State of Commerce: las búsquedas con IA crecen 200% en compras

El primer paso del shopper ya no es Google: es un agente de IA

Las búsquedas con agente de IA como puerta de entrada al proceso de compra crecieron un 200% interanual, según la 4ª edición del informe State of Commerce de Salesforce, basada en 3.450 profesionales (200 de España), 4.690 consumidores adicionales y datos de comportamiento de más de 1.500 millones de compradores en todo el mundo.

El dato importa porque redefine desde la raíz el embudo de adquisición. Cuando el shopper arranca la conversación con un LLM o con un asistente integrado en la web del minorista, las reglas de SEO clásico dejan de ser la palanca principal: ahora compites por aparecer en la respuesta que el agente formula, no por un clic en una página de resultados.

El tráfico ya se está moviendo: cifras que cambian el tablero

El informe recoge señales de comportamiento difíciles de ignorar para cualquier ecommerce:

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El tráfico procedente de chats con agentes de IA creció entre un 150% y un 428% interanual en todos los trimestres analizados, mientras que el tráfico global del retail avanzó apenas entre un dígito y dos dígitos bajos.
Entre agosto de 2025 y mayo de 2026, los compradores que descubrieron productos en los sitios web de las marcas cayeron un 7%, la búsqueda tradicional bajó un 15% y los canales nuevos —asistentes de IA, IA en redes sociales y apps— crecieron un 38%.
El 84% de los responsables del sector en España considera que los LLM serán esenciales para el descubrimiento de productos en menos de un año.

El desplazamiento ya está pasando en la fase de descubrimiento, pero la compra totalmente autónoma todavía es incipiente: la conversación la mantiene el cliente humano, y el agente actúa como filtro y comparador.

Por qué España está en un punto de inflexión

El 82% de los responsables comerciales españoles afirma que la IA está subiendo el listón de las expectativas del cliente, y que se les pide llegar a ese nivel con menos recursos. La consecuencia operativa es clara: la implantación o ampliación de IA se sitúa como la prioridad número uno para el próximo año.

Solo un 25% de las organizaciones españolas asegura estar usando ya IA agéntica, pero el 51% de las que aún no la han adoptado prevé implementarla en los próximos seis meses. Entre las que ya la usan, la fase piloto ha terminado para casi todos: el 50% la está desplegando en todas las funciones y equipos, y solo un 8% sigue en pruebas puntuales.

Las mejoras que reportan las empresas que ya adoptaron IA agéntica encabezan un ranking conocido —satisfacción del cliente, personalización, velocidad de desarrollo, eficiencia operativa y productividad— pero el dato relevante para un founder es que ya no son promesas de roadmap, son resultados declarados por los propios equipos que las implementaron.

El cuello de botella no es el modelo: es la fragmentación

El informe señala que la presión por escalar choca con una infraestructura que ya estaba al límite. El 80% de los responsables comerciales en España reconoce que el número de proveedores ha crecido en los últimos dos años, y solo el 28% afirma tener datos de clientes totalmente unificados entre ventas, atención al cliente, marketing y commerce.

Esa fragmentación se traduce en efectos medibles. Entre las empresas con datos dispersos, el 35% admite respuestas lentas o ineficientes a problemas de clientes y el 34% tiene dificultades para medir el retorno de su inversión en commerce. Los fallos del omnicanal son casi universales en el B2C español: solo el 2% de las organizaciones multicanal asegura no sufrir brechas relevantes. Las más comunes son precios y promociones incoherentes (37%) e inventario no sincronizado en tiempo real (31%).

En la tienda física, la presión llega también por el móvil: el 79% de los compradores usa el teléfono mientras compra y el 12% pide consejo a un asistente de IA en el pasillo. El 90% de los profesionales B2C en España coincide en que los clientes esperan la misma personalización en tienda que online.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si vendes online o tienes un equipo comercial, el cambio no es futuro, ya está en el mix de adquisición. Tres acciones concretas para este trimestre:

Audita cómo apareces hoy en agentes de IA. No optimices solo para Google: testea consultas reales en ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity con los productos o servicios que más margen te dejan y revisa si tu marca aparece, en qué contexto y con qué competidores. Es el equivalente a hacer un «keyword research» pero sobre LLMs.
Unifica datos antes de meter agentes. El informe es taxativo: sin datos limpios entre ventas, soporte y marketing, cualquier agente encima amplificará el desorden. Empieza por conectores y un CDP mínimo viable; sin esa base, la IA agéntica no escala.
Cuida el contenido conversacional, no solo el SEO técnico. Las medidas que más se están implementando en España —enviar feeds de datos a buscadores de IA, mejorar la ficha de producto y optimizar para consultas en lenguaje natural— apuntan a que el contenido estructurado y la claridad de atributos pesan más que los trucos de posicionamiento clásicos.

Una apuesta de mercado que se acelera

La presión no llega sola. Según Juniper Research, el comercio agéntico pasará de unos 620 millones de transacciones en 2026 a 120.000 millones en 2031, un crecimiento superior al 19.000% en cinco años, con el tirón principal en el segmento B2B, donde los agentes solo necesitan integrarse con unas pocas plataformas procure-to-pay frente a los miles de comercios online del consumidor.

Al mismo tiempo, un estudio reciente de la Universidad de Pensilvania advierte de un riesgo nuevo: probado en 200 pruebas sobre modelos como Claude Haiku 4.5, GPT-5 Mini y Gemini 3.1 Flash Lite, dos consultas casi idénticas pueden devolver productos distintos —incluso más caros, peor valorados y con menos reseñas— porque el resultado depende de fuentes consultadas, orden de la información e historial del usuario. Para un ecommerce, eso significa que la opacidad del agente es hoy un riesgo operativo, comparable o superior al SEO tradicional.

La ventana para aprender es corta. Los próximos doce meses van a separar a las marcas que aparecen en las respuestas de los LLM de las que simplemente existen en la web.