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Descubra cómo los profesionales del marketing minorista se benefician de la era de la IA.
Resumen Ejecutivo:
La IA ya no es una capa emergente del proceso de compra. El setenta y dos por ciento de los consumidores afirma consultar regular u ocasionalmente herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini para ideas de compra o recomendaciones de regalos, mientras que las recomendaciones de productos impulsadas por IA, los chatbots y la búsqueda visual ya se utilizan en las experiencias de los minoristas.
Los consumidores también se sienten relativamente cómodos con las recomendaciones que ofrece la IA. El cuarenta y cuatro por ciento dice confiar más en las recomendaciones de productos generadas por IA que en otras fuentes, y otro 31% confía en ellas por igual. Al mismo tiempo, la adopción es desigual entre las aplicaciones: las recomendaciones de productos lideran el uso con un 55%, mientras que los comportamientos más recientes, como las compras por voz, siguen siendo limitados.
La oportunidad ahora es menos sobre convencer a los consumidores de que prueben la IA y más sobre mejorar la experiencia en torno a ella. La privacidad de los datos es el factor más probable para aumentar la disposición a utilizar un asistente de compras personal de IA, seguido de mejores recomendaciones. Para los especialistas en marketing, esto significa que la IA debe ofrecer una relevancia genuina mientras se gana el derecho a usar los datos del cliente. El Positionless Marketing puede ayudar a los equipos a cerrar esa brecha, permitiendo a los especialistas en marketing pasar rápidamente del conocimiento del cliente a recomendaciones, contenido y experiencias personalizadas sin depender de largas transferencias entre equipos de datos, creatividad y ejecución.
Metodología:
Este informe se basa en una encuesta de Optimove Insights de 2026 realizada a 647 consumidores estadounidenses entre 18 y 65 años con ingresos familiares de 75.000 $ o más.
La investigación examina cómo los consumidores están utilizando la IA a lo largo de su proceso de compra, su confianza en las recomendaciones de productos generadas por IA y los factores que podrían fomentar una mayor adopción de asistentes de compra de IA.
Resultados
Casi la mitad de los consumidores, el 49%, afirma consultar regularmente herramientas de IA como ChatGPT, Claude o Gemini para ideas de compra o recomendaciones de regalos. Otro 23% utiliza estas herramientas ocasionalmente, lo que eleva el uso total reportado al 72%.
Solo el 16% dice que prefiere investigar productos completamente por su cuenta. Otro 12% no está utilizando actualmente la IA para este propósito, pero está abierto a hacerlo.
Los resultados sugieren que la investigación de compras asistida por IA ha superado la experimentación para una parte sustancial de los consumidores. Los usuarios regulares superan a los usuarios ocasionales en más de dos a uno.
Resultados
Las recomendaciones de productos son la función de compra impulsada por IA más utilizada, seleccionada por el 55% de los consumidores. Los chatbots le siguen con un 41%, mientras que el 31% ha utilizado la búsqueda visual.
Las aplicaciones más personalizadas también han ganado terreno. El veintiséis por ciento ha utilizado ofertas personalizadas, mientras que el 23% ha utilizado recomendaciones de tamaño o ajuste impulsadas por IA.
Las compras por voz siguen siendo significativamente menos comunes con un 8%. Mientras tanto, el 21% dice no haber utilizado ninguna de las funciones de compra impulsadas por IA enumeradas.
Los resultados muestran que la adopción es más fuerte donde la IA ayuda a los consumidores a reducir las opciones, responder preguntas o encontrar productos relevantes. Las aplicaciones más autónomas o menos familiares siguen estando considerablemente menos establecidas.
Resultados
El cuarenta y cuatro por ciento de los consumidores dice que confía más en las recomendaciones de productos generadas por IA que en las recomendaciones de otras fuentes. Otro 31% confía en ellas de forma similar.
En conjunto, tres cuartas partes de los consumidores depositan al menos tanta confianza en las recomendaciones generadas por IA como en las fuentes alternativas.
El escepticismo sigue presente, pero representa una porción menor de los encuestados. El catorce por ciento dice que confía menos en las recomendaciones de IA, mientras que el 11% no confía en ellas en absoluto.
El balance, por lo tanto, se inclina claramente hacia la aceptación: los consumidores no están simplemente utilizando la IA a pesar de las preocupaciones sobre la credibilidad; la mayoría informa un nivel de confianza comparable o mayor que otras fuentes de recomendación.
Resultados
La privacidad de los datos es el factor con mayor probabilidad de aumentar la disposición de los consumidores a usar un asistente de compras personal de IA, seleccionado por el 37% de los encuestados.
Mejores recomendaciones le siguen de cerca con un 30%, lo que hace que la privacidad y la relevancia sean sustancialmente más importantes que los otros factores probados.
El catorce por ciento dice que simplemente no está interesado en usar un asistente de compras personal de IA, mientras que el 12% se sentiría animado por mayores ahorros de tiempo o dinero. Solo el 5% cita la capacidad de anular al asistente, y el 2% señala el boca a boca.
Los hallazgos sugieren que la resistencia a los asistentes de compras de IA es menos sobre el concepto en sí y más sobre si los consumidores creen que la experiencia es lo suficientemente útil, y si pueden confiar en cómo se maneja su información.
Con un 72% que consulta herramientas de IA generativa regular u ocasionalmente para ideas de compra y recomendaciones, la IA se sitúa ahora junto a los mecanismos de búsqueda tradicionales, los marketplaces, los minoristas, las plataformas de redes sociales y otras superficies de descubrimiento.
Para los especialistas en marketing, esto amplía el punto de inicio de la consideración del producto. La información del producto debe estar cada vez más estructurada, ser precisa y lo suficientemente distintiva como para aparecer eficazmente a través del descubrimiento mediado por IA, mientras que las experiencias propias deben facilitar que los clientes continúen el viaje una vez que la IA dirija su atención hacia un producto o marca.
El objetivo no debe ser crear una “campaña de IA” de forma aislada. Las marcas deben tratar la IA como otra interfaz a través de la cual los clientes descubren, evalúan y, finalmente, compran productos.
Tres cuartas partes de los consumidores confían en las recomendaciones generadas por IA tanto o más que en otras fuentes. Eso otorga a las marcas un permiso significativo para usar la IA en la experiencia de compra, pero no debe interpretarse como una confianza incondicional.
Los mismos consumidores que aceptan las recomendaciones de IA identifican la privacidad como la mayor oportunidad para mejorar los asistentes de compra de IA. La confianza en el resultado no equivale necesariamente a la comodidad con los datos necesarios para producirlo.
Las marcas deben dejar claro el intercambio de valor: qué información se está utilizando, por qué mejora la experiencia y qué control conservan los consumidores. Una personalización de IA sólida debe sentirse lo suficientemente útil como para justificar los datos que la respaldan, en lugar de ser simplemente más intrusiva porque hay más datos disponibles.
Después de la privacidad, las mejores recomendaciones son el factor con mayor probabilidad de aumentar la disposición a utilizar un asistente de compra de IA. Esta es una distinción importante. La adopción no crecerá simplemente porque los minoristas agreguen más funciones de IA.
La próxima ventaja competitiva provendrá de la calidad de la recomendación en sí. La IA debe comprender las preferencias del cliente, la intención actual, el comportamiento anterior, el contexto y los productos disponibles lo suficientemente bien como para reducir la distancia entre la necesidad de un comprador y la elección correcta.
Esto sitúa los datos del cliente y la toma de decisiones en el centro de la oportunidad de la IA. Las interfaces generativas pueden cambiar la forma en que los consumidores interactúan con las marcas, pero la calidad de esas interacciones seguirá dependiendo de la inteligencia subyacente.
Las compras impulsadas por IA aumentan tanto la cantidad de inteligencia del cliente disponible para los especialistas en marketing como la velocidad a la que esa inteligencia se vuelve relevante. Un comprador puede pasar de una idea de regalo generada por IA a navegar por un producto, hacer una pregunta y considerar una compra en cuestión de minutos.
Los flujos de trabajo tradicionales construidos alrededor de equipos separados de datos, análisis, creatividad y campañas pueden tener dificultades para seguir el ritmo de ese viaje. Para cuando un conocimiento pasa por múltiples transferencias, el cliente ya puede haber cambiado de dirección.
El Positionless Marketing otorga a los especialistas en marketing la capacidad de pasar del conocimiento a la ejecución de forma más independiente: identificando una audiencia, comprendiendo la intención, creando contenido relevante, seleccionando una oferta y activándola en todos los canales sin esperar una secuencia de equipos especializados.
Para las compras impulsadas por IA, esto significa que los especialistas en marketing pueden responder a las señales que la IA ayuda a generar mientras aún son relevantes. La ventaja no es simplemente usar más IA; es combinar la inteligencia, la creatividad y la ejecución lo suficientemente rápido como para hacer que cada recomendación o interacción sea más relevante.
Las compras con IA ya han cruzado un umbral importante. La mayoría de los consumidores en esta investigación utilizan herramientas de IA para la investigación de compras, las recomendaciones de productos se han vuelto masivas y la confianza en las sugerencias de IA es relativamente alta.
La siguiente etapa se definirá menos por la adopción que por la calidad. Los consumidores están señalando que desean recomendaciones que realmente mejoren sus decisiones y experiencias que protejan sus datos mientras los utilizan de forma inteligente.
Para los especialistas en marketing, la oportunidad es tratar la IA como parte del recorrido del cliente en lugar de como una tecnología independiente. Las marcas deben construir en torno al descubrimiento asistido, una personalización más sólida, prácticas de datos transparentes y control del cliente, utilizando la IA donde elimina la fricción en lugar de simplemente donde se puede agregar.
El Positionless Marketing hace que esa estrategia sea accionable. Cuando los especialistas en marketing pueden conectar de forma independiente la inteligencia del cliente con la creación y la ejecución, la IA se convierte en algo más que un motor de recomendaciones o una interfaz. Se convierte en una forma de reconocer la intención y responder con mayor relevancia en el momento en que el cliente está listo para actuar.
Sobre Optimove
Optimove, el creador del Positionless Marketing, libera a los equipos de marketing de las limitaciones de roles fijos, otorgando a cada especialista en marketing el poder de ejecutar cualquier tarea de marketing de forma instantánea e independiente. Se ha demostrado que el Positionless Marketing mejora la eficiencia de las campañas en un 88%, permitiendo a los equipos de marketing crear un compromiso más personalizado con los clientes existentes.
Durante dos años consecutivos, Optimove ha sido posicionada como Visionaria en el Cuadrante Mágico de Gartner para Centros de Marketing Multicanal, reconocida por su toma de decisiones impulsada por IA, sus conocimientos prescriptivos y su capacidad probada para orquestar miles de campañas personalizadas en tiempo real en todos los canales.
Su Plataforma de Positionless Marketing incluye Optimove Engage y Orchestrate para la toma de decisiones y orquestación de campañas multicanal; Optimove Personalize, un motor de personalización digital; y Optimove Gamify, una plataforma de lealtad y gamificación.
Todos están impulsados por Optimove AI, el conjunto de IA de marketing que lleva la IA a todos los lugares donde trabajan los especialistas en marketing. Dentro de la plataforma a través de agentes de IA nativos para la toma de decisiones, análisis y creación, fuera de ella a herramientas de IA externas como Claude y ChatGPT a través del Optimove MCP, y en aplicaciones personalizadas construidas sobre la plataforma a través del Optimove Custom Apps. Optimove ha integrado la IA en su plataforma desde 2012, allanando el camino para el Positionless Marketing.
Hoy, su suite integral impulsada por IA está a la vanguardia de empoderar a los especialistas en marketing para optimizar los flujos de trabajo desde el Conocimiento hasta la Creación y a través de la Optimización. Optimove ofrece soluciones específicas de la industria y casos de uso para las principales marcas de consumo a nivel mundial.
Optimove Insights es el brazo analítico y de investigación de Optimove, dedicado a proporcionar información valiosa de la industria e investigaciones basadas en datos para empoderar a las empresas B2C.
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