El auge de las compras mediante IA no afectará a todas las categorías de la misma manera. El cuidado de la piel es una de las categorías más expuestas.
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La IA ha revolucionado el proceso de compra. La pregunta ya no es si afectará a las compras, sino dónde es más importante. Esa distinción tiene implicaciones importantes para los minoristas y las marcas.
El tráfico de referencias de IA creció más de un 300% el año pasado, según datos de Euromonitor International. Esa es una señal importante, pero las cifras de los titulares sólo cuentan una parte de la historia. El comercio minorista no se mueve en conjunto. La IA no remodelará cada pasillo de la misma manera porque los compradores no compran de manera uniforme en cada categoría.
Los datos muestran algo más selectivo: la IA gana donde añade el mayor valor de decisión. Es mayor cuando la IA ayuda a los compradores a reducir la incertidumbre, limitar las opciones o tener más confianza al comprar.
En gran parte del comercio electrónico, la IA puede tener mucho trabajo por hacer. En otras áreas, podría remodelar fundamentalmente la forma en que compran los consumidores. Eso significa que la inversión y la adaptación deberían ser una categoría especial.
Siga las referencias
Para empezar, vea dónde terminan los compradores después de usar la plataforma de inteligencia artificial para preguntas sobre compras.
En los bienes de consumo de rápido movimiento, el tráfico de referencias de IA se ha concentrado en un conjunto reducido de categorías. La belleza y el cuidado personal captaron alrededor del 45% de las referencias de IA generativa, mientras que la salud del consumidor representó otro 28%, según el panel de Euromonitor International de 5,3 millones de usuarios de IA. Muchos otros, como los snacks y el cuidado de mascotas, se mantuvieron en cifras bajas de un solo dígito.
Fuente: Euromonitor International, Pasaporte: Comercio electrónico, mayo de 2026 Nota: Datos basados en un tamaño de panel de 5,3 millones de usuarios de IA.
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Esa división es importante porque muestra que la IA para las compras no sigue únicamente la penetración en línea. De ser así, el cuidado de las mascotas será mayor. En cambio, las referencias se concentran en categorías altamente digitalizadas donde los compradores necesitan ayuda para interpretar las afirmaciones, comparar opciones y confirmar la confianza en las opciones.
En pocas palabras, la IA elimina la parte difícil de comprar. Los compradores indican que esta es la razón por la que también utilizan GenAI. Más de un tercio de los consumidores dijeron que su principal razón para acudir a GenAI fue obtener explicaciones y respuestas más claras en una encuesta de Euromonitor. La IA ayuda a los consumidores a avanzar más rápido en momentos que requieren esfuerzo: comparar productos, leer reseñas y evaluar afirmaciones.
Donde la IA añade valor a la decisión
En esencia, el descubrimiento se reduce a dos preguntas: ¿Cómo se comparan estos productos? y ¿Tomé la decisión correcta? Esa pregunta se relaciona con dos necesidades: la necesidad de comparar y garantizar. El impacto potencial de la IA en las categorías se vuelve más claro cuando las marcas trazan sus categorías en dos dimensiones.
La IA tiene el papel más obvio cuando los compradores enfrentan altas comparaciones y necesidades de alta seguridad.
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Las categorías más expuestas a la IA son aquellas que comparan y garantizan que ambas son altas. En categorías habituales y de bajo riesgo, como los refrescos o la leche, la IA tiene poco trabajo de toma de decisiones. En categorías más complejas, la IA resulta útil porque reduce el esfuerzo. Ayuda a los compradores a analizar las reclamaciones, limitar las opciones y generar confianza en las decisiones.
La categoría de mayor exposición es aquella en la que los compradores enfrentan complejidad y consecuencias. El cuidado de la piel antienvejecimiento es un ejemplo. Las filas están abarrotadas, las afirmaciones de los productos son difíciles de evaluar, los productos pueden ser costosos y las compras se acercan a los resultados personales. En ese contexto, la IA reduce el campo de consideración para ayudar al comprador a tomar una decisión.
La visibilidad se genera, no se garantiza
Dos hechos subrayan la importancia de este cambio. Según una encuesta de consumidores de Euromonitor, el 78% de los consumidores dijeron que habían descubierto una nueva marca a través de GenAI. En segundo lugar, el espacio inmobiliario de IA es muy limitado. Por ejemplo, según una investigación de Euromonitor, solo entre el 10 y el 15% de las marcas de cuidado de la piel de EE. UU. aparecen en las recomendaciones basadas en IA. El hallazgo de IA es binario: las marcas aparecen en un número limitado de opciones dadas en las respuestas de IA o no.
En el descubrimiento de IA, la visibilidad no está garantizada por la posición en los estantes o el gasto en medios, al menos no todavía. Depende de si los datos de la marca, las afirmaciones y las señales de categoría están lo suficientemente estructurados como para que los sistemas de inteligencia artificial los interpreten. Las marcas basadas en la transparencia material y en mensajes claros de resolución de problemas son más rápidas. De hecho, un estudio de Euromonitor encontró que la posición “probada dermatológicamente” por sí sola generó un aumento del 95 % en la proporción de referencias. Los algoritmos de IA premian la relevancia antes que el esfuerzo.
Una única estrategia de IA no es suficiente
Una única estrategia de IA no será suficiente en una cartera minorista completa. Se debe evaluar categoría por categoría, en función de dónde los compradores necesitan ayudar a reducir la incertidumbre, comparar opciones o sentirse seguros de su decisión. Ahí es donde la IA tiene el trabajo más obvio.
Para las marcas, la cuestión competitiva no es sólo cómo utilizar la IA. Es por eso que las marcas son visibles y legibles en un momento en que la IA está comenzando a dar forma a las consideraciones. Las marcas que corren mayor riesgo pueden ser los actores más débiles hoy en día, pero los nombres establecidos que asumen fortaleza comercial se traducirán automáticamente en visibilidad algorítmica.
