Los agentes de IA ya no se limitan a automatizar tareas: empiezan a comprar, comparar y negociar en nombre de sus usuarios. En esta tribuna, el autor considera que la cuestión decisiva no será si estos agentes son capaces de hacerlo, sino hasta dónde se les permite decidir.
Tomemos el ejemplo de un consumidor que pide a su agente que «encuentre una lavadora fiable por menos de 700 euros, entregada esta semana, al mejor precio». El agente selecciona un modelo de 679 euros. Al otro lado, el agente de la tienda conoce el stock, el margen y las reglas comerciales, y puede ofrecer hasta un 8 % de descuento o el envío gratis. El problema se vuelve entonces económico: ¿hasta qué punto se puede dejar que una máquina arbitre entre conversión, margen y fidelización?
El comercio agéntico sale del laboratorio
Este escenario parece aún prospectivo, pero la infraestructura ya se está poniendo en marcha. En el primer trimestre de 2026, Shopify indicó que el tráfico procedente de la IA hacia sus tiendas se había multiplicado por ocho en un año. Visa afirma haber realizado ya transacciones iniciadas por agentes y trabaja, como Mastercard o Ant International, en mecanismos para identificarlos y autenticarlos. Según un estudio de Visa de la primavera de 2026, el 53 % de los directivos encuestados estarían dispuestos a dejar que sus agentes negocien directamente con los de otras empresas.
La tecnología hace posible la negociación. Falta darle un marco.
Un mandato que enmarcar
El autor distingue tres momentos. Antes de la negociación, hay que saber quién tiene derecho a actuar en nombre del cliente o de la empresa. Durante el intercambio, cada propuesta debe ser trazada, ya que de lo contrario resulta imposible entender por qué un agente concedió un 4 % en lugar de un 8 %. Una vez concluida la transacción, hay que prever las condiciones en las que un humano puede retomar el control. Estas salvaguardias no eliminan la autonomía del agente; la hacen controlable.
Para ilustrar este punto, el autor vuelve a su experiencia en Nespresso, donde dirigía la excelencia operativa de los centros de atención al cliente. Los asesores no aplicaban mecánicamente una tabla de compensaciones: disponían de límites, reglas de escalada y, sobre todo, de una envelope mensual dentro de la cual decidían libremente. Según él, esta autonomía producía un mejor dominio de los gestos comerciales que una tabla rígida, porque el asesor razonaba sobre el conjunto de sus decisiones. Sin embargo, la analogía tiene sus límites: un agente no tiene la intuición relacional de un asesor, y su margen de maniobra debe traducirse en objetivos y reglas explícitas. El principio del sobre sigue siendo válido, midiendo a lo largo del tiempo el margen medio, la retención, el churn (tasa de abandono de clientes) o la tasa de conversión.
Un cursor en lugar de un botón
La tecnología puede ir más rápido que la confianza. Según Visa, el 58 % de los consumidores estadounidenses se sienten cómodos con la idea de que una IA compare precios, pero solo el 38 % aceptaría que realizara la compra directamente, y el 27 % que gastara de forma autónoma. La autonomía probablemente tomará la forma de un cursor: «Compara por mí», luego «Negocia hasta tal límite», luego «Compra si el precio baja de 620 euros».
En el ejemplo de la lavadora, el agente del cliente puede negociar hasta 650 euros antes de pedir confirmación. El agente de la tienda propone un descuento parcial y el envío gratis en lugar del máximo. El acuerdo se perfila en 652 euros, cantidad que supera el umbral fijado por el cliente: su agente pide por tanto confirmación, como preveía el mandato. El acuerdo se horada y traza a continuación.
