«Para elegir champú… ya que decida ChatGPT, ¿no?»
Antes, comprar por internet significaba leerse una pila de reseñas escritas por gente que no se parece a ti en nada.
Últimamente eso ya casi no lo hace nadie. Se le pregunta a ChatGPT y listo.
A Hex-ko le pasa con lo aburrido: la pasta de dientes, el detergente, los cables. Ya ni opina. Hace lo que le dice el modelo y le da a comprar. Seguro que te suena.
Y el siguiente paso ya está en marcha. El comercio agéntico es, en una frase, darle tu tarjeta a la IA para que compre por ti.
Pero aquí hay algo que no me cuadra. ¿Un agente con presupuesto elige como elegiría una persona? Porque si su gusto está torcido de alguna forma muy suya, la cosa se pone seria para quien vende… y para quien compra.
Hay un estudio que se mete justo en esto. Vamos a verlo.
Ponerlas a comprar cientos de veces y medir
El trabajo es de equipos de la Universidad de Columbia y la Universidad de Yale, junto a MyCustomAI, una empresa que fabrica herramientas de medición (estudio). Montaron un sistema llamado ACES, pusieron a las IA principales a funcionar como agentes de compra reales y auditaron con lupa lo que elegían.
El montaje es serio. Seis modelos de las familias ChatGPT, Claude y Gemini. Ocho categorías (de relojes deportivos a pasta de dientes o lavadoras), con ocho productos en cada una. Y cientos de decisiones de «¿cuál compras?», comparadas con lo que hacen las personas ante el mismo estante.
La IA compra siempre lo mismo
¿Y qué salió? Lo primero: la IA elige de una forma asombrosamente estrecha.
Entre personas hay gustos distintos, y la demanda se reparte. De forma desigual, pero se reparte. Los agentes, no. Concentraban la demanda en un puñado de «clásicos» de cada categoría e ignoraban casi todo lo demás.
Ocho productos en el estante, y el modelo ve dos o tres.
Para quien vende, esa frase da miedo. Entrar o no en ese pelotón de clásicos es la diferencia entre facturar por IA y no facturar nada.
Y con cada versión nueva, el pelotón cambia
Lo peor viene ahora: ese grupo de clásicos no se queda quieto. Se reescribe cada vez que el modelo sube de versión.
El estudio cuenta el caso de un Fitbit que se elegía el 45% de las veces con una versión de Claude, saltó al 77% con la siguiente y se hundió al 6% con otro modelo más reciente. Mismo producto, mismo estante. Lo único que cambió fue la IA.
O sea: tu presencia en la IA puede evaporarse por motivos que no dependen de ti y con los que no se negocia. A Hex-ko esto le dio un escalofrío, la verdad.
Lo que funciona y lo que sale al revés
¿Entonces quien vende no puede hacer nada? Tampoco es eso. El estudio también identificó las palancas que mueven la elección del agente:
- El orden pesa, aunque no haya pantalla. En conversaciones de solo texto, el orden en que se presentaban los productos cambiaba la probabilidad de que salieran elegidos
- La etiqueta «patrocinado» resta. Los productos marcados como publicidad se elegían entre un 10% y un 20% menos
- El sello de la plataforma arrasa. Un distintivo tipo Overall Pick disparaba la probabilidad de ser elegido
- Reescribir la ficha mueve la cuota. Cuando el vendedor retocaba la descripción, el porcentaje de veces que salía elegido subía con claridad en la mayoría de modelos
Fíjate en el primero: si el orden pesa incluso sin pantalla, esto ya no se puede despachar como «un problema de cómo se ve la web».
En resumen: empujar con publicidad tiende a salir al revés (es el comercial que pierde la venta justo por apretar demasiado), y lo que de verdad funciona es afinar la ficha y ganarse una valoración honesta de terceros.
Conclusión: el estante de la IA se recoloca solo, y no te avisa
La compra por IA se mueve con una lógica que no es la nuestra: se concentra en pocos productos, se revuelve con cada actualización y encima recela de la publicidad. Menudo cliente más difícil.
Y desde el lado del negocio, ¿qué hacemos? Dos cosas, ni una más.
La primera: dejar de medir tu visibilidad en IA una sola vez. El estudio lo deja claro: lo que se elige cambia con cada versión del modelo. Así que cómo te trata la IA hoy hay que seguirlo de forma continua, o te enteras cuando ya no hay arreglo.
La segunda: no apuntar al sitio equivocado. Tirar de etiqueta publicitaria para ganar hueco en la IA hacía que te eligieran menos. Escribir una ficha que se entienda a la primera y acumular valoraciones honestas de terceros es más lento y funciona mejor.
Puede que las cifras concretas de ACES se muevan con los próximos modelos. Pero la dirección aguanta: el estante es corto y lo recoloca otro. Saber qué piensa hoy de ti ese cliente tan raro es la parte barata. Empieza por ahí.
