McKinsey ha puesto cifras y marco conceptual a uno de los debates emergentes en el comercio digital: la evolución hacia el llamado agentic commerce. En un análisis publicado por QuantumBlack, su división de analítica avanzada, la firma describe una “curva de automatización” que ordena el tránsito desde asistentes que sugieren productos hasta agentes capaces de ejecutar compras completas bajo parámetros definidos por el usuario.
El foco de steinforme está en el grado real de autonomía de estos sistemas, en cómo esa autonomía afecta a los márgenes y en qué medida puede cambiar el funnel comercial tal como lo conocemos. Para el retail, el valor del documento reside en ofrecer un marco estructurado para anticipar impactos y tomar decisiones estratégicas.
Una curva con fases diferenciadas
Según McKinsey, la automatización en agentic commerce es progresiva. En la primera fase se sitúan los asistentes que recomiendan productos o comparan alternativas, pero mantienen al consumidor como decisor final. Aquí la tecnología actúa como apoyo en la búsqueda y evaluación.
La segunda etapa incorpora mayor capacidad operativa: agentes que, una vez aprobada una preferencia o conjunto de reglas, pueden completar pasos intermedios del proceso de compra. La intervención humana sigue presente, pero se reduce la fricción.
En la fase más avanzada, el agente actúa con autonomía dentro de límites previamente establecidos. Puede seleccionar, negociar condiciones y ejecutar la transacción sin interacción puntual en cada compra. El usuario define criterios como presupuesto, marcas aceptables, frecuencia o sensibilidad al precio y el sistema opera dentro de ese marco.
La diferencia entre estas fases implica cambios en control de datos, responsabilidad sobre la decisión y redistribución del poder entre plataformas, marcas y consumidores.
Impacto directo en márgenes y pricing
Uno de los puntos centrales del análisis es el efecto sobre la rentabilidad. Si los agentes automatizados optimizan sistemáticamente por precio, disponibilidad o rapidez, el riesgo para los retailers es una intensificación de la competencia basada en variables cuantificables.
En escenarios de alta autonomía, el agente podría priorizar el mejor precio ajustado a parámetros definidos. Esto puede presionar los márgenes en categorías comoditizadas, donde no existe diferencias claras entre marcas, y trasladar parte del poder de negociación desde el marketing hacia el algoritmo.
Al mismo tiempo, los retailers que controlen o integren estos agentes dentro de su propio ecosistema podrían ganar nuevas eficiencias. Por ejemplo, son potenciales fuentes de valor automatizar la reposición, reducir costes de adquisición o mejorar la previsión de demanda.
Un funnel en proceso de cambio
La automatización creciente cuestiona el modelo clásico de embudo, basado en atracción, consideración y conversión. Si un agente toma decisiones recurrentes en nombre del consumidor, buena parte de las fases intermedias pueden comprimirse o desaparecer.
Ante esta situación, la batalla por la visibilidad cambia de naturaleza. Ya no se trata sólo de captar la atención del consumidor, sino de influir en los criterios que configuran el agente. Estar presente en la lista de proveedores aceptables o en los parámetros predefinidos puede resultar más decisivo que una campaña puntual.
Para marketing y retail media?, el reto es doble. Por un lado, mantener relevancia ante consumidores humanos. Por otro, adaptar estrategias a entornos donde la decisión final puede estar mediada por sistemas automatizados que priorizan variables objetivas.
Control de la relación con el cliente
El avance hacia agentes autónomos también plantea una cuestión estratégica sobre la titularidad de la relación con el cliente. Si la interfaz principal pasa a ser un agente integrado en un sistema operativo, un marketplace o una plataforma tecnológica, el retailer puede quedar en segundo plano.
McKinsey subraya que la posición en la cadena de valor dependerá de quién controle los datos, las reglas de decisión y la capa de orquestación. Los retailers con programas de fidelización sólidos y datos propios tienen margen para desarrollar o integrar agentes bajo su marca. Pero aquellos que dependan de plataformas externas pueden ver diluida su capacidad de diferenciación.
La cuestión está en decidir cuándo permitir que un agente ejecute compras completas. Y esto implica evaluar riesgos reputacionales, control de precios y coherencia de surtido.
Recomendación o ejecutar
El principal aporte del análisis de McKinsey es ordenar el debate en torno a tiempos y grados de madurez. No todos los sectores ni categorías avanzarán al mismo ritmo. Productos recurrentes y de baja implicación son candidatos naturales a una mayor automatización. Por su parte, compras de alta consideración pueden mantener mayor intervención humana.
Lo que queda claro es que la transición del asistente que recomienda al agente que ejecuta no será instantánea, pero sí progresiva. Prepararse implica revisar modelos de pricing dinámico?, acuerdos con proveedores tecnológicos y estrategias de captación.
El agentic commerce abre un escenario donde la competencia puede desplazarse desde la persuasión hacia la parametrización. Comprender en qué punto de la curva se encuentra cada categoría permitirá a los retailers anticipar impactos y decidir si quieren ser meros proveedores en un ecosistema automatizado o actores que influyen en las reglas de decisión. Esa elección marcará el equilibrio de poder en la próxima etapa del comercio digital.
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