Retailers en México: 0 de 11 listos para agentes de compra

El diagnóstico: 14 retailers, 39 pruebas, cero rutas

El estudio de Edgebound Labs aplicó 39 comprobaciones por sitio en ocho áreas de madurez y obtuvo un resultado uniforme: ninguno expuso una ruta de pago que un agente pudiera descubrir. Tres de los 14 retailers mexicanos evaluados bloquearon desde la primera capa las solicitudes que se identificaban como agentes de inteligencia artificial; de los 11 restantes, a los que el sistema logró entrar, ninguno publicó una ruta de compra automatizable.

Edgebound, que vende servicios de ingeniería para comercio digital, mantiene anónimas las identidades de las 14 tiendas analizadas. Su CEO y fundador, Román Torres Bátiz, separó en entrevista con El Economista la capacidad de aparecer en las respuestas de un modelo, de la posibilidad técnica de aceptar una compra iniciada por software. Esa segunda capacidad es, justamente, la que está midiendo el estudio.

«El comercio agéntico es la capacidad de que un agente de inteligencia artificial complete una compra actuando a cargo de una persona, sin que esa persona navegue el sitio. El agente puede leer el catálogo, elegir el producto, ejecutar el pago y todavía ir más allá, por ejemplo, si el producto no fue lo que se esperaba, poder gestionar hasta una devolución o una queja dentro del comercio», explicó Torres Bátiz.

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Aunque el resultado parece extremo, la radiografía llega en un momento bisagra. El mercado mexicano de comercio electrónico alcanzó 941,000 millones de pesos y 77.2 millones de compradores, según la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO). Para Hot Sale 2026, la organización encontró que 50% de los internautas que planeaban participar recurriría a IA para comparar productos.

Por qué los sistemas de protección los rechazan

La primera barrera no es de catálogo ni de API, sino de detección. Torres Bátiz explicó que el cliente automatizado usado en la prueba se presentó «realmente como un agente, no como un ser humano y tampoco como un bot». Al no existir una vía declarada para ese tipo de tráfico, los sistemas de bloqueo lo clasificaron como bot y lo rechazaron de forma automática.

«Parte de la metodología era precisamente demostrar que hay tiendas que no están contemplando este tipo de transacciones», dijo. La frase apunta a una asimetría concreta: el protocolo para tráfico agéntico aún no forma parte del diseño por defecto de las plataformas de e-commerce en México. Quien lo habilita lo hace como excepción, no como parte del flujo.

El caso más visible de ese choque llegó este mes, cuando Amazon bloqueó a Muse, el agente de Meta, según reportaron The Verge y CNET. Amazon mostró un mensaje a los usuarios de Muse indicando que «el acceso continuado por un agente de IA no autorizado viola las Condiciones de Uso de Amazon, que nuestros clientes han aceptado». Un portavoz de la compañía añadió que las aplicaciones agénticas de terceros «deben operar abiertamente y respetar las decisiones del proveedor del servicio sobre si participa o no».

Meta respondió que Muse no tiene visibilidad sobre contraseñas ni métodos de pago y opera dentro de una máquina virtual dedicada con monitoreo de su sistema Sentinel. El trasfondo del bloqueo, de acuerdo con IBTimes, es económico: Amazon generó más de 68,000 millones de dólares en ingresos por publicidad el año pasado, un negocio que depende de que los usuarios lleguen a sus páginas y vean productos patrocinados. Cuando un agente compra sin que el cliente navegue, el minorista pierde el control del descubrimiento del producto y de la transacción misma.

El problema técnico: catálogos sin API legible

Superada la primera capa, el siguiente obstáculo aparece dentro del sitio. Seis de los 10 retailers donde Edgebound pudo evaluar esa parte del recorrido no mostraron un carrito legible sin ejecutar JavaScript, lo que en la práctica significa que un agente no puede leer la información como dato: tendría que renderizar toda la página como lo haría un navegador humano.

Ahí entra la API. Una interfaz de programación de aplicaciones permite que dos sistemas intercambien información sin reproducir toda la navegación visual de una persona. Para que un agente pueda comprar hoy en una tienda, tendría que comunicarse casi exclusivamente vía API: no navega, no hace clic, va directo a lo que ya sabe que va a comprar. «Hoy hay arquitecturas y plataformas que ya traen preparadas las aplicaciones para comunicarse con este tipo de peticiones, aunque no necesariamente están implementadas o mantenidas con las mejores prácticas», señaló Torres Bátiz.

El rezago tiene una causa estructural, según el diagnóstico: buena parte de las plataformas se diseñaron antes de que existieran los protocolos agénticos. La expectativa de Edgebound es que las primeras transacciones agénticas empiecen a hacerse visibles en México durante el primer semestre de 2027.

El contexto global: Amazon vs. Meta y los nuevos protocolos

El movimiento hacia un estándar abierto corre en paralelo al problema que detecta Edgebound en México. Google lanzó en enero de 2026 el Universal Commerce Protocol (UCP), un estándar abierto para conectar agentes y comercios en todo el recorrido de compra, con Shopify, Etsy, Wayfair, Target y Walmart entre los co-desarrollores iniciales. En mayo de 2026 la compañía presentó Universal Cart, un hub que permite añadir productos desde múltiples comerciantes y servicios a través de Search, Gemini, YouTube y Gmail.

El ritmo de adopción varía por región. Shopify reportó que durante el primer trimestre de 2026 el tráfico impulsado por IA hacia sus tiendas creció ocho veces frente al año anterior y los pedidos procedentes de búsquedas con IA aumentaron casi 13 veces. PayPal anunció en febrero la compra de Cymbio, plataforma de orquestación multicanal con sede en Tel Aviv, para reforzar su servicio Store Sync y llevar el comercio agéntico a más tiendas y a más «superficies de IA», según comunicado recogido por PRNewswire. Getnet, fintech de pagos del Grupo Santander, presentó su estrategia de comercio agéntico en el NRF 2026 de Nueva York con un informe elaborado con Monitor Deloitte.

La ventana mexicana, por ahora, sigue sin abrir.

¿Qué significa esto para tu startup?

El dato de Edgebound no dice que los agentes estén comprando masivamente en México y se estén perdiendo ventas cuantificables: Torres Bátiz aclaró que todavía no existe información suficiente para sostener esa conclusión. Lo que dice es que, si una IA quisiera comprar hoy en una tienda mexicana promedio, chocaría con un muro en la puerta o se quedaría ciega una vez adentro.

Para un founder con un e-commerce o un SaaS B2B que vende a retailers, el mensaje operativo es concreto:

Auditar el sitio como si fueras un agente. ¿Hay un sitemap, un feed de producto en schema.org/Product, una API o un endpoint legible sin ejecutar JavaScript? La mayoría de plataformas de e-commerce pueden generar ese feed; lo que falta suele ser publicarlo con una URL declarada y dejar que los robots lo lean sin fricción.
Definir una política explícita de tráfico agéntico. Igual que existe un robots.txt, conviene decidir si la tienda quiere ser descubierta por agentes o no, y dejar una señal clara (un User-Agent declarado, una ruta de identidad o un endpoint compatible con UCP/AP2) en lugar de quedar en tierra de nadie y terminar bloqueada por defecto.
Preparar el catálogo para máquinas, no solo para personas. SKUs consistentes, GTIN donde aplique, variantes claras, inventario y precios sincronizados en tiempo real, devoluciones y regiones de entrega bien etiquetadas. Cuando llegue la primera ola de tráfico agéntico a México, lo que va a ganar la conversión no será el SEO clásico, sino la calidad de los datos que el agente puede leer de tu catálogo sin ambigüedad.