Como la inteligencia artificial (IA) está cada vez más extendida, es probable que muchos propietarios de empresas sientan que les 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, las iniciativas estratégicas y de marketing 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 iniciativa 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 gestionar acciones como las compras y los pagos.

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 analizaremos las posibles aplicaciones de los agentes de IA en el comercio electrónico, los desafíos que conlleva la implementación y las medidas que tendrán que tomar en el futuro las empresas de comercio electrónico.

Conclusiones clave

• A diferencia de la IA generativa o de los chatbots de IA, los agentes de IA son sistemas de inteligencia artificial que entienden la intención de los usuarios, toman decisiones autónomas y ejecutan tareas.
  
• A medida que el mercado de comercio electrónico de Japón sigue 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 cobrando 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 en todo el proceso de compra (desde la búsqueda y la comparación de productos hasta las reservas y los pagos) y están empezando a transformar de forma significativa la experiencia de compra en el comercio electrónico.
  
• La implementación de los agentes de IA también presenta desafíos, como los que rodean el diseño de las funciones, la integración de los 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 las tareas en consecuencia. A diferencia de la IA generativa o los chatbots, los agentes de IA se distinguen porque hacen algo más que 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 cabina de apertura frontal en color rojo, con un precio inferior a 10.000 ¥ y fabricada en Japón, con altas valoraciones». 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 y el pago reales.

El concepto de comercio agencial, en el que la IA asume la función de tomar decisiones de compra, también ha ido ganando 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 perfectos 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 la tecnología de modelos de lenguaje grande (LLM), que se caracteriza por su capacidad para generar texto que suene natural aprovechando grandes cantidades de datos textuales.

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

Las diferencias entre los agentes de IA y la IA generativa se resumen a continuación.

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 consultas a través de interacciones con usuarios. Los recientes avances en IA han hecho posible que los sistemas respondan de forma flexible en función del contenido de la pregunta de un usuario, en lugar de proporcionar simplemente respuestas preprogramadas.

El objetivo 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 del usuario y toman las medidas necesarias por sí mismos.

Por ejemplo, en respuesta a la notificación de un cliente de que el producto que ha recibido estaba dañado, el agente de IA puede verificar la situación y proceder con el proceso de devolución. Del mismo modo, si un cliente envía una petición para cambiar su pedido, el agente de IA puede actualizar la información del pedido directamente, resolviendo así 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 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 por los agentes de IA en el sector del comercio electrónico se debe a la expansión del mercado, la intensificación de la competencia y las mayores expectativas del cliente.

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 26,1 billones de yenes (un aumento del 5,1 % respecto al año anterior). La tasa de adopción del comercio electrónico se sitúa aproximadamente en 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 514,4 billones de yenes en 2024, lo que demuestra que el mercado de comercio electrónico sirve como infraestructura crítica no solo para las transacciones de los consumidores, sino también para las transacciones entre empresas.

Además de la propia expansión del mercado, también aumenta el número de nuevos participantes, lo que hace que la competencia sea aún más intensa. En consecuencia, cada vez es más difícil destacar simplemente vendiendo productos, y en la actualidad existe una creciente demanda de la personalización de las experiencias de comercio electrónico.

Sin embargo, la optimización continua tiene sus límites cuando se gestiona manualmente. Como resultado, hay un creciente interés en los sistemas que pueden optimizar automáticamente toda la experiencia de compra.

El comercio por chat (donde los clientes compran productos a través de redes sociales y aplicaciones de mensajería) también ha ido ganando 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 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 con una frecuencia cada vez mayor en varias funciones del comercio electrónico, como el servicio de atención al cliente y el marketing.

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

Evolución del servicio interactivo de atención al cliente 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 importante paso adelante con respecto al servicio de atención al cliente tradicional basado en chats.

Agent i es un agente de IA que integra el asistente de IA de Yahoo! JAPAN y la LINE AI de LINE. 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 interacciones con los clientes, sino también ofrecer soporte en procesos como la búsqueda, la comparación y la toma de decisiones, con el fin último de acabar gestionando también la ejecución de las 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 de forma activa para ofrecer soporte y mejorar la experiencia de compra de los clientes.

Cuando los clientes proporcionan a la IA su presupuesto y sus preferencias, el agente de IA sugiere posibles alojamientos. A continuación, el cliente puede elegir el plan que más le convenga y proceder directamente a realizar 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 a las preferencias de los clientes.

Soporte conversacional para las compras a través de Rufus de Amazon

Amazon ha introducido un asistente de compras con 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 proporciona información pertinente para ayudarles a tomar decisiones de compra.

Aunque actualmente se trata de una evolución de las funciones de búsqueda y recomendación tradicionales, este formato, que permite la realización de compras mediante el diálogo, se puede caracterizar como un enfoque basado en agentes de IA.

Desafíos al implementar agentes de IA y cómo las empresas de comercio electrónico pueden superarlos

Aunque los agentes de IA son excelentes para mejorar la experiencia de los clientes en los sitios web de comercio electrónico y para aumentar la eficiencia operativa, hay varios desafíos que deben tenerse en cuenta al implementarlos. Analicemos más de cerca estos problemas y cómo se pueden solucionar.

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 consiste en determinar exactamente cuánta responsabilidad se les debe confiar. Los requisitos de diseño y los riesgos asociados varían significativamente en función de si el sistema está destinado únicamente a sugerir productos o si también se encarga de gestionar acciones como las compras y los pagos.

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

Refuerzo de la integración de los sistemas y los datos

Para que los agentes de IA funcionen correctamente, es necesario que tengan una integración adecuada con la información de los productos, el inventario y los datos de los clientes. Si la integración con los sistemas existentes o la organización de los datos es inadecuada, se podría comprometer la precisión de las recomendaciones y la coherencia del procesamiento.

Para solucionar esto, es necesario centralizar la gestión de los datos, reforzar la integración de los 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 fundamentales. En concreto, las situaciones que implican el manejo de la 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 fluido que permita a los usuarios completar sus transacciones con confianza.

En el futuro, una prioridad fundamental para las empresas de comercio electrónico será la creación de un entorno en el que la IA identifique y recomiende productos, y en el que los clientes puedan entonces tomar una decisión y completar el proceso de pago de forma segura y fluida.

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