Qué dijo Coca-Cola en Advertising Week New York
Coca-Cola pasó décadas asegurándose de estar en cada punto de venta posible. Ahora su vicepresidente de Transformación y Crecimiento Estratégico, Josh Gurley, admite que esa lógica se rompió: «Estábamos en todas partes y ahora, de repente, solo tenemos un lugar». La frase, dicha durante Advertising Week New York, resume el problema que enfrenta cualquier marca cuando un agente de IA filtra el catálogo y devuelve dos o tres recomendaciones dentro de una conversación.
La respuesta de la compañía no pasa por comprar más medios ni por producir más anuncios. Pasa por datos. Gurley explicó que las marcas deben cargar en sus descripciones y catálogos información que vaya más allá del tamaño de la lata: cómo y cuándo ese producto puede aparecer en la vida del consumidor. «En lugar de simplemente decir que es una Coca-Cola Light de 20 onzas, helada y crujiente, vas a explicar un poco más cómo y cuándo podría aparecer en la vida de ese consumidor», señaló.
El dato que dimensiona la urgencia lo puso Abhay Singhal, CEO de InMobi: solo el 36% de las tiendas digitales estaba preparado para admitir compras mediante agentes. Dicho de otro modo, dos de cada tres comercios no pueden siquiera recibir una orden automatizada hoy.
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👥 Probar 7 díasEl catálogo dejó de ser una ficha y se volvió el nuevo punto de venta
Durante años, el trabajo de marketing consistió en ganar la atención del consumidor. Con agentes de compra, el primer filtro ya no es humano. El agente lee datos estructurados —especificaciones, precio, stock, condiciones de envío, devoluciones— y decide qué merece aparecer en la respuesta.
Ese cambio ya tiene números. Shopify reportó que el tráfico impulsado por IA hacia las tiendas de su plataforma se multiplicó por ocho interanualmente durante el primer trimestre de 2026, y que los pedidos originados en búsquedas con IA crecieron casi trece veces en el mismo período, según Marketing Tech News. Target, por su parte, informó en ese mismo trimestre un aumento del 2.000% interanual en tráfico de IA hacia sus propiedades digitales, contra un crecimiento de casi 400% en el conjunto del retail.
La contracara es el control. Amazon bloqueó el 20 de septiembre el acceso del agente Muse, de Meta, a su sitio, después de que Meta se negara a retirar a Amazon del agente, según el mismo medio. Amazon argumentó que no había autorizado ese acceso. La lección para cualquier marca: integrarse a un agente no es solo una decisión técnica, es una decisión sobre quién controla la relación con el cliente.
Las tres jugadas que los marketers ya están probando
1. Apoyarse en Shopify y en el Protocolo de Comercio Universal (UCP). Shopify ya permite a sus vendedores integrarse en entornos como ChatGPT, Google Gemini y TikTok, y participó del desarrollo del UCP, el estándar que deja que un agente consulte precios y acceda a información precisa del producto. Según WWWhat’s New, el protocolo se desarrolló con la colaboración de Shopify, Etsy, Walmart y Target, y cuenta con el respaldo de más de veinte compañías, entre ellas Mastercard, Visa y Zalando.
Pero la integración técnica no alcanza. Aaron Glazer, director de Producto de Shopify, advirtió que la experiencia tiene que ser idéntica a la del canal propio: si el precio que recibe el agente no coincide con el del sitio web, se pierde la confianza. «El producto debe estar en stock. Debe comprarse exactamente de la misma manera», dijo.
2. Adoptar MCP para conectar sistemas con la IA. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) permite que los agentes se conecten con herramientas y datos. La adopción, sin embargo, es baja. Joshua John, responsable de Estrategia de Yahoo DSP, lo dijo sin vueltas: todos hablan de estar «listos para ser agentes», pero después aparecen los problemas, y buena parte de ellos son internos. Los departamentos de TI no avanzan a la velocidad necesaria y algunas compañías quedan limitadas a herramientas como Microsoft Copilot, sin poder usar otras como Claude, de Anthropic.
3. Reescribir los metadatos del producto. Aquí está el trabajo menos glamoroso y más urgente. Gurley puso un ejemplo concreto: la información sobre productos sin gluten. Si una marca no carga el dato que el agente necesita para evaluar el producto, ese producto queda fuera de las opciones recomendadas. «O te echarán de menos y no aparecerás», resumió.
Jessica Lachs, directora de Análisis de DoorDash, aportó el caso de uso que mejor explica el fenómeno: los consumidores usan el asistente para describir ocasiones —una cena para ocho personas con invitados con restricciones alimentarias— en lugar de buscar productos individuales. La marca que no describa esa ocasión en su catálogo simplemente no existe para el agente.
¿Qué significa esto para tu startup?
El comercio agéntico suena a problema de grandes retailers, pero golpea más fuerte a los equipos chicos, que no tienen un departamento entero dedicado a feeds de producto.
Un reportaje de Supermercado Al Día que cita encuestas de Worldpay muestra por qué conviene moverse ahora: en 2025 uno de cada cuatro consumidores decía que jamás compraría mediante un agente de IA; un año después, esa proporción cayó al 6%. El mismo reportaje recoge un informe de Boston Consulting Group según el cual el tráfico referido por modelos de lenguaje se quintuplicó en el último año, y proyecciones de que hacia 2030 el comercio orquestado por agentes podría mover entre US$3 y US$5 billones a nivel global.
Dos acciones concretas para empezar esta semana:
- Audita tu catálogo como si fuera para una máquina, no para una persona. Revisa cada campo: atributos, materiales, restricciones alimentarias, compatibilidades, garantías, política de devoluciones. Si un dato falta, el agente no lo infiere: descarta el producto. Empieza por los diez productos que más margen te dejan.
- Verifica que el precio y el stock que expones a los agentes coincidan con los de tu web. La inconsistencia es la falla más costosa, porque rompe la confianza en la primera compra y no hay segunda oportunidad.
Si vendes viajes o servicios complejos, mira lo que hizo eDreams ODIGEO con Visa: adoptó el Protocolo de Agentes de Confianza y el Directorio de Agentes para distinguir agentes verificados de tráfico desconocido, según reportó Bolsamanía. Es el tipo de infraestructura que pronto será requisito, no diferencial.
Conclusión
Coca-Cola no está resolviendo un problema de publicidad: está resolviendo un problema de datos. La marca que gane la próxima década no será la que más invierta en medios, sino la que tenga el catálogo más completo, consistente y legible por máquinas. Gurley lo cerró con una frase que vale como hoja de ruta: «Hay mucho glamour y sensualidad por ahí, pero no se pueden pasar por alto los fundamentos».
Fuentes
- Adlatina — Coca-Cola sostiene que el contexto definirá las compras con agentes de IA (fuente original)
- Marketing Tech News — Why retailers are divided over AI shopping agents
- TechRepublic — TikTok Unveils One-Click Checkout and AI Shopping Assistant
- Supermercado Al Día — Comercio agéntico: la IA ya no recomienda, ahora compra
- WWWhat’s New — Google impulsa un nuevo idioma común para compras con agentes de IA
- Bolsamanía — eDreams y Visa impulsan el comercio agéntico en viajes
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