Inteligencia artificial en las compras: los argentinos la prueban, pero todavía no le sueltan la mano

Comparar precios de productos de limpieza, evaluar opciones de cuidado de la piel o pedir una recomendación antes de pasar por la caja son tareas que la inteligencia artificial ya forma parte del recorrido de compra en la Argentina. El informe Consumer Pulse de Bain & Company registra que el 27% de los consumidores argentinos utiliza la IA como asistencia durante sus compras, una cifra que crece cuando se trata de investigar servicios y precios: en ese terreno, el 41% acepta apoyarse en estas herramientas.

El estudio describe tres escalones de confianza hacia la tecnología. En el primero, más de la mitad del público incorpora la inteligencia artificial en su vida cotidiana, con un 72% de adopción general y un 55% que la usa para buscar información. En el segundo, la IA gana espacio dentro del proceso de compra: el 36% confía en su intervención para recibir asistencia y seleccionar productos. En el tercero, más sensible, aparece la compra agéntica, un esquema en el que el sistema no solo sugiere, sino que ejecuta la operación por cuenta del usuario. Ahí la disposición se reduce al 30%, un número que expresa intención más que práctica instalada.

Qué es el comercio agéntico y cómo funciona

El comercio agéntico funciona como un asistente con cierta autonomía. Si una lista de compras tradicional requiere recorrer catálogos, comparar alternativas y leer reseñas, esta modalidad reemplaza esos pasos por un programa que identifica opciones, evalúa características y concreta la adquisición bajo reglas fijadas por la persona. La diferencia con un buscador o con un asistente por chat está en quién toma la decisión final: la IA deja de recomendar para pasar a ejecutar. El informe aclara que, en el corto plazo, los agentes participarían en el descubrimiento y la selección, mientras que los comercios conservarían el cobro y la entrega, una división que mantiene al usuario como supervisor del proceso.

Los rubros no avanzan al mismo ritmo. La cosmética aparece como una categoría donde la investigación previa favorece la intervención de agentes, porque la elección depende de comparar ingredientes, texturas y tolerancias. Los artículos básicos del hogar avanzan orientados por el precio y la eficiencia, ya que las diferencias entre marcas tienden a ser menores. En alimentos envasados, donde pesan las preferencias personales, el informe prevé una incorporación más gradual, acompañada por herramientas de planificación de compras que recién comienzan a difundirse.

Datos clave del Consumer Pulse de Bain & Company

• 72% de los consumidores argentinos incorpora IA en su vida cotidiana.
• 55% la utiliza para buscar información general.
• 47% recurre a estas herramientas para actividades educativas y de formación.
• 41% acepta apoyarse en la IA para investigar servicios y precios.
• 36% confía en la asistencia y selección de productos.
• 30% estaría dispuesto a delegar toda la compra a un sistema automatizado.

Otro punto que destaca el análisis es el criterio que siguen los sistemas al evaluar productos. Los agentes priorizan características técnicas, información objetiva y reseñas verificables, un patrón que coincide con las categorías donde la compra se apoya más en datos que en gustos personales y que deja en segundo plano, al menos por ahora, los atributos subjetivos como el aroma o la textura de un alimento.

Qué falta para que la IA compre por todos

El principal obstáculo no es tecnológico sino de confianza. Pasar del 36% que acepta asistencia al 30% dispuesto a delegar la operación completa muestra una caída: la idea convence, pero la práctica todavía se mira de lejos. El informe señala que los consumidores piden sistemas que prioricen datos verificables y que el cobro y la entrega queden en manos de los comercios, una arquitectura que preserve un punto de control humano. Para que la compra agéntica se generalice faltan tres condiciones: que las plataformas integren catálogos completos de las cadenas locales, que existan mecanismos claros de devolución cuando el sistema elige un producto distinto al esperado y que las regulaciones protejan al usuario frente a decisiones automatizadas. Mientras tanto, el uso más extendido seguirá siendo el de siempre: pedirle a la IA que compare y decida uno.