Cómo la IA amenaza los ingresos de las plataformas
Por Yuanyuan Gina Cui, Patrick van Esch y Jan Kietzmann
IA generativa
Harvard Business Review
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Resumen. Las plataformas digitales han dominado la economía durante mucho tiempo al captar la atención, los datos y las transacciones, pero ese modelo ahora está bajo amenaza directa. A medida que los consumidoresLos supuestos que sustentan la economía de las plataformas comienzan a desmoronarse. Los agentes de IA comparan opciones al instante, optimizan el valor y ejecutan transacciones sin interactuar con las interfaces de la plataforma. El resultado es el "comercio sin clics", que debilita la publicidad, principal motor de ingresos de empresas como Google, Meta y Amazon. Además, eliminan la dependencia del ecosistema, reducen las comisiones por transacción a cero al permitir una comparación fluida entre plataformas y hacen que los modelos de suscripción sean menos efectivos al ignorar los sesgos conductuales. Lo más importante es que superan la personalización de la plataforma al aprovechar una comprensión mucho más rica y contextual de la intención del usuario. En adelante, la ventaja competitiva pasará de poseer interfaces de usuario a ser seleccionado por agentes de IA. Las empresas que no rediseñen sus modelos de negocio, estrategias de datos y pilas tecnológicas para un mundo centrado en los agentes corren el riesgo de un declive rápido e irreversible.
Con el tiempo, el enorme volumen de actividad en línea y la comodidad de los servicios digitales centralizados nos han convertido en una sociedad dependiente de las plataformas, que moldean los mercados y el trabajo, acaparando cada vez más nuestro tiempo y nuestras actividades diarias. Los consumidores dependen mayoritariamente de plataformas como Google para buscar información, WhatsApp para comunicarse, YouTube para entretenerse, Instagram para conectar con otras personas y Amazon para comprar.
Las plataformas han convertido estas interacciones en una enorme máquina de generar ganancias. La atención del usuario, los datos y la participación en línea se han convertido en la moneda de cambio de la era digital. Solo el negocio publicitario de Amazon alcanzó los 56 mil millones de dólares en 2024, con un crecimiento interanual del 18%, lo que lo convierte en el segmento de mayor crecimiento y rentabilidad de Amazon. El Centro Mundial de Investigación Publicitaria proyecta que esta cifra podría superar los 79 mil millones de dólares para 2026.
Pero aquí está el problema: casi cada dólar de esos ingresos depende de que los usuarios vean productos y anuncios patrocinados y tomen decisiones basándose en lo que encuentran en las plataformas que frecuentan. Estas suposiciones ya no son seguras.
Esto se debe a que las personas confían cada vez más en agentes de IA personales para que tomen decisiones por ellas, en lugar de simplemente recibir información que les ayude a decidir (como hacen las plataformas y los motores de búsqueda). Los agentes de IA son racionales, no emocionales. No ven anuncios. No compran por impulso. No se integran en ecosistemas. A medida que las máquinas comienzan a tomar decisiones de compra por los humanos, amenazan todas las fuentes de ingresos de las que dependen las plataformas: clics en anuncios, comisiones por transacción, suscripciones y cargos por servicios de terceros.
Este artículo analiza la naturaleza de la amenaza de la IA y argumenta que los agentes de IA no solo reducirán los ingresos de las grandes plataformas digitales, sino que también invalidarán los datos sobre los que estas plataformas construyeron su ventaja competitiva. La capacidad de las plataformas para predecir las preferencias de los usuarios a partir de su comportamiento en sus sitios web será superada por la capacidad de la IA para discernir la intención del usuario mediante el acceso a la totalidad de sus interacciones.
Comencemos por analizar cómo la IA afectará los flujos de ingresos de las plataformas.
La erosión de los ingresos
Históricamente, las plataformas generaban ingresos a través de publicidad, comisiones por transacción, suscripciones y servicios del ecosistema como la computación en la nube, la logística y los pagos. A medida que los usuarios delegan la búsqueda, la selección y la ejecución a agentes de IA, las superficies de interacción de las que dependen estos ingresos se erosionan, transfiriendo la generación de valor de las plataformas a los usuarios.
Ingresos publicitarios
La publicidad sigue siendo la principal fuente de ingresos para las plataformas. En 2024, representó aproximadamente el 75 % de los ingresos de Google y el 97 % de los de Meta; como se mencionó anteriormente, también fue el segmento más rentable de Amazon. A medida que se produce un cambio estructural que se aleja de las interfaces de plataformas individuales (sitios web, aplicaciones, motores de búsqueda) encargadas de encontrar la mejor opción para el consumidor, las plataformas pierden la capacidad de monetizar la atención mediante la venta de espacios publicitarios segmentados basados en datos de usuario.
En cambio, los usuarios recurrirán a agentes de IA que los comprendan de forma más integral, consuman información directamente, evalúen opciones de forma autónoma y, o bien realicen recomendaciones personalizadas, o bien actúen de forma autónoma en su nombre. Los agentes de IA no solo eliminan la carga cognitiva que supone para los usuarios navegar entre un sinfín de opciones, sino que también eliminan los incentivos de las plataformas basadas en publicidad. Estas plataformas pierden la capacidad de monetizar la atención porque los agentes de IA ya no «ven» ni hacen clic en los anuncios.
El resultado es lo que llamamos «comercio sin clics»: transacciones que van desde la intención hasta la finalización sin ninguna interacción en la interfaz donde la publicidad pueda intervenir. Esto rompe fundamentalmente el equilibrio del mercado bilateral : las plataformas ya no pueden subvencionar a los usuarios con servicios gratuitos cuando los anunciantes no pueden llegar a esos usuarios.
Comisiones por transacción
Las plataformas se quedan con una parte de cada transacción que intermedian (por ejemplo, las comisiones de Amazon Marketplace, las comisiones de Uber/Lyft y las tarifas de servicio de Airbnb). Para maximizar su retorno de la inversión, las plataformas llevan mucho tiempo creando bucles de referencia internos (por ejemplo, Google dirige a los usuarios de la Búsqueda a Maps y luego a YouTube, Amazon redirige a los compradores a Prime y Whole Foods) y barreras de entrada para retener la atención, los datos y las transacciones dentro de sus propios ecosistemas. Esto dificulta, engorra o encarece para los usuarios la comparación de alternativas o el cambio de proveedor.
La IA basada en agentes rompe por completo con esta lógica. Los agentes buscan en diversas plataformas, desglosan las ofertas, comparan precios al instante y dirigen a los compradores al proveedor que mejor se ajuste a sus necesidades. La consecuencia económica es evidente: una guerra de precios a la baja. Cuando sus ventajas competitivas se vuelven ineficaces, la dinámica clásica de las plataformas, donde el ganador se lo lleva todo, se invierte y se convierte en una situación en la que todos pierden, ya que los agentes de IA operan simultáneamente en todas las redes. Los mercados tradicionales, como Amazon, Uber, Airbnb y Booking.com, pierden el control sobre el descubrimiento, los precios, el flujo de transacciones y, sobre todo, la recaudación de comisiones.
Cuotas de suscripción y membresía
Dependiendo del proveedor, las suscripciones pueden ser una importante fuente de ingresos para la plataforma. Solo Amazon cuenta con aproximadamente 250 millones de miembros Prime de pago, lo que generó 44.370 millones de dólares en cuotas de suscripción en 2024. Para los proveedores de plataformas, estos modelos de suscripción dependen de que los usuarios dediquen un tiempo considerable al ecosistema. Si bien algunos ofrecen un solo servicio, otros, como Costco Online o Amazon, ofrecen modelos de suscripción integrados diseñados para fomentar la fidelización, la lealtad y la interacción con otros servicios (por ejemplo, envíos, vídeo, música, descuentos, etc.). Una vez suscritos, los usuarios tienden a ser fieles a estos proveedores.
La vulnerabilidad aquí es psicológica, no técnica. Las suscripciones se basan en sesgos cognitivos; una vez que pagamos por Prime, nos sentimos obligados a "aprovechar al máximo nuestro dinero" comprando más en Amazon, aunque no siempre sea la opción más económica. A diferencia de los humanos, los agentes evalúan si los beneficios de Prime justifican su costo en cada transacción, sin la presión psicológica de los costos irrecuperables.
Cuando los agentes de IA interactúan en lugar de los usuarios, muchos de los beneficios percibidos de las suscripciones (envío rápido, visualización sin anuncios, almacenamiento, recomendaciones premium) pierden relevancia. Un agente puede comparar instantáneamente el costo total (incluido el envío) entre todos los proveedores, haciendo que el "envío Prime gratuito" sea irrelevante si otro proveedor ofrece precios totales más bajos. El resultado es una elección más transparente, menores costos de cambio, mejor relación calidad-precio y mucha menos susceptibilidad a la influencia del marketing.
Servicios ecosistémicos
Las plataformas suelen ofrecer servicios complementarios como forma de aumentar y monetizar la dependencia de los usuarios en sus ecosistemas. Entre las principales fuentes de ingresos se incluyen los servicios en la nube (AWS, Google Cloud), los servicios de logística y distribución (Fulfillment by Amazon), los servicios de pago y tecnología financiera (Apple Pay, Google Pay) y los servicios de datos (API, herramientas de análisis).
Los agentes de IA desagregan estos servicios y los optimizan entre proveedores, no dentro de ecosistemas. Eligen el servicio en la nube más económico, el mejor proveedor de logística y la opción de pago más rentable, incluso si eso implica alejarse de los actores dominantes o de los paquetes de plataformas. Como resultado, la ventaja financiera de los ecosistemas de plataformas se desvanece a medida que los agentes de IA deconstruyen los ecosistemas cerrados en componentes intercambiables.
La erosión de la ventaja competitiva
La personalización de plataformas se ha considerado durante mucho tiempo una ventaja competitiva. El motor de recomendaciones de Amazon, la selección de contenido de Netflix y la función Discover Weekly de Spotify utilizan las señales de comportamiento que registran para predecir las preferencias de los usuarios. Sin embargo, esta personalización tradicional tiene limitaciones inherentes. Se basa en el comportamiento observado dentro de una sola plataforma: en qué hiciste clic, qué viste, qué compraste o en qué te detuviste. No registra tu comportamiento fuera de la plataforma, lo que significa que la imagen que construyen las plataformas es fragmentada e inferida.
Los agentes de IA operan en un nivel completamente distinto. Cuando los usuarios invitan a un agente de IA a su vida digital, otorgándole acceso a su bandeja de entrada, calendario, almacenamiento en la nube y conversaciones privadas, comparten información que jamás revelarían voluntariamente a una marca. Avances como la integración de OpenAI con Gmail, Google Calendar y Contactos, o la capacidad de Microsoft Copilot para analizar hilos de correo electrónico y agendas de reuniones, marcan un cambio fundamental en la asimetría de datos entre consumidores y empresas. El agente no infiere preferencias a partir de clics; las conoce a partir del contexto. Comprende que su presupuesto es ajustado este mes a partir de las notificaciones bancarias, que está iniciando una relación sentimental a partir de las entradas de su calendario y que ha estado estresado por una fecha límite de trabajo a partir del tono de su correo electrónico.
La intimidad es asimétrica también en otro sentido. Los usuarios confían en los agentes de IA para hablar de sus ansiedades, inseguridades, aspiraciones y limitaciones: una «intimidad vulnerable» que jamás compartirían con el chatbot de una tienda. Un agente de IA sabe cuándo alguien tiene problemas económicos, se siente inseguro al realizar una compra o compra bajo presión de tiempo. Esto crea un nivel de personalización que las plataformas, a pesar de todos sus datos, no pueden igualar. Los usuarios de IA no solo se sienten comprendidos, sino también «vistos».
Para los directivos de las plataformas, esto representa un desafío enorme. Los datos que antes conferían una ventaja competitiva —la capacidad de recomendar, segmentar y predecir— ahora palidecen ante la comprensión integral que los agentes de IA acumulan a través de relaciones de confianza y continuas con los usuarios. Las plataformas observan el comportamiento; los agentes disciernen la intención. Las plataformas personalizan dentro de su propio entorno; los agentes hiperpersonalizan a lo largo de toda la vida del usuario. Inevitablemente, la lealtad se dirigirá al agente de IA, no a la plataforma.
¿Qué pueden hacer las plataformas?
Los operadores de plataformas ahora se enfrentan a una serie de opciones poco atractivas. Pueden:
Resistir
Las herramientas más inmediatas a disposición de las plataformas son las acciones legales y las barreras técnicas. Estas les permiten ganar tiempo. Un buen ejemplo es la demanda que Amazon interpuso el año pasado contra Perplexity, propietaria del asistente de compras con IA Comet AI. Amazon alegó que Perplexity ocultó a sus agentes para que pudieran acceder a los datos del sitio web de Amazon sin la aprobación del gigante del comercio electrónico. En marzo, un tribunal de distrito de EE. UU. falló a favor de Amazon y dictó una orden judicial preliminar que prohibía a los agentes de Perplexity acceder al sitio web de Amazon. Amazon argumentó que las acciones de los agentes de Perplexity comprometían sus esfuerzos por garantizar una experiencia de compra segura para los usuarios del sitio.
Si bien las acciones legales de este tipo, que permiten a las plataformas introducir barreras técnicas para impedir el acceso de agentes de IA externos a la empresa, pueden ofrecer un respiro, es poco probable que detengan a largo plazo la transición hacia las compras habilitadas por agentes de IA.
Adaptar
Paralelamente a sus esfuerzos por ganar tiempo, las plataformas están creando sus propios agentes de IA para proteger la relación con sus clientes. El servicio "Compra por mí" de Amazon representa un intento de controlar la capa de agentes en lugar de cederla a terceros. Google también ha introducido agentes de IA que llaman a las tiendas en nombre del usuario, mientras que Visa y Mastercard están desarrollando protocolos de autenticación para compras autónomas mediante IA.
Esta estrategia conlleva riesgos: las plataformas podrían canibalizar sus propios ingresos publicitarios al acelerar el abandono de la navegación humana. Además, no serán inmunes a la disrupción que supondrán los agentes de IA de la competencia. El mercado se está expandiendo rápidamente y no está claro cuánta variación habrá entre los agentes en cuanto a la calidad que ofrecen al usuario. Si la hay, probablemente se manifestará en función de las necesidades del cliente, con personas que se decantarán por diferentes agentes para servicios de salud, finanzas o compras, según la confianza que hayan depositado en ellos.
Reinventar
En definitiva, cualquier estrategia a largo plazo para las plataformas debe basarse en la constatación de que su época de dominio ha terminado y que, en el futuro, competirán por ser seleccionadas por agentes de IA, no por usuarios humanos. Dichas plataformas reinventan por completo su estrategia para estar preparadas para los agentes e invierten en arquitecturas basadas en API, datos de productos legibles por máquina, feeds de precios en tiempo real y servicios de verificación que los agentes de IA puedan consumir mediante programación.
Algunas empresas ya lo están haciendo. En enero de 2026, Google y Shopify desarrollaron conjuntamente el Protocolo de Comercio Universal (UCP), un estándar abierto —respaldado por más de 20 socios, entre ellos Target, Walmart, Visa y Mastercard— que proporciona a los agentes de IA un lenguaje común para descubrir productos, iniciar transacciones y gestionar pedidos de cualquier comercio. La cuestión no es si este cambio se producirá, sino si las plataformas estarán preparadas para él.
No solo los operadores de plataformas deben adaptarse. Todas las organizaciones cuyas estrategias se basan en la economía de plataformas tendrán que cambiar. Los directores ejecutivos y los líderes estratégicos deben replantearse sus modelos de negocio basados en plataformas y sus planes de transformación digital. Probablemente no estén preparados para el futuro. Los directores de marketing deben considerar cómo cambiarán las experiencias de los clientes actuales cuando sean los agentes de IA, y no los humanos, quienes tomen las decisiones. Los especialistas en interfaces de usuario deben plantearse la transición de las pantallas orientadas al usuario a conversaciones centradas en API y agentes. Los líderes técnicos deben preparar las pilas tecnológicas para un mundo de infraestructura de IA propiedad de terceros, en lugar de sus propias plataformas propietarias. La lista continúa. El trabajo de cada líder cambiará, y los consumidores, los consejos de administración y los inversores recompensarán a quienes adopten rápidamente estrategias centradas en agentes de IA.
Esperar ya no es una buena estrategia.
La Navidad de 2025 podría ser recordada como el punto de inflexión para el comercio basado en agentes. Lo que fue experimental durante todo el año se convirtió en práctica habitual durante el período de mayor intensidad emocional para el sector minorista.
Salesforce informó que los agentes de IA influyeron en 67 mil millones de dólares en ventas globales durante la Cyber Week, el 20% de todas las compras. Adobe descubrió que el tráfico de IA a los sitios de venta minorista aumentó un 805% interanual en el Black Friday y un 670% en el Cyber Monday. Los compradores que llegaron a través de plataformas de IA convirtieron un 38% más a menudo que aquellos que provenían de fuentes tradicionales, incluidas las redes sociales. Quizás lo más revelador: Mastercard descubrió que casi la mitad de la Generación Z y los Millennials delegaron con gusto sus compras navideñas a agentes de IA.
El cambio de comportamiento es real. El Índice Económico de Anthropic muestra que los usuarios que delegan tareas completas a la IA con una supervisión mínima aumentaron del 27 % a finales de 2024 al 39 % en agosto de 2025, con la automatización (49 %) superando ahora la ampliación (47 %) por primera vez. Entre los usuarios de API empresariales, el 77 % de las interacciones están ahora totalmente automatizadas. La gente ya no prueba con cautela a los agentes de IA. Confían en que actúen. Y aunque no todas las incursiones en el espacio de la plataforma han funcionado —en septiembre de 2025, OpenAI lanzó un pago habilitado por IA en el chat en ChatGPT con Shopify solo para cerrarlo seis meses después— otras iniciativas comparables están teniendo éxito. El asistente de compras con IA de Walmart, " Sparky", impulsa los valores de los pedidos un 35 % más altos que las compras sin asistencia, según el CEO John Furner en la llamada de resultados del cuarto trimestre del año fiscal 2026 de la compañía, con la mitad de todos los usuarios de la aplicación habiéndolo probado. La iniciativa " Ask Macy's", impulsada por Gemini de Google, descubrió que los usuarios gastaban 4,75 veces más que los no usuarios durante varias semanas de pruebas con la mitad del tráfico del sitio web de la tienda.
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Los líderes que descartan la transición de las plataformas a los agentes de compra con IA como una simple moda pasajera o algo prematuro, se aferran a la idea de que la era de las plataformas perdurará incluso cuando la IA redefina las reglas en las que se basan. Sus organizaciones no solo perderán competitividad, sino también la base misma y la lógica económica sobre la que se sustentan sus modelos de negocio. Sin una fuente de ingresos sostenible, el fin de la economía de plataformas es inminente. La única incógnita es quién demostrará la suficiente resiliencia para adaptarse.
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Yuanyuan Gina Cui es profesora en la Facultad de Administración de Empresas E. Craig Wall Sr. de la Universidad Coastal Carolina en Conway, Carolina del Sur.
Patrick van Esch es profesor en la Facultad de Administración de Empresas E. Craig Wall Sr. de la Universidad Coastal Carolina en Conway, Carolina del Sur.
Jan Kietzmann es profesor de innovación y sistemas de información en la Gustavson School of Business de la Universidad de Victoria y en la EGADE Business School. Sus intereses de investigación combinan perspectivas organizativas y sociales relacionadas con los nuevos fenómenos tecnológicos.
