Guide to Next 2026: Las macro-tendencias que anticipan la próxima crisis de deuda empresarial

El informe Guide to Next 2026 de Publicis Sapient plantea un cambio radical en la dinámica del consumo: La decisión de compra está dejando de estar en manos de las personas para pasar a manos de sus agentes de inteligencia artificial.

En este nuevo escenario, la “góndola” ya no es física, ni siquiera digital en el sentido tradicional. Es algorítmica: La visibilidad de los productos dependerá de cómo los lean, interpreten y prioricen los sistemas de IA que actúan como intermediarios entre el consumidor y la marca.

La premisa es contundente: los agentes de IA no compran promesas, compran pruebas.

La nueva persuasión es técnica: Claridad, consistencia y veracidad. Las campañas, la disponibilidad y la comunicación emocional pierden peso si los datos que describen al producto no son completos, confiables o legibles para la máquina.

El informe expone con claridad la falta de preparación del sector. Solo el 37% de las marcas audita mensualmente cómo los asistentes de IA describen sus productos, y un 25% lo hace apenas una vez al año.

Además, solo el 33% considera muy consistentes los datos de sus productos, y solo el 36% afirma que esos datos están completamente estructurados y listos para ser interpretados por agentes.

La consecuencia es que la inconsistencia de datos se convierte en invisibilidad algorítmica: Cuando la información de una marca es confusa o contradictoria, el agente de IA opta automáticamente por el competidor cuyos datos son más limpios y seguros.

De CX a AX: la nueva batalla del comercio algorítmico

El informe describe la transformación del consumo como una evolución en tres actos, donde la Experiencia del Cliente (CX) se integra y, finalmente, cede protagonismo a la Experiencia del Agente (AX).

En la primera fase, ChatGPT funciona como acceso directo: Los consumidores consultan recomendaciones y dejan rastros que ya están alimentando los modelos, incluso si las marcas no están monitoreando esa actividad.

En la segunda, ChatGPT evoluciona hacia una tienda, donde el usuario delega decisiones de baja fricción: El 77% ya utiliza IA para tomar decisiones más rápidas, reduciendo el número de puntos de contacto humanos y aumentando la importancia de la confianza que transmiten los datos de producto.

En una tercera fase, aún emergente, el consumo se volverá Agente-a-Agente: Los dispositivos personales tendrán agentes propios que negociarán en tiempo real con agentes comerciales de las marcas. Precio, disponibilidad, performance y sostenibilidad serán analizados y resueltos sin intervención humana.

Este nuevo escenario redefine el campo de juego. Los agentes gestionan condiciones funcionales (conveniencia, rapidez, eficiencia), mientras que los humanos seguirán priorizando aspectos experienciales (inspiración, gusto, marca).

Por eso, el informe sostiene que tratar la Experiencia de Agente (AX) como una estrategia corporativa es ya una obligación para las marcas que busquen sobrevivir y diferenciarse.

La marca como feed y los datos como medios

En la era agéntica, los principios tradicionales del marketing se reformulan. El informe resume esta transición en tres ideas clave:

  • El training data es la nueva compra de medios: La inversión crítica no está en impresiones o clicks, sino en garantizar que la información oficial, limpia y verificable de la marca llegue a los repositorios y modelos que usan los agentes.
  • La marca es un feed: Ya no es solo narrativa, es un flujo continuo de atributos, verificaciones y señales estructuradas que la IA utiliza para evaluar opciones.
  • Juicio por representación: Los consumidores juzgarán a las marcas según las decisiones que tomen los agentes en su nombre; la recomendación será el nuevo branding.

Una oportunidad histórica para las marcas retadoras

Para Publicis Sapient, este momento representa una oportunidad inédita para las marcas desafiantes o emergentes.

La IA puede nivelar el campo de juego siempre que las marcas logren dominar el “dividendo de los datos”: Una comprensión más profunda de la demanda, una reducción sustancial de los costos de adquisición y un feedback granular sobre por qué un agente recomienda un producto y no otro.

Ganar en esta nueva economía algorítmica no se trata solo de automatizar. Requiere modernizar la estructura, ordenar los datos, codificar los atributos del producto y traducir la identidad de la marca en señales legibles para máquinas.

Las organizaciones que logren transformar cada característica del producto en un punto de prueba verificable serán las que consigan que su agente se convierta en el default de la categoría.

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