Resumen Ejecutivo:
- La gran mayoría de los minoristas de comercio electrónico han invertido en comercio agentic de alguna forma, principalmente para impulsar el crecimiento de los ingresos y mejorar la experiencia del cliente, según una encuesta de LogicBroker a más de 600 líderes empresariales de comercio electrónico publicada el jueves. Casi el 96% ha invertido en capacidades de inteligencia artificial.
- Las aplicaciones más destacadas son las que se dirigen directamente al cliente, incluyendo el descubrimiento de productos impulsado por IA, los chatbots con IA y las recomendaciones personalizadas.
- Casi la mitad –47%– planea invertir más de 1 millón de dólares en comercio agentic en los próximos 12 meses.
Análisis en Profundidad:
La era en la que las empresas solo implementaban soluciones de IA en el backend y siempre mantenían a un humano en el proceso ha quedado atrás. La mayoría de los minoristas se sienten cómodos al llevar las soluciones de IA directamente al cliente.
“Mantener a los humanos involucrados con la IA sigue siendo un buen consejo, pero la aplicación ha cambiado”, afirmó Julie Geller, directora de investigación principal de Info-Tech Research Group, en un correo electrónico. “La pregunta ya no es si se debe involucrar a los humanos, sino dónde en el recorrido del cliente es más importante su participación y cómo diseñar para ello.”
Además del crecimiento de los ingresos y la mejora de la experiencia del cliente, los responsables de la toma de decisiones en el comercio electrónico citaron la inversión en IA para la reducción de costos y la eficiencia operativa, según la encuesta de LogicBroker.
Los chatbots con IA tienen un impacto mixto en la experiencia del cliente. Si bien los clientes agradecen poder acceder a ayuda las 24 horas del día, los 7 días de la semana y obtener respuestas rápidas, los chatbots con IA a menudo no logran manejar consultas complejas y los clientes se frustran con lo que perciben como un obstáculo para hablar con un representante humano.
“Muchos de estos agentes se encuentran en una posición incómoda, ni convincentemente humanos ni cómodamente máquinas”, señaló Geller. “Las respuestas pueden ser vacías, sin sentido o llegar demasiado tarde para ser relevantes, y de cualquier manera, la experiencia daña activamente la marca que se suponía que debía servir.”
Ante estas experiencias, no es sorprendente que dos tercios de los consumidores prefieran hablar con un humano, según una encuesta realizada por YouGov en nombre de Pegasystems Inc.
El problema, según Geller, es que la mayoría de las empresas están invirtiendo poco en la transición.
“Cuando un cliente llega a un agente en vivo después de una interacción con la IA, la carga de la continuidad nunca debe recaer sobre él”, explicó Geller. “No debería tener que repetirse ni esperar mientras el agente se pone al día. La transición debe ser invisible, con el agente llegando completamente informado y listo. Actualmente, rara vez es así.”
Mientras tanto, el retorno de la inversión (ROI) de la IA puede ser esquivo. Gartner predice que los costos por resolución para la IA generativa superarán los 3 dólares para 2030, lo que es más caro que muchos agentes offshore. El aumento de los costos de los centros de datos, los proveedores de IA que pasan de un crecimiento subsidiado a buscar rentabilidad y los casos de uso complejos pueden contribuir al aumento de los costos de la IA.
Esto no significa que las empresas no deban invertir en IA. Geller afirma que los casos de uso más sólidos de la IA son cuando “opera silenciosamente en segundo plano”.
Los minoristas también están invirtiendo en capacidades operativas en el backend: el 44% está invirtiendo en la optimización de precios y el 43% en la gestión automatizada de inventario, según LogicBroker.
“La optimización de precios y la previsión de la demanda funcionan bien porque las variables son cuantificables, la retroalimentación es inmediata y no existe una relación directa con el cliente si el modelo se equivoca”, explicó Geller.
La IA también puede ser útil para el descubrimiento de productos, y los consumidores han mostrado su comodidad al utilizar la tecnología para la investigación.
“En el lado orientado al cliente, el descubrimiento de productos tiene un valor real cuando se entrena con señales de comportamiento y contexto en lugar de solo términos de búsqueda”, concluyó Geller. “Un comprador que mira algo tres veces y nunca lo compra está comunicando algo, y la IA lee eso mejor que cualquier lógica de palabra clave.”
