Qué midió realmente la encuesta
El 28 de octubre de 2026, McKinsey publicó un análisis de su Agentic Commerce Consumer Survey. La encuesta se realizó en junio a unas 21.000 personas adultas de Alemania, Arabia Saudí, Australia, Brasil, China, Estados Unidos, Francia, India, Japón, México y Reino Unido. Los autores advierten de que la base varía según la pregunta y de que la comparación con 2025 solo está disponible para Estados Unidos. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
La cifra principal de alcance es el 53%: esa proporción media de los 11 mercados había usado un chat de IA, búsqueda con IA o un asistente del comercio para al menos una tarea de compra durante los tres meses anteriores. McKinsey señala una muestra representativa y ponderada de 9.988 personas adultas para ese gráfico. Es una definición amplia: buscar y comparar productos cuenta igual que las fases posteriores. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
Muchas menos personas llegan a una transacción ejecutada por IA. En una base ponderada de 11.088 usuarios de IA, el 14% dijo haber completado una compra directamente mediante una herramienta de IA; McKinsey lo traduce en alrededor del 9% de la población total. En Estados Unidos, la proporción subió del 10% al 17% frente a diciembre de 2025, pero esa variación interanual no puede trasladarse sin más a los otros diez mercados. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
Los chats y buscadores de IA independientes alcanzaron al 56%, frente al 27% de los asistentes de los comercios. En el checkout, la brecha casi desapareció: el 14% dijo que una IA independiente completó la compra, mientras el 15% afirmó que un asistente del comercio ayudó a completarla. Los investigadores señalan expresamente la diferencia de redacción, así que un punto no demuestra superioridad del asistente del comercio. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
Cómo debe medir el efecto una tienda en línea
El estudio apunta a dos embudos distintos: los servicios externos de IA participan más en el descubrimiento y la elección, mientras la infraestructura propia del comercio gana importancia cerca del pago, cuando hacen falta inventario, precio, entrega y cobro actualizados. No es una razón para construir de inmediato un agente universal, sino para separar las etapas de medición y no confundir alcance con ingresos. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
En descubrimiento conviene medir qué proporción de productos encuentra correctamente la IA, la precisión de los atributos, la vigencia del precio y la presencia en recomendaciones para consultas objetivo. En consideración, visitas a la ficha, adiciones al carrito y correcciones de datos erróneos. En el checkout, pagos iniciados y completados, devoluciones del control a una persona, errores de entrega y abandonos tras cambiar el total. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
La economía debe calcularse sobre pedidos incrementales, no sobre el total de conversaciones. Un grupo de control sin el nuevo asistente o un periodo comparable ayuda a separar el efecto de la IA de la estacionalidad, los descuentos y el aumento de notoriedad. Los costes incluyen preparar datos de producto, integrar inventario y pagos, vigilar errores, atender pedidos disputados y gestionar devoluciones. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
La encuesta no ofrece una tasa de conversión de referencia. Recoge recuerdos de consumidores en junio, pero no verifica recibos, registros del checkout ni valor bruto de mercancías. Por tanto, el 53% no es la cuota de ventas mediante IA y el 14% no representa a todos los compradores: las bases y el significado difieren. Un piloto creíble debe definir de antemano una «compra con IA» y permitir auditarla contra la transacción. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
Fuentes
- McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026 — Fuente primaria: metodología de la encuesta de junio a unas 21.000 personas adultas en 11 mercados, tamaños muestrales por pregunta, resultados sobre compras con IA y límites de la comparación interanual.
Comentario experto
El resultado más útil no es la gran cifra de alcance, sino la distancia entre consejo y acción. A los compradores ya les resulta cómodo delegar la búsqueda y reducir opciones, mientras entregar un pedido y dinero exige inventario exacto, condiciones de entrega y responsabilidad clara. El mercado no avanza por un solo embudo: la interfaz de elección puede masificarse antes de que la infraestructura de transacción sea fiable. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
Para la competencia, esto crea dos puntos donde el comercio puede perder al cliente. Primero, unos datos incompletos o antiguos pueden excluir el producto de las recomendaciones. Después, el producto elegido puede fallar al pagar por incompatibilidad, entrega confusa o porque el cliente debe repetir el recorrido manualmente. No gana el asistente más elocuente, sino la combinación de datos y operaciones que cumple la promesa. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
La convergencia entre asistentes independientes y del comercio al pagar no debe leerse como la victoria de una interfaz. Las preguntas eran distintas y los resultados dependen del recuerdo de los encuestados. La interpretación prudente es que los sistemas conectados a surtido, inventario y ejecución ganan valor cerca de la transacción. El mecanismo es plausible, pero un experimento del comercio debe demostrar la ventaja concreta. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
La protección del cliente importa más que la velocidad. Si el asistente acorta la búsqueda pero oculta alternativas, interpreta mal las restricciones o cambia el total sin aprobación clara, la comodidad se convierte en desconfianza y devoluciones. La tienda necesita un resumen visible del pedido, una vía para corregirlo, un momento de consentimiento comprensible y un paso sencillo a una persona. Esos controles también reducen el coste de investigar disputas. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
El efecto social sigue concentrado en la elección: las recomendaciones determinan cada vez más qué productos llega a ver una persona. Aumentan así las exigencias de transparencia del ranking y calidad de datos, sobre todo para comercios pequeños con menos recursos de optimización. Un riesgo condicional es que pocos intermediarios de IA concentren el acceso a la demanda; la encuesta demuestra uso del canal, no concentración ni discriminación. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]
Durante los próximos dos trimestres, la madurez no se verá en más menciones a la IA, sino en una menor distancia entre producto encontrado y pedido confirmado sin empeorar devoluciones ni soporte. Conviene vigilar precisión de recomendaciones, pagos completados, cancelaciones, cargos disputados y recompra. Hasta que haya evidencia transaccional, la encuesta sirve mejor como mapa de hipótesis que como previsión de ingresos. [1 · McKinsey & Company · encuesta sobre comercio agéntico · 28 de octubre de 2026]