El ‘agentic commerce’ se posiciona como el futuro del retail con el impulso de grandes tecnológicas y startups

Durante años, la transformación digital del retail ha estado marcada por conceptos como omnicanalidad, data-driven marketing y automatización. Pero una nueva ola tecnológica está reescribiendo las reglas: el agentic commerce, una forma de comercio donde agentes de inteligencia artificial (programas autónomos que representan a marcas o consumidores) negocian, recomiendan, deciden y activan compras en tiempo real.

Este no es un experimento de laboratorio. Compañías como PayPal, Amazon, Walmart o los principales emisores de tarjetas de crédito están invirtiendo activamente en la creación de ecosistemas preparados para estos agentes. Lejos de tratarse de una moda, muchos en la industria creen que es el siguiente salto estructural en el comercio digital.

Pero si los gigantes financieros y del retail están moviendo ficha, también lo están haciendo startups especializadas. Es el caso de New Generation AI, fundada en 2023 por extrabajadores de Stripe, Patreon y Meta. Su objetivo es ambicioso: construir soluciones agentic para marcas de todos los tamaños, integrables en cualquier stack tecnológico y capaces de operar sin fricciones.

“Aunque todas las empresas hablan de IA, muchas temen tocar sus sistemas actuales. Un cliente nuestro tiene 47 vendors de martech. Cualquier nueva herramienta debe convivir con todos ellos”, explica Jonathan Arena, cofundador de New Gen y exlíder de producto en Patreon, a AdExchanger.

¿Qué es exactamente el agentic commerce?

A diferencia de los entornos tradicionales, donde el usuario navega por webs y marketplaces, el agentic commerce plantea un modelo headless: el consumidor delega la búsqueda, comparación y filtrado en un agente digital. Ese agente no navega por una interfaz, sino que dialoga directamente con el agente de la marca mediante API. ¿Qué busca el usuario? ¿Qué ha comprado antes? ¿Qué valor le da a las opiniones de terceros? Toda esa información se transmite, y el agente de la marca responde con propuestas, contenidos relacionados, precios actualizados y opciones relevantes.

En este modelo, la web tradicional no es el canal de entrada, y los CMS se convierten en nodos de datos. Las empresas deben tener entornos preparados para que los agentes de IA accedan a su inventario, precios y atributos de producto en tiempo real, de forma estructurada.

El reto de infraestructura: de los CAPTCHAs a los puertos para agentes

Hoy, muchos retailers y publishers bloquean el tráfico IA con sistemas antifraude o CAPTCHAs. Para Arena, cofundador de la compañía, esto es un error de visión. “La mayoría de marcas tratan a los agentes como bots maliciosos. Lo que proponemos es crear endpoints específicos, como ai.nike.com, donde los agentes se entiendan entre ellos”, explica Adam Behrens, cofundador de la compañía.

Esto no solo optimiza recursos (evitando cargas de página innecesarias y costosas), sino que permite introducir un modelo económico basado en el uso de datos, parecido al funcionamiento actual de los modelos LLM empresariales.

Tecnología en evolución: combinar modelos, controlar costes

En su operativa diaria, New Gen trabaja con un ecosistema cambiante de modelos de IA. Usan Gemini 2.5 de Google para imagen, ChatGPT-4.0 para código y modelos de Anthropic para texto creativo. “Cada modelo tiene ventajas distintas. Elegir no es solo una cuestión de calidad, sino de coste, velocidad y estabilidad”, comenta Arena.

La compañía cambia modelos con frecuencia, buscando siempre el equilibrio entre performance y eficiencia operativa. Esta flexibilidad es clave para mantener márgenes y ofrecer soluciones escalables a sus clientes.

El gran obstáculo: los datos

Aunque la tecnología existe, su adopción depende de un factor más complejo: la disposición de las marcas a compartir sus datos. Según Behrens, las empresas nunca han tenido un incentivo real para exponer APIs con información como precios, disponibilidad o márgenes. “Lo hacen con Google o Meta porque no tienen opción. Pero si queremos construir experiencias agentic de verdad, necesitamos acceso a esos datos desde el inicio”, señala el profesional.

Este cambio de paradigma (pasar de dar datos a plataformas cerradas a abrirlos a ecosistemas interoperables) es el gran reto de los próximos años. Y también la gran oportunidad para startups y players emergentes.

Por ahora, el agentic commerce sigue siendo una categoría en construcción. Solo un grupo reducido de compañías en mercados como San Francisco o Berlín están experimentando con experiencias plenamente autónomas. Pero los fundamentos ya están sobre la mesa: APIs públicas, interoperabilidad, privacidad embebida, y sobre todo, una visión menos dependiente del usuario como operador manual del proceso de compra.

Para Behrens, el reto no es técnico, sino organizativo y cultural. “Estamos levantando una nueva capa invisible del comercio. Lo complicado no es entrenar a los agentes, sino convencer a las marcas de que abran la puerta”, concluye.