When the customer is a machine: a systematic literature review and integrative framework of agentic commerce
Esta revisión sistemática de la literatura sintetiza 140 estudios desde 1994 hasta 2026 para desafiar el supuesto antropocéntrico del marketing mediante el desarrollo de un marco integrador que categoriza el comercio agéntico a través de una escalera de delegación de cinco niveles, un triada de influencia de tres partes y un modelo de referencia de cuatro capas para guiar la investigación futura y las prácticas de medición.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
Durante décadas, la historia de las compras en línea ha sido escrita para ojos y manos humanas. Una persona ve un anuncio, siente una sensación de urgencia porque solo quedan dos artículos, compara precios en diferentes pestañas del navegador, hace clic en un botón y escribe un número de tarjeta de crédito. Todo este proceso asume que el cliente es una persona con sentimientos, capacidad de atención y la habilidad de ser persuadida por una imagen bien colocada o un titular ingenioso. Pero un cambio silencioso está ocurriendo ahora en ambos lados del mercado. En el lado del comprador, las personas están comenzando a entregar sus tareas de compra a asistentes de software que pueden buscar, comparar e incluso pagar por ellas. En el lado del vendedor, las empresas están desplegando su propio software para escribir descripciones de productos, diseñar anuncios y negociar precios. Esta nueva realidad, donde las máquinas actúan como clientes y vendedores, rompe las reglas fundamentales en las que el marketing se ha basado durante un siglo. La pregunta ya no es solo cómo venderle a una persona, sino cómo ser visto por una máquina, cómo influir en una decisión tomada por código y cómo medir una transacción que nunca involucró a un humano haciendo clic con un ratón.
Para comprender este nuevo panorama, un equipo de investigadores de la Universidad de Southern Denmark y la Universidad de Aarhus realizó una revisión masiva de la literatura científica. Reunieron 140 estudios publicados entre 1994 y 2026, recopilando trabajos de marketing, ciencias de la computación, economía y derecho. Su objetivo era mapear un campo que había estado creciendo en piezas dispersas, conectando los primeros experimentos con bots de compras de finales de la década de 1990 con la era moderna de la inteligencia artificial avanzada. Descubrieron que, si bien la tecnología ha cambiado drásticamente, los desafíos centrales han permanecido sorprendentemente consistentes. Los investigadores organizaron sus hallazgos en un marco claro que explica cómo funcionan estos clientes de máquinas, cómo pueden ser influenciados y qué sucede cuando toman el control del carrito de compras.
Los investigadores descubrieron que la relación entre un humano y su asistente de compras no es de todo o nada; existe en una escala de cinco niveles distintos. En la base, el software actúa meramente como un informador, mostrando datos mientras el humano hace todo el trabajo. Un paso más arriba, actúa como un asesor, sugiriendo productos pero dejando la elección final al humano. Subiendo un nivel, el software se convierte en un copiloto, manejando partes de la tarea mientras el humano observa de cerca. Más arriba, se convierte en un ejecutor delimitado, permitido para completar transacciones específicas y limitadas basadas en instrucciones claras. En la cima, es un delegado autónomo, capaz de planificar y comprar a lo largo de todo el trayecto con solo una revisión retrospectiva del humano. El estudio reveló una brecha sorprendente en nuestro conocimiento: tenemos una comprensión profunda de cómo reaccionan los humanos cuando la máquina es solo un asesor, pero tenemos muy poca evidencia sobre cómo se comportan los humanos cuando la máquina es totalmente autónoma. De hecho, solo seis estudios en toda la colección observaron agentes totalmente autónomos realizando compras reales con supervisión humana. La mayor parte de la investigación actual se centra en los niveles inferiores, incluso cuando la tecnología avanza rápidamente hacia la cima.
Este cambio cambia el funcionamiento del marketing de tres maneras específicas. Primero, la máquina misma se ha convertido en un objetivo. Así como un humano podría escanear un estante en busca de una marca familiar, una máquina escanea el contenido digital en busca de señales específicas. Los investigadores descubrieron que si una empresa reescribe sus descripciones de productos para incluir citas claras, estadísticas y datos estructurados, la máquina tiene hasta un cuarenta por ciento más de probabilidades de incluir ese producto en sus recomendaciones. Esta es una nueva forma de visibilidad, donde ser "legible" para una computadora es tan importante como ser atractivo para una persona. Segundo, la máquina actúa como un canal hacia el humano. La forma en que un mensaje es entregado por un robot puede cambiar cómo reacciona una persona. Por ejemplo, si un comprador está bajo presión de tiempo, es más probable que compre un producto recomendado por una IA que por un humano, porque escruta menos a la máquina. Sin embargo, si el humano sabe que está hablando con una máquina antes de que comience la conversación, su disposición a comprar puede caer casi un ochenta por ciento. Tercero, la máquina se ha convertido en una productora de marketing. Las empresas están usando IA para escribir anuncios, diseñar banners e incluso responder comentarios de clientes, creando un ciclo donde las máquinas generan contenido que otras máquinas luego evalúan y seleccionan.
El estudio también destacó que la confianza es el factor más crítico, pero no se trata solo de si el humano confía en el robot. Se trata de si el sistema tiene un "mandato" verificado, que es un permiso formal y seguro que le dice al software exactamente qué tiene permitido hacer. Sin esta infraestructura legal y técnica, la delegación total no puede ocurrir de manera segura. Los investigadores encontraron que la primera ola de bots de compras en la década de 1990 falló en gran medida porque esta infraestructura no existía. Hoy, nuevos sistemas de pago y protocolos de identidad digital se están construyendo finalmente para resolver esto, permitiendo que las máquinas transaccionen con la misma seguridad que los humanos. Sin embargo, los investigadores advierten que este nuevo sistema crea nuevos riesgos. Las máquinas pueden ser manipuladas por texto oculto en las páginas de productos, y sus preferencias pueden cambiar de la noche a la mañana cuando se lanza una actualización de software, causando que la demanda se desplace repentinamente.
Los investigadores concluyeron que estamos entrando en una nueva era donde el "cliente" es a menudo una máquina, y las reglas de compromiso son diferentes. Propusieron un nuevo conjunto de herramientas para empresas y reguladores, incluyendo formas de medir con qué frecuencia aparece una marca en las respuestas de las máquinas y cómo probar si un bot de compras puede ser engañado. Enfatizaron que, si bien la tecnología avanza rápidamente, nuestra comprensión del comportamiento humano en este nuevo contexto aún se está poniendo al día. El hallazgo más importante es que las viejas reglas del marketing no simplemente desaparecen; se dividen. Las empresas deben ahora aprender a ser visibles para la máquina, persuasivas para el humano a través de la máquina, y lo suficientemente confiables como para que se les otorgue la autoridad de gastar dinero. El futuro del comercio depende de construir sistemas que puedan manejar esta compleja danza entre la intención humana y la ejecución de la máquina, asegurando que cuando una máquina compra algo, esté actuando verdaderamente en el mejor interés de la persona que la posee.
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