Asistentes de IA para compras: ¿su recorrido del cliente está listo?

¿Tiene algún familiar a quien sea difícil comprarle regalos? La ansiedad es real cuando su cumpleaños es en una semana, usted tiene un presupuesto ajustado y ni idea de qué le gustaría, así que pierde una tarde buscando, haciendo clic en páginas de productos y leyendo reseñas, con la esperanza de que algo le llame la atención.

Un asistente de IA para compras le ofrece otra forma de empezar: describa la persona, presupuesto y problema; luego pida ideas. Y… respire.

Ahora la IA tiene un rol en el recorrido del cliente. El Customer Loyalty Index 2026 de SAP encuestó a 10.002 consumidores de EE. UU., Reino Unido, Alemania y Hong Kong. Entre ellos, el 38% utiliza la IA para que los ayude a tomar decisiones de compra y el 33% ha comprado productos recomendados por la IA.

Para los profesionales del marketing, esto crea dos prioridades: ayudar a los compradores a través del asistente de IA en su propio sitio o app, y hacer que la información útil sobre el producto esté disponible para los asistentes de IA que los clientes usan en otros lugares.

Ambas dependen de información precisa. Un asistente necesita saber algo más que si un producto parece adecuado. Necesita los detalles correctos de entrega, precio y disponibilidad. Si actúa en nombre de un cliente, ese cliente también necesita una forma de chequear la acción, cambiarla cuando sea posible, y obtener ayuda.

Un asistente de IA para compras es un software que usa IA para entender lo que un comprador desea, en sus propias palabras, y ayudarlo a encontrar, comparar y comprar productos. Algunos responden preguntas y hacen recomendaciones. Otros pueden actuar en nombre del comprador, como agregar artículos a un carrito o realizar un pedido, dependiendo de sus capacidades y permisos.

Para las marcas, es útil distinguir entre dos tipos:

• El asistente propio de la marca. Se encuentra en su sitio web, en su app o en un canal de mensajería. Lo que sabe depende del catálogo, los registros del cliente y los sistemas de negocio que usted conecte a él. Hemos explorado la asistencia en compras entre los casos de uso de IA en e-commerce.
• El asistente que aporta el cliente. Los asistentes para propósitos generales como ChatGPT, Gemini y Perplexity pueden ayudar a los compradores a investigar entre diferentes marcas. Sus productos pueden ser comparados con los de la competencia fuera de su propio sitio web.

Esta distinción cambia lo que un equipo de marca puede influenciar. Con su propio asistente, usted puede decidir a qué información puede acceder y qué acciones puede realizar. En un asistente de IA externo, concéntrese en la información del producto que usted publica o pone a disposición. Haga que siempre sea precisa, actualizada y fácil de citar.

Tome por ejemplo esta solicitud: “Calzado de trail running para pies anchos, por menos de USD 150, que llegue antes del viernes”.

Una respuesta útil tiene que tener en cuenta las tres restricciones. Un calzado que queda bien y cuesta USD 120 sigue sin cumplir con el pedido si llega la próxima semana. Al diseñar o evaluar un asistente, busque un proceso que pueda:

• Interpretar la solicitud. Identifique el talle, presupuesto y fecha límite, y haga una pregunta de seguimiento cuando algo no esté claro.
• Revisar la información del producto y operativa. Use los atributos, precios, stock, opciones de entrega, reseñas y políticas para evaluar las opciones.
• Usar el contexto relevante del cliente. Cuando el cliente haya aceptado compartirlo, tenga en cuenta sus compras y preferencias anteriores.
• Explicar la lista corta. Explique por qué cada sugerencia es adecuada y responda preguntas de seguimiento como qué producto es más liviano.
• Confirmar cualquier acción. Si el asistente puede añadir algo al carrito o realizar un pedido, deje claro qué es lo que el comprador está autorizando.

La fecha límite del viernes que tiene el cliente demuestra por qué a veces una buena conversación no es suficiente. La mejor recomendación posible necesita información actualizada sobre el inventario y la entrega para establecer si el calzado puede llegar a tiempo.

Las etapas en sí no han cambiado. Un comprador sigue pensando qué necesita, evalúa las opciones, compra, y luego vive con la adquisición: la entrega, las preguntas, a veces la devolución. Nuestro roadmap del recorrido digital del cliente cubre esas etapas en profundidad.

Lo que cambia es a quién, o qué, recurre el comprador a lo largo del camino. Cuando antes tenían una barra de búsqueda, el consejo de un amigo y una docena de pestañas abiertas, ahora muchos tienen también un asistente de IA, y este los ayuda de una manera diferente en cada etapa. Las investigaciones de SAP muestran dónde los compradores ya le piden ayuda a la IA y qué esperan obtener de ella.

1. Descubrimiento: “No tengo idea de qué comprar”

A veces uno no tiene idea de qué regalarle a alguien. En nuestro Customer Loyalty Index 2026, ese fue el motivo que los encuestados dieron con mayor frecuencia para usar un asistente de IA. Sus motivos principales fueron:

• Dudas sobre qué comprar (23%)
• Demasiadas opciones (22%)
• Poco tiempo (20%)
• Comprar regalos (17%)
• Primera vez con la marca o plataforma (16%)

Lea esa lista de nuevo y verá que mayormente es una lista de pequeñas frustraciones: demasiadas opciones, muy poco tiempo, un regalo que debe ser el correcto.

Una barra de búsqueda es de poca ayuda en esos momentos, porque espera que usted sepa lo que está buscando. Un asistente le permite al comprador comenzar un paso antes, con el problema en lugar del producto: “Mi papá cumple 70 años, le encanta la jardinería y ya tiene de todo”.

Para las marcas, estas conclusiones sugieren que el contenido sobre el producto debe explicar para qué sirve y a quién va dirigido, además de incluir nombre y especificaciones. Si un comprador pregunta sobre “algo para un principiante que tiene poco espacio”, la información sobre el nivel de experiencia y los requisitos de espacio le da al asistente una base para determinar si su producto es adecuado.

2. Consideración: una segunda opinión en la que los compradores confían

Una vez que hay una lista corta, empieza lo difícil: ¿qué producto elegir? De nuevo, eso solía implicar llamar a un amigo, leer reseñas, o cambiar de pestañas hasta rendirse y elegir uno.

Ahora muchos compradores le preguntan a la IA. Cuando los encuestados mencionaron el valor que obtienen de los asistentes de IA, los consejos rápidos (25%) y la ayuda para encontrar los productos correctos (24%) ocuparon los primeros lugares.

Algunos confían mucho en ese consejo. Entre los encuestados, un sorprendente 35% prefiere las recomendaciones de la IA por sobre las de amigos y familiares, y el 31% confía habitualmente en la IA para decidir qué comprar.

El informe de SAP explica cómo puede afectar la fidelidad una comparación más fácil: “Dado que la IA facilita comparaciones, recomendaciones y descubrimiento de productos, los clientes ya no necesitan seguir siendo fieles solo para acceder a la mejor oferta”.

Eso les da a las marcas un motivo práctico para hacer que las comparaciones sean sencillas. Asegúrese de publicar especificaciones claras, precios actuales, tiempos de entrega y condiciones de devolución. La falta de detalles deja dudas sobre si su producto cubre las necesidades del comprador, y la IA se dará cuenta de inmediato.

El asistente propio de su marca también es importante aquí. Entre los encuestados, el 30% es más proclive a comprar marcas que usan asistentes de IA.

3. Compra: ceder el proceso de pago, no los controles

En el Customer Loyalty Index 2026, el 33% de los encuestados dice que confía en la IA para realizar compras. Ese es un paso audaz. Dejar que el software gaste su dinero, envíe a su dirección, para algo con lo que usted tendrá que vivir, requiere de confianza. Por lo tanto, para cualquier asistente que pueda realizar un pedido, la pregunta es cuánto quiere ceder el comprador y con qué facilidad puede retirarlo.

La encuesta también preguntó cuánto control desean tener las personas sobre la IA en general, más que específicamente sobre la de compras:

• Control humano total: 20%
• Control compartido: 60%
• La IA lidera con supervisión: 16%
• Autonomía total: 4%

Por otro lado, el 56% quiere revertir las decisiones de la IA y el 48% desea que la intervención humana esté disponible.

Confiar en la IA para completar una compra no establece que alguien quiera que actúe sin revisión. Los conclusiones más amplias sobre el control sugieren que las marcas deberían permitir a los compradores:

• Revisar los artículos, precio total y detalles de entrega antes de realizar un pedido
• Modificar la compra propuesta y conocer sus opciones para cancelarla o devolverla
• Comunicarse con una persona si algo sale mal

Estas son recomendaciones por diseño extraídas de las actitudes hacia la IA en general, en lugar de conclusiones sobre las preferencias de pago.

El informe de SAP lo expresa de esta manera: “La fidelidad vive en la zona de control compartido”.

Exploramos estas expectativas más a fondo en nuestra guía sobre personalización con IA y confianza del cliente.

4. Después de la compra: un asistente que lo recuerda

En el Customer Loyalty Index 2026, el 42 % de los clientes preferiría un asistente de IA que los recuerde de interacciones anteriores. Al preguntarles qué deberían recordar los asistentes de IA, los encuestados dijeron:

• Compras anteriores e historial de pedidos (32%)
• Productos comprados habitualmente (29%)
• Puntos y recompensas por fidelidad (29%)
• Preferencias de entrega (27%)
• Historial de servicio al cliente (27%)

Esas preferencias apuntan a usos prácticos después de finalizar la compra: ayudar a un cliente a que encuentre un pedido anterior, vuelva a pedir un producto habitual, o retome una conversación de servicio sin tener que explicar el problema de nuevo.

Cada uno de ellos depende de algo más que una memoria de silicio. El asistente de IA también necesita los registros actuales que hay detrás. Recordar que alguien hizo un pedido no responderá adónde llevarlo sin información de entrega actual.

De igual manera, recordar que pertenece a un programa de fidelidad no determinará qué recompensas puede usar sin saber su saldo y elegibilidad actuales.

Los clientes también esperan que estas partes de la experiencia funcionen. A cambio de su fidelidad, el 30% espera entrega prioritaria y devoluciones gratuitas, y el 20% espera actualizaciones en tiempo real sobre sus pedidos y su cumplimiento.

La información de productos ahora debe ayudar tanto a los compradores como a la IA que ellos consultan. En el Customer Loyalty Index 2026, el 15% de los encuestados son más fieles a las marcas que han sido sugeridas por respuestas de chat de IA, como ChatGPT o Gemini.

Usar IA no necesariamente significa que un comprador se sienta menos fiel. Entre todos los encuestados, el 69% se considera fiel a las marcas. Entre los compradores que usan IA, definidos como aquellos que usan la IA para que los ayude a tomar y fundamentar decisiones de compra, esa cifra sube al 78%. Esta comparación no demuestra que la IA genere fidelidad, pero sí muestra que el uso de la IA y la fidelidad a la marca informada pueden coexistir.

Planifique tanto para su propio asistente como para los asistentes generales que los clientes puedan consultar. La investigación suministrada no establece en qué tipo confían más los compradores. Los cambios en la forma en que se encuentra a las marcas también están entre las tendencias de marketing con IA que los profesionales de marketing deben considerar.

Comience con la información que publica, los datos que conecta a su propio asistente de IA y la experiencia que obtienen los clientes cuando actúan a partir de una recomendación.

Datos de producto y operativos

Revise la información que un asistente necesitaría para evaluar sus productos:

• Atributos del producto: medidas, materiales, compatibilidad, instrucciones de cuidado y destinatario del producto
• Precios: precios y promociones actuales, adecuados para el canal donde el cliente comprará
• Disponibilidad: inventario actual, por canal y ubicación cuando sea relevante
• Entrega: opciones, costos, y tiempos realistas
• Devoluciones y garantía: condiciones claras y consistentes

Imagine que un comprador pregunta si una chaqueta lo mantendrá seco durante una caminata bajo la lluvia al trabajo. Si la información de su producto incluye su nivel de impermeabilidad y dice que está diseñado para el movimiento diario, la IA tiene la confirmación. Ahora el comprador puede llegar a las preguntas que hacen que compre su chaqueta: si le gusta, si combina con lo que se pone, si vale la pena el precio.

El Global Engagement Index Report 2026 de SAP aconseja a las empresas: “Creen una vista integral sobre los datos de sus productos para impulsar experiencias omnicanal consistentes. Usen agentes de IA para comercio que organicen y mejoren los catálogos de producto, de modo que los clientes puedan descubrir, investigar y comprar fácilmente, mientras que los equipos de comercio quedan liberados de tareas rutinarias”.

Sin embargo, el acceso a esos datos sigue siendo un desafío para muchos negocios. De los 4.800 decisores empresariales senior encuestados, el 54% no puede usar ni acceder a datos en tiempo real. Al preguntarles qué está frenando sus esfuerzos en IA, el 32% señala la calidad y disponibilidad de los datos, así como la integración con los sistemas existentes.

Para el comprador que busca calzado de trail running, esas brechas tienen una consecuencia directa: es posible que un asistente no tenga la información necesaria para evaluar la fecha límite urgente del viernes que tiene el comprador. Unir los datos de producto, pedido e inventario ayuda a cerrar la brecha de información que una interfaz conversacional por sí sola no puede resolver.

Datos del cliente

Los registros del cliente proporcionan el contexto de memoria que los encuestados desean: pedidos anteriores, compras habituales, puntos de fidelidad, preferencias de entrega e historial de servicio.

Ese uso de los datos debe ganarse la confianza. Los encuestados mencionaron las garantías de privacidad y seguridad de los datos (35%) entre las cosas que generan confianza en la IA, y el 23% es más fiel a las marcas a las cuales les confían sus datos.

Solicite el consentimiento de manera clara y explique qué beneficios le dará al cliente que se recuerde información. Por ejemplo, usar su historial de pedidos para ayudarlo a volver a pedir le da a alguien un beneficio concreto a evaluar. Conecte su enfoque con los datos del cliente y la personalización impulsada por IA para los propósitos útiles y comprensibles.

Los encuestados del Customer Loyalty Index 2026 mencionaron estos motivos para romper su fidelidad:

• Disminución de la calidad del producto (45%)
• Aumento de precios (40%)
• Mal servicio al cliente (36%)
• Uso irresponsable de los datos (30%)
• Publicidad engañosa (29%)
• Acceso limitado a soporte humano (23%)

Estas expectativas también se aplican cuando la IA ayuda con la compra. Una recomendación puede atraer a un cliente a su marca, pero su negocio sigue siendo responsable por el producto y servicio que le siguen.

Chequee que las promesas hechas durante la compra coincidan con lo que sucede después:

• El artículo que aparece como disponible está en stock
• La fecha de entrega cotizada se cumple
• El precio de pago coincide con el precio presentado al comprador
• Las devoluciones funcionan como lo describen las políticas
• Hay una persona disponible cuando el cliente necesita ayuda

Eso último es más importante de lo que parece. Cuando un pedido sale mal, el momento donde un cliente más reaseguro necesita, es cuando una ventana de chat puede parecer menos útil. Los encuestados están de acuerdo: al mencionar qué genera confianza en la IA, el soporte humano si algo sale mal ocupó el primer lugar (42%), por delante de la capacidad de revisar o anular decisiones (36%).

• Planifique para ambos tipos de asistentes de IA. Considere la experiencia en su propio sitio y la información disponible para los asistentes que los clientes utilizan a fin de comparar marcas.
• Haga que la información del producto sea útil para tomar una decisión. Mantenga la precisión de los atributos, precios, disponibilidad, entregas y devoluciones. Describa las necesidades que cubre un producto, así como sus especificaciones.
• Conecte los datos operativos con la interacción. Use pedidos, inventario, entregas y registros de servicio para fundamentar lo que dice su asistente y lo que prometen sus mensajes.
• Elija qué recordar, con consentimiento. Comience con los registros que identificaron los encuestados, incluyendo compras anteriores, preferencias de entrega y experiencia de fidelización.
• Haga que el control sea visible. Muéstreles a los clientes lo que propone hacer un asistente, cómo pueden cambiarlo, y dónde obtener ayuda humana.
• Chequee la experiencia después de la recomendación. La calidad del producto, los precios, servicio y uso responsable de los datos siguen siendo los motivos que dan los clientes para quedarse o irse.

La asistencia para compras también es parte de una estrategia más amplia de marketing con IA. Mantenga conectada la experiencia del cliente con el trabajo de interacción que su equipo de marketing ya gestiona.

Las conclusiones sobre el control compartido sugieren prepararse para recorridos donde los compradores eligen cuánto delegar. Ellas no establecen dónde trazará esa línea cada comprador.

Piense en la comida para perros o el papel higiénico que compra por mes: misma marca, mismo paquete, mismo momento de darse cuenta de que casi se le ha acabado. A pocas personas les molestaría que un asistente de IA vuelva a pedirlos dentro de los límites que ellas hayan establecido. Es una cosa menos de la cual preocuparse.

Ahora piense en un anillo de compromiso, un vestido de bodas o un regalo para el cumpleaños número 70 de un padre. Esas compras conllevan nervios, esperanza y mucho significado. Hacerlas bien es importante, y también lo es la sensación de haberlas elegido uno mismo. El mismo comprador podría agradecer ayuda para investigar las opciones y, aún así, querer que la decisión final sea solo suya.

Estos son ejemplos, no conclusiones de encuestas sobre esos productos. Pero ellos demuestran por qué tiene sentido ofrecer control en cada decisión en lugar de asumir que un solo nivel de automatización se adapta a cada compra.

Sobre la pregunta relacionada de cómo las marcas pueden usar agentes en su propio trabajo de marketing, consulte nuestra guía sobre marketing agéntico.

Prepararse para recorridos asistidos por IA implica conectar el contexto del cliente con lo que sucede en el negocio.

SAP Engagement Cloud describe esa conexión: “Los flujos de trabajo automatizados e inteligentes se activan en base a eventos de negocio en tiempo real, tales como pedidos, inventario, tickets de servicio e hitos de fidelización”. Su personalización llega a los clientes “ya sea a través de experiencias conversacionales, diálogos impulsados por IA o canales como correo electrónico, SMS, móvil o web”.

Eso le da contexto de negocio a los flujos de trabajo de interacción: un pedido, un cambio en el inventario o un ticket de servicio pueden disparar una respuesta. Eso es relevante para el mismo requisito observado a lo largo del recorrido de compra: lo que usted le dice a un cliente debe reflejar lo que su negocio puede brindar.