
El comercio electrónico atraviesa una transformación que redefine el rol del consumidor. Según un análisis de Bain & Company, la inteligencia artificial deja de ser un asistente ocasional para convertirse en el ejecutor directo de las compras, mientras el usuario pasa a ocupar un lugar de supervisión. En Argentina, el 72% de los consumidores ya incorpora estas herramientas en su rutina diaria, y el 30% está dispuesto a delegarle sus compras por completo.
El cambio no es menor. Implica que las marcas ya no solo deben conquistar la atención de una persona frente a una pantalla, sino también la de un algoritmo capaz de decidir qué comprar, dónde y a qué precio.
El informe Consumer Pulse de Bain & Company midió la adopción de IA entre los consumidores argentinos y encontró una penetración alta. Un 72% de los usuarios ya integra estas herramientas en su día a día, con ChatGPT y Gemini como las plataformas más utilizadas.

Las funciones más frecuentes se concentran en la búsqueda de información, con un 55% de uso, seguida por la educación y formación, con un 47%. La asistencia directa durante el proceso de compra alcanza el 27%, un porcentaje que anticipa el corrimiento hacia un modelo de decisión delegada.
El dato más elocuente aparece cuando se analiza la disposición a ceder el control total de la compra. Un 41% de los consumidores argentinos confía en la IA para las etapas iniciales de investigación de servicios y precios. Ese nivel de confianza se sostiene en un 36% durante la fase de asistencia y selección de productos.
La cifra que marca el punto de inflexión es que un 30% de los usuarios argentinos ya está dispuesto a concretar sus compras utilizando exclusivamente herramientas de inteligencia artificial.
Esto significa que casi un tercio de los consumidores argentinos acepta que un agente automatizado elija, compare y ejecute la transacción sin revisión manual, un comportamiento que hasta hace pocos años resultaba impensado en el comercio digital local.

Bain & Company define este fenómeno como comercio agéntico, un modelo en el que la IA no sugiere sino que decide y compra en nombre del usuario. El informe proyecta que este segmento moverá hasta 500.000 millones de dólares (500 mil millones de dólares) para 2030.
El cambio de comportamiento es concreto. Consultas que hoy requieren varios pasos, como comparar precios de productos de limpieza o buscar rutinas de cuidado de piel, se reducirán a un único mensaje ejecutivo del tipo “reabastecé la heladera para la semana” o “mantené mi rutina de skincare”.
Esta simplificación tiene una consecuencia directa sobre la navegación web tradicional. El acto de recorrer una tienda online, comparar catálogos y leer reseñas podría desaparecer como práctica habitual, porque el agente de IA asume esa etapa de decisión técnica sin participación activa del usuario.

El impacto, sin embargo, no será uniforme. Categorías con alto componente de investigación previa, como la cosmética, ya operan bajo la lógica de los agentes de IA. Los productos básicos del hogar seguirán ese mismo camino, priorizando eficiencia y costo por encima de la lealtad de marca.
En cambio, los rubros vinculados al gusto personal, como los alimentos envasados, tendrán una adopción más gradual, aunque también mediada por sistemas de planificación inteligente. La regla que surge de este escenario es directa: una marca que no sea indexada por el agente de IA queda fuera del radar de compra, sin importar su reconocimiento previo entre los consumidores.
El nuevo escenario obliga a las empresas de consumo masivo a repensar cómo compiten. Ya no alcanza con captar la atención de una persona: ahora es necesario garantizar que un algoritmo priorice el producto entre miles de opciones disponibles.

En el corto plazo, el mercado convivirá con un modelo híbrido. Agentes de adopción masiva como Claude o Gemini liderarán las etapas de descubrimiento y selección de productos, mientras los minoristas actuales se convertirán en brazos logísticos encargados del checkout y la entrega física.
Este cambio de rol obliga a las compañías de productos de consumo masivo a negociar no solo góndolas físicas o digitales, sino también la relación con los algoritmos de los minoristas. Según el informe de Bain & Company, esto implica colaborar en la integración de datos y en experimentos de comportamiento para asegurar relevancia dentro del flujo de la transacción.
El punto más disruptivo del análisis es el fin de la lealtad basada en la ambigüedad. Los agentes de IA priorizan atributos técnicos, datos objetivos y reseñas verificables por encima del valor emocional que históricamente sostuvo a las marcas tradicionales.
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