Desde que el comercio electrónico comenzó a popularizarse, todo el proceso de compra ha girado alrededor de una misma idea: el usuario sabe, o al menos cree saber, qué está buscando. Por eso el proceso siempre empieza abriendo un buscador y escribiendo palabras relacionadas con lo que quiere comprar. Y ahí aparecen tiendas online que previamente han trabajado para intentar ocupar las primeras posiciones y así, aumentar sus posibilidades de ser elegidas.

Durante años esa batalla tenía lugar casi en exclusiva en Google y lo llamábamos SEO.

Después apareció una segunda competición que ya ocurría dentro de los propios marketplaces como Amazon. El usuario ya sabía donde quería comprar pero ahí dentro había tanta variedad de marcas y productos, que para llamar su atención y resultar elegidos, los productos se acompañaban de fichas con títulos, imágenes y textos también optimizados para el buscador, en este caso, interno.

Aunque los algoritmos fueron cambiando con el tiempo, la lógica seguía siendo exactamente la misma: el cliente buscaba, la plataforma ordenaba los resultados y la decisión final dependía, en gran medida, de quién había conseguido aparecer antes que sus competidores. Buscar era el punto de partida de toda la experiencia de compra.

China lleva años eliminando las fricciones de la compra

Alibaba acaba de presentar el siguiente paso de una estrategia que lleva años desarrollándose en China y que consiste, básicamente, en eliminar una a una todas las pequeñas fricciones que aparecen durante el proceso de compra.

Primero transformó el comercio electrónico y convirtió el móvil en el centro de la experiencia. Después integró los pagos digitales hasta el punto de que sacar una cartera pasó a ser una excepción, y más tarde revolucionó la forma de descubrir productos gracias al fenómeno del live shopping. Dedicaré un artículo al live shopping porque he tenido ocasión de conocer en primera persona en China la importancia que tiene y cómo se desarrolla. Básicamente consiste en que millones de consumidores compran mientras ven retransmisiones en directo de creadores de contenido, agricultores, pequeñas fábricas o grandes marcas. Esto lo que trajo fue que el descubrimiento del producto dejó de depender de una búsqueda activa y pasó a producirse de forma mucho más natural mientras el usuario consumía contenido.

Esa diferencia explica buena parte del éxito del comercio electrónico chino. Mientras en Occidente seguimos entendiendo una tienda online como un catálogo acompañado de un buscador, en China comprar se ha ido pareciendo cada vez más a entretenerse. Y si el live shopping consiguió reducir el esfuerzo necesario para descubrir nuevos productos, Alibaba pretende ahora dar un paso todavía más ambicioso: reducir incluso el esfuerzo de decidir cuál comprar.

Comprar conversando con la tienda

Entre las novedades presentadas destaca PaLiTao, un agente multimodal capaz de mantener una conversación utilizando la cámara del teléfono para reconocer objetos, responder preguntas y recomendar productos sin necesidad de escribir una sola palabra. Junto a él aparecen otros sistemas capaces de interpretar la intención real de compra del usuario, optimizar promociones mediante inteligencia artificial o ayudar a los vendedores a generar automáticamente imágenes, vídeos y otros contenidos para sus tiendas.

Cada una de estas herramientas resulta interesante por separado, pero el verdadero potencial aparece cuando se utilizan juntas. Alibaba no está intentando que los usuarios aprendan una nueva forma de utilizar Taobao, sino que es la propia plataforma la que empieza a comprender al usuario. Y ojo, porque aquí aparece algo, que puede cambiar las reglas del juego por completo dentro de un ecommerce. No tiene que ver con hablar por voz con una inteligencia artificial ni con enseñarle un objeto utilizando la cámara. Lo realmente importante es que la plataforma deja de limitarse a responder consultas para empezar a participar activamente en la decisión de compra.

Pero pese a que lo de utilizar una videollamada sea lo que veréis en los titulares, creo que detrás hay un cambio mucho más grande que hablar por voz con una inteligencia artificial o enseñarle un objeto utilizando la cámara del móvil.

Hasta ahora el comercio electrónico respondía a preguntas. Si un usuario escribía “quiero unas zapatillas Nike”, la plataforma devolvía una lista ordenada de resultados para que él mismo comparara modelos, precios y valoraciones.

El nuevo enfoque que plantea Alibaba es completamente distinto porque no parte de un producto, sino de una necesidad. En lugar de pedir unas zapatillas concretas, el usuario puede explicar que va a viajar a Pekín en agosto, que caminará muchos kilómetros al día y que dispone de un presupuesto aproximado de cien euros. A partir de esa información, el agente debe comprender el contexto, valorar distintas alternativas, compararlas y recomendar cuál considera más adecuada. Pero la IA no se limita a responder una pregunta, sino que empieza a razonar y a participar activamente en la decisión de compra.

Cuando el cliente deja de buscar, ¿qué pasa con el SEO?

Durante años Alibaba ha ido eliminando una fricción detrás de otra: primero redujo el esfuerzo necesario para encontrar productos, después facilitó descubrirlos mediante recomendaciones y retransmisiones en directo y ahora pretende reducir incluso el esfuerzo que supone decidir entre varias alternativas.

Si esa evolución continúa, la búsqueda dejará de ocupar el centro del comercio electrónico y, con ella, cambiará también la estrategia de todas las empresas que venden por internet.

Del SEO al AEO

Durante más de veinte años las empresas han invertido enormes cantidades de tiempo y dinero en aparecer entre los primeros resultados de búsqueda, primero en Google y después en Amazon, Taobao y el resto de marketplaces. La pregunta era siempre la misma: ¿cómo consigo que el cliente vea mi producto antes que el de mis competidores?

Los agentes de inteligencia artificial cambian por completo esa lógica. La prioridad ya no será ocupar una determinada posición en una lista de resultados, sino conseguir que el propio agente considere que nuestro producto es la mejor respuesta para ese usuario concreto.

Y aquí aparece un concepto, muchas veces mál entendido que es el AEO (Agent Engine Optimization). Aunque normalmente se utiliza para explicar cómo conseguir que herramientas como ChatGPT o Gemini mencionen una marca, el comercio basado en agentes lleva esa idea mucho más lejos, porque existe una diferencia enorme entre aparecer citado por una inteligencia artificial y convertirse en la opción que esa inteligencia artificial recomienda.

La diferencia entre una mención y una recomendación

Pensemos en un usuario que pregunta qué maletas de cabina existen. Lo más probable es que una inteligencia artificial responda con una lista de marcas y modelos, de manera que todos ellos obtengan cierta visibilidad. Sin embargo, la situación cambia por completo cuando el usuario explica que va a recorrer varias ciudades de China durante dos semanas, que combinará vuelos nacionales con trayectos en tren de alta velocidad, que solo quiere viajar con equipaje de mano y que se alojará en hoteles situados a cierta distancia de las estaciones, por lo que tendrá que caminar con frecuencia.

En ese momento el agente deja de limitarse a mostrar resultados y empieza a razonar. Puede valorar qué dimensiones cumplen las restricciones habituales de las aerolíneas para evitar que la maleta tenga que facturarse, comprobar si resulta cómoda para moverla entre estaciones y hoteles, analizar si su peso vacío permitirá aprovechar mejor el límite de equipaje permitido, considerar la resistencia de las ruedas para recorrer largas distancias por ciudad o incluso descartar determinados modelos porque, aunque sean más baratos, acabarían siendo menos prácticos para ese tipo de viaje.

El usuario ya no recibe una lista interminable de productos para compararlos uno a uno, que al fin y al cabo era lo que nos daba Google. Recibe una recomendación argumentada que tiene en cuenta el contexto completo del viaje. Y si, además de explicar por qué esa opción es la más adecuada, el agente puede completar directamente la compra o llevarte a la ficha de producto, la diferencia entre ser mencionado y ser recomendado deja de ser un matiz para convertirse en lo que, de verdad importa, en una venta.

La nueva competencia será ganarse la confianza de la IA

Como ya nos estamos imaginando, este escenario obligará a las empresas a replantear buena parte de su estrategia digital. Las fichas de producto tendrán que responder preguntas reales y aportar contexto, no limitarse a acumular palabras clave, mientras que la reputación de la marca, las valoraciones de los clientes, el porcentaje de devoluciones, la calidad de la información o la coherencia entre lo que promete un producto y la experiencia que ofrece pasarán a convertirse en señales que los agentes utilizarán para decidir qué recomendar.

Ya no bastará con ser visible. Ahora hay que generar suficiente confianza para que una inteligencia artificial considere que ese producto es, entre todas las alternativas disponibles, la mejor opción para un usuario concreto.

¿Cómo pretende Alibaba conseguirlo?

Para materializar esta visión, Alibaba no ha presentado un único asistente de compra, sino varios sistemas de inteligencia artificial especializados que trabajan sobre distintas fases del proceso comercial.

PaLiTao es el agente con el que interactúa el usuario. Permite mantener conversaciones naturales, comprender peticiones complejas e incluso utilizar imágenes o vídeo para identificar productos y ayudar durante el proceso de compra.

Dream actúa como el cerebro que intenta comprender la intención real del comprador. En lugar de limitarse a responder a las palabras que escribe el usuario, analiza múltiples señales de contexto y comportamiento para inferir qué necesita realmente y ofrecer una recomendación más precisa. Para mi, esta es la parte más valiosa y, aunque es muy complejo lograrlo, la que puede marcar la diferencia.

Coupella aplica modelos de inferencia causal para ayudar a los vendedores a entender qué promociones generan realmente nuevas ventas y cuáles simplemente coinciden con ellas. El objetivo ya no es solo medir resultados, sino comprender qué acciones producen un impacto real.

Por último, If Studio utiliza agentes de IA para ayudar a los comercios a crear fotografías, vídeos, diseños y páginas de producto, reduciendo el tiempo necesario para generar contenido comercial y facilitando que incluso pequeños vendedores puedan disponer de material de calidad.

Alibaba no está incorporando simplemente un chatbot a Taobao, sino utilizando agentes especializados para transformar prácticamente todas las fases del comercio electrónico, tanto desde el lado del comprador como del vendedor.

Un camino parecido, una estrategia diferente

Alibaba no está sola en esta carrera. Amazon lleva tiempo desarrollando Rufus, un asistente de compra basado en inteligencia artificial que ya es capaz de responder preguntas sobre productos, realizar recomendaciones, comparar alternativas o ayudar durante el proceso de compra.

La diferencia parece estar menos en las capacidades del asistente que en la estrategia. Mientras Amazon ha construido Rufus como un agente que mejora la experiencia de compra dentro de su marketplace (y lo hace muy bien), Alibaba plantea una transformación más amplia del funcionamiento de la plataforma, donde distintos agentes especializados colaboran para comprender al comprador, ayudar a los vendedores, optimizar promociones y generar contenido. Dos enfoques distintos pero que apuntan hacia un mismo sitio: un comercio electrónico en el que la inteligencia artificial dejará de ser una función más para convertirse en la capa que coordina toda la experiencia.

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