A medida que la inteligencia artificial (IA) se vuelve cada vez más extendida, es probable que muchos propietarios de empresas sientan que ha ayudado a reducir su carga de trabajo operativa. La IA es una herramienta increíblemente útil, y se espera que tenga un impacto significativo en nuestros procesos de toma de decisiones y en la experiencia del cliente en los próximos años.

Por lo tanto, el marketing y las iniciativas estratégicas centradas en la IA son cada vez más importantes para las empresas, y la eficacia con la que puedan aprovechar la IA podría ayudar a determinar su crecimiento y competitividad futuros.

Una de las iniciativas que actualmente atrae la atención es el agente de IA. Se cree que la IA tiene el potencial de transformar la propia naturaleza del comercio electrónico al recopilar información y tomar decisiones en nombre de los clientes, e incluso manejar acciones como la compra y el pago.

En este artículo, explicaremos los conceptos básicos de los agentes de IA y en qué se diferencian de la IA generativa tradicional y de los chatbots de IA. También hablaremos de las posibles aplicaciones de los agentes de IA en el comercio electrónico, los desafíos que implica su implementación y los pasos que las empresas de comercio electrónico deberán tomar en el futuro.

Aspectos clave

• A diferencia de la IA generativa o los chatbots de IA, los agentes de IA son sistemas de inteligencia artificial que comprenden la intención del usuario, toman decisiones de forma autónoma y ejecutan tareas.
  
• A medida que el mercado del comercio electrónico de Japón continúa expandiéndose, la intensificación de la competencia y la creciente demanda de experiencias personalizadas están impulsando un mayor interés en los agentes de IA.
  
• Las iniciativas que utilizan agentes de IA para guiar las experiencias de compra están ganando impulso, como se ha visto con Rufus de Amazon, Rakuten AI de Rakuten Group y Agent i de LINE y Yahoo! JAPAN.
  
• Los agentes de IA son cada vez más capaces de ayudar con todo el proceso de compra, desde la búsqueda y comparación de productos hasta las reservas y los pagos, y están empezando a transformar significativamente la experiencia de compra en el comercio electrónico.
  
• La implementación de agentes de IA también presenta desafíos, como los que rodean el diseño de funciones, la integración de datos y la seguridad.
  

Qué es un agente de IA

Un agente de IA es un sistema de inteligencia artificial que toma decisiones autónomas en función de sus objetivos y lleva a cabo tareas en consecuencia. A diferencia de la IA generativa o los chatbots, los agentes de IA se distinguen porque hacen más que simplemente responder a las preguntas de los clientes: están diseñados para completar tareas específicas.

Imagina que un cliente busca equipaje y especifica estos criterios: «una maleta de mano de color rojo, con apertura frontal, con un precio inferior a los JPY 10,000, fabricada en Japón y con buenas reseñas». Un agente de IA puede buscar productos en función de estos criterios, comparar las opciones que los cumplen y seleccionar un producto.

Por lo tanto, la característica definitoria de los agentes de IA es su capacidad para gestionar sin problemas todo el proceso de compra, desde la interpretación de los requisitos y la selección de productos hasta la compra real y el pago.

El concepto de comercio con agentes, en el que la IA asume el papel de tomar decisiones de compra, también ha ganado atención en los últimos años.

En qué se diferencian los agentes de IA de la IA generativa

La IA generativa está diseñada principalmente para crear contenido, como texto o imágenes. Servicios como ChatGPT y Gemini son ejemplos principales de sistemas que generan contenido en respuesta a las indicaciones del usuario.

Cabe señalar que muchos de estos sistemas de IA generativa se basan en tecnología de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), que se caracteriza por su capacidad para generar texto con un sonido natural utilizando grandes cantidades de datos textuales.

Por el contrario, los agentes de IA hacen más que simplemente generar resultados: pueden tomar decisiones y ejecutar tareas en función de los objetivos que se les han asignado.

A continuación, se resumen las diferencias entre los agentes de IA y la IA generativa.

En qué se diferencian los agentes de IA de los chatbots de IA

Un chatbot de IA es un sistema que proporciona información y responde a las consultas a través de interacciones con los usuarios. Los avances recientes en la IA han hecho posible que los sistemas respondan de manera flexible en función del contenido de la pregunta de un usuario, en lugar de solo proporcionar respuestas preprogramadas.

El enfoque principal de estos sistemas es proporcionar información en un formato conversacional — no realizan ningún procesamiento real ni llevan a cabo tareas operativas.

Por el contrario, los agentes de IA van más allá de la mera conversación; entienden las consultas de los usuarios y toman las medidas necesarias por su cuenta.

Por ejemplo, en respuesta al informe de un cliente de que el producto que recibió estaba dañado, el agente de IA puede verificar la situación y continuar con el proceso de devolución. Del mismo modo, si un cliente envía una solicitud para cambiar su pedido, el agente de IA puede actualizar la información del pedido directamente y así resolver el problema.

Las diferencias entre los chatbots de IA y los agentes de IA se pueden resumir de la siguiente manera.

• Chatbots de IA: Proporcionan información y orientación a través de la conversación
  
• Agentes de IA: Entienden las consultas, determinan los siguientes pasos adecuados en función de la situación y toman medidas
  

Por lo tanto, la distinción clave es que, si bien los chatbots de IA se centran principalmente en la conversación, los agentes de IA también son capaces de ejecutar acciones.

Por qué los agentes de IA están ganando atención en el comercio electrónico

El creciente interés en los agentes de IA en la industria del comercio electrónico se debe a la expansión del mercado, la intensificación de la competencia y las mayores expectativas de los clientes.

El mercado nacional del comercio electrónico en Japón sigue creciendo año tras año. Según una encuesta del Ministerio de Economía, Comercio e Industria, el tamaño del mercado nacional de comercio electrónico B2C en 2024 alcanzó aproximadamente los JPY 26.1 billones (un aumento del 5.1 % respecto del año anterior). La tasa de adopción del comercio electrónico se sitúa en aproximadamente el 9.8 % y muestra una tendencia al alza, lo que indica que el cambio hacia el comercio en línea avanza a un ritmo constante.

Además, el tamaño del mercado de comercio electrónico B2B de Japón alcanzó los JPY 514.4 billones en 2024, lo que demuestra que el mercado del comercio electrónico sirve como infraestructura crítica no solo para las transacciones de los consumidores, sino también para las transacciones entre empresas.

Además de la expansión del mercado en sí, también está aumentando el número de nuevos competidores, lo que intensifica aún más la competencia. Como resultado, se ha vuelto difícil destacar simplemente por vender productos y ahora existe una creciente demanda por la personalización de las experiencias de comercio electrónico.

Sin embargo, existen límites en cuanto a la optimización continua que se puede lograr cuando se realiza de forma manual. En consecuencia, existe un creciente interés en los sistemas que pueden optimizar automáticamente toda la experiencia de compra.

El comercio conversacional, en el que los clientes compran productos a través de las redes sociales y aplicaciones de mensajería, también ha ganado popularidad y el comportamiento de compra impulsado por las conversaciones con los clientes es cada vez más común.

Los agentes de IA se consideran una forma de abordar estas necesidades y los cambios en el entorno del comercio electrónico.

Casos de uso de los agentes de IA en el comercio electrónico

Los agentes de IA se utilizan cada vez con mayor frecuencia en diversas funciones de comercio electrónico, como la atención al cliente y el marketing.

En esta sección presentaremos casos de uso específicos basados en iniciativas de empresas líderes.

Evolución de la atención al cliente interactiva a través de Agent i, de LINE y Yahoo! JAPAN

En los últimos años, LINE y Yahoo! JAPAN han comenzado a ofrecer un agente de IA llamado Agent i, lo que marca un avance significativo con respecto a la atención al cliente tradicional basada en chat.

Agent i es un agente de IA que integra el Asistente de IA de Yahoo! JAPAN y la IA de LINE, LINE AI. Se puede acceder a él a través del icono que se muestra en la pestaña de LINE o junto al cuadro de búsqueda en Yahoo! JAPAN.

El objetivo de Agent i no es solo proporcionar información y hacer sugerencias a través de las interacciones con los clientes, sino también apoyar procesos como la búsqueda, la comparación y la toma de decisiones, con el objetivo final de manejar finalmente también la ejecución de tareas.

Experiencia de compra mejorada a través de Rakuten AI de Rakuten Group

Rakuten Group ha introducido Rakuten AI, un agente de IA para su servicio Rakuten Travel. Este agente de IA trabaja activamente para apoyar y mejorar la experiencia de compra de los clientes.

Cuando los clientes proporcionan a la IA su presupuesto y preferencias, el agente de IA sugiere posibles alojamientos. A continuación, el cliente puede elegir el plan que mejor se adapte a sus necesidades y proceder directamente a la reserva.

El sistema también puede sugerir reservas recurrentes o planes similares en función del historial de reservas anteriores, lo que le permite hacer recomendaciones adaptadas al comportamiento y las preferencias de los clientes.

Soporte de compras conversacional a través de Rufus de Amazon

Amazon ha introducido un asistente de compras de IA llamado Rufus que responde a las preguntas de los clientes y recomienda productos.

Los clientes pueden hacer preguntas sobre los usos y las características de un producto, y la IA les proporciona información relevante para ayudarlos a tomar decisiones de compra.

Si bien actualmente es una evolución de las funciones tradicionales de búsqueda y recomendación, este formato, que apoya la compra a través del diálogo, se puede caracterizar como un enfoque basado en agentes de IA.

Desafíos en la implementación de agentes de IA y cómo las empresas de comercio electrónico pueden superarlos

Si bien los agentes de IA son excelentes para mejorar la experiencia del cliente en los sitios de comercio electrónico y aumentar la eficiencia operativa, hay varios desafíos que se deben tener en cuenta al implementarlos. Echemos un vistazo más de cerca a estos problemas y cómo se pueden abordar.

Diseño de la función de los agentes de IA

Aunque los agentes de IA se pueden utilizar para una amplia gama de tareas, un desafío es determinar exactamente cuánta responsabilidad confiarles. Los requisitos de diseño y los riesgos implicados varían significativamente en función de si el sistema está destinado únicamente a sugerir productos o si también es responsable de manejar acciones como compras y pagos.

Por lo tanto, al implementar la IA, es importante distinguir claramente entre las tareas que debe manejar la IA y las que deben realizar los humanos, y definir explícitamente las funciones y responsabilidades.

Fortalecimiento de la integración de datos y sistemas

Para que los agentes de IA funcionen correctamente, es necesario que estén integrados adecuadamente con la información del producto, el inventario y los datos de los clientes. Si la integración con los sistemas existentes o la organización de los datos es inadecuada, podría comprometer la precisión de las recomendaciones y la coherencia del proceso.

Para abordar este problema, es necesario centralizar la gestión de datos, fortalecer la integración de sistemas y establecer un entorno en el que la IA pueda acceder a la información necesaria en tiempo real.

Establecimiento de un entorno de pago seguro

Cuando los agentes de IA participan en las últimas etapas del proceso de compra, garantizar la seguridad de los pagos y mitigar el riesgo de fraude se convierten en desafíos clave. En particular, las situaciones que implican el manejo de información personal y de pago de los clientes requieren un alto nivel de seguridad y fiabilidad.

Por lo tanto, es importante implementar medidas para prevenir el fraude y garantizar la seguridad, al tiempo que se diseña un proceso de pago sin problemas que permita a los usuarios completar sus transacciones con confianza.

Para las empresas de comercio electrónico que avancen, una prioridad clave será crear un entorno en el que la IA identifique y recomiende productos, y los clientes puedan tomar una decisión y completar el proceso de pago de forma segura y sin problemas.

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