Más allá del buscador: 5 formas en las que la IA cambiar la manera de comprar

Para el autor, el llamado «Customer Journey» es cosa del pasado. Como prueba, expone cinco formas en las que la IA está redefiniendo la manera de comprar online.

Por Gustavo Echevarría (*)

El «Customer Journey» tradicional ha muerto. Lo que antes era un embudo predecible se ha transformado en una fragmentación del embudo a través de viajes no lineales hiper-conectados. Según los últimos datos de Semrush y Datos, el consumidor de 2025-2026 ya no recorre un camino recto; ahora navega en un ecosistema donde salta entre asistentes de IA, redes sociales y plataformas de e-commerce en una sola sesión de compra.

Como estrategas, debemos entender que la IA no es un destino final, sino una capa de inteligencia que acompaña al usuario. Este artículo analiza cómo la integración profunda de los modelos de lenguaje (LLM) está forzando a las marcas a evolucionar de la simple visibilidad en buscadores a la optimización para marcos de decisión algorítmicos.

1. La diversificación del asistente: el fin del monopolio de ChatGPT

El ecosistema de asistentes se está volviendo tan diverso como el de las redes sociales. Aunque ChatGPT mantiene el liderazgo, su ventaja se estrecha: en abril de 2026, su cuota de uso se situó en el 44% en la UE/Reino Unido y el 38% en EE. UU., mientras que Gemini triplicó su presencia, alcanzando el 21% en Europa y el 19% en EE. UU.

Esta fragmentación implica que los usuarios interactúan con la IA aproximadamente 1 de cada 4 días al mes (un 26-27% de los días). El consumidor moderno ya no depende de una sola «fuente de verdad», sino que valida opciones moviéndose entre ChatGPT, Claude y Perplexity.

Insight Estratégico: No puede apostar toda su estrategia a un solo modelo. Las marcas deben asegurarse de que sus datos sean consistentes y legibles para múltiples LLM, ya que el usuario saltará de uno a otro para comparar juicios.

2. La IA como arquitecta de decisiones: el «shortcut» cognitivo

La IA ha dejado de ser un simple motor de respuestas para convertirse en una herramienta que colapsa el proceso de investigación. Philip Armstrong, Chief Data Officer en Truth in Data, señala que la IA crea un «marco de toma de decisiones» que ahorra al usuario múltiples pasos de búsqueda manual.

«La diferencia fundamental es que la IA anticipa la intención última. Lo que antes eran tres pasos discretos de investigación humana (revisar reseñas, comparar especificaciones y ver anuncios), ahora son atajos ejecutados por la IA que emite un juicio final.» — Philip Armstrong.

En la compra de productos complejos, como un televisor Samsung, el usuario ya no busca especificaciones por separado. Utiliza la IA para evaluar simultáneamente calidad de imagen, tasa de refresco y brillo. Sin embargo, esto introduce el riesgo del «AI drift» (deriva de la IA): errores en las heurísticas del modelo que pueden penalizar injustamente a una marca, como el caso documentado donde una IA otorgó una calificación baja de brillo a un televisor que, en pruebas técnicas reales, superaba a su competencia.

3. Del aprendizaje a la compra: la IA como motor de referidos comerciales

La IA ha madurado de ser un tutor educativo a una potente capa de soporte comercial. Los datos son contundentes: en Europa, el e-commerce ya es la principal categoría de destino para los referidos de IA, representando casi una cuarta parte del tráfico saliente. En EE. UU., ocupa el segundo lugar, solo por detrás de Educación.

El tráfico hacia gigantes como Amazon y eBay desde LLMs está en ascenso, y las sesiones de IA que culminan en compra en Amazon se han duplicado en el último año, llegando al 4,6% en Europa y al 3,6% en EE. UU. Para capitalizar esto, Edward Sturm recomienda tácticas específicas:

• Páginas de «Versus/Alternativas»: Cree contenido comparativo directo. Los LLM adoran las tablas comparativas porque ofrecen hechos concretos y extraíbles que facilitan el entrenamiento del modelo.
• Optimización de «Intención Alta»: Sus páginas de aterrizaje deben explicar y vender simultáneamente para evitar que el usuario abandone el sitio buscando aclaraciones en la IA.

4. El binomio crítico: algoritmos de IA + validación de la comunidad

En sectores de alto riesgo o YMYL (Your Money or Your Life), como el caso de los tratamientos Wegovy, la IA y las comunidades digitales no compiten, se complementan. Mientras la IA organiza la lógica técnica (costos y efectos secundarios), plataformas como Reddit, TikTok o YouTube aportan la «experiencia vivida» que genera confianza.

El consumidor utiliza la IA para entender el panorama general, pero recurre a humanos para validar si esos datos son «reales». Para dominar este espacio, Sturm sugiere una estrategia de sindicación de reseñas en video:

• Publique reseñas en video con el formato: «Nombre de la Marca + Review».
• Incluya la transcripción completa en la descripción. Esto permite que la IA «extraiga» el contenido del video y lo utilice como evidencia positiva en sus respuestas.

5. El post-pago: combatiendo el «Buyer’s Remorse» con IA

Uno de los hallazgos más disruptivos es que el viaje del cliente no termina en el «checkout». El caso Sephora revela que muchos usuarios consultan a la IA después de haber pagado para validar su decisión (ej. confirmar si el tono de maquillaje elegido es el correcto).

Este comportamiento busca mitigar el FOBO (Fear of Better Options) o remordimiento del comprador. Existe una oportunidad masiva para las marcas que optimizan contenido de «reaseguramiento» post-conversión. La IA actúa aquí como un consultor de confianza que refuerza la lealtad y reduce las tasas de devolución.

Insight Estratégico: No solo use la IA para el descubrimiento (como en el caso Samsung); úsela para la optimización de la transacción (como en el caso Dell, donde los usuarios buscan «deals» o «open-box» justo antes de pagar) y para la validación posterior.

Conclusión: hacia un ecosistema de decisiones integrado

La IA es hoy un paso natural y profundo en el ciclo de vida del cliente. Aunque su volumen total de tráfico es aún un décimo del buscador tradicional, su tasa de crecimiento de entre el 45% y 60% anual es imparable. Las marcas ganadoras serán aquellas que optimicen sus activos para ser «masticables» por los algoritmos y «confiables» para las comunidades humanas.

(*) El autor es especialista en estrategias de ventas y operaciones, además de consultor y profesor.