### La IA como la capa principal de descubrimiento de productos
Investigaciones recientes sobre el consumidor muestran un cambio estructural en la forma en que los compradores descubren y evalúan productos online. Según el último Informe de Comportamiento de Compra en el Marketplace 2026, el 58 % de los compradores utilizan ahora herramientas de IA para investigar productos, mientras que el 37 % inicia su proceso de compra en los marketplaces, lo que supone un descenso de 10 puntos porcentuales en comparación con el año anterior. Los marketplaces siguen siendo el mayor punto de entrada, pero su dominio se está erosionando a medida que la atención se fragmenta entre la búsqueda, las redes sociales y los asistentes de IA.
Al mismo tiempo, la IA se posiciona claramente como una capa de investigación en lugar de un canal de compra completo. Solo el 17 % de los consumidores se sienten cómodos completando una compra directamente a través de la IA, a pesar de que más de un tercio ya han iniciado un proceso de compra a través de un asistente de IA. Paralelamente, otros estudios indican que una parte sustancial de los consumidores ya "llegan informados": casi la mitad utilizan la IA en algún momento del proceso de compra, incluso para interpretar reseñas y evaluar ofertas, mientras que una minoría creciente experimenta con herramientas de compra de IA generativas para obtener sugerencias y comparaciones personalizadas.
Esta combinación de comportamientos cambia la mecánica del descubrimiento de productos. En lugar de navegar por páginas de categorías amplias o realizar búsquedas genéricas por palabras clave, los consumidores piden cada vez más a los sistemas de IA que prefiltren las opciones por precio, caso de uso, compatibilidad, sostenibilidad u otras restricciones. El descubrimiento, la comparación y la preselección se comprimen en un número menor de interacciones de alta intención, con la IA actuando como la capa de decisión que media qué productos se consideran.
### Por qué esto importa para los datos de producto y los estándares de catálogo
A medida que los asistentes de IA se convierten en el primer intérprete de la información de producto, la calidad y la estructura de los datos de producto pasan de la higiene operativa a una palanca estratégica. Los feeds de producto tradicionales se optimizaron para los motores de búsqueda y la búsqueda en el marketplace: títulos coherentes, atributos básicos, descripciones optimizadas para SEO. En un entorno mediado por la IA, los mismos feeds deben ser compatibles con sistemas que analicen, resuman y comparen simultáneamente desde muchas fuentes.
Tres comportamientos de los consumidores amplifican la presión sobre la calidad de los datos:
- La mayoría de los compradores utilizan la IA para investigar, lo que significa que los modelos están agregando y normalizando continuamente la información de producto de múltiples canales.
- Más de la mitad de los compradores afirman que suelen comparar el mismo producto en múltiples marketplaces, normalmente navegando por unas tres plataformas antes de comprar.
- Las inconsistencias de precios y la información de producto contradictoria entre los canales se citan como razones clave para perder la confianza, especialmente cuando faltan reseñas o son escasas.
Para las marcas y los minoristas, cualquier inconsistencia entre las variantes del feed, los listings del marketplace y los catálogos directos al consumidor ya no es sólo un problema de UX; degrada activamente la forma en que los sistemas de IA clasifican, resumen y recomiendan sus productos. Si una fuente enumera una composición de materiales, dimensiones o condiciones de garantía diferentes, el asistente debe reconciliar el conflicto o rebajar la confianza en el producto por completo. Eso hace que los catálogos estandarizados y legibles por máquina sean un requisito previo para la visibilidad en las respuestas de la IA.
Desde la perspectiva de la gobernanza del catálogo, esto empuja al mercado hacia:
- Taxonomías de atributos más estrictas y definiciones compartidas entre canales.
- Unidades, clasificaciones y datos de compatibilidad normalizados para apoyar el razonamiento estructurado.
- Enriquecimiento sistemático de atributos de "cola larga" que antes parecían opcionales, pero que son críticos para la comparación impulsada por la IA (por ejemplo, indicadores de sostenibilidad, especificaciones técnicas detalladas, etiquetas de casos de uso).
### El papel en evolución de los feeds de producto
En este contexto, los feeds de producto están pasando de ser artefactos de exportación a la representación central del surtido. Donde antes un feed podía ser mínimamente compatible para cada marketplace o red publicitaria, el descubrimiento impulsado por la IA asume que cada representación del producto es una abstracción fiel y estructurada de la misma fuente de verdad.
De esto se derivan varios cambios:
- Profundidad semántica sobre palabras clave superficiales. Los modelos de IA dependen menos de las coincidencias exactas de palabras clave y más de las relaciones semánticas. Los feeds que capturan funciones, escenarios y limitaciones precisas ayudan a los asistentes a relacionar los productos con las indicaciones de los usuarios muy específicas ("un lavavajillas compacto para una familia de tres con bajo consumo de agua" en lugar de sólo "lavavajillas").
- Coherencia entre los endpoints. Dado que los asistentes integran información de los sitios de las marcas, los marketplaces, las plataformas de reseñas y las herramientas de comparación, las discrepancias entre los feeds se hacen directamente visibles. Esto afecta a la fiabilidad percibida y puede aparecer como recomendaciones "mixtas" o cautelosas.
- Sincronización continua. Dada la frecuencia con la que cambian los precios, el stock y las variantes, los feeds estáticos o actualizados con poca frecuencia aumentan el riesgo de que la IA presente información desactualizada o incorrecta. La sincronización en tiempo real o casi en tiempo real entre el PIM, la plataforma de e-commerce y los feeds externos se vuelve esencial no sólo para la conversión, sino también para mantener la confianza del modelo en los datos.
En términos prácticos, esto eleva las APIs y las integraciones basadas en eventos por encima de las exportaciones por lotes CSV. Cuanto más actual y granular sea el feed, más fácil será para los sistemas de IA responder a preguntas detalladas y sensibles al tiempo sin tener que recurrir a sugerencias genéricas o conservadoras. Para entender los diferentes formatos de estos feeds, lee más sobre el [product feed](/blog/product_feed/).
### Páginas de detalles de producto en un viaje mediado por la IA
Si la IA se encarga ahora de la primera ronda de descubrimiento, el papel de la página de detalles de producto (PDP) también cambia. Para cuando un usuario aterriza en una PDP, a menudo ha reducido una preselección a través de un asistente y está buscando verificar aspectos específicos: especificaciones exactas, ventajas y desventajas, confirmación visual y prueba social.
La investigación sobre el comportamiento del consumidor muestra que tres de cada cinco compradores dudan en comprar si un producto no tiene reseñas, y que la información inconsistente entre los canales erosiona la confianza durante la comparación. Combinado con el uso de la IA para interpretar las reseñas y resumir el sentimiento, esto impone nuevos requisitos al contenido de la PDP:
- Completo y estructurado. Los atributos que faltan no sólo frustran a los usuarios; crean lagunas en la capacidad del modelo para responder a las preguntas. Los campos ricos y estructurados para materiales, dimensiones, compatibilidad, instrucciones de cuidado y casos de uso mejoran tanto las respuestas de la IA como la toma de decisiones humana.
- Formato apto para máquinas. Las especificaciones con viñetas, los atributos tabulados y las secciones claramente segmentadas ayudan a los modelos a extraer información con mayor precisión que los bloques de texto largos y no estructurados.
- Profundidad de la reseña y metadatos. El volumen de reseñas sigue siendo importante, pero también lo es la presencia de datos cuantitativos y categóricos (calificaciones por característica, etiquetas de casos de uso, pros/contras) que la IA puede agregar y presentar de nuevo al usuario. Para asegurarte de que lo tienes todo correcto, consulta nuestra guía sobre [cómo crear una descripción de producto para tu sitio web](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
En estas condiciones, las PDP genéricas o basadas en plantillas pierden rápidamente su eficacia. El contenido debe ser lo suficientemente específico como para que un asistente pueda decir con confianza por qué un producto determinado es adecuado (o no) para un escenario particular, en lugar de devolver resúmenes vagos y poco comprometedores.
### Velocidad de expansión del surtido y automatización
El creciente papel de la IA en el descubrimiento no reduce la presión para expandir rápidamente el surtido; en todo caso, la intensifica. A medida que los consumidores hacen preguntas más granulares, aumenta la probabilidad de que se necesiten variantes, paquetes o configuraciones de nicho para que coincidan con limitaciones específicas. Sin embargo, cada nuevo SKU multiplica la demanda de datos estructurados, descripciones precisas y feeds alineados en todos los canales.
La producción manual de contenidos es el principal cuello de botella en esta ecuación. La necesidad de crear, localizar y mantener información de producto de alta calidad para miles de SKUs no puede satisfacerse a escala utilizando flujos de trabajo puramente humanos. Aquí es donde las herramientas no code y la automatización impulsada por la IA se convierten en el centro de la infraestructura de contenido:
- La generación de contenido basada en plantillas puede garantizar que los atributos principales y la información de cumplimiento estén presentes para cada SKU, a la vez que permite la diferenciación donde importa.
- El enriquecimiento asistido por IA puede inferir los atributos que faltan a partir de los datos existentes, la documentación del fabricante o productos similares, marcando las incertidumbres para la revisión humana.
- La automatización del flujo de trabajo puede orquestar la secuencia desde la ingesta de datos maestros hasta la generación, validación y distribución de feeds en los marketplaces, las superficies de comercio social y las herramientas de compra de IA emergentes. Todo comienza con el [product feed](/blog/product_feed/) adecuado.
La principal limitación es la gobernanza: el contenido automatizado aún debe adherirse a los requisitos de la marca, legales y reglamentarios, y cualquier atributo alucinado o incorrecto puede propagarse ampliamente a través de los sistemas de IA que dependen de esos datos. Como resultado, la supervisión humana tiende a pasar de la redacción práctica a la configuración, la revisión y la gestión de excepciones. Si quieres profundizar en la creación de product cards, echa un vistazo a nuestro artículo, [How to upload product cards](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-code, IA y la nueva interfaz para los consumidores
Un cambio paralelo está ocurriendo en el front end del e-commerce. A medida que el descubrimiento se traslada de los cuadros de búsqueda y los árboles de categorías a las interfaces conversacionales, los minoristas y las marcas necesitan formas de exponer sus catálogos a estas interfaces sin un desarrollo personalizado para cada nuevo canal de IA.
Las herramientas no-code y low-code están surgiendo como un puente entre la infraestructura de producto backend y las experiencias nativas de IA:
- El descubrimiento conversacional en los canales propios (por ejemplo, interfaces de chat en sitios o en aplicaciones) se puede configurar para consultar las APIs de producto y los sistemas PIM existentes, utilizando una combinación de comprensión del lenguaje natural y reglas.
- Las capas de búsqueda y recomendación in situ impulsadas por la IA se pueden entrenar con los mismos datos de producto canónicos utilizados para los feeds externos, asegurando que los consumidores obtengan respuestas consistentes, ya sea que pregunten a un asistente externo o a la propia interfaz del minorista.
- El descubrimiento visual y multimodal (búsqueda basada en imágenes, consultas por voz) se puede conectar a los catálogos sin reconstruir toda la pila, siempre que el modelo de datos subyacente sea robusto y esté bien estructurado. ¿Necesitas más información sobre cómo pueden ayudar los CSV? Entonces, revisa nuestro artículo sobre el [CSV Format](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
Desde una perspectiva de infraestructura, el requisito fundamental es la convergencia: en lugar de tuberías de contenido separadas para el sitio, el marketplace y el marketing, existe una creciente presión para mantener un único gráfico de productos estructurado que todas las experiencias de IA, tanto internas como externas, puedan interrogar.
### Implicaciones para la estrategia de e-commerce
El hecho de que la mayoría de los consumidores utilicen ahora herramientas de IA para la investigación de productos, mientras que menos inician en los marketplaces que hace un año, indica un reequilibrio de poder en el e-commerce. El tráfico y la influencia pasan de las plataformas individuales a la capa de inteligencia intermedia que se sitúa entre los consumidores y los catálogos.
Para los operadores, esto tiene varias implicaciones estratégicas:
- La visibilidad depende menos de las estrategias de puja y las clasificaciones por categorías, y más de lo inteligible y fiable que parezca la información de producto para los sistemas de IA.
- Invertir en la gestión de la información de producto, la taxonomía y las operaciones de contenido produce una ventaja competitiva directa en los entornos mediados por la IA.
- La fragmentación de los canales de descubrimiento (marketplaces, búsqueda, redes sociales, asistentes de IA) hace que la coherencia en todas las representaciones de productos sea fundamental para mantener la confianza y la conversión.
- Las capacidades de automatización y no-code ya no son jugadas de eficiencia opcionales; son necesarias para mantener la calidad del catálogo y la velocidad de cambio alineadas con la rapidez con la que evolucionan las consultas y las expectativas de los consumidores.
En este panorama, el activo central no es ninguna tienda única, sino la profundidad, la estructura y la fiabilidad de los datos de producto que consumen todos los canales de descubrimiento. A medida que la IA siga asumiendo más carga de trabajo de investigación, los proveedores de e-commerce y SaaS que traten el contenido del producto como una infraestructura central, en lugar de un artefacto de marketing posterior, serán los que mejor se posicionen para alinearse con los nuevos patrones de comportamiento del consumidor impulsados por la IA.
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Las tendencias destacadas en este análisis subrayan la importancia crítica de un sistema robusto de gestión de la información de producto (PIM). A medida que la IA media cada vez más el descubrimiento de productos, la calidad y la coherencia de los datos de producto se vuelven primordiales. NotPIM ofrece una solución no-code para centralizar, enriquecer y armonizar la información de producto de diversas fuentes, garantizando que las marcas y los minoristas puedan proporcionar a los sistemas de IA los datos precisos y estructurados que necesitan para impulsar la visibilidad y las ventas. Al aprovechar NotPIM, las empresas pueden adaptarse al panorama en evolución del comercio impulsado por la IA y mantener una ventaja competitiva.