IA agéntica: diseñar UX para humanos y algoritmos

El tráfico que llega a los sitios de e-commerce desde chats con inteligencia artificial creció entre un 150% y un 428% interanual. Y entre 2025 y 2026, el descubrimiento de productos cayó 7% en canales propios y 15% en buscadores tradicionales, mientras que en canales basados en IA subió 38%. Son datos del State of Commerce de Salesforce que cita Gabriel Camarena Gómez, VP regional de ingeniería aplicada de la compañía, en un artículo de La Nación que describe un cambio de fondo: las marcas dejaron de tener una sola audiencia.

Para un founder, la consecuencia es concreta. Si tu producto no se puede leer, interpretar y comparar por un agente, empieza a desaparecer justo en la etapa donde hoy se toman las decisiones de compra. La pregunta ya no es cómo se ve tu tienda, sino si una máquina puede entenderla.

¿Quién es el cliente: una persona o un algoritmo?

«Las marcas empiezan a tener dos audiencias: las personas y las máquinas que toman o influyen en decisiones por ellas», explica Lucía Gonçalves da Cruz, Head of Content, Media & Growth de la agencia GUT BA Marketing Services. Con ese cambio, la UX deja de ser solamente una interfaz y empieza a ser también una infraestructura de información: una persona necesita entender, confiar y navegar; un agente necesita encontrar, interpretar y comparar.

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María Aued, directora Digital General de Carat —la agencia de medios del grupo Dentsu—, recuerda que el e-commerce nunca tuvo un único usuario. En el caso de los pañales, el usuario final es el bebé, pero quien compra y decide es el padre o la madre. Con los agentes de IA ocurre algo parecido: la persona sigue necesitando el producto, pero aparece un intermediario que busca, compara y filtra las opciones antes de que ella las vea.

Natalia Alventosa, SEO & CX Coordinator de VML Argentina, lo resume así: el usuario final sigue siendo una persona, lo que cambia es su rol. Pasa de ejecutar tareas paso a paso a guiar, supervisar y aprobar lo que hace un agente por él. Y en ese contexto, el gran desafío de UX es generar confianza.

Los números que ya muestran el cambio

El fenómeno no es una proyección teórica. Un white paper de Softtek sobre comercio listo para agentes, que cita datos sectoriales de Visa y Adobe Analytics, reporta un incremento del 4.700% en el tráfico que llega al e-commerce desde asistentes virtuales, y señala que el 73% de los usuarios B2C está dispuesto a delegar la etapa de descubrimiento de productos en la IA, según recoge RRHHDigital.

El blog de Telefónica sobre agentic commerce recoge además una predicción de Gartner: el volumen de los motores de búsqueda caería 25% en 2026 y 50% en 2028. El mismo texto cita un estudio de SemRush según el cual el tráfico que llega desde modelos de lenguaje superará al tráfico orgánico tradicional en 2028.

La escala del mercado que se está abriendo también tiene cifra: un informe de McKinsey citado por SiliconANGLE estima que el comercio agéntico podría convertirse en una oportunidad de US$3 billones hacia 2030. Para un equipo fundador, eso significa que el canal que hoy parece marginal es el que va a definir la distribución de la próxima década.

¿Qué cambia en la práctica cuando diseñas para un agente?

Carlos Ramonda, decano de Ciencias Aplicadas de la Universidad Siglo 21, plantea que un agente no necesita quedarse más tiempo en un sitio ni ser persuadido visualmente. Necesita entender con precisión qué ofrece el sistema, qué datos son válidos, qué acciones puede ejecutar y cuál fue el resultado de cada operación. En términos de ingeniería, se parece mucho más a diseñar una buena API: entradas claras, salidas previsibles, errores explícitos y semántica estable.

Juan Pablo Broens, CEO de OMD Argentina, lo describe como una UX de dos niveles: una interfaz para la persona, que define objetivos, límites y preferencias, y una infraestructura de datos, APIs y reglas para que el agente encuentre, compare y compre con precisión. La calidad deja de medirse solo por clics y empieza a medirse por si el sistema entrega el resultado correcto, con transparencia y control.

Daniel Jejcic, CEO de avenida+, suma una capa de complejidad que suele pasarse por alto: muchas páginas venden en distintos mercados, y los agentes tienen que entender promociones bancarias, reglas impositivas, programas de beneficios, medios de pago locales y hasta hábitos culturales de consumo. La IA no borra esas diferencias; los agentes tendrán que aprenderlas.

Federico Albanese, especialista en investigación aplicada en IA de Veritran, cierra la idea: durante años se optimizó todo para el ojo humano y ahora hay que optimizar también para quien no tiene ojos, sin perder de vista que el destinatario final sigue siendo la persona.

¿Qué están haciendo OpenAI y Google?

El movimiento ya está en el mercado. OpenAI lanzó ChatGPT Wallet, una función que permite a sus agentes —llamados dots— decidir qué comprar y completar el pago en nombre del usuario, con un despliegue inicial limitado a suscriptores Pro de Estados Unidos mayores de 18 años con tarjetas Visa, Mastercard o American Express, según TechCrunch. El pago se ejecuta con un token que sustituye los datos reales de la tarjeta, de modo que ni el agente ni el comercio acceden al número.

CNBC añade dos datos relevantes para cualquier marca: OpenAI no cobra comisión por transacción en esta etapa, y su chatbot supera los 1.200 millones de usuarios activos semanales y cerca de 100 millones de usuarios de pago al cierre del tercer trimestre. El mismo medio señala que Amazon bloquea a los agentes de IA en su plataforma y que United Airlines anunció que impedirá que accedan a sus sistemas para reservar pasajes.

Del otro lado, Google presentó su Universal Commerce Protocol (UCP) en el show anual de la National Retail Federation, desarrollado junto a Shopify, Target, Walmart y Etsy, según SiliconANGLE. El protocolo busca cubrir todo el recorrido de compra, desde el descubrimiento hasta el pago y el soporte posterior, y convive con estándares como AP2 y el Model Context Protocol. El mismo medio recuerda que Perplexity cerró una alianza con PayPal para comprar productos y reservar vuelos desde su chat.

¿Qué significa esto para tu startup?

La buena noticia es que la mayoría de las acciones que te vuelven visible para un agente también mejoran la experiencia humana. Estas son las que tienen mayor retorno inmediato:

Audita tu catálogo como si fuera una base de datos. Descripciones completas, precios y disponibilidad actualizados, condiciones de entrega y financiación explícitas. Berenice Fraga, directora de E-commerce Comercial de Carrefour Argentina, lo señala en el artículo de La Nación: además de cómo se presenta un producto, hay que contemplar cómo un sistema interpreta la información.
Revisa si tu sitio está bloqueando agentes sin saberlo. Los sistemas anti-bot, los WAF y hasta un robots.txt mal configurado pueden dejar fuera al tráfico que más crece. OpenAI publicó un playbook para comercios justamente para ayudar a detectar esos bloqueos, según TechCrunch.
Mide el tráfico de LLM como canal propio. Si no separas las visitas que vienen de asistentes de IA del resto del tráfico directo, no vas a ver el cambio hasta que ya sea tarde para reaccionar.
No sacrifiques la capa emocional. La compra sigue teniendo una dimensión afectiva: hábitos, marcas preferidas, ganas de descubrir. Fraga menciona cupones personalizados y sugerencias de productos complementarios como parte de esa diversidad que una experiencia digital debe contemplar.

¿Cuánto de esto ya pasa en Latinoamérica?

Menos de lo que sugiere el ruido global, y conviene tenerlo claro antes de reasignar presupuesto. Cristina Miglio, presidente de la Asociación DEC Argentina, aclara que en Argentina los usos principales de inteligencia agéntica hoy son la atención de clientes y la resolución de reclamos, por lo que la consideración de la IA para el diseño de UX todavía no es el foco principal de las compañías.

Lorena Cabrera, directora de BI & Research en Human Connections Media, aporta el dato que explica esa convivencia: cerca del 35% de la población mayor de 12 años en Argentina utiliza IA de forma periódica, mientras que el 65% restante no la usa o lo hace esporádicamente. El tráfico sintético crecerá, pero durante bastante tiempo convivirá con el humano.

Esa convivencia tiene matices. Charly Lizarralde, cofundador y CEO de 7Puentes, no cree en una delegación total: no es lo mismo comprar leche, huevos y café que comprar un auto o contratar un seguro. Damián García, Lead of Generative AI de Ingenia, anticipa que el recorrido tradicional —home, categorías, producto, carrito y checkout— se comprimirá en una conversación donde el consumidor expresa una necesidad compleja y recibe pocas alternativas razonadas.

Y hay un riesgo que todavía no tiene respuesta. Mercedes Lara, directora de UX en Ualá, se pregunta qué pasa con las marcas que no entran en el top 3 que recomienda un modelo: cómo se regulará ese ranking y cada cuánto se revisará si se alimenta de sus propios sesgos.

Conclusión

El cambio de paradigma no consiste en elegir entre diseñar para personas o para algoritmos. Consiste en aceptar que tu producto ahora tiene dos formas de ser leído y que la segunda no perdona la ambigüedad. La inversión más rentable no es un rediseño visual: es ordenar y explicitar la información de tu catálogo, tus precios y tus condiciones, en formatos que una máquina pueda interpretar sin adivinar.

Empieza por lo barato y verificable: revisa si tu sitio permite el acceso de agentes, estructura los datos de tus productos y separa el tráfico de IA en tu analítica. Si en seis meses el canal sigue creciendo al ritmo que marcan los datos de Salesforce, ya vas a tener la infraestructura lista. Si no crece, habrás mejorado igual la experiencia de tus clientes humanos.