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Investigación: Lo que revelan los agentes de IA de China sobre el futuro del comercio

Por Mark J. Greeven, Fabrice Beaulieu y Wei Wei

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Harvard Business Review

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Resumen. El comercio geriátrico representa un cambio en la forma en que se realizan las transacciones digitales. En lugar de simplemente ayudar a las personas a encontrar productos, los agentes de IA realizan cada vez más tareas en su nombre. Los usuariosSe pueden delegar acciones como la búsqueda, la comparación de opciones, la realización de pedidos y el pago, interviniendo solo cuando sea necesario. Los primeros experimentos en China demuestran la eficacia de este modelo a gran escala. Plataformas como Meituan, Alibaba, Ant Group y ByteDance están probando sistemas que interpretan la intención del usuario y ejecutan transacciones en ecosistemas digitales estrechamente integrados. China se ha convertido en un entorno de prueba debido a la concurrencia de varias condiciones propicias: pagos digitales generalizados, densas redes logísticas, plataformas de superaplicaciones que conectan numerosos servicios, la disposición de los consumidores a adoptar nuevas tecnologías y enfoques regulatorios que permiten la experimentación antes de que surjan normas formales.

Cuando Meituan, la superaplicación de estilo de vida dominante en China que combina servicios similares a DoorDash, Yelp y Groupon en una sola plataforma, lanzó su  agente de IA Xiaomei a finales de 2025, los ejecutivos lo describieron internamente no como un chatbot, sino como un orquestador y un agente de ejecución.  El objetivo no era la comodidad, sino la delegación. Un usuario podía decir: «Pide mi almuerzo de siempre, pero que me lo entreguen 20 minutos más tarde hoy», y el agente interpretaría la intención, aplicaría las preferencias y completaría la transacción, a menudo sin interacción con la pantalla.

Esta es la realidad emergente del comercio basado en agentes: un modelo donde los agentes de IA no solo informan las decisiones, sino que cada vez más las ejecutan dentro de los límites definidos por los usuarios y las plataformas. Si bien el debate global suele tratar esto como una hipótesis futura, China se ha convertido en una prueba de estrés de alta velocidad para determinar qué sucede cuando la delegación alcanza una escala considerable.

Nuestra investigación se basa en un estudio de campo realizado en varias empresas chinas sobre el comercio basado en agentes, como parte de un estudio global en curso que incluye entrevistas con ejecutivos de plataformas, y se fundamenta en una década de trabajo de campo sobre los ecosistemas digitales chinos y nuestra experiencia con empresas de consumo globales en materia de estrategia de IA. Estos conocimientos se perfeccionan aún más a través de los desafíos de implementación reales que nos han compartido profesionales del sector.

Basándonos en este trabajo, sostenemos que, en primer lugar, el comercio a gran escala gestionado por agentes implica un cambio de la ejecución por parte del usuario a la ejecución por parte del agente. En segundo lugar, China es relevante no por tener los mejores modelos, sino porque la infraestructura para la acción delegada ya está profundamente arraigada en la vida cotidiana. Y en tercer lugar, a medida que los agentes comienzan a filtrar, comparar y actuar en nombre de los usuarios, la creación de valor se desplaza desde la mera persuasión hacia la confianza legible por máquina y la fiabilidad operativa. Finalmente, analizamos las implicaciones de todos estos cambios para los líderes globales. 

De la asistencia a la delegación

La mayor parte del comercio digital actual se basa en la asistencia; pensemos en el motor de recomendaciones de Amazon o en los resultados de búsqueda de Google. Los motores de recomendaciones nos ayudan a descubrir productos. Las herramientas de búsqueda reducen las dificultades. La IA generativa resume las reseñas o sugiere opciones. Pero el usuario sigue siendo responsable de navegar por las interfaces, comparar alternativas, aplicar restricciones y completar las transacciones.

El comercio basado en agentes transforma la estructura de esa interacción. En lugar de optimizar las herramientas, redistribuye la responsabilidad: los usuarios delegan el descubrimiento, la evaluación y la ejecución a un agente, interviniendo únicamente en puntos de control definidos. La unidad de innovación pasa de las funcionalidades a los flujos de trabajo, y de la ejecución del usuario a la del agente. La automatización acelera las tareas. La delegación modifica quién es el propietario del flujo de trabajo y, por lo tanto, quién obtiene valor y asume la responsabilidad.

Las principales plataformas de consumo de China están probando este cambio a través de diferentes diseños, y las limitaciones son tan reveladoras como los avances.

• Ejecución en bucle cerrado (Meituan).  Xiaomei se centra en servicios locales limitados y de alta frecuencia. Su funcionamiento se basa en que todo el ciclo —recomendar, reservar, pagar y realizar el seguimiento— se cierra dentro de la propia plataforma vertical de Meituan. Esto ofrece una alta fiabilidad en un ámbito específico.
• Coordinación entre servicios (Alibaba).  Qwen de Alibaba extiende esta lógica a todo un ecosistema. Coordina tareas entre distintas aplicaciones como Taobao (compras), Alipay (pagos) y Amap (mapas), devolviendo el control al usuario solo cuando las decisiones son muy variables o dependen en gran medida de las preferencias.
• Sectores de alto riesgo (Ant Group, propietario del servicio de pagos Alipay).  Con su aplicación de salud AQ (Ant A-Fu), Ant Group demuestra que el comercio basado en agentes puede incursionar en sectores sensibles. AQ no solo responde preguntas médicas, sino que también está diseñada para ofrecer servicios como la verificación de seguros y la reserva de citas hospitalarias. Al completar el ciclo de la "coordinación de la atención médica", transforma los consejos de salud en una serie de transacciones comerciales concretadas.
• La capa del sistema operativo (ByteDance, propietaria de TikTok).  El teléfono Doubao de ByteDance traslada la delegación a la capa del sistema operativo: un agente que interpreta el contexto de la pantalla y ejecuta acciones en diferentes aplicaciones. Sin embargo, debido a que la ejecución entre aplicaciones plantea las mayores limitaciones —no solo en materia de seguridad, sino también en lo que respecta al control de la distribución, los datos y la monetización—, empresas como Alibaba y Tencent reforzaron rápidamente sus controles de riesgo, especialmente en lo relativo a pagos y finanzas, tras el lanzamiento de Doubao. Una vez que la delegación traspasa los límites establecidos, el desafío radica en los permisos, los incentivos, el control de la distribución y quién obtiene el valor cuando el agente se mueve entre servicios gestionados por distintas empresas.

¿Por qué China y por qué ahora? 

La ventaja de China en este caso no reside en los modelos, sino en la infraestructura. Cinco condiciones que rara vez coexisten coinciden en un mismo mercado: infraestructura de permisos, capacidad de ejecución, orquestación del ecosistema, preparación del consumidor y secuencia regulatoria.

Los pagos, la identidad y la autorización están tan profundamente integrados en la vida cotidiana, a través de Alipay y WeChat Pay, que una vez que un usuario otorga el permiso, los agentes pueden ejecutar la operación sin necesidad de transferencias repetidas.

La densa logística y las redes de servicios a demanda de China, especialmente en la entrega de comida y los servicios locales, convierten de forma fiable la intención digital en resultados concretos. Esto hace que «conseguir lo que se busca» sea más valioso que «obtener una mejor recomendación».

Un pequeño número de ecosistemas de consumo (en particular Alibaba y Meituan) abarcan múltiples verticales, lo que permite a un agente completar más flujos de trabajo de extremo a extremo dentro de un único universo de servicios. La estrategia de ByteDance a nivel de sistema operativo es diferente, y precisamente por eso se enfrenta a un tipo distinto de limitaciones al intentar operar en aplicaciones que no comparten incentivos. Dentro de un único ecosistema, la integración cerrada agiliza la experimentación, ya que las reglas de pago, identidad, cumplimiento y servicio se pueden coordinar de principio a fin.

Los consumidores chinos han adoptado repetidamente nuevos patrones de interacción, desde pagos con código QR hasta servicios de superaplicaciones, lo que reduce la fricción conductual asociada a la delegación. El reciente Índice de IA de Stanford 2025  muestra que el 83 % de los encuestados en China (frente al 39 % en Estados Unidos) considera que los productos y servicios con inteligencia artificial ofrecen más ventajas que inconvenientes.

En muchos ámbitos, se permite que los nuevos modelos surjan primero, y las normas se van adaptando una vez que los riesgos y los patrones se aclaran. Esta secuencia acelera las pruebas iniciales en comparación con entornos donde la incertidumbre impide la implementación desde el principio. Por ejemplo, consideremos la regulación de la IA generativa : China publicó un borrador de medidas en la primavera de 2023 y finalizó las normas provisionales en julio de 2023, que entraron en vigor en agosto, tras el rápido surgimiento de empresas y modelos de IA generativa y el debate público sobre su gobernanza.

Estas condiciones son difíciles de replicar por completo. Sin embargo, la idea fundamental se mantiene: el comercio basado en agentes crece cuando la infraestructura, la capacidad de ejecución, la coordinación del ecosistema, la preparación del consumidor y la gobernanza están alineadas. Empresas con sede en otras partes del mundo están progresando en este ámbito: a principios de 2026, por ejemplo,  Walmart y Google anunciaron una importante alianza para integrar el inventario de Walmart directamente en Gemini, lo que permite experiencias de compra gestionadas por agentes. La diferencia radica en que las superaplicaciones y la infraestructura de pagos altamente integradas de China proporcionan la infraestructura necesaria para que estos agentes crezcan mucho más rápido.

Un cambio en la forma en que se crea valor.

Si bien estas cinco condiciones impulsan el comercio basado en agentes, también están provocando una transformación más profunda en la lógica económica del mercado. En China, estamos viendo las primeras evidencias de que el comercio basado en agentes no es solo una forma más rápida de comprar, sino un cambio estructural en la manera en que se crea y se captura el valor de marca.

El cambio principal radica en pasar de persuadir al usuario a cualificarlo para el agente. Cuando un agente de Meituan o Alibaba filtra el mundo para encontrar un usuario, se omite el tradicional embudo de marketing. Esto traslada la lucha por la relevancia a una etapa anterior del proceso, modificando en distintos grados los roles del marketing de marca y del marketing de resultados.

El marketing de marca sigue siendo esencial porque moldea el significado, las preferencias y la identidad. Los seres humanos seguirán eligiendo lo que les importa, y esas preferencias se convertirán cada vez más en datos explícitos para la tarea del agente: «Pide hamburguesas en McDonald's», no «encuéntrame cualquier hamburguesa».

El marketing de resultados se verá profundamente transformado. Su lógica fundamental se basaba en los clics humanos: la adquisición de tráfico, la optimización de conversiones y la medición del ROI asumían que la atención era escasa y que las personas realizaban la selección. A medida que los agentes filtran las opciones antes de que los usuarios las vean, el concepto de "rendimiento" se redefine. Este se determina menos por las tasas de clics y más por las señales que recibe el agente.

En las plataformas chinas de circuito cerrado, como Meituan y Alibaba, donde los agentes pueden ejecutar transacciones de principio a fin, estos criterios de selección ya están entrando en funcionamiento: la fiabilidad, la certeza en el cumplimiento y la claridad de las políticas influyen directamente en si un agente incluye o no a un proveedor.

Esto crea una segunda capa de competencia con un nuevo doble mandato: ser persuasivo para las personas, pero accesible para las máquinas. En la práctica, esto se traduce en confianza legible por máquinas: cumplimiento fiable, políticas transparentes, servicio consistente, gestión eficaz de excepciones y datos estructurados de alta calidad. Ya estamos viendo los primeros intentos de estandarizar esto mediante marcos como  el Protocolo de Confianza de Comercio Agente de Alibaba. En efecto, la calidad operativa se convierte en una palanca clave para la generación de demanda, y no solo en un coste que gestionar tras la venta.

En el comercio basado en agentes, la confianza legible por máquina se convierte en la nueva estrategia de segmentación. Este cambio de valor no se limita al marketing, sino que también tiene implicaciones económicas. A medida que los embudos de conversión basados ​​en clics se debilitan, los costos de adquisición de clientes pueden disminuir en algunos canales, pero se desplazan hacia nuevos "costos de elegibilidad": las inversiones necesarias para mejorar la calidad de los datos, la fiabilidad operativa, la claridad de las políticas y el acceso a la distribución controlada por agentes. Sin embargo, la demanda también puede concentrarse más a medida que los agentes reducen el conjunto efectivo de opciones que ofrecen a los usuarios. En este contexto, la excelencia operativa se convierte en una palanca de crecimiento, no solo en una disciplina de costos. 

Implicaciones para los líderes

La trayectoria de China no es un modelo universal. Varias condiciones propicias son específicas de cada contexto: plataformas de consumo altamente concentradas, normas sólidas en torno a la delegación digital y un ritmo regulatorio que a menudo permite la experimentación antes de endurecer las reglas.

Pero China revela algo más fundamental. El comercio basado en agentes no es principalmente una nueva interfaz, sino un cambio en el diseño del sistema: la toma de decisiones y la coordinación se trasladan del cliente al agente, y la competencia se desplaza desde la captación de la atención hasta la selección de clientes. A medida que aumenta la delegación, las empresas que logran convertir las promesas en resultados concretos mediante una ejecución fiable, políticas claras y señales de confianza legibles por máquina obtienen ventaja.

La verdadera “lección de China” no es arquitectónica, sino estratégica: qué capacidades serán importantes cuando los agentes se conviertan en el primer filtro. Para los directivos de alto nivel, los líderes digitales y comerciales, destacan tres implicaciones.

Compite por el "espacio para agentes", no por el embudo humano. En el comercio basado en agentes, el principal obstáculo pasa de la atención humana a la selección del agente. La pregunta clave es: ¿En qué condiciones un agente te incluirá de forma fiable, incluso antes de que el cliente vea alternativas? Esto crea un nuevo panorama competitivo, el «mercado de agentes», definido por indicadores de elegibilidad: rendimiento del servicio, tasas de disputas y reembolsos, claridad de las políticas, datos estructurados del producto y fiabilidad en la gestión de excepciones. La estrategia práctica consiste en tratar estos indicadores como un activo de crecimiento: medirlos, mejorarlos y convertirlos en legibles por máquinas.

Trate la delegación como parte de la arquitectura del producto, no como una característica de TI. En este contexto, la delegación implica decidir qué partes del flujo de trabajo del cliente puede ejecutar el agente en nombre del usuario, bajo qué restricciones y con qué puntos de control. La delegación se convierte en una decisión estratégica de diseño que redefine la demanda, la exposición al riesgo y la rentabilidad unitaria. La herramienta práctica es un «mapa de delegación»: qué decisiones pueden automatizarse, cuáles deben seguir siendo tomadas por humanos y dónde los puntos de control son innegociables. Si no se diseña esta arquitectura, el agente de otra persona definirá las opciones predeterminadas en su nombre.

Convierta la gobernanza en una palanca de crecimiento, no en un coste de cumplimiento normativo. A medida que los agentes ejecutan sus tareas, la pregunta clave cambia de "¿El modelo respondió correctamente?" a "¿Quién es responsable cuando algo sale mal y con qué rapidez se puede solucionar?". Las empresas que logren generar confianza a gran escala deberán crear una gobernanza de nivel transaccional: permisos explícitos, registros de auditoría, acciones reversibles, vías de escalamiento y límites claros de responsabilidad entre los socios.

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El cambio más profundo  que el comercio de agentes trae consigo no radica en la velocidad, sino en quién realiza el trabajo. Para las transacciones rutinarias y frecuentes, la delegación ya se está convirtiendo en la norma en las plataformas de consumo chinas, no como una novedad, sino como una expectativa estructural.

Por eso la competencia se está desplazando hacia las primeras etapas. A medida que los agentes se convierten en el primer filtro, las organizaciones compiten cada vez más en función de la elegibilidad: si se les incluye o no. Y dado que el criterio de los agentes se basa menos en la persuasión y más en las señales de ejecución, la ventaja se inclina hacia las empresas que pueden convertir la promesa en resultados: confianza legible por máquina, construida a través de datos limpios, políticas claras, cumplimiento predecible y una gestión de excepciones sólida.

La cuestión estratégica ya no es si los clientes delegarán. Lo harán. La cuestión es si su organización está diseñada para ser elegida, no por el usuario que navega por la página, sino por el agente que actúa en su nombre.

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Mark J. Greeven es profesor de innovación en gestión, de habla china y decano de Asia en IMD. Asesora a organizaciones globales sobre ecosistemas digitales y estrategia de IA, basándose en dos décadas de investigación y colaboración con destacadas empresas tecnológicas chinas.

Fabrice Beaulieu es el ex director global de marketing de Reckitt y asesor sénior de Boston Consulting Group.

Wei Wei es investigadora y autora independiente, socia fundadora de la consultora de innovación Shenyan Innovation y de la organización educativa Winged Mind Institute en China.