Blog de International Data Corporation (IDC)
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Blogger invitado de IDC: Roger Beharry Lall
Director de investigación de aplicaciones de marketing para empresas en crecimiento • Investigación
La IDC predice que, para el año 2029, el 64 % de las interacciones con los clientes se realizará a través de agentes y motores de respuesta, en lugar de llevarse a cabo en el sitio de la marca.¹ A medida que el comercio con agentes se consolida, las marcas enfrentan un nuevo desafío definitorio: cómo equilibrar la comodidad de los clientes con el contexto comercial necesario para actuar en las interacciones con los clientes. La mayoría de los canales optimizan la entrega en función de una de estas variables y en detrimento de la otra. Esa brecha hace que decidir dónde invertir sea una de las apuestas más importantes que una organización puede hacer en la actualidad.
Las tres principales plataformas de interacción con clientes con IA
Tres espacios comerciales —asistentes de LLM, bots de chat de marcas y plataformas conversacionales— captan la mayor parte de la atención de las empresas a medida que las organizaciones invierten en IA. Cada uno conlleva su propia versión de la compensación entre comodidad y contexto. Juntas, representan la mayor preocupación para las marcas que navegan por esta nueva era de interacción.
1. Asistentes de LLM
Estas son herramientas comunes de estilo bot de chat orientadas al consumidor que sintetizan grandes cantidades de datos y proporcionan gran comodidad. Los datos de la encuesta de IDC muestran que el 63 % de los consumidores ahora comienzan su investigación de productos y servicios con un asistente de IA en lugar de un motor de búsqueda, y el 87 % afirma que la IA desempeña un papel en sus decisiones de compra².
¿Cuáles son los riesgos del descubrimiento de los LLM para la estrategia de comercio de agentes de una marca?
Aunque el uso de asistentes de LLM es cómodo para el consumidor, los datos generados permanecen en la plataforma, lo que significa que la marca no obtiene ninguna información sobre la transacción. No hay datos residuales para volver a utilizar, lo que da como resultado una experiencia transaccional segmentada que no puede conectar varios recorridos complejos a lo largo de toda la vida.
2. Chatbots de la marca
Las organizaciones están añadiendo cada vez más agentes de atención al cliente de IA y de compras de propiedad exclusiva a sus propios sitios web, e IDC espera que esta tendencia se acelere. De hecho, se prevé que más de un cuarto (27 %) de las marcas lancen agentes de “conserjería” en sus propiedades hacia finales de 2026¹. Estas herramientas se encuentran en el extremo opuesto del espectro, ya que ofrecen visibilidad y control de datos totales.
¿Cuáles son las limitaciones de una estrategia de agente de IA centrada en el sitio web?
Si bien los sitios web propios de las marcas son excelentes para capturar datos de origen, tienen un alcance limitado y generan fricción con los consumidores. Por definición, solo llegan a los compradores con intención alta y que los buscan, e ignoran a los clientes potenciales, los navegadores casuales y los compradores indecisos. Sobre todo, visitar el sitio web de una marca es una actividad de un solo propósito que no se integra naturalmente en las rutinas diarias de los consumidores, lo que genera fricciones en el recorrido del cliente.
3. Plataformas de mensajes conversacionales
A menudo, se trata de un punto medio que pasa desapercibido, pero que puede ofrecer una posición única en la que la comodidad y el contexto dejan de ser fuerzas opuestas. Sin embargo, para aprovechar este beneficio se requiere una inversión intencional y se encuentra sujeto a la aceptación y las condiciones de la política del propietario de la plataforma.
¿Cuáles son los beneficios de invertir en plataformas conversacionales para interacciones con consumidores con IA?
Las plataformas conversacionales o de mensajes están profundamente integradas en las rutinas diarias de los consumidores, lo que las hace más convenientes que los sitios web tradicionales. A diferencia de los LLM de transacciones, las plataformas conversacionales también permiten a las marcas recopilar datos propios valiosos. Este contexto continuo informa todas las interacciones futuras, elimina la fricción y permite a las marcas retomar cada conversación exactamente donde la dejaron.
El contexto, el combustible para estrategias de interacción exitosas con la IA
En la era del comercio agéntico que se avecina, la ventaja de una marca será el contexto, el historial acumulado de la relación con el cliente que permite a la marca hacer que cada interacción sea más inteligente que la anterior en lugar de empezar de cero. Esto plantea dos preguntas: ¿qué es exactamente el contexto? ¿Por qué es valioso?
¿Qué es el contexto?
IDC define el contexto como algo más que el historial de compras de un cliente. Es el cuadro más completo en tiempo real que un agente de IA necesita para actuar bien: los hechos verificados de la relación, las señales de comportamiento que se construyen a través de los canales, la razón por la que el cliente se está poniendo en contacto ahora mismo y un registro de lo que ya se ha ofrecido o decidido. De este modo, la próxima interacción se basa en la anterior en lugar de repetirla.³ Esto convierte a los datos de los clientes en un activo reutilizable que se vuelve más inteligente con cada intercambio, y es por eso que invertir en las herramientas que lo generan es tan importante.
¿Por qué es importante el contexto para la interacción con la IA a lo largo del recorrido del cliente?
Al mantener las conversaciones en un único hilo, las marcas pueden reconocer instantáneamente a los clientes recurrentes y utilizar el historial para informar cada futura interacción, tanto dentro como fuera del hilo, en lugar de obligar a los clientes a repetir sus datos y empezar de cero cada vez.
Plataformas de mensajes conversacionales: Donde la comodidad y el contexto coinciden
El bot de chat con IA de un sitio web solo ve a un cliente una vez que este decide visitar la página y representa una fricción en las actividades cotidianas del consumidor. Un asistente de IA o LLM ve la consulta, pero no necesariamente la identidad o el historial del cliente, y definitivamente no comparte información de las transacciones. Sin embargo, una conversación por mensajes en una plataforma conversacional tiene el potencial de llevar ambos elementos: el historial para saber qué es lo que vale la pena ofrecer a continuación y un canal en el que el cliente ya está activo cuando llega el momento adecuado. Esta combinación reduce el costo de servicio mediante una resolución más rápida, ya que es cómoda para los consumidores y crea el contexto en el que depende una venta dirigida o cruzada. Para las marcas que se preparan para un futuro comercial agentivo, los mensajes son uno de los pocos lugares en el panorama de la interacción con el cliente con IA donde todo se integra.
Aunque últimamente se ha prestado mucha atención al panorama más visible y aún en evolución del descubrimiento de la IA y las optimizaciones de los LLM, el canal ya creado para ofrecer comodidad y contexto a la vez sigue careciendo de recursos en las estrategias de IA de muchas organizaciones.
Las empresas que ganen la próxima fase de la interacción con el cliente impulsada por IA no lo harán solo por aparecer en un modelo específico o perseguir un público alquilado. Ganarán si logran la confianza del cliente y construyen una relación cercana a lo largo del recorrido multicanal, y los mensajes son el medio en el que dicha confianza se consolida más rápido. Por eso, las plataformas de mensajes conversacionales merecen la inversión, no solo como el medio de interacción de la IA en la actualidad, sino como la base de datos en la que dependerán las estrategias de comercio agentivo del mañana.
Notas al pie
- IDC FutureScape: Worldwide Agentic Experience Orchestration 2026 Predictions (IDC #US53858625, octubre de 2025)
- La IA para consumidores y el recorrido del cliente (IDC #US54596426, junio de 2026)
- Más allá de los datos de los clientes: Los agentes de IA de Context Foundation en la experiencia del cliente no están presentes (IDC #US54429926, marzo de 2026)
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