La inteligencia artificial (IA) empieza a ocupar un lugar cada vez más relevante en las decisiones de compra. Permite contar qué necesitamos, cuánto queremos gastar y para qué vamos a utilizar un producto, y recibir una selección de opciones acompañada de una explicación.
La IA está empezando a funcionar como un nuevo intermediario entre las marcas y los consumidores. Puede ayudarnos a ordenar información y reducir el esfuerzo de elegir, pero eso no significa que la recomendación sea aceptada automáticamente. La confianza sigue construyéndose a partir de la experiencia y de la posibilidad de comprobar aquello que la herramienta nos dice.
En un mundo pleno de estímulos, comprar puede dar bastante trabajo: entender diferencias, revisar precios, leer opiniones y evaluar las propuestas de las marcas en un universo cada vez más amplio de alternativas. En ese escenario, la IA permite contar qué necesitamos, cuánto queremos gastar y para qué vamos a utilizar un producto, y recibir una selección de opciones acompañada de una explicación. Su utilidad resulta especialmente clara en categorías técnicas, como computadoras o electrodomésticos, donde comparar prestaciones puede exigir un conocimiento que no todos tenemos o en compras de mayor valor, donde equivocarse tiene un costo más alto.
A nivel global, distintas investigaciones muestran el crecimiento de la IA como herramienta de orientación durante las compras. Investigar productos, analizar reseñas y buscar ofertas aparecen entre sus principales usos.
En América Latina, según datos del Trend Lab de Youniversal, 6 de cada 10 consumidores utilizaron IA como apoyo en alguna instancia del proceso de compra. En Argentina, la utilización se concentra principalmente en las etapas previas a la compra:65% utiliza IA para investigar opciones, comparar precios y prestaciones o identificar oferta y 35% la utiliza para pedir recomendaciones.
La dinámica. Estos datos muestran que, por ahora, la IA parece funcionar principalmente como una herramienta para reducir la complejidad de elegir, más que como un reemplazo completo del proceso de decisión. De hecho, 62% de los consumidores chequea por otra vía las recomendaciones de productos y 55% teme que estén influidas comercialmente.
La pregunta sobre quién recomienda y con qué interés no desaparece con la inteligencia artificial. Al contrario, adquiere una nueva dimensión. Si una herramienta me recomienda una marca, quiero entender por qué apareció esa marca y qué información se utilizó para llegar a esa conclusión.
¿Alguien lo usó a este producto? ¿Cómo funciona después de varios meses? ¿El color es realmente el de la foto? ¿Se consigue un repuesto? ¿La empresa responde?
Una ficha técnica puede resolver algunas de estas preguntas. Otras necesitan contexto y experiencia humana. En este punto, las recomendaciones de personas también conservan relevancia. Casi 70% de los consumidores declara sentir mayor confianza cuando las recomendaciones que puedan dar las IA incorporan reseñas de influencers que conoce, considera creíbles y percibe como conocedores del tema.
Para las marcas, este cambio implica algo más que adaptarse a una nueva herramienta tecnológica. Si la IA comienza a participar en el proceso de descubrimiento y consideración de productos, la reputación se convierte también en un activo para las recomendaciones algorítmicas. Una marca puede ser técnicamente relevante para una búsqueda, pero la decisión final dependerá de factores que exceden una ficha de producto: precio, disponibilidad, financiación, servicio posventa, experiencia de otros usuarios y la confianza que fue capaz de generar.
En Argentina, además, las condiciones locales adquieren especial importancia: un producto bien evaluado internacionalmente puede dejar de ser conveniente si tiene un precio significativamente más alto en el mercado local o si no cuenta con servicio técnico y repuestos.
Podemos confiar en un asistente para comparar prestaciones y después buscar a alguien que haya usado el producto. La recomendación no necesariamente reemplaza la experiencia humana: puede complementarla. Para las marcas, el desafío será entonces doble: ser relevantes para la IA y seguir siendo confiables para las personas.
Más información. El consumidor siempre quiso saber más para comprar mejor: comparar, leer opiniones o preguntar. Pero entre tantas ofertas y recomendaciones, a veces cuesta distinguir qué sirve para la compra que necesita hacer. Y aallí entra en escena la IA con su promesa de infinito contenido, personalizaciòn y la promesa de recomendar lo mejor para cada uno.
La IA puede parecer el gran oráculo. Le contamos qué necesitamos, cuánto podemos gastar y esperamos una respuesta que tenga todo eso en cuenta. Pero con la llegada de la pauta publicitaria, que ya ocurre en distintos mercados, ese pacto de valor entra en redefinición. Aunque los anuncios estén identificados y separados de las respuestas, tendremos que aprender a reconocer cómo conviven la ayuda y la venta en una misma conversación. Así como en general la gente no se detiene a ver términos y condiciones de nada, esto tambièn habrá que saber leerlo.
Naturalmente, las marcas trabajan para aparecer bien posicionadas en las respuestas de los grandes modelos de lenguaje (los LLM). Es lo que se conoce como GEO: optimizar su presencia y sus contenidos para ganar visibilidad en las búsquedas con IA. Esto es distinto de pagar un anuncio, pero también responde al interés de entrar entre las opciones que el consumidor considera. El tema es cómo evitar que esa búsqueda vuelva menos confiable una herramienta que usamos para orientarnos. El consumidor sigue necesitando un filtro y necesita poder creer en lo que compra. Las marcas tendrán que contemplar cuánto ayudan a esa elección, cómo se suben a las nuevas modalidades de consumo, sin perder relevancia ni transparencia con sus consumidores.
por Ximena Díaz Alarcón
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