La "agentización" de la web y el eCommerce.
El creciente uso de chatbots y agentes en la navegación y el comercio electrónico forzará un rediseño de servicios y productos digitales orientados a la IA.
Jakob Nielsen vaticinaba hace unos meses el fin de la UX/UI tradicional, fulminada por una internet acaparada por los agentes IA. Nielsen venía a preguntarse, con cierto dramatismo, que a quién rayos le importaría en unos años la estética o la usabilidad de una web, si todas las operaciones las terminarán gestionando agentes que solo prestarán atención a los metadatos transaccionales.
Lo cierto es que dudamos bastante de que la realidad sea así de extrema en un futuro. La IA está cambiando la forma en que compramos: hasta el 60% de los consumidores la utilizamos ya para buscar, comparar o filtrar productos. La IA no decide por nosotros y sería raro que si esto llega a ocurrir un día, pase en todas las categorías de productos y servicios por igual. Seguro que le dejamos hacerlo para reponer básicos de limpieza, pero queremos mantener la última palabra en electrodomésticos, electrónica de consumo, o las compras con mayor peso emocional.
En cualquier caso, es evidente es que las sugerencias de nuestros agentes tendrán mucho peso en nuestras decisiones. Seremos consumidores aumentados: la IA nos ahorra tiempo, sintetiza resultados y nos alivia la carga de tomar decisiones ante una oferta descomunal. Pero es casi seguro que los humanos seguiremos disfrutando de experiencias de navegación, y creando conexiones emocionales a través de interacciones digitales. Por eso, el diseño y la apariencia seguirán siendo relevantes.
Este cambio tecnológico forzará a las empresas a repensar la arquitectura de sus productos, servicios y canales. La “agentización” de la web obligará a reconfigurar tanto el front como el back office, para satisfacer simultáneamente la demanda de eficiencia de los algoritmos y nuestras necesidades emocionales.
Diseño machine-first: la sintaxis oculta de la web agéntica.
A medida que los agentes se encargan de las tareas de investigación, comparación y compra, el back office de productos debe convertirse en un manifiesto legible para las máquinas. La estética visual pierde relevancia para el agente, que busca una semántica impecable y datos estructurados. Esto requiere dos elementos básicos:
APIS y metadatos: la API es la nueva interfaz de usuario para el agente, y los metadatos, el lenguaje con el que el producto comunica su valor. Cada producto debe exponer sus características (precio, compatibilidad, funcionalidades, disponibilidad, etc.) en formatos estandarizados y predecibles, para que los agentes puedan filtrarlos y compararlos. En Google tecleábamos “Cámara mirrorles de menos de 1500 €”, y después dedicábamos un esfuerzo a navegar entre los resultados. Al agente podemos pedirle una “Cámara mirrorless compatible con objetivos Canon EF por menos de 1500 €”, para que nos presente un listado impecable y preciso.
Lenguajes de protocolo estandarizado: para facilitar el diálogo entre el agente del consumidor y el agente de la marca, veremos la estandarización de intents de compra (de modo que ambos agentes entiendan qué quiere hacer el usuario) y atributos mínimos (datos esenciales para que el proceso sea efectivo). Iniciativas como la Agentic Commerce Alliance promueven esquemas compartidos, APIs de retorno y protocolos de pago diseñados para agentes. Esta es la evolución natural del SEO: de optimizar para crawlers a optimizar para actores inteligentes.
La escalada humano-máquina.
No todas las interacciones podrán o deberán ser gestionadas de principio a fin por un agente. Kantar proponía cuatro niveles de eCommerce agéntico:
Las sesiones de usuario deben diseñarse para comenzar con un agente (eficiente para el filtrado inicial o la resolución de dudas comunes) y escalar sin fisuras a un operador humano cuando la complejidad aumenta (por ejemplo, una asesoría financiera personalizada), o bien aparece frustración o una necesidad emocional. El punto donde se transfiere la conversación es el momento de la verdad. Un diseño de experiencia eficaz garantizará que el contexto completo de la interacción con el agente (historial de preguntas, productos vistos, frustraciones expresadas) se traslada instantáneamente al humano. Perder este hilo obliga al usuario a repetirse, generando una mala experiencia.
La diversificación de los canales conversacionales.
La interacción con productos y servicios va más allá de los límites de una página web. El agente acompaña al usuario a través de todo un ecosistema de dispositivos y plataformas. Las marcas deberán diseñar sus servicios para ser accesibles y funcionales a través de asistentes de voz (Alexa, Siri), aplicaciones de mensajería (WhatsApp) y, en un futuro cercano, agentes embebidos en el coche, el frigorífico inteligente o gafas de realidad aumentada.
El canal se vuelve secundario: la conversación con el agente es el hilo conductor. El agente debe mantener el estado y el contexto de la conversación independientemente del canal que utilice el usuario. Como indican los principios de Microsoft Design, un agente debe ser “descubrible y accesible en cualquier dispositivo o plataforma” y soportar entradas/salidas multimodales (voz, texto, imágenes, gestos). Una búsqueda de un vuelo iniciada por voz con el asistente del coche debe poder rematarse en el móvil sin perder información.
Riesgos y gobernanza.
La irrupción de los agentes trae consigo un catálogo de riesgos poco visibles para el usuario común. El más citado es la prompt injection: un método por el cual un tercero introduce instrucciones ocultas en un texto o un enlace, capaces de “engañar” al agente para que ejecute acciones no deseadas. El equipo de Brave ha documentado cómo un agente de compra podría recibir desde una página web y sin que el consumidor sea consciente, instrucciones camufladas para captar datos sensibles (como la tarjeta de crédito) o priorizar productos de un proveedor concreto. A esto se otros como la suplantación de identidades o la manipulación de rankings y reseñas.
Para mitigar estos riesgos se están desarrollando protocolos y estándares de agentic commerce que buscan garantizar autenticación, trazabilidad y prevención de fraudes. Igual que en su día el comercio electrónico necesitó certificados de seguridad y pasarelas de pago confiables, la era de los agentes requerirá normas comunes que eviten abusos. Esto significa introducir controles de seguridad en las APIs, sistemas de permisos granulares, validación de fuentes y auditoría continua de los modelos. La gobernanza no es un adorno: sin un marco que dé al usuario garantías de que el agente actúa en su interés, la adopción masiva se estancará.
La confianza en las decisiones del agente.
Si el atractivo visual pierde peso cuando media un agente, la confianza en el agente se convierte en el nuevo pilar del diseño. El usuario delega, pero no a cualquier precio: necesitamos control y visibilidad para hacerlo con seguridad, comprender las decisiones que toma el agente. La "caja negra" del algoritmo es enemiga de la confianza. La UX debe encontrar formas de mostrar al usuario por qué se ha recomendado un producto específico.
Esta explicabilidad —basada en reseñas, compatibilidad con compras anteriores, o alineación con sus valores— es fundamental para que la recomendación se perciba como valiosa, y no como una simple inserción publicitaria. Al agente le pediremos cuentas, a través de controles para autorizar compras automáticas, establecer límites de presupuesto, configurar alertas o revocar permisos. La tranquilidad del usuario se convertirá en una característica del diseño.
En definitiva, la agentización de la web representa un desafío para las empresas no solo conceptual sino operativo. La web “agéntica” obligará a elevar la inteligencia de nuestros sitios webs frente a bots y agentes sin descuidar la estética o la usabilidad humana, porque difícilmente los primeros reemplazarán completamente a los segundos.
Hay pasos inmediatos que pueden tomarse: estructurar catálogos con metadatos estandarizados, exponer APIs preparadas para agentes, auditar la seguridad frente a prompt injection, y diseñar protocolos claros de escalada humano-máquina. El terreno de juego se está reconfigurando rápido; quienes inviertan ahora en datos legibles para agentes y en marcos de gobernanza sólidos estarán mejor posicionados para mantener la confianza del usuario y no perder relevancia en la nueva web “agéntica”.
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
Good Rebels Mix es nuestra solución de Marketing Mix Modeling en la que llevamos trabajando meses, basada en modelos abiertos desarrollados por Google y Meta.
El objetivo: ayudar a los equipos de marketing a entender qué canales contribuyen realmente a las ventas, anticipar escenarios futuros y asignar mejor sus presupuestos. Una herramienta pensada para tomar decisiones con más datos, algo de IA y menos suposiciones.
Actualidad.
Anthropic ha cerrado esta semana una ronda de financiación de 13.000 millones de dólares de inversores privados e institucionales, con lo que eleva su valoración hasta 183.000 millones (el triple que en marzo). Las cifras justifican la expectación: los ingresos recurrentes (ARR) se han disparado en 2025 de 1.000 a 5.000 millones $, con Claude Code recaudando 500 millones desde su lanzamiento en febrero. LINK
Plaud ha vendido más de un millón de dispositivos desde su lanzamiento en 2023. Entre las ventas del NotePin a 159$ y los planes de transcripción anuales desde 99$, la compañía va camino de generar 250 millones$ en ingresos este año, presumiendo de márgenes comparables al 25% de Apple por cada iPhone vendido. Y lo ha conseguido sin financiación externa, comenzando con una campaña de crowdfunding de 1 millón de dólares, y centrándose en un público específico (médicos, abogados y empresarios). FORBES
Cuando se sufre un ictus, la rapidez con la que se actúa es vital para minimizar los daños. En el Reino Unido, la NHS ha introducido en 107 hospitales públicos un software basado en IA que en solo un minuto analiza los daños en el cerebro y recomienda el tratamiento más apropiado (con o sin cirugía). Gracias a este sistema, se ha reducido de 140 a 79 minutos el tiempo que tarda cada paciente en ser atendido, y la tasa de pacientes que se recuperan sin consecuencias severas ha pasado del 16% al 48%. THE GUARDIAN
Los chefs la usan para inventar recetas; los médicos para leer resonancias magnéticas y tomografías computarizadas; los científicos están haciendo nuevos descubrimientos gracias a ella. 21 profesionales desgranan el uso que le dan a la IA en su trabajo: escribir código, resumir correos electrónicos, crear ideas, generar planes de estudio... aunque todavía comete muchos errores. NYTIMES
Las 100 personas más influyentes en el universo IA. TIME
Reflexiones.
Ethan Mollick recurre al término “Inteligencia Masiva” (Mass Intelligence) para referirse a una IA poderosa y avanzada, tan accesible como una búsqueda en Google, que ya no es un nicho ni un recurso elitista. Este avance procede principalmente de la caída drástica de los costes y la simplificación de su uso. ¿Y qué podemos hacer con tanta IA? Se avecina un aluvión de desafíos y oportunidades. Tendremos que repensar instituciones y profesiones, construidas en un mundo donde la inteligencia era un recurso escaso, para adaptarlas a un futuro donde cualquiera puede fabricar imágenes, crear contenido o resolver problemas complejos. ONE USEFUL THING
ChatGPT se ha consolidado como el genérico de la IA, automáticamente asociado a la idea de chatbot. Esto se debe a tres motivos: fue el primero en llegar, siempre ha tenido fuerte respaldo financiero y no ha dejado de lanzar productos. ¿Se mantendrá en esta posición? La situación podría cambiar si, por ejemplo, Google decide que le interesa más popularizar Gemini que monetizarlo, y lo ofrece gratis en sus productos. Y mientras, se abrirán más batallas en todas aquellas áreas (navegadores, software empresarial, agentes programadores, etc) donde la IA se pueda posicionar entre la tarea y el usuario. LINK
Research.
Es muy posible que el incremento del uso de chatbots y LLMs en la búsqueda, no sea a costa de la búsqueda tradicional (que no parece estar en declive). O a eso apuntan los datos de estos últimos meses acorde al estudio de SPARKTORO
Según un estudio de la University of Southern California, la gente tiende a utilizar más la IA generativa cuanto menos entienden su funcionamiento. No es porque crean que la IA es más inteligente o más útil, sino por el asombro que les produce que pueda completar tareas propias de humanos. Los más “leídos” en IA reconocen que es un algoritmo, no magia, y por eso la usan menos…. En la línea del “Quita, que ya lo hago yo mejor” que decíamos el domingo pasado. THE WALL STREET JOURNAL
Agentes del vendedor, optimizando para agentes del comprador. En este estudio, los autores desarrollaron un eCommerce de prueba para entender qué compran varios agentes IA soportados por diferentes modelos de lenguaje y por qué. Aunque los agentes favorecen las primeras posiciones en los listados, sus preferencias por columnas específicas varían. También penalizan etiquetas patrocinadas y recompensan las recomendaciones positivas. Motivados por situaciones en las que los vendedores utilizan agentes de IA para optimizar los listados de productos, Los autores demuestran también que un agente del lado del vendedor que realiza pequeños ajustes en las descripciones de los productos, orientados a las preferencias de los agentes IA del lado de compra, puede generar ganancias sustanciales en la cuota de mercado. LINK
MCX.
El Financial Times retrata la fiebre de los “AI influencers”: perfiles generados por ordenador que acumulan cientos de miles de seguidores y atraen campañas de “algunas marcas” como H&M o Hugo Boss. Los defensores celebran costes bajos, control total y producción masiva de contenidos; los críticos advierten desplazamiento laboral, estándares de belleza irreales y un aluvión de “AI slop”. Pese al entusiasmo de los VCs, los datos siguen mostrando que los humanos generan más del doble de engagement y mucho más valor por publicación. De esto llevamos hablando “años” en Rebel Intel y miramos con cierto escepticismo el fenómeno. A estas alturas, los ejemplos “de éxito” son dudosos. Nos huele a que la conexión humana seguirá marcando el norte. Profundizaremos. FINANCIAL TIMES
a16z ha publicado la quinta edición de su ranking Top 100 Gen AI Consumer Apps. Sigue habiendo muchas novedades (11 entradas en web y 14 en móvil), aunque menos que en ediciones anteriores, lo que apunta a un ecosistema que se estabiliza. Algunos highlights: Gemini se posiciona segundo en web y móvil, tras el incontestable ChatGPT; Grok se sitúa con fuerza (4º en web, 23º en móvil), Meta AI brilla por su ausencia (46º en web, no está en móvil), varias aplicaciones chinas entran en el top 20 y se consolida el vibe coding. Además, hay 14 “All Stars” que han aparecido en todas las ediciones del informe. A16Z
Hay quien critica que gran parte de las tácticas del AEO—como mejorar la autoridad del contenido, usar datos estructurados y enfocarse en las búsquedas "cero clics"—ya eran prácticas fundamentales del SEO convencional. Pero hay matices. La búsqueda con IA introduce un nuevo comportamiento del consumidor y un ecosistema de datos mucho más opaco. La falta de métricas de atribución claras dificulta entender qué consultas están realmente impulsando a los usuarios a interactuar con el contenido. AD AGE
En relación con nuestra entrega de la semana pasada, el fin del hype y el arranque del trabajo duro y la resiliencia: algunos restaurantes de comida rápida intentaron integrar la IA generativa en sus operaciones diarias, pero recularon. Pero cadenas como Taco Bell y McDonald's están convencidos de que encontrarán el retorno y se plantean seguir probando con sistemas de reconocimiento de voz en el drive-thru entre otras aplicaciones. ZD NET
Amazon ha presentado Lens Live: apuntamos con la cámara del móvil a un producto, lo identifica en tiempo real y nos ofrece la opción de comprarlo, u otros similares. De momento sólo está disponible para iOS en los EEUU. AMAZON
Herramientas IA.
Una revisión de las herramientas creativas más “in” del momento (incluido Nano Banana). LINK
Con la vuelta a las clases en septiembre, se dispara el uso de ChatGPT. Una comparativa ChatGPT Study Mode vs Gemini Guided Learning vs Claude Learning Mode, con las diferentes posibilidades y opciones de cada uno. LINK
Google introduce tres nuevas opciones en Audio Overviews de Notebook LM: el modo Breve (Brief) creará un resumen de dos minutos de los documentos. En Crítica (Critique) habrá dos voces analizando el contenido y proponiendo reflexiones. Y en el modo Debate, las dos voces defenderán puntos de vista opuestos. LINK
Off Tópicos.
La mayoría de los proyectos de transformación tecnológica no naufragan por falta de visión estratégica, sino en el último tramo: integración de sistemas, calidad de datos y procesos de gobernanza. El éxito depende menos de ideas disruptivas que de la disciplina para ejecutar con precisión: asegurar interoperabilidad, diseñar infraestructuras resilientes y anticipar fallos en contextos reales. Invertir en talento y gobernanza técnica es tan estratégico como invertir en innovación visible. LINK
Todo esto, avanzo que estoy 100% de acuerdo, aplica solo a B2C? Porque diversos estudios muestran que el comercio mundial es un 70%-80% B2B y solo 20%-30% B2C, pero se suele hablar en estos temas como si solo existieran las transacciones B2C, cuando son una parte minoritaria de la economia.