Los actores más importantes de la tecnología están atrapados en una carrera por poseer el futuro de las compras. Solo en los últimos años, OpenAI ha implementado funciones de compra, las ha retirado y luego las ha reintroducido.
La confusión introdujo un botón de compra. Amazon ha creado “Buy for Me”, para enfado de los minoristas que no han optado por participar. Google ha rediseñado las compras en torno a respuestas de IA. Si bien todo el mundo gira constantemente, nadie tiene un ganador claro.
Es porque están enfocados en todos los problemas equivocados.
La conversación sobre el comercio de agentes se ha centrado casi por completo en el descubrimiento y el pago de los consumidores. Cómo la IA ayuda a alguien a encontrar un regalo, comparar colchones o hacer clic en “comprar” a través de un chatbot. Si bien este es un lugar razonable para buscar, es el lugar más difícil para comenzar y el último lugar posible donde la IA pagará.
Mientras tanto, el monótono, abrumador y vasto mundo de las adquisiciones B2B sigue sin ser examinado en gran medida. Aquí es donde los agentes tienen el mayor potencial para abrirse paso primero.
Cuando la IA reescribe un flujo de pago, no hereda una pizarra en blanco. Hereda años de minuciosa optimización. Las marcas han invertido muchos recursos en perfeccionar el momento entre “lo quiero” y “lo compré”. Cada momento de venta adicional, punto de contacto de lealtad y captura de datos existe cuando las marcas trabajan para hacer avanzar a un comprador.
Un agente de IA hace que esa optimización sea irrelevante. No le importan las páginas de productos cuidadosamente diseñadas, la captura de correo electrónico o los motores de recomendación. El comprador obtiene una respuesta de IA basada en datos simples del catálogo de productos, sin apenas fricción con una experiencia que ya es funcional.
Los primeros datos respaldan esto. Walmart informó una caída del 66 % en las conversiones cuando los agentes mediaron en la experiencia de compra. “Buy for Me” de Amazon ha provocado reacciones negativas de los minoristas porque optimiza para los compradores a expensas obvias de los vendedores.
Algunos argumentan que los consumidores no confían en la IA para comprarles. Al mismo tiempo, la gente entrega sus tarjetas de crédito a Temu sin pestañear, a pesar de las advertencias del FBI sobre los riesgos de los datos. La conveniencia y el valor impulsan la adopción, no la confianza. El problema es que nadie ha creado una experiencia comercial de IA para el consumidor que supere claramente a la existente.
La adquisición B2B es un animal diferente
Comparemos esa experiencia con la compra B2B, que es un proceso completamente diferente construido en torno a la complejidad, no a la conveniencia.
Considere lo que navega un fabricante del mercado medio para comprar algo tan rutinario como sujetadores industriales. Pueden utilizar la lista de proveedores aprobados o aprovechar los precios de contrato negociados por separado según la cuenta.
Es casi seguro que tienen requisitos de compatibilidad, flujos de trabajo de aprobación complejos que varían según el tamaño del pedido o un proceso de creación de órdenes de compra que afecta a un ERP. Mientras tanto, enterrado en algún lugar de toda la complejidad está el tornillo específico que necesitan, y probablemente necesiten un representante de ventas para conseguirlo.
Aquí está la cuestión: la mayor parte de lo que hacen estos representantes de ventas no es un juicio estratégico. Están aplicando conocimientos institucionales a un árbol de decisiones que, si uno se molestara en codificar las reglas correctamente, se ejecutaría solo. Ahí es donde los agentes de IA pueden otorgar superpoderes a los representantes de ventas.
Por qué B2B conduce a consumidores primerizos
A lo largo de la historia de la tecnología, los productos de consumo han alcanzado una escala masiva, seguidos de las versiones empresariales. Por ejemplo, las redes sociales eran Facebook antes de que existiera Slack. Agentic Commerce puede cambiar ese modelo porque las empresas B2B tienen mejores datos
Pero eso no siempre significa datos limpios. La mayoría de los catálogos de productos B2B son una mezcla de archivos PDF, exportaciones de ERP heredados y funciones en la cabeza de los vendedores. Pero tienen un enorme potencial para ser más estructurados, sujetos a reglas y adecuados para una máquina.
Mientras que los datos del producto de una marca de consumo son imágenes, una descripción y una calificación de estrellas, el catálogo de un distribuidor B2B es un sistema relacional de SKU, matrices de compatibilidad, niveles de precios específicos de la cuenta y restricciones contractuales. Si bien los datos de los consumidores pueden parecer más completos, los datos B2B son más útiles.
La magnitud de la oportunidad la hace aún más atractiva. B2C tiene entre cinco y seis veces el tamaño de las transacciones globales de comercio electrónico B2B por volumen. Eliminar incluso una fracción de la fricción en las compras reestructurará todo el departamento.
Hacer que los datos sean legibles por máquina
Nada de esto funciona sin abordar el problema real que subyace tanto al comercio B2B como al de consumo mediante IA: los datos de los productos no están hechos para máquinas. La infraestructura comercial está optimizada para su presentación a las personas.
Pero un agente de IA no explica qué tan bien está optimizado un sitio web para las conversiones. Sepa qué productos son compatibles, qué hay en stock y cuál es el precio para este comprador específico según este contrato específico en este momento específico. Si esa información no es clara y estructurada, el agente no hace una pregunta clara. Continúa.
Las empresas que aborden esto primero en B2B tendrán una ventaja significativa, ya que la relación del producto B2B ya es más obvia. La coherencia no es una cuestión de gustos y el valor no se basa en “vibraciones”. Todas las reglas están ahí; Sólo necesitan estar codificados.
Allí también se encontrará el comercio de consumo. Pero llevará más tiempo, costará más y requerirá romper cosas que actualmente funcionan antes de construir algo mejor. La adquisición B2B no tiene ese problema. La mayor parte ya está rota. El mayor desafío de la IA es una máquina de fax y un representante de ventas almorzando.
Los tiempos que el comercio B2B tiene que solucionar parecen más bajos de lo que nadie cree. Y limpiarlo será mucho más valioso que arreglar la caja.
Hemos presentado las mejores herramientas de IA.
Este artículo fue producido en parte Perspectiva profesional de TechRadarNuestro canal para mostrar las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual.
Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí:
