Los asistentes de compra impulsados por inteligencia artificial, y no los elfos navideños, podrían ser quienes trabajen frenéticamente detrás de escena esta temporada. Google ha lanzado una importante actualización de IA en Gemini que permite activar agentes que llaman a tiendas, rastrean precios de forma activa e incluso compran artículos por sí mismos, lo que marca un nuevo paradigma de compra y plantea retos para los sistemas empresariales.

Gemini en modo IA ahora procesa preguntas de compra en lenguaje natural, ofreciendo respuestas organizadas con imágenes, precios, opiniones e información de inventario adaptada a las necesidades del usuario. Un comprador que busque suéteres acogedores en tonos otoñales recibirá imágenes comprables; otro indeciso sobre cremas hidratantes puede obtener una tabla comparativa basada en reseñas. Estas respuestas están diseñadas para que la experiencia se sienta menos como una cacería y más como una guía hacia la decisión correcta.

Google ha añadido un botón deja que Google llame para búsquedas de productos cerca de mi en IA. Mientras el usuario navega, Gemini pide especificaciones adicionales y, en segundo plano, llama a tiendas cercanas para confirmar disponibilidad, precio y promociones. Luego envía por correo o SMS la información sobre el inventario basada en el Shopping Graph de Google, que incluye 50 mil millones de listados de productos, con dos mil millones de actualizaciones por hora. Estas capacidades están disponibles por ahora solo en Estados Unidos y se apoyan en la tecnología Duplex y una gran actualización de modelo Gemini para elegir tiendas, sugerir preguntas de seguimiento y resumir conversaciones.

Además, Google habilita checkouts agenticos: seguimiento de precios por talla, color o presupuesto, alertas cuando un producto entra en el rango deseado y, con comercios elegibles, la opción de que Google efectúe la compra vía Google Pay tras pedir permiso al comprador para confirmar precio y envío. Inicialmente la función se despliega con varios comerciantes en EE UU, incluidos Wayfair, Chewy y algunos vendedores en Shopify.

Para las empresas esto implica repensar infraestructura. Los agentes IA colapsan el recorrido de descubrimiento y pago en una cadena rápida de acciones máquina que golpean simultáneamente a los sistemas. Consultas sobre precios, inventario, reseñas y entrega en segundos ponen al descubierto datos desordenados o puntos de decisión lentos. Muchos sistemas empresariales fueron diseñados para patrones de navegación humana, por lo que las partes menos robustas o mal conectadas pueden fallar bajo la nueva carga.

Las recomendaciones de expertos incluyen asegurar datos de producto consistentes, estructuras de categorías claras y sistemas de decisión que funcionen sin arrastrar el resto del ecosistema. También es importante aplicar limitaciones sobre la velocidad con la que un agente puede golpear diferentes endpoints y monitorizar patrones inusuales para intervenir pronto. Aunque desafiante, la presión de los agentes obliga a limpiar fundamentos y mejora la experiencia del comprador con información más clara y opciones más alineadas.

El despliegue de agentes IA a gran escala también plantea efectos en la dinámica comercial. El uso de un grafo agregador como el Shopping Graph puede cambiar incentivos de precio y comportamiento de vendedores, provocar carreras a la baja en precios o ajustes en promociones flash, y complicar modelos de distribución si múltiples vendedores certificados compiten por la prioridad en las rutas al mercado. Aún no está claro si los vendedores podrán optar por salir del grafo o cómo se regularán estas interacciones, pero la disrupción potencial es alta.

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