Si los agentes de IA automáticos pasan a ser actores decisivos en la cadena de consumo, las marcas deberán equilibrar eficiencia, ética y control humano

Los sistemas de inteligencia artificial ya no se limitan a responder preguntas o automatizar tareas sencillas, sino que actúan, deciden y —en algunos casos— compran y negocian en nombre de los consumidores.

Ante este nuevo escenario, las marcas se enfrentan a una disrupción estratégica sin precedentes. A diferencia de la era de los motores de búsqueda o los robots conversacionales, la “IA agéntica” redefine la interacción entre consumidores y empresas: sistemas como agentes autónomos ahora investigan productos, comparan ofertas, validan opiniones y pueden cerrar transacciones sin intervención humana directa. Este cambio implica que la competencia ya no se da únicamente por captar atención humana, sino también por ser visible, comprensible y confiable para las máquinas que decidirán por nosotros.

El núcleo de la advertencia de los autores es rotundo: la mayoría de las compañías no están preparadas para este nuevo ecosistema. Mientras generaciones como la Z y los millennials recurren cada vez más a modelos de lenguaje para sus decisiones de compra, muchas marcas descubren que los datos sobre ellos que alimentan estos sistemas son incompletos, inconsistentes o incluso erróneos. Un caso citado ilustra este riesgo: una conocida marca de whisky fue clasificada incorrectamente por modelos de IA en una categoría distinta a la real, lo que distorsionó su posicionamiento ante agentes automáticos que podrían influir en decisiones de compra.

La transformación que plantea la IA agéntica es doble. Por un lado, los agentes actúan como nuevos “consumidores”, filtrando información, sintetizando valoraciones y tomando decisiones en segundos.

Por otro, la función tradicional del marketing y la gestión de marca debe evolucionar de tácticas de visibilidad ante seres humanos a estrategias que aseguren que los agentes “entienden” y seleccionan una marca con precisión. La consecuencia de no hacerlo, alertan los autores, es caer en lo que algunos líderes llaman la “trampa de la similitud”: al depender de salidas genéricas de IA, muchas compañías corren el riesgo de volverse intercambiables en un mercado dominado por agentes automáticos que priorizan precisión, consistencia y lógica algorítmica por encima de creatividad humana.

Las marcas que prosperen en esta nueva era no serán simplemente “AI-first” sino aquellas que integren su identidad humana en forma de datos estructurados, API robustas y una narrativa coherente que pueda ser procesada por agentes autónomos. Esto significa revisitar no solo los mensajes publicitarios, sino también la calidad de los datos de productos, la claridad de las políticas de precios, la consistencia de la información distribuida en distintos canales y la forma en que éstos se enlazan para su lectura por sistemas automáticos.

Los mercados también están afrontando una paradoja de preparación: mientras muchas organizaciones consideran que la IA agéntica será un elemento esencial para competir en los próximos años, pocas sienten que cuentan con la infraestructura, gestión de datos o modelos organizativos adecuados.

El contraste entre ambición y preparación se observa en múltiples informes relacionados; por ejemplo, encuestas globales muestran que grandes porcentajes de líderes creen que la IA agéntica transformará el futuro del trabajo, pero una minoría reconoce estar lista para adoptarla de manera eficaz. La calidad y gestión de los datos, la ciberseguridad y la capacidad para integrar sistemas complejos se destacan como barreras importantes.

Este contexto sitúa a las marcas en una encrucijada estratégica: deben decidir si construirán su propio “agente de marca” interno —un sistema capaz de interactuar con agentes externos y representar fielmente la propuesta de valor ante ellos— o si optarán por hacer que su presencia sea legible y confiable para los agentes que ya están en manos de consumidores y proveedores de plataformas. Sin una decisión clara y un plan táctico, advierten expertos, las empresas corren el riesgo no solo de perder relevancia, sino de ceder poder de decisión a intermediarios autónomos sobre los que tienen poco control.

Más allá de la tecnología y los datos, la discusión sobre IA agéntica está impulsando un debate más amplio sobre confianza, transparencia y responsabilidad.

Si los agentes automáticos pasan a ser actores decisivos en la cadena de consumo y en la interpretación del valor de marca, las organizaciones y empresas tendrán que equilibrar la automatización con políticas de ética, protección del cliente y supervisión humana cuando las decisiones afecten aspectos sensibles como finanzas o experiencia del cliente. La narrativa que emerge de los diferentes análisis sectoriales apunta a que el éxito de la IA agéntica dependerá tanto de innovaciones tecnológicas como de la capacidad de las empresas para reconfigurar su estrategia de marca en torno a un nuevo público: no solo personas, sino sistemas inteligentes que deciden por ellas.