Retail: 71% usa IA para comparar, 5% confía el pago

Comercio y retail: la IA gana en el descubrimiento y pierde en el pago

El 71% de los consumidores estadounidenses ya usa chatbots de IA, frente al 22% de hace dos años, y el 56% los emplea para comparar precios. Sin embargo, solo el 5% confiaría en una plataforma de IA para procesar el pago de un agente. Los datos salen del informe «Agentic Commerce’s Wallet Problem» de Wildfire Systems, publicado en octubre sobre una encuesta a 1.007 consumidores de EE. UU.

Para cualquier founder de commerce, la lectura es directa: la IA ya se ganó su lugar en la parte alta del embudo y todavía no en la caja. Esa asimetría define qué automatizar primero, dónde poner el equipo de producto y cómo preparar el catálogo para que un agente te elija.

¿Qué es el comercio agéntico y por qué la transacción es otra cosa?

El comercio agéntico es el escenario en el que un asistente de IA investiga, compara y eventualmente ejecuta una compra en nombre del usuario. Según NEO, el comercio y el retail atraviesan una de sus transformaciones más profundas en décadas: la forma en que los consumidores descubren productos y completan transacciones cambia a un ritmo que supera la capacidad de adaptación de muchas organizaciones, impulsada por la convergencia de IA, automatización y nuevos formatos de medios.

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La clave de esa transformación es que descubrir y pagar dejaron de ser la misma decisión. Un consumidor puede aceptar que una IA arme su lista corta de productos y, al mismo tiempo, negarse a que esa misma IA toque su tarjeta. Son dos productos distintos, con dos barreras de confianza distintas, y la mayoría de las marcas todavía los trata como uno solo.

La brecha de confianza, en números

El informe de Wildfire Systems es explícito sobre dónde se rompe la cadena. Entre quienes usan IA, el 56% la usa para comparar precios y el 44% para cazar ofertas. Pero el entusiasmo se desploma cuando sube el ticket: el 29% se siente muy cómodo dejando que un agente compre por menos de US$20, y esa cifra cae al 6% cuando la compra supera los US$500. En categorías, el 23% delegaría productos de aseo o básicos del hogar, frente al 17% que lo haría con vuelos u hoteles.

La misma tensión aparece en la investigación Signals de Mastercard citada en ese informe: el 85% de los consumidores está abierto a trabajar con un agente de IA para encontrar la mejor opción, pero solo uno de cada diez aceptaría que ese agente complete la compra de forma autónoma. Y el 41% no confiaría en ninguna de las opciones de pago que se les presentaron.

¿Por qué nadie quiere soltar la tarjeta?

El estudio «2026 AI in Commerce Study» de Synchrony y Oxford Economics, con 2.000 compradores encuestados, apunta a las causas. El 82% dice que la seguridad de sus datos es una preocupación central y el 77% prioriza la transparencia. La protección contra fraude mueve la aguja: el 67% usaría más IA si incluyera protección antifraude. El 46% directamente no usaría IA para compras de US$5.000 o más.

La confianza también depende de quién está detrás del asistente. Los consumidores dicen que confiarían en un asistente de compras de una empresa de tecnología (58%), un minorista o marca (56%), una plataforma general de IA (55%) o su banco principal (55%). Un banco sin relación previa queda en 38%. «El futuro de las compras con IA lo ganará la experiencia más confiable», resume Nimrod Barak, chief AI officer de Synchrony.

Los pagos están reaccionando a ese diagnóstico. El CEO de Visa, Ryan McInerney, lo describió con crudeza en la conferencia Goldman Sachs Communacopia + Technology, según PYMNTS: «Estamos viendo adopción para comprar, pero todavía no para pagos autónomos. La barrera, si tuviera que describirla en una palabra, sería confianza». Tres cuartos de los consumidores encuestados por Visa no confiaban en que las plataformas agénticas hicieran pagos autónomos con su dinero, pero el 61% sí confiaría si Visa estuviera involucrada. En septiembre, PYMNTS reportó además que Mastercard presentó Agent Connect, dentro de la expansión de su Agent Suite para comercios, con el comerciante manteniendo el control sobre cómo se representan sus productos.

No es solo un problema de infraestructura de pagos. El informe de Wildfire recuerda que OpenAI cambió en marzo su estrategia de compras hacia el descubrimiento de productos y los checkouts propios de los comercios, después de concluir que su modelo inicial de Instant Checkout no ofrecía la flexibilidad que quería dar a los merchants.

El cliente que llega por IA gasta más

Ahí está el incentivo para resolver la fricción. Según PYMNTS Intelligence, casi 49,6 millones de adultos en EE. UU. empiezan su investigación de productos con IA, y 39 millones dejaron de depender principalmente del canal de búsqueda tradicional. La IA cambió al menos una decisión de compra al 83% de quienes la usaron para investigar: el 43% encontró mejor precio, el 27% eligió otra marca y el 26% compró otro producto.

El impacto económico es medible. Los consumidores que probaron un minorista nuevo después de usar IA gastaron en promedio US$1.430 en compras asistidas por IA en tres meses, frente a US$931 entre quienes investigaron con IA y compraron. Quienes hicieron una compra no planificada promediaron US$1.564. Las recomendaciones de IA presentaron a 10,8 millones de consumidores un minorista o sitio que no habían usado antes y movieron a 15,9 millones hacia una marca distinta.

Del otro lado del mostrador, la cautela es simétrica: el 46% de los comerciantes dice que el precio y el precio final pagado son las funciones que menos dispuestos están a delegar en agentes. Solo el 31% planea invertir en el próximo año en búsqueda y comparación automatizada de productos, frente al 26% que invertiría en que la IA complete el checkout por el consumidor.

Retail media: crecer no es lo mismo que ser rentable

NEO señala que los medios de retail —redes publicitarias operadas por minoristas con acceso a datos de primera parte— siguen mostrando un crecimiento sostenido, pero plantea una pregunta estructural: si más actores invierten en construir su propia infraestructura y todos compiten por los mismos presupuestos publicitarios, el mercado podría saturarse antes de que muchos de esos proyectos alcancen rentabilidad.

No se encontraron cifras públicas verificables sobre el tamaño agregado de ese mercado en las fuentes consultadas para esta nota, así que conviene leer la advertencia como lo que es: una tesis sobre asignación de capital, no una proyección. La consecuencia práctica es que la ventaja no está en tener una red propia, sino en tener datos y medición de circuito cerrado que un anunciante no consiga en otro lado. Abrir inventario sin esa capa es sumar oferta a un mercado que se satura.

¿Quién controla la puerta de entrada al comercio digital?

Retailers, plataformas de búsqueda, empresas de IA y redes sociales pelean por definir el punto de entrada. Quien se posicione como la capa de descubrimiento preferida por el consumidor obtiene una ventaja estructural difícil de revertir, y el ejemplo de PYMNTS lo ilustra: un comprador que iba directo a un marketplace conocido ahora puede pedirle a la IA que compare primero, y el minorista que gane esa comparación captura un cliente que no lo estaba buscando.

En la región, el volumen digital crece mucho más rápido que el retail tradicional. Según el informe de ResearchAndMarkets publicado a comienzos de noviembre, el mercado retail de México pasó de US$420.240 millones en 2025 a una proyección de US$435.030 millones en 2026 y US$517.260 millones en 2031, con un CAGR de 3,52% entre 2026 y 2031. En paralelo, los ingresos de e-commerce crecieron 24,6% interanual en 2024 y se esperaba que superaran los US$63.000 millones en 2025, mientras la aceptación de pagos digitales entre comercios minoristas subió del 22% en 2014 al 45% en 2022.

La conclusión para una startup es incómoda pero útil: la pelea por el descubrimiento se juega en un mercado que se digitaliza a un ritmo muy superior al del retail total, y las reglas de esa capa no las define el mejor modelo de IA, sino la confianza y la legibilidad del catálogo.

¿Qué significa esto para tu startup?

Haz tu catálogo legible para agentes. Según PYMNTS, el precio y las especificaciones importan, pero también la disponibilidad, el envío, las garantías y la política de devoluciones: esos detalles determinan si entras en la lista corta que arma una IA antes de que el consumidor visite tu sitio. Datos estructurados y consistentes entre canales dejan de ser un proyecto de IT y pasan a ser infraestructura comercial.
Separa la estrategia de descubrimiento de la de pago. El 56% de los consumidores permitiría que un agente busque y compare productos, pero solo el 37% le permitiría autorizar pagos y el 35% darle acceso a métodos de pago guardados, según PYMNTS. Optimiza cada etapa con su propia métrica en lugar de medir todo contra la conversión final.
Empieza por tickets bajos y compras recurrentes. El salto del 29% al 6% entre compras menores de US$20 y mayores de US$500 en el informe de Wildfire, y el hecho de que 47% acepte sugerencias de IA bajo US$50 frente al 46% que rechaza la IA en compras de US$5.000 o más según Synchrony y Oxford Economics, marcan dónde probar primero el checkout automatizado.
Vende confianza antes de vender automatización. El 67% usaría más IA con protección antifraude y el 82% pone la seguridad de los datos como prioridad en el estudio de Synchrony. Devoluciones claras, visibilidad de qué hizo el agente y resolución rápida de errores son argumentos de conversión, no letra chica legal.
Ancla la transacción en una marca conocida. El 38% de los consumidores dice que arrastrar sus recompensas de fidelidad a una compra hecha con IA lo haría sentir más cómodo, y el 36% menciona el cashback, según Wildfire. Alianzas con programas de lealtad, pagos o financiamiento trasladan credibilidad al checkout automático.

Conclusión

La transformación del consumo no se define por quién tiene el mejor modelo de IA, sino por quién resuelve la brecha entre descubrir y pagar. La evidencia de 2026 es consistente: el descubrimiento con IA ya es masivo, el pago autónomo sigue siendo un terreno de confianza, y el consumidor que llega por esa vía gasta más cuando el comercio lo recibe bien preparado. Para un founder, el trabajo de los próximos meses es menos glamoroso de lo que sugiere la conversación sobre agentes: catálogos ordenados, atribución medida y transparencia en cada paso del checkout.