El comercio electrónico está ante un cambio fundamental – y la mayoría de las tiendas en línea aún no se han dado cuenta.
Jan Otto, fundador de JANO Consulting, describe en su artículo invitado en la revista E-Commerce la transición hacia Agentic Search – un enfoque en el que ya no son las palabras clave, sino las intenciones de compra las que determinan el resultado de búsqueda. Este enfoque se presenta en la tienda como Agentic Shopping Assistant vivible y permite una forma de AI Product Discovery, que reemplaza las categorías de filtros clásicos y las búsquedas por palabras clave. Como ejemplo práctico concreto, Jan Otto menciona aginity.ai.
El fin de la era de las palabras clave: por qué los usuarios ya no piensan como los motores de búsqueda.
La IA generativa ha cambiado fundamentalmente el comportamiento del usuario. Los clientes hoy en día escriben consultas en lenguaje natural con contexto, presupuesto y propósito, y esperan que el sistema las entienda.
Los Millennials prefieren la búsqueda basada en diálogos
El 67 % de los Millennials prefieren una búsqueda basada en diálogos y contexto en lugar de la búsqueda clásica por palabras clave.
Mayor probabilidad de compra
Los usuarios que buscan en lenguaje natural tienen un 35 % más de probabilidad de compra.
Consultas de búsqueda móviles > 5 palabras
El 43 % de todas las consultas de búsqueda de comercio electrónico en dispositivos móviles contienen hoy más de 5 palabras.
Por qué la búsqueda de productos clásica llega a sus límites
Las soluciones de búsqueda tradicionales están diseñadas para coincidencias de palabras clave – no para intenciones de compra. Esto conduce en la práctica a tres problemas graves.
Problema de cero resultados
Más del 70 % de los usuarios abandonan la tienda de inmediato si no se muestran resultados – aunque el producto esté disponible en el catálogo.
Problema de relevancia en solicitudes complejas
Cuanto más contexto contenga una solicitud – propósito de uso, presupuesto, altura – peor serán los sistemas de búsqueda clásicos.
Problema de devoluciones por mala calidad de resultados
Las compras incorrectas debido a resultados de búsqueda inapropiados causan devoluciones. Cada devolución cuesta entre 17 y 25 euros – independientemente del precio del producto.
IA generativa como nueva infraestructura de búsqueda de productos
La Búsqueda Agente analiza la intención de compra, extrae atributos de producto relevantes y los compara directamente con el catálogo de productos – estructurado, comprensible y justificado. Puedes encontrar una comparación técnica detallada en el artículo ¿Qué es la Búsqueda Agentic?.
RAG vs. Búsqueda Agente en comparación
| Enfoque | RAG (clásico) | Búsqueda Agente |
|---|---|---|
| Base de datos | Índice vectorial de textos de productos | Datos de producto estructurados en el catálogo |
| Lógica de consulta | Búsqueda de similitud | Coincidencia de intención basada en atributos |
| Riesgo de alucinaciones | Aumentado (salida generativa) | Claramente minimizado (datos de producto estructurados) |
| Explicabilidad | Bajo | Alto / Basado en atributos, verificable |
| Esfuerzo de actualización | Alto (Reindexación) | Bajo (catálogo en vivo) |
Comercio agentivo: Cuando cada producto se convierte en un experto
En sistemas clásicos, el catálogo de productos es pasivo. En el modelo agentivo, cada producto se vuelve activo: recibe su propio agente de IA que responde de forma autónoma a las consultas. Für Kunden wird dieser Ansatz als Asistente de compras agentivo erlebbar.
Paso 1 – Análisis del catálogo
Un generador de agentes analiza todo el catálogo de productos. Para cada SKU, se capturan, ponderan y estructuran todos los atributos relevantes.
Paso 2 – Extracción de intención
Un módulo de intención analiza la solicitud y extrae la intención de compra: ¿Qué busca el usuario? ¿Qué atributos son importantes?
Paso 3 – Activación de agentes
Basado en la intención reconocida, solo se activan los agentes de producto cuyos productos son potencialmente relevantes.
Paso 4 – Descubrimiento de productos AI con justificación
Cada resultado de búsqueda viene con una justificación a nivel de atributos – transparente y comprensible.
aginity.ai: El ejemplo concreto de la revista de comercio electrónico
Jan Otto menciona explícitamente aginity.ai como un ejemplo de cómo el Comercio Agente ya funciona en la práctica hoy en día. aginity.ai trabaja con datos de producto estructurados y consulta directa del catálogo basada en atributos – comprensible en lugar de puramente probabilística.
Riesgo de alucinaciones minimizado
Dado que las recomendaciones se basan en atributos de producto del catálogo, el riesgo de información errónea es significativamente menor que en los enfoques RAG puramente generativos.
Consulta directa del catálogo a nivel de atributos
aginity.ai trabaja con datos de producto estructurados y consulta directa del catálogo basada en atributos – comprensible en lugar de puramente probabilística.
Conforme al GDPR en la UE
Alojamiento en el centro de datos de Frankfurt/Main, diseñado para cumplir con los requisitos de la Ley de IA.
Gemessene Ergebnisse aus laufenden Projekten
Clasificación estratégica: Por qué el momento actual es crucial
Las empresas que no inviertan ahora en búsqueda de productos inteligente perderán el tren, no en cinco años, sino en dos.
Las expectativas están aumentando rápidamente
Los clientes que conocen ChatGPT, Perplexity o Google AI Overviews han establecido un nuevo estándar para la 'buena búsqueda'.
Los competidores están alcanzando
Los grandes actores del comercio electrónico están invirtiendo masivamente en búsqueda impulsada por IA. Para los comerciantes de mediana escala, Agentic Search es la opción más realista para mantenerse al día.
La ventana de integración está ahora abierta
Sistemas como aginity.ai se pueden integrar en sistemas de tienda existentes a través de una API. El esfuerzo actual es de 7 días.
Conclusión
Agentic Commerce no es ciencia ficción; es una tecnología probada en la práctica que puede estar en funcionamiento en siete días: conforme al GDPR, con un riesgo de alucinaciones minimizado gracias a datos de productos estructurados y resultados medibles desde el primer día.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la Búsqueda Agentic?▾
Agentic Search analiza la intención de compra detrás de una consulta, compara atributos de productos relevantes en el catálogo y proporciona recomendaciones fundamentadas a nivel de atributos. Esto mejora la trazabilidad y minimiza los riesgos de alucinaciones en comparación con enfoques RAG puramente generativos.
¿Qué es el descubrimiento de productos AI?▾
AI Product Discovery describe la capacidad de reconocer el caso de uso real del comprador a partir de una consulta en lenguaje natural y encontrar productos adecuados de todo el catálogo, basado en la intención, a nivel de atributos, con resultados explicables.
¿Cuál es la diferencia entre la Búsqueda Agentic y RAG?▾
Los sistemas RAG generan respuestas basadas en fragmentos de texto recuperados de bases de datos vectoriales. Agentic Search trabaja con datos de productos estructurados y coincidencias basadas en atributos, lo que permite resultados explicables y con un riesgo de alucinaciones claramente minimizado.
¿Cuál es la diferencia entre un asistente de compras de IA y un chatbot?▾
Un chatbot mantiene conversaciones abiertas. Un asistente de compras agentivo proporciona resultados de productos precisos del catálogo real, basados en atributos, sin conversación libre.
¿Necesito cambiar mi sistema de tienda para Agentic Search?▾
No. aginity.ai se integra como una capa de API en sistemas existentes. Shopify, Shopware y Magento son compatibles de forma nativa.
¿Cuánto tiempo lleva la integración?▾
En un catálogo de productos típico con 1.000–50.000 SKUs, el tiempo de integración es de 7 días hábiles, incluyendo configuración, pruebas y puesta en marcha.
¿Se almacenan los datos de los clientes o se utilizan para el entrenamiento?▾
No. Las consultas de búsqueda se procesan de forma seudonimizada. Ningún dato de cliente sale del centro de datos de la UE en Frankfurt/Main.
¿Cuánto cuesta la implementación?▾
aginity.ai ofrece tres paquetes mensuales: Agentic Chat (desde 750 /mes), Agentic Search (desde 1.000 /mes) y la Agentic Suite (desde 1.500 /mes) – cada uno en la moneda local más IVA. Todos los paquetes incluyen 10.000 productos y 10.000 consultas/mes.
Contenidos adicionales
Sobre el autor
Jan Otto es fundador de JANO Consulting y asesora a empresas comerciales medianas en la transformación digital. Su enfoque está en estrategias basadas en datos para E-Commerce, Omnicanal y la integración de IA. El presente texto se publicó originalmente como un artículo invitado en la revista E-Commerce (02.02.2026).