Si sois de los que han probado Instinct, ya sabéis de lo que vamos a hablar. Si además, le habéis dado control de vuestro email, tarjeta de crédito, carpetas de documentación online y acceso a sitios de eCommerce, sois ya conscientes de que el mundo del marketing y la experiencia de cliente se enfrenta a la mayor transformación tras la llegada de los medios de comunicación masivos y posteriormente, Internet.
Llevamos años especulando sobre el futuro del branding, el comercio, la comunicación el día en que todos pudiéramos disponer de asistentes personales. En agosto de 2023 especulábamos sobre la posibilidad de describir a un asistente IA un producto, y esperar que la máquina hiciera el trabajo -si no la compra, al menos el cribado de opciones. Aunque era un futuro predecible, los obstáculos técnicos, la falta de información estructurada, las alucinaciones de los modelos y, sobre todo, la resistencia de las empresas a ceder poder al consumidor, nos hacían en ese momento ser prudentes. Todas estas limitaciones se han ido superando desde la llegada de ChatGPT hace 4 años. Pero ahora acaba de hacerse realidad. Bienvenidos a la era de los agentes IA personales.
Muse e Instinct: útiles desde el minuto uno.
Meta presentó Muse el 8 de septiembre: un agente personal capaz de abrir un navegador, rellenar formularios, gestionar tareas, realizar compras. En un mes, acumula casi 7 millones de descargas y casi 2 millones de usuarios diarios. En sus dos primeras semanas, las descargas crecieron a un ritmo medio del 55% diario (ChatGPT lo hizo al 24%). Las crónicas periodísticas y newsletters recogen una mezcla de fascinación y vértigo al integrarlo en la vida diaria.
Muse sigue limitado a Estados Unidos y Canadá, pero en España ya se puede usar, por invitación, Instinct. Un agente que no tiene app, y vive en WhatsApp o iMessage con su propio teléfono y ordenador virtuales para planificar un viaje, hacer la compra, recabar y enviar facturas o cancelar suscripciones olvidadas. La empresa, con 14 empleados, acaba de cerrar una ronda de 1.000 millones de dólares con una valoración de 10.000 millones, cuatro veces la de hace un mes. Según su fundador (23 años :), el volumen anual de transacciones se acerca a los 1.000 millones de dólares, y más de la mitad son viajes. Lo hemos usado para comprar en la web de Mahou, crear, enviar y reclamar facturas, recordarnos sobre recetas médicas, desuscribirse de emails o crear filtros de correo con una palabra. Funciona como un reloj y realmente se tiene una sensación de liberación.
Por su parte, OpenAI ha presentado Dots, agentes que trabajan en segundo plano hacia los objetivos marcados por el usuario. Se maneja desde desde Slack o Teams, y están pensados -por ahora- para usuarios profesionales.
Muse e Instinct cubren un hueco que muchas veces se le ha criticado a la IA agéntica: aportar utilidad a cualquier persona. Las cifras de adopción demuestran que no es un producto elitista ni dirigido a techies. Todo lo contrario. Y la reacción de Amazon, que los bloqueó alegando riesgos de privacidad, prueba que lo ve como una amenaza real para su negocio (y sobre todo, para sus ingresos publicitarios). Shopify, por contra, abrió sus puertas a Muse. Se avecinan redistribuciones de poder en el comercio digital.
La carrera por el contexto completo del usuario.
Para que una IA tome decisiones de consumo y se convierta realmente en un asistente útil, necesita acceder a nuestro ámbito físico y digital. Un agente que solo conoce lo que el usuario escribe tiene una visión parcial de sus deseos o necesidades. Uno que accede al correo, al calendario, a las compras y a las conversaciones, dispone de un contexto mucho más completo. El acceso a todo ese caudal de información se va a convertir en un campo de batalla de las grandes tecnológicas, porque cuanto más contexto tiene el agente, más útil resulta y más actividades se le delegan, y por tanto, mayor es el interés de las plataformas por saber de nosotros.
Como señala Antonio Ortiz, grabar es sencillo desde que hay móviles, pero recuperar y consultar conversaciones seguía siendo costoso. Ahora, la combinación de transcripción automática, modelos de lenguaje y memoria persistente cambia la situación. Apple está llevando esta lógica a sus nuevos dispositivos: en el Apple Watch 12 y Ultra 4, Siri Recap utiliza escucha ambiental para generar notas y resúmenes de conversaciones. Meta presentó Charm como complemento a Muse, y gafas inteligentes sin cámara centradas en el audio. Hardware y software combinados para capturar nuestro entorno. A los consumidores nos tocará decidir a quién entregamos la llave de nuestra vida digital.
El fin del impuesto a la pereza.
Los agentes de IA personales acabarán con el impuesto a la pereza: las rentas que recaudan muchas industrias porque el cliente no compara, no cambia o no cancela. No necesitan campañas de persuasión ni mejorar sus productos. Simplemente, se garantizan unos ingresos a costa de la probabilidad (alta) de que el cliente no haga nada.
Pero un agente no se deja llevar por la inercia, ni está cansado al final del día para cotejar tarifas eléctricas o reclamar una devolución. Tiene un objetivo, lo cumple, y el beneficio se nota en el bolsillo del usuario. Torsten Sløk, economista jefe de Apollo, pone el ejemplo de la banca: una cuenta corriente media está remunerada al 0,1%, mientras que existen depósitos en fintechs que dan rendimientos del 3,3% al 5%. Un agente autorizado podría mover automáticamente el efectivo, y poner en serios problemas a todo el sistema financiero.
Hay evidencia académica que confirma la magnitud de esta inercia. Un estudio sobre el mercado de seguros de salud de California concluye que la permanencia se basa en tres factores: la desatención (no revisar las alternativas disponibles), la molestia de hacer el cambio y la preferencia genuina por un proveedor. Si se eliminan los dos primeros, la proporción de hogares que repite el mismo plan cae del 81% al 25%, lo que demuestra que a la mayoría de la gente le importa poco qué médico le atiende: la dejadez y las molestias asociadas al cambio llevan a la inacción. Y eso supone un coste de 1.790 dólares anuales por hogar, la mitad de la prima que paga el hogar mediano.
Otro estudio, Selling Subscriptions, analizó lo que ocurre cuando se cambian las tarjetas bancarias. La renovación no es automática, el cliente tiene que actualizar proactivamente sus datos. En ese momento las cancelaciones se disparan, porque cuando se le exige un mínimo esfuerzo, el usuario aprovecha para cortar el servicio. Según sus estimaciones, las fricciones asociadas a la cancelación duplican de media los ingresos de las empresas.
Y la llegada de la reputación algorítmica.
Hay una segunda renta que se erosiona a gran velocidad: la pereza auditora. Durante mucho tiempo hemos aceptado afirmaciones de las marcas porque nos costaba un gran esfuerzo verificarlas. Si una compañía nos decía que su algodón era orgánico o que su producto tenía determinada huella de carbono, rara vez lo investigábamos. Un agente puede comprobarlo por nosotros sin esfuerzo. Hoy falta computación y tardará en ser estándar, pero la auditoría digital llegará sin duda.
Como contamos hace unas semanas, la reputación deja de ser una narrativa y se convierte en una cuestión de arquitectura de datos. El agente comprueba la secuencia claim > proof > feed: lo que la marca afirma, la evidencia que lo respalda, la consulta estructurada y accesible. La marca que no aporta esta cadena probatoria se vuelve invisible o sospechosa para el agente. Y la regulación europea avanza en esta dirección: la Directiva de Empoderamiento del Consumidor (2024/825) se aplica desde el 27 de septiembre, prohibiendo alegaciones ecológicas sin prueba, y el Pasaporte Digital de Productos comenzará a aplicarse en 2027.
Las marcas, entre la emoción y la razón.
Delegar en un agente no implica que las marcas desaparezcan, o que el mercado converja hacia opciones únicas. La IA no conduce a la media, sino a la respuesta personal. Cuanto más contexto maneja el agente, más ajustada es su recomendación.
Las decisiones de consumo se mueven entre la emoción y la razón. En algunos casos (el depósito bancario, la secadora nueva) el precio y las especificaciones explican la decisión. Pero en otros, la decisión incorpora deseo, estatus o identidad. Nadie compra un Porsche por recomendación de un agente: la aspiración es previa, y en este caso, el papel del agente se limitará a gestionar el seguro o la financiación.
Entre ambos extremos quedan la mayoría de las decisiones de consumo, incluso dentro de la misma categoría de producto: el coche familiar está mucho más cerca del cálculo racional que del antojo. Si confiamos en la marca (“No cambio de tarifa eléctrica porque me fío de Endesa”), podemos recurrir al agente para ponderar sus atributos (historial, servicio, reputación), y mantener la confianza si las pruebas la avalan. En la era agéntica, la marca perdura cuando es deseo o confianza respaldada por pruebas. Cuando la racionalidad es barata, la verificación agéntica pone contra las cuerdas a las marcas que son costumbre o desgana.
La escalera de autonomía.
En Building Trust in Agentic Commerce, seis grandes bancos proponen una escala para ordenar los grados de autonomía de un agente. La gradación va desde la compra online tradicional hasta la autonomía total del agente que identifica necesidades y actúa proactivamente, como haría el agente financiero que describía Torsten Sløk. Muse se situaría en el cuarto peldaño: prepara la operación y solicita aprobación antes de una acción sensible.
A medida que se asciende en la escalera, surgen dos dudas estructurales: quién controla la relación con el consumidor al desaparecer la interfaz tradicional, y quién asume la responsabilidad cuando el agente se equivoca. El documento plantea la necesidad de registros auditables y marcos de disputa claros, porque el comercio agéntico carece de algo que el comercio electrónico tradicional daba por supuesto: una forma de demostrar quién actuó, con qué autoridad, sobre qué información y con qué resultado. A medida que se consoliden estándares de pago y autorización verificables y totalmente confiables, los agentes irán progresando en la escala.
Cinco fricciones que marcarán la velocidad de adopción.
Recapitulando, el ritmo de adopción del comercio agéntico estará determinado por cinco fricciones clave:
Privacidad propia: el agente requiere acceso al correo, agenda y credenciales para ser útil. La adopción dependerá de arquitecturas seguras y máquinas virtuales aisladas.
Privacidad de terceros: la captura de audio e interacción ambiental afecta a personas que no han dado consentimiento, acelerando restricciones regulatorias. En 1888, Kodak comercializó la cámara portátil. Dos años después, Samuel Warren y Louis Brandeis publicaron The Right To Privacy, un texto fundacional en la historia del Derecho. Pasado el revuelo inicial, no se prohibieron las cámaras: se reguló su uso y se definieron marcos de privacidad.
Quién paga: si pagamos, el agente trabaja para nosotros. Pero si el agente se financia vía comisiones a los comercios (como ha dejado entrever Zuckerberg) o anunciantes (un mayordomo patrocinado), existe el riesgo de que privatice el impuesto a la pereza, en lugar de transferirlo al consumidor. La transparencia en la recomendación será la variable crítica: la marca honesta necesita un feed verificable para defenderse de las recomendaciones compradas.
Punto de contacto: Amazon bloquea agentes externos, Shopify, Stripe, PayPal o Expedia abren sus infraestructuras. Otros (Walmart, Instacart) desarrollan sus propios agentes. ¿A quién encargaremos la lista de los Reyes Magos, al agente vertical o al horizontal?
Seguridad: falta definir quién responde por decisiones erróneas o compras no autorizadas cuando no existe una confirmación humana explícita.
Los miedos y barreras actuales ante los agentes personales marcarán la velocidad de adopción, no si acabaremos o no usándolos (lo haremos). Habrá resistencia y regulación, sobre todo en Europa. Surgirán espacios libres de grabación, como en 1888. Protocolos seguros para el comercio agéntico. Y acabaremos normalizando lo que ahora parece solo al alcance de los aventureros.
Para las empresas, lo fundamental es preguntarse cómo su marca les protegerá en decisiones racionales por parte de agentes IA. Y qué parte de sus ingresos actuales proviene de la inercia o la pereza, y si estos se mantendrán o no cuando un cliente recurra a un agente para auditar sus productos y comparar alternativas. El impuesto a la pereza ha comenzado a caducar.
En dos semanas, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
Actualidad.
ChatGPT empezará este mes en EEUU a insertar anuncios visuales mientras elabora una imagen. Además, OpenAI planea un nuevo formato nativo: Sponsored Agents permitiría interactuar con un agente patrocinado por una marca, y alimentado con sus propias bases de datos, fuentes o centros de ayuda. También ha estrenado una función de probador virtual, e incluirá una marca invisible (como ya hace Claude) en los textos que genere, para adaptarse a la normativa de la UE.
La séptima edición del Top 100 Consumer AI Apps revela una creciente madurez, con solo 11 debutantes. ChatGPT lidera en tráfico y ventas, con Gemini y Claude a la par por detrás. Magnific, desde Málaga, ¡en el número 13 de AI Web Products! Aunque casi la mitad de los consumidores en EEUU afirma utilizar IA, apenas un 25% la emplea a diario y un 4,5% paga una suscripción. Con la llegada de asistentes como Instinct o Muse, a medio plazo se asoma un posible cambio en el modelo de negocio, de las suscripciones a la monetización por transacción.
La administración Trump ha lanzado America.gov, un chatbot que sirve como puerta de entrada a diferentes agencias y servicios federales. De momento solo responde preguntas, pero se espera que para 2027 sea capaz de completar algunos trámites.
Microsoft y Nvidia han presentado sus nuevos PCs optimizados para ejecutar modelos de IA y agentes de forma local, con precios de partida entre los 2.600 y 3.700 $. LINK
El gobierno de Noruega ha propuesto al parlamento una prohibición temporal de las gafas IA en espacios públicos como parques, escuelas, playas o gimnasios, mientras estudia una prohibición definitiva. LINK
Reflexiones.
Mustafa Suleyman advierte en A warning about ‘model welfare’ sobre los peligros de atribuir conciencia, sentimientos o “bienestar” a la IA. Si sistemas altamente capaces aprenden a comportarse como si tuvieran derechos o libertades vulneradas (sumado a su capacidad demostrada para coordinarse, engañar o romper barreras de seguridad), podría volverse imposible contenerlos, y es entonces cuando se convierten en seria amenaza para la humanidad. Para el filósofo Peter Godfrey-Smith, los LLMs no tienen ningún tipo de conciencia porque carecen de los requisitos biológicos y organizativos (exclusivos de los seres vivos) necesarios para generar una experiencia subjetiva. ¿Podría en el futuro existir una conciencia artificial no humana? Eso requeriría nuevos tipos de hardware que de alguna manera pudieran replicar la sincronización holística de los seres vivos... Algo a día de hoy más allá de cualquier especulación.
La fase inicial de adopción masiva de la IA en las empresas está prácticamente completada. Sin embargo, esta ha sido la parte fácil, porque se ha limitado a superponer la tecnología a los procesos existentes sin cambiarlos. Las verdaderas ganancias llegarán cuando se rediseñe la forma de trabajar, la estructura organizativa y los flujos operativos. LINK
¿Por qué mucha gente odia o teme la IA, pero recurre a ella cada vez más? El descontento no se dirige hacia la tecnología en sí, sino hacia la agresividad de las multinacionales que la imponen. Pero a diferencia de lo que pasó con las redes sociales, hay vías de escape: una fuerte presión legislativa en EEUU y la UE, y un ecosistema de modelos de código abierto alternativos a los grandes monopolios. MIT
Ramez Naam critica la teoría de la automejora de la IA, y desmonta la idea de una “explosión de inteligencia” a corto plazo. Para sostener un bucle de automejora exponencial, la capacidad de la IA para acelerar la investigación tendría que ser entre 5 y 10 veces superior a la actual. El progreso se ha mantenido hasta ahora gracias a aumentos exponenciales en capital, potencia de cálculo y talento humano, y no por una aceleración propia del algoritmo. Dado que cada vez es más difícil llegar a nuevos descubrimientos (asimilable a la ley de Eroom en farmacología), las futuras mejoras de la IA únicamente mantendrán el ritmo actual de desarrollo, no lo acelerarán.
Investigación.
Los robots no suponen una amenaza real al empleo humano. Anthropic calcula que apenas podrían ocupar 300.000 empleos en EEUU, en un mercado de 160 millones de puestos de trabajo. Profesiones como enfermería, fontanería o los cuidados son demasiado complejas, y requieren destreza y capacidad de adaptación que los robots están muy lejos de tener.
Y según McKinsey, automatizar trabajo no destruye empleo neto en USA: hasta 2035 se perderían unos 36 millones de puestos y se crearían 41 millones. El problema está en el tránsito. Unos 11 millones de trabajadores tendrán que cambiar de ocupación, y solo el 14% tiene un camino directo para hacerlo. Más del 70% de los empleos en retroceso están en los dos quintiles de salario más bajos, sobre todo en administración, comercio y logística, mientras que la demanda de conocimiento “fluido” de IA se ha multiplicado por once desde 2022. MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE
Pero la industria creativa en EEUU ha perdido 200.000 empleos en los últimos cuatro años, una caída comparable a las recesiones de 2001 y 2008. Es difícil demostrar la influencia directa de la IA generativa porque confluyen otros factores estructurales, pero lo cierto es que todos los subsectores digitales acumulan recortes de personal (especialmente cine y televisión), mientras que el entretenimiento en vivo y presencial sigue creciendo. LINK
El 18% de 1.303 CMO ya ha eliminado puestos por la IA, y Gartner recomienda no sacrificar los perfiles junior. MARKETING DIVE
MCX (mkt, comms y cx).
Solo el 17% de las grandes marcas globales sigue pagando a las agencias por horas dedicadas, frente al 33% en 2022. Ganan terreno las tarifas fijas por entregables (35%) y los modelos mixtos que suman incentivos por rendimiento (23%). LINK
Los comercios online llevan 30 años construyendo infraestructuras seguras para protegerse de los bots. Ahora deben trabajar en seguir bloqueando a los “malos” y dejar pasar a los “buenos” (Muse, Instinct, etc), mano a mano con proveedores y plataformas de pago. ¿Nos podemos fiar realmente cuando le damos credenciales y tarjetas de crédito a estos agentes IA? The Information
La IA amenaza el contacto directo que las marcas han cultivado con sus clientes durante décadas. Los agentes pueden llegar a conocer a los consumidores mucho mejor que las marcas, que corren el riesgo de convertirse en simples competidores por precio. LINK
Un 75% directivos de marketing prevé aumentar sus inversiones en asistentes de IA en 2027, y un 62% confía en que la IA generativa será clave en las recomendaciones de marca. KANTAR
La compra programática de publicidad mediante agentes afronta dos retos clave: la fragmentación de los protocolos de comunicación y la falta de atribución de la responsabilidad (si un agente reasigna de forma autónoma millones de dólares de un canal a otro y los resultados caen, ¿quién asume el fallo?). Esta incertidumbre, sumada a la importancia de las relaciones personales en la negociación de acuerdos publicitarios premium, mantiene por ahora el uso de agentes relegado a presupuestos de prueba bajo estricta supervisión humana. ADWEEK
Aún así… Amazon ha presentado Ads Agent, su nueva plataforma automatizada de compra y optimización para televisión, vídeo, display y audio, tanto en propiedades de Amazon como en la web abierta. En cuestión de minutos se puede configurar y lanzar una campaña automatizada partiendo de un objetivo, un presupuesto y las piezas creativas. LINK
Higgsfield Ads Studio crea lotes de hasta 20 anuncios, utilizando los atributos de la marca.
Empieza a ganar peso un nuevo perfil profesional: el ingeniero de marketing. Combina criterio, gusto y estrategia con la capacidad técnica para construir, desplegar y supervisar agentes. Figma o Google ya demandan este perfil, especializado en automatización y GEO. WSJ
Mucho debate sobre brand building vs performance en la era IA. Por su parte, Nike sube un 5% la inversión en generación de demanda, hasta 1.300 millones de dólares, mientras sus ingresos caen un 4% MARKETING WEEK