Salesforce: 39% de compradores ya usa IA antes de comprar

El 39% de los compradores ya se apoya en un algoritmo

El 39% de los compradores canadienses encuestados por Salesforce usó herramientas de inteligencia artificial para apoyar sus compras en los últimos doce meses. El dato aparece en el informe de tecnología retail del tercer trimestre de 2026 elaborado por Retail Insider, y marca un cambio de fase: la IA dejó de ser una curiosidad tecnológica y se instaló en plena decisión de compra.

Para un founder, la lectura útil no es "la IA llegó al retail". Es que el recorrido del cliente se partió en dos, y la primera mitad ocurre fuera de tu propiedad digital.

¿Por qué la IA acompaña pero todavía no reemplaza al buscador?

Solo entre el 11% y el 12% de esos consumidores comenzó su recorrido directamente en un asistente de inteligencia artificial. El resto lo usó para comparar, validar o descartar opciones que ya había encontrado en otro lado.

Ese matiz define la estrategia. La tecnología no reemplaza la búsqueda tradicional ni la visita a la tienda o al sitio del retailer: se cuela en el medio del proceso, como una capa de validación que el comprador consulta antes de apretar "comprar".

Ahí está el punto ciego. Buena parte de la investigación previa ocurre dentro de una conversación con un asistente, antes de que el cliente llegue a la web de la cadena, y no queda registrada en sus métricas. El retailer ve la visita final, no las cinco preguntas que la precedieron.

Y el volumen de esa puerta de entrada crece rápido. RetailCustomerExperience.com recogió datos de Adobe según los cuales la IA generativa envió un 4.700% más de tráfico a sitios de retail de Estados Unidos en julio de 2025 que un año antes, y la brecha de conversión entre esos visitantes y el resto se cerró del 49% al 23% en siete meses. El mismo medio cita a Salesforce para señalar que la IA y los agentes de IA impulsaron US$262.000 millones en ingresos de temporada navideña, una quinta parte de las ventas online globales de esa temporada.

Canadian Tire: cuando el clima define qué se envía a la tienda

El caso que mejor muestra cómo la IA entra en la operación es Canadian Tire, una de las mayores cadenas minoristas de Canadá. La compañía cruza datos de ventas y de su programa de lealtad Triangle Rewards con variables como el clima, la estacionalidad y los eventos locales en su plataforma MOSaiC, desarrollada junto a Microsoft.

El sistema partió como piloto en 2025 e identificó más de mil "ocasiones de vida" en las que la cadena podía atender mejor a sus compradores. En febrero de 2026 comenzó su despliegue en las tiendas Canadian Tire, SportChek y Mark's, donde ya orienta decisiones de inventario, surtido, promociones y contenido digital.

El ejemplo concreto: si los modelos meteorológicos anticipan un deshielo rápido en una ciudad, el sistema aumenta automáticamente los envíos de bombas de achique y sacos de arena a los locales afectados. La empresa no ha informado por separado cuánto aporta MOSaiC a sus ventas, lo que deja abierta la pregunta sobre el retorno real.

El cuello de botella no es la IA, son los datos

Detrás de estas soluciones hay un ecosistema de proveedores de datos cada vez más robusto. La firma de inteligencia comercial EDITED asegura trabajar con más de 15 años de datos normalizados del retail, provenientes de más de 100 países, 4.000 cadenas, 600.000 marcas y 8.000 millones de SKU.

El mensaje central del informe es incómodo para quien compró una herramienta esperando magia: el cuello de botella no es la inteligencia artificial, sino la calidad de la información que la alimenta. Mezclar las ventas atribuibles a la IA con el resto lleva a conclusiones equivocadas sobre su verdadero rendimiento.

La recomendación es evaluarla con indicadores concretos —disponibilidad, conversión, errores y costo operativo— y no por la etiqueta. La IA puede decir qué falta en la góndola; decidir qué hacer con eso sigue siendo tarea del retailer.

Chile ya está en la misma conversación

El fenómeno no es exclusivo del hemisferio norte. Un estudio realizado entre mil internautas chilenos en febrero de 2026 reveló que siete de cada diez ya interactuaron con la inteligencia artificial y que un 39% la integró por completo a su vida cotidiana.

El buscador tradicional sigue siendo la puerta de entrada para el 66% en la etapa de investigación, pero ahora se complementa con respuestas generadas por IA. El mismo trabajo mostró que el 53% de los consumidores locales prefiere marcas que entreguen datos técnicos detallados, y que el 42% pide que las respuestas de la IA incluyan enlaces para validar la información antes de comprar. Otra encuesta aplicada a 8.000 personas en Sudamérica elevó a 72% la proporción de consumidores chilenos que usa o ha usado estas herramientas.

Del lado de la oferta, el avance también es visible: más de la mitad de las tiendas online del país, un 56,3%, ya utiliza inteligencia artificial de forma activa, según un sondeo a más de dos mil comercios. El último CyberDay estrenó su propio agente conversacional para orientar a los compradores entre miles de ofertas.

Las proyecciones internacionales apuntan a que las plataformas basadas en IA podrían explicar hasta el 13,7% del comercio electrónico retail hacia 2029. La compra completamente autónoma, delegada en agentes que deciden por el cliente, avanzará más lento por las dudas sobre el uso de datos personales, los errores de interpretación y el riesgo de fraude. Lo más probable es que debute en compras recurrentes y reposiciones automáticas, un terreno muy familiar para los supermercados.

¿Qué significa esto para tu startup?

La visibilidad de un producto ya no depende solo de aparecer en un buscador o en una red social, sino de cómo los algoritmos interpretan su precio, su disponibilidad y sus atributos. Los asistentes no recorren pasillos ni miran vitrinas: leen información estructurada.

Cuatro movimientos concretos:

• Audita tus fichas de producto como si las leyera una máquina. Título, atributos, medidas, compatibilidades, stock y precio con la misma nomenclatura en todos los canales. Un atributo vacío es una razón para que el asistente recomiende a otro.
• Instrumenta el canal de los asistentes. Separa en tu analítica el tráfico que llega desde asistentes de IA y mide su conversión aparte. Si no lo etiquetas, vas a seguir atribuyendo esa venta a "directo" y tomando decisiones con un mapa incompleto.
• Define tus propias métricas de IA. Disponibilidad, conversión, errores y costo operativo, tal como recomienda el informe. La etiqueta "con IA" no es un KPI.
• Si vendes B2B al retail, vende datos ordenados. El proveedor que entrega catálogo normalizado, con atributos consistentes y actualización frecuente, tiene una ventaja estructural frente al que manda un PDF.

Conclusión

El 39% de compradores que ya usa IA para decidir no es una amenaza para el retail: es un cambio de interfaz. La góndola digital no premia al que tiene el mejor precio, sino al que tiene los datos más legibles para el algoritmo.

Para una startup, eso es una buena noticia. Ordenar la información de producto cuesta mucho menos que competir en presupuesto publicitario, y es la clase de trabajo que se puede empezar esta semana.

Fuentes

• Supermercado Al Día (fuente original)
• RetailCustomerExperience.com