un extraordinario canal de descubrimiento, pero ceder completamente la transacción podría significar también ceder una parte creciente de los datos, la fidelización y el conocimiento del consumidor. La arquitectura comercial del futuro probablemente combinará ambos mundos: agentes externos para descubrir y comparar; infraestructura propia para identidad, relación, servicio y fidelización.
Una nueva competencia directiva
El comercio agéntico demuestra por qué la inteligencia artificial ya no puede permanecer exclusivamente en los departamentos tecnológicos. Afecta simultáneamente a marketing, ventas, estrategia, tecnología, datos, experiencia de cliente, operaciones y regulación. Los directivos tendrán que decidir qué información exponer a los agentes, qué plataformas integrar, cómo medir el retorno, qué datos conservar y hasta qué punto permitir que sistemas autónomos intervengan en una transacción.
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