Preparación del consumidor para las compras asistidas por IA
Una nueva investigación que encuestó a 2,000 consumidores en EE. UU. y Reino Unido revela una fuerte demanda de IA en las compras en línea, con un 72% que espera que los asistentes de IA mejoren la eficiencia mediante funciones como alertas de ofertas (59%), recomendaciones personalizadas (51%) e ideas para regalos (44%). Sin embargo, la confianza sigue siendo frágil: el 69% abandonaría una plataforma después de una sugerencia irrelevante, el 24% por preocupaciones sobre el manejo de datos y el 21% si la IA decide sin intervención.[8]
Los primeros en adoptar, particularmente los de 25 a 34 años (tasa de uso del 59% frente al 34% en general), muestran una mayor positividad, con un 77% que confía más en las marcas por ofrecer asistentes de IA. Entre ellos, el 81% acepta que la IA construya carritos completos para ocasiones, y el 88% valora las sugerencias de paquetes, lo que indica una progresión hacia tareas complejas.
Creciente adopción y cambios generacionales
El uso de la IA en las compras en el Reino Unido se ha duplicado interanualmente, del 12% al 28%, liderado por la Generación Z (43%) y los Millennials (42%), con un 18% de la Generación Z y un 15% de los Millennials como usuarios por primera vez en el último año.[2][3] Casi la mitad de los compradores del Reino Unido (44%) están abiertos a que la IA maneje viajes completos, incluidas las compras, una vez que se establecen preferencias como el presupuesto y las características, lo que aumenta al 49% para los Millennials, el 41% para la Generación Z y el 42% para la Generación X.[2]
Los minoristas se alinean, con el 84% abiertos a las finalizaciones de IA y el 49% que la priorizan; el 50% planea expansiones de IA para la experiencia del cliente.[2] Los adultos menores de 45 años en el Reino Unido muestran un 30% de apertura a la IA como agentes personales para recomendaciones, verificaciones de entrega y compras.[7] A nivel mundial, el 78% de los consumidores utilizaron herramientas de IA como ChatGPT recientemente, alcanzando el 93% menores de 35 años.[7]
Implicaciones para la infraestructura de comercio electrónico
Esta demanda presiona los feeds de productos, donde las salidas irrelevantes de la mala calidad de los datos provocan una rotación del 69%. Los feeds de alta fidelidad, ricos en atributos como variantes, precios y compatibilidad, se vuelven esenciales para la relevancia de la IA, ya que los datos incompletos amplifican los errores en las sugerencias en tiempo real.
Los estándares de catalogación deben evolucionar para admitir la IA de agencia, enfatizando los esquemas estructurados para atributos más allá de los básicos (por ejemplo, ajuste de ocasión, potencial de agrupación). Las inconsistencias heredadas ralentizan el entrenamiento de la IA, ampliando la brecha de preparación donde solo el 27% de los minoristas del Reino Unido consideran que las pilas son escalables para experiencias autónomas.
La calidad y la integridad de la product card impactan directamente en la confianza: las descripciones escasas o las imágenes faltantes socavan la expectativa del 51% de recomendaciones personalizadas, mientras que los metadatos completos permiten paquetes proactivos (88% de atractivo para los primeros en adoptar). Los minoristas que pronostican un crecimiento en línea para 2026 (80% en el Reino Unido) vinculan la IA con las conversiones, pero las brechas de habilidades y el cumplimiento obstaculizan la ejecución.[1][6]
Acelerando a través de herramientas de No-Code e IA
Las plataformas no-code salvan las barreras de adopción, lo que permite una rápida optimización del feed y la integración de IA sin altos costos de desarrollo, algo fundamental ya que el 90% de los minoristas globales planean gastar en IA para operaciones.[6] Estas herramientas automatizan el enriquecimiento del catálogo, acelerando las actualizaciones de la gama para que coincidan con las consultas dinámicas de los consumidores, como la caída de precios (demanda del 59%).
El no-code impulsado por la IA maneja las protecciones desde la primera interacción, asegurando la responsabilidad de los datos (preocupación del 24%) a través del entrenamiento anonimizado. Esto apoya la velocidad: la indexación más rápida de los catálogos actualizados mantiene el ritmo de la preparación del 44% para la automatización de extremo a extremo, convirtiendo la confianza temprana (77%) en una participación recurrente.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
Desde la perspectiva de NotPIM, esta investigación destaca un punto de inflexión fundamental para el comercio electrónico. Las expectativas de los consumidores sobre las experiencias de compra impulsadas por la IA están aumentando, sin embargo, el rendimiento de estas herramientas depende de la calidad de los datos del producto. Los minoristas deben priorizar los feeds de producto de alta fidelidad para satisfacer esta demanda y generar confianza en el cliente. NotPIM proporciona una solución no-code para enriquecer y estandarizar los datos de productos, lo que permite a las empresas adaptarse rápidamente e implementar experiencias mejoradas con IA con confianza. La calidad de los datos del producto se analiza a lo largo de este artículo. La gestión de estos datos es un elemento clave de la infraestructura de comercio electrónico. Aprenda a comprender mejor sus datos con nuestros artículos sobre feeds de productos en /blog/product_feed/. Además, para una mejor gestión de datos, lea más para mejorar su comprensión de cómo crear descripciones de productos que impulsen las ventas. Con una gestión eficiente de los datos de su producto, está mejor equipado para manejar un programa de procesamiento de listas de precios.