Los clientes rara vez llegan con palabras clave perfectas. Llegan con un objetivo: necesito el producto adecuado para mi caso de uso. La búsqueda clásica en la tienda les entrega una lista de resultados y les deja la decisión al comprador. Esto lleva a abandonos, compras incorrectas, devoluciones y solicitudes de soporte.
AGINITY AI AgenticSearch reemplaza esta lógica de lista de resultados con asesoramiento de productos genuino: entendemos el caso de uso, derivamos los parámetros correctos y hacemos coincidir todo el catálogo de productos con los requisitos. El resultado no es una suposición de los 3 primeros, sino una selección completa y rastreable: todos los productos que realmente encajan, priorizados y explicados.
Resultados de proyectos (hasta):
¿Qué significa concretamente el asesoramiento de productos con IA?
AgenticSearch es un agente que se encarga del asesoramiento de compra en la tienda, comparable a un excelente asesor especializado en la tienda, pero digital y escalable.
Así es como funciona:
Entender el caso de uso
¿Para qué se utiliza el producto? ¿Qué es realmente importante?
Capturar requisitos
Criterios obligatorios + preferencias + exclusiones
Hacer coincidencias en todo el catálogo
Todo el catálogo se verifica según estos criterios
Explicar y asegurar
- ¿Por qué es adecuado el producto?
- ¿Qué alternativas existen?
- ¿En qué hay que fijarse? (errores típicos, compatibilidad, configuración, límites)
Esto reduce la incertidumbre y hace más probable la finalización de la compra.
Cómo Funciona AgenticSearch Internamente
No un solo chatbot – un equipo de agentes especializados.
Cuando un cliente realiza una solicitud, varios agentes de IA especializados trabajan juntos en AGINITY AI. El Agente de Comunicación conduce la conversación y hace preguntas de seguimiento. El Agente de Búsqueda traduce los requisitos en consultas estructuradas a la base de datos y busca en todo el catálogo. El Agente de Asesoramiento extrae detalles técnicos de tus hojas de datos. El Agente de Compatibilidad verifica si los accesorios y componentes del sistema encajan juntos. El Agente de Filtro de Precios considera el presupuesto. El Agente de Expansión sugiere complementos útiles. Y el Agente de Ventas ayuda con la finalización de la compra.
Este sistema de múltiples agentes se puede ampliar por cliente. Una tienda de herramientas obtiene diferentes configuraciones de agentes que un minorista de electrónica. El asesoramiento se adapta – porque cada agente se especializa en su campo de experiencia.
Agente de Búsqueda
Busca en toda tu base de datos de productos de forma estructurada – no solo los 10 mejores, sino cada artículo individual que cumple con los requisitos.
Agente de Asesoramiento
Conoce tus hojas de datos técnicos. Responde preguntas técnicas sobre dimensiones, materiales, normas y especificaciones – basado en datos reales del producto.
Agente de Filtro de Precios
Considera el presupuesto y el valor por dinero. Filtra inteligentemente por rangos de precios sin que el cliente tenga que mover controles deslizantes.
Agente de Compatibilidad
Verifica qué encaja junto. Encuentra accesorios, repuestos y componentes del sistema que coinciden – especialmente valioso para surtidos técnicos.
Agente de Ventas
Despeja las últimas dudas de compra. Muestra disponibilidad, tiempos de entrega e impulsa la decisión final.
Agente de márgenes
Pondera las recomendaciones según el margen de beneficio. Prioriza productos con mayor margen – sin sacrificar la satisfacción del cliente.
Agente de Comunicación
Dirige la conversación con el cliente. Hace preguntas de seguimiento específicas y explica las recomendaciones de manera comprensible – como un vendedor experimentado.
Nuestra diferencia clave respecto a Algolia, Bloomreach, Doofinder, FACT-Finder y otros
Muchas soluciones de búsqueda y descubrimiento como Doofinder y FACT-Finder destacan en mejorar listas de resultados (clasificación, autocompletado, reglas). Los sistemas de IA híbrida como Algolia y Bloomreach utilizan la coincidencia de palabras clave y vectores para ofrecer mejores resultados. AgenticSearch funciona de manera diferente: desplazamos el trabajo de buscar a seleccionar – con consultas de bases de datos estructuradas en lugar de vectores, con 7 agentes especializados en lugar de un índice de búsqueda.
Clásico:
Palabra clave → lista de resultados → el cliente compara por sí mismo
AGINITY AI AgenticSearch:
Use case → criterios → todos los productos adecuados → justificación + notas → decisión
El punto decisivo: No mostramos solo algunos resultados, sino todos los productos que cumplen los requisitos, de forma transparente y rastreable. Para ello, el agente establece los parámetros que buscan correctamente en el catálogo en lugar de dejar que el comprador adivine.
La diferencia técnica es fundamental: mientras que los sistemas basados en RAG como Qualimero y Frontnow convierten sus textos de productos en vectores y entregan un puñado de resultados 'probablemente relevantes' mediante búsqueda por similitud, AgenticSearch consulta completamente su base de datos de productos estructurada. Sin top-k, sin probabilidades – todos los productos que cumplen los criterios. Por eso cero alucinaciones: lo que no está en la base de datos no se recomienda. A diferencia de los sistemas basados en clics como Zoovu, tampoco necesita rutas de preguntas predefinidas – sus clientes pueden expresar sus necesidades en lenguaje natural.
Búsqueda por palabras clave vs. RAG vs. Agentic Search
Comparación rápida de los enfoques para la búsqueda de productos y el asesoramiento en la tienda.
| Criterio de comparación | Búsqueda por palabras clave | RAG | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Base de datos | Campos estáticos, palabras clave, filtros | Recuperación top-k del índice de texto/vectores (subconjunto) | Comparación completa del catálogo a través de puntos de datos de productos estructurados por SKU |
| Lógica de consulta | Coincidencia léxica (términos exactos) | Búsqueda por similitud | Coincidencia de intención basada en atributos |
| Comprensión de la intención | Bajo para consultas complejas de cola larga | Medio (depende de embeddings y prompting) | Alto (caso de uso + atributos + preguntas de seguimiento) |
| Riesgo de alucinación | Bajo (poca generación), pero lagunas de relevancia | Elevado (salida generativa) | Significativamente minimizado (datos de productos estructurados) |
| Explicabilidad | Medio (filtros y puntuaciones visibles) | Bajo a medio | Alto / trazable basado en atributos |
| Esfuerzo de actualización | Medio (sinónimos/reglas mantenidos manualmente) | Alto (reindexación) | Bajo (catálogo en vivo) |
Por qué eso tiene un efecto medible de inmediato
Mayor conversión
Cuando los compradores no tienen que investigar y comparar durante mucho tiempo, las tasas de conversión aumentan significativamente, especialmente para productos complejos.
Menos compras erróneas y devoluciones
La coincidencia en todo el catálogo más notas claras (a tener en cuenta) reduce las decisiones erróneas.
Menos carga de soporte
Cuando el asesoramiento ya responde las preguntas típicas sobre productos durante el proceso de compra, disminuyen las preguntas de seguimiento y los abandonos de compra.
Efectos típicos (hasta):
Para qué surtidos es especialmente adecuado AgenticSearch
AgenticSearch destaca cuando los productos requieren explicación, las variantes/compatibilidad son importantes o los clientes compran sin conocimiento especializado.
B2C y B2B funcionan igualmente bien: el asesoramiento se adapta al caso de uso.
Integrar conocimiento especializado: el asesoramiento se vuelve específico del sector
AgenticSearch puede enriquecerse con vuestro conocimiento especializado para que el asesoramiento funcione exactamente como es adecuado en vuestro sector. Por ejemplo:
Así se crea un agente que no ayuda de cualquier manera, sino que refleja vuestro estándar de asesoramiento en la tienda.
En vivo en 7 días – por API, con base en la UE
Configuración en la práctica (típica):
Integraciones
AgenticSearch puede integrarse en las configuraciones de tienda más comunes, entre ellas:
Shopify
Shopware
Magento
WordPressPreguntas frecuentes
¿Qué es AI Product Discovery?
AI Product Discovery describe el proceso mediante el cual un sistema de IA deduce el caso de uso completo del comprador a partir de una consulta de búsqueda y, en base a ello, encuentra productos de todo el catálogo, incluidos los que el comprador no ha buscado explícitamente. A diferencia de la búsqueda tradicional, esto también hace visibles las necesidades latentes y las muestra como recomendaciones de producto rastreables.
¿En qué se diferencia el comercio conversacional del e-commerce clásico?
En el e-commerce clásico, los usuarios navegan por categorías, filtros y palabras clave. El comercio conversacional traslada el proceso de compra a un diálogo en lenguaje natural: la tienda entiende las intenciones, hace preguntas y acompaña la decisión como un vendedor. Esto hace que la búsqueda de productos sea mucho más precisa y el camino hacia la compra más corto.
¿Cuál es la diferencia entre Agentic Shopping Assistant y la búsqueda de productos?
La búsqueda de productos clásica entrega listas de resultados basadas en palabras clave y filtros. Un Agentic Shopping Assistant entiende la intención de compra detrás de la solicitud, analiza todo el catálogo de productos, pregunta en caso de ambigüedad y explica por qué se recomienda un producto. Con ello no solo reemplaza la búsqueda, sino que representa el asesoramiento digital de productos.
¿Qué es el asesoramiento de productos con IA en la tienda online?
Un asesoramiento que entiende el caso de uso, captura los requisitos y deriva a partir de ellos una selección completa de productos del catálogo, incluidas la justificación y las notas.
¿Por qué es esto mejor que la búsqueda normal?
Porque los compradores rara vez tienen palabras clave perfectas. AgenticSearch reemplaza la adivinación de palabras clave por la coincidencia de criterios y ayuda en la decisión, no solo en la búsqueda.
¿Muestra AgenticSearch realmente todos los productos adecuados?
Sí. Hacemos coincidencias en todo el catálogo y podemos mostrar todos los productos que cumplen los requisitos, priorizados y explicados.
¿Con qué rapidez se puede empezar?
En muchos casos en hasta 7 días, dependiendo de los datos del catálogo y la integración.
Probar ahora
Probar ahora: Pilotar AgenticSearch con vuestro catálogo.
Contactar: Enviar el caso de uso: os mostraremos la integración adecuada.
