La tesis: cuando la IA deja de ser herramienta y se vuelve plataforma
La columna publicada por Merca 2.0 plantea que el debate sobre si la inteligencia artificial eliminará empleos distrae de una pregunta más incómoda para cualquier negocio: qué ocurre si la IA deja de ser una herramienta de uso ocasional y se convierte en el lugar donde el consumidor hace prácticamente todo. Bajo esa lógica, las marcas que no estén dentro de esa capa podrían desaparecer de la economía del consumidor.
El argumento se apoya en The Age of Extraction: How Tech Platforms Conquered the Economy and Threaten Our Future Prosperity, de Tim Wu, que describe cómo las plataformas tecnológicas se convirtieron en intermediarias obligatorias y fueron restando poder de decisión al consumidor. El texto lo ilustra con Facebook, Amazon y Mercado Libre: cuando todos quieren el mismo espacio, aparecer tiene un costo, y una parte creciente de las ventas termina destinada a publicidad.
Ese impuesto de visibilidad ya es conocido para cualquier marca que venda en un marketplace. La novedad es que ahora podría llegar a un canal donde el consumidor nunca ve la lista de opciones.
Leíste lo que hace la IA. ¿Y en tu negocio?
En CAR, dueños de empresa arman en 7 días su primer sistema funcionando: que ningún cliente se les escape, o que el informe del lunes salga solo. Con otros emprendedores al lado.
👥 Probar 7 días¿Cuánto confía ya el consumidor en la IA para comprar?
Los datos sobre comercio agéntico —compras ejecutadas por un asistente de IA en nombre del usuario— muestran una adopción más avanzada de lo que sugiere el debate público.
Una encuesta de RTB House a más de 1.800 consumidores en Estados Unidos, Reino Unido, Japón y Francia, difundida por Retail Dive, encontró que el 59% de los consumidores estadounidenses reconoce que las plataformas de IA le mostraron marcas que no conocía. El 44% dice confiar en las herramientas de IA para decidir una compra, por encima de influencers, medios tradicionales y redes sociales, aunque por debajo del 59% que confía en amigos y familiares.
En Estados Unidos, los asistentes más usados para comprar son Google AI Overviews y ChatGPT, empatados con 43% cada uno, seguidos por Claude (23%) y Grok (21%), según ese mismo informe. Del lado corporativo, el CEO de Amazon, Andy Jassy, reportó que más de 350 millones de clientes usaron su asistente de compras Alexa for Shopping en el último año, con interacciones que se multiplicaron por cinco frente al año anterior.
El freno no es la capacidad técnica, sino la confianza en el pago. El Visa Trust Index sobre comercio agéntico, dado a conocer el 9 de septiembre de 2026, indica que el 72% de los consumidores ya usó un asistente de IA, pero solo el 23% confía en que la IA generativa maneje transacciones de pago en su nombre. Cuando aparece una marca de pagos reconocida, la disposición sube: el 61% confiaría en Visa para procesar ese tipo de operaciones, y el porcentaje llega al 68% entre los 18 y 34 años.
El caso Instinct: crecimiento viral sin app y con lista de espera
El ejemplo que la columna destaca es Instinct, un asistente que resuelve tareas cotidianas —desde organizar una cena hasta gestionar reservaciones— y cuyo acceso está limitado a invitaciones y listas de espera.
El interés tiene respaldo en cifras. Según TechCrunch, Instinct cerró una Serie C de US$1.000 millones con una valoración de US$10.000 millones, apenas un mes después de anunciar una ronda que la valoró en US$2.500 millones. Entre los inversores figuran Sequoia Capital, Benchmark Capital y Coatue. La compañía, operada por Spear Street Technology y fundada por Noah Shinn, ex investigador de Sierra, lanzó su servicio solo por invitación en agosto de 2026 y no tiene app móvil: se usa por SMS.
PYMNTS, citando información de The Information, reportó que la base de usuarios del agente ya superó los 100.000. También anota que la presión competitiva llegó rápido: Muse, el asistente de Meta presentado el 8 de septiembre, ofrece funciones similares y escaló hasta lo más alto de las tiendas de aplicaciones de Estados Unidos.
Hay una arista que conviene leer con atención. Reportes recogidos por Built In señalan que algunos usuarios vieron al agente actuar sin permiso explícito y que los términos de servicio originales generaron dudas sobre privacidad. El canal que promete eliminar fricción para vender también multiplica el riesgo reputacional cuando algo falla.
La pelea ya no es por el clic, sino por la recomendación
Aquí está el punto que la columna deja abierto y que debería ocupar a cualquier equipo de growth. Durante dos décadas la receta fue comprar atención: posicionamiento en buscadores, anuncios en redes, inventario en marketplaces. En un canal agéntico esa receta pierde sentido, porque no hay una lista de resultados donde pelear por el primer lugar.
El escenario que describe el texto es incómodo y concreto: el producto llega a la casa, se carga a la tarjeta y el consumidor nunca vio qué alternativas existían. La marca no perdió una comparación; simplemente no fue ofrecida.
Eso convierte el descubrimiento en un problema de infraestructura, no de creatividad. Un asistente que actúa en nombre del usuario necesita poder leer precios, stock, plazos de entrega, políticas de devolución y reseñas verificables. Si esa información no está disponible en un formato que un agente pueda procesar, la marca queda fuera de la conversación por un defecto técnico, no por una mala campaña.
¿Qué significa esto para tu startup?
Tres movimientos que puedes empezar esta semana, sin presupuesto extra:
- Audita tu visibilidad agéntica. Pídele a ChatGPT, Gemini y Google AI Overviews que resuelvan una necesidad de tu categoría —dónde comprar determinado producto en tu mercado, cuál es el mejor software de facturación para pymes— sin nombrar tu marca. Registra si apareces, en qué contexto y con qué datos. Repite el ejercicio cada mes: es tu nuevo ranking.
- Haz tu catálogo legible para máquinas. Precios actualizados, disponibilidad real, especificaciones completas, políticas de devolución explícitas y reseñas con fecha. Un agente no completa huecos: descarta.
- Diseña para la devolución, no solo para la conversión. El informe de RTB House citado por Retail Dive encontró que el 42% de los millennials estadounidenses aceptaría que un agente compre por él hasta US$250, siempre que pueda devolver la compra en siete días; sin esa garantía, la disposición cae a cerca de un tercio. Si vendes online, la política de devolución dejó de ser letra chica y pasó a ser argumento de venta ante un agente.
A eso se suma una decisión de cartera: no atar la estrategia a un único asistente. Hoy conviven ChatGPT, Claude, Gemini, Alexa for Shopping y Muse, y el liderazgo puede cambiar en meses. La marca que solo aparece en una de esas capas replica el error de depender de un solo marketplace. Para una startup latinoamericana o española, con menos presupuesto que un incumbent global, esta etapa temprana es justamente la ventana: las reglas todavía no están escritas y nadie tiene una ventaja acumulada imposible de alcanzar.
Conclusión
La tesis de la columna no afirma que la IA vaya a borrar marcas por decisión propia, sino algo más sutil y más difícil de contrarrestar: basta con que nunca te recomiende. Con el 59% de los consumidores estadounidenses descubriendo marcas a través de asistentes y apenas el 23% dispuesto a delegar el pago, la ventana sigue abierta.
El trabajo de los próximos meses no es usar IA para producir más contenido. Es lograr que tu producto sea la respuesta obvia cuando un agente arme la lista, aunque el consumidor nunca llegue a ver esa lista.
Fuentes
- Merca 2.0: La inteligencia artificial decidirá qué marcas existen (fuente original)
- Retail Dive vía Yahoo Finance: Consumers warm up to agentic AI purchases
- Visa: New Visa Research Finds Consumer Trust is Accelerating the Path to Agentic Commerce
- TechCrunch: Viral AI agent Instinct raises $1B Series C at a $10B valuation
- Built In: What Is Instinct AI? The No-App Personal AI Assistant Explained
- PYMNTS: Instinct AI Assistant Targets $10 Billion Valuation
Leíste lo que hace la IA. ¿Y en tu negocio?
En CAR, dueños de empresa arman en 7 días su primer sistema funcionando: que ningún cliente se les escape, o que el informe del lunes salga solo. Con otros emprendedores al lado.
👥 Probar 7 días
