¿Está preparado el comercio minorista para que los agentes de IA compren en nombre de los humanos?

Los agentes de IA pretenden integrarse en el proceso de compra de los consumidores. Aunque la gran duda es si los usuarios confiarán este proceso a una inteligencia artificial autónoma, hay otras preguntas en el aire: ¿Está preparado el comercio minorista para perder una de sus premisas más antiguas, que el comprador que llega a la caja sea, sin duda, un ser humano?

Entre el 30 y el 45 por ciento de los consumidores estadounidenses ya utilizan la IA generativa para investigar y comparar productos, y esa dependencia inevitablemente se acentuará a la hora de pagar. Aunque hay un salto enorme en «investigar» a «comprar», si esta nueva forma de comercio mantiene su ritmo, se calcula que los compradores proactivos podrían generar entre 190.000 y 385.000 millones de dólares en gasto de comercio electrónico en Estados Unidos para 2030.

¿Está preparado el comercio minorista para el ‘asalto’ de los agentes de IA?

Los agentes de IA no son solo una tendencia emergente, sino que se están convirtiendo en una nueva clase de cliente en el ecosistema comercial. Una revolución dentro de la propia revolución de la era de la inteligencia artificial que nos invade, con un potencial de generación de ingresos impresionantes y a la vez unos obstáculos para su implementación efectiva que también son de grandes dimensiones.

Se espera que en el futuro estos agentes operen como usuarios independientes dentro de la fuerza laboral empresarial, cada uno con su propia identidad, acceso dedicado a los sistemas y aplicaciones de la organización, la capacidad de colaborar con otros agentes, y también con los humanos a los que eventualmente reemplazarán o incluso desplazarán por completo cuando el mundo alcance la Inteligencia Artificial General a través de la automejora recursiva que unos ven con preocupación y otros creen que será simplemente inevitable.

El comercio electrónico, como todo ámbito tecnológico, no es ajeno a la llegada masiva de agentes y las disyuntivas que plantean. Y es que las plataformas y sitios web minoristas actuales no fueron diseñados para este tipo de actividad automatizada. Los comerciantes se enfrentan a nuevas presiones para replantearse y rediseñar sus sistemas con el fin de dar soporte a los agentes autónomos y evitar clasificar erróneamente el tráfico legítimo como de riesgo a medida que la intervención humana en los procesos de compra disminuye.

Además del reto de lograr que los agentes de IA puedan detectarlos, los minoristas necesitan poder verificar quién realiza las transacciones en la caja cuando el «comprador» sea en realidad una máquina. Para ello, es necesario comprender qué agentes están autorizados, cuáles son maliciosos y cuáles representan a clientes reales y valiosos, ha comentado en un artículo de situación Nicole Jass, Director de Estrategia en la firma de prevención de fraude en comercio electrónico Signifyd.

Los agentes de IA rompen el modelo de confianza tradicional

Los agentes de IA están alterando el statu quo del comercio minorista en línea, no porque introduzcan el fraude directamente, sino porque rompen las señales en las que los comerciantes se han basado durante años para medir la confianza.

Los protocolos y las capas de identidad presentan diferencias cada vez mayores, ya que los agentes operan de maneras que, según las normas antifraude actuales, pueden parecer automatización sospechosa. A medida que los agentes realizan transacciones mediante API en lugar de los flujos de navegación habituales, el análisis del comportamiento pierde su capacidad predictiva.

En muchos casos, el recorrido de navegación habitual que estas marcas han utilizado para inferir confianza simplemente no existirá. Los minoristas no pueden asumir que el agente actúa en nombre de una persona legítima sin pruebas, por lo que la pregunta cambia de: «¿Es real este usuario?» a «¿Está autorizado este agente para actuar en nombre de este usuario en este momento?».

Los datos ya demuestran la importancia de estas preguntas. Para finales de 2025, los pedidos on-line generados por referencias de los grandes LLM aumentaron más del 1000 % interanual. Aún así, las compras realizadas por bots representaron menos del 1% del total de pedidos.

Esto va más allá de un simple cambio de volumen. Los modelos entrenados con patrones de comportamiento humano para reconocer bots como tráfico malicioso ahora tienen dificultades cuando el «usuario» es un bot sin historial ni perfil de confianza. Esta falta de datos genera un doble riesgo: se rechaza un número mayor de pedidos legítimos y al tiempo más actividades fraudulentas pasan desapercibidas.

La infraestructura que respalda el comercio seguro para agentes

Los minoristas deben empezar a considerar a los agentes de IA como un nuevo tipo de cliente digital en sus sistemas de confianza. Esto requiere una arquitectura capaz de autenticar qué plataforma o agente de IA inicia una transacción, en lugar de tratar todas las interacciones automatizadas como tráfico anónimo de bots.

Los equipos de comercio electrónico deben centrarse en proporcionar datos comerciales fáciles de procesar por máquinas, con detalles como precios de productos, disponibilidad en tienda, normas de envío y políticas de devolución bien estructuradas, para que los agentes puedan interpretarlas fácilmente.

Más importante aún, necesitan distinguir entre tres categorías de actividad: automatización maliciosa, transacciones autorizadas realizadas por agentes y comportamiento mixto humano-agente. Además, necesitan una forma de diferenciar instantáneamente entre amenazas automatizadas y agentes de IA que compran en nombre de clientes valiosos.

Bloquear la próxima oleada de clientes: el riesgo oculto

Es un error común pensar que la mayor amenaza para los minoristas es el fraude, cuando el mayor riesgo reside en rechazar pedidos legítimos. Lo que observamos ahora es que los minoristas bloquean accidentalmente el tráfico de agentes porque se asemeja mucho al tráfico típico de bots, lo que significa que pierden visibilidad sobre cómo se les recomienda y selecciona, y, en última instancia, sobre las transacciones en sí.

Los minoristas necesitan mejores sistemas de clasificación que puedan separar la automatización maliciosa de la intención autorizada. Esto requiere una plataforma de comercio más preparada para los agentes en cinco áreas clave, según describe el Director de Estrategia de Signifyd.

• Auditar la infraestructura para comprobar la preparación del agente: revise los datos del producto, la accesibilidad de la API y el contenido legible por máquina para identificar dónde se produce la pérdida de confianza a lo largo del proceso de compra.
• Verificar el agente detrás de la transacción: confirma la identidad de la plataforma o servicio que inicia el pedido (por ejemplo, ChatGPT, Claude, etc.).
• Demostrar la autorización del comprador: asegúrese de que el agente actúa con autorización explícita y que existen controles en torno a los límites y las categorías.
• Modernizar los modelos de detección de fraude para adaptarlos al comportamiento automatizado: optimizar la precisión de la clasificación para que los pedidos legítimos realizados con la ayuda de un agente no se traten como fraude.
• Ampliar los controles de confianza más allá del proceso de pago: prepárese para devoluciones, cambios, modificaciones de pedidos o solicitudes de asistencia gestionadas por agentes.

Comercio electrónico impulsado por máquinas

Los minoristas en línea tienen tiempo para ajustar sus estrategias antes de que el comercio a través de agentes alcance una etapa de madurez. El cambio comenzará en categorías de compra más específicas y recurrentes, pero a medida que se generalice su adopción, surgirá una brecha competitiva entre los minoristas que se prepararon bien y los que no.

Para obtener esa ventaja, las marcas online que modernicen ahora su infraestructura de identidad, autorización y gestión de riesgos estarán en mejor posición para respaldar las transacciones automatizadas sin añadir ninguna dificultad para el cliente. Los minoristas que lo hagan bien reducirán el fraude y, al mismo tiempo, captarán una nueva clase de clientes. Porque, aunque las compras se realicen mediante máquinas, la confianza seguirá teniendo que empezar y terminar con el cliente humano.

También falta mucho para que el propio humano confíe su proceso de compra a una inteligencia artificial autónoma, pero eso forma parte de otro capítulo de la historia. Quizá el principal.