Resumen Ejecutivo Estamos entrando en la era del comercio de agentes, donde la IA no solo sugiere, sino que actúa con autonomía. en nombre de los consumidores y las empresas. Actúa de forma autónoma En este modelo, los agentes inteligentes comprenden la intención, evalúan las restricciones, razonan las alternativas y ejecutan flujos de trabajo de comercio de extremo a extremo. Para los consumidores, esto significa delegar decisiones de compra a agentes digitales de confianza. Para los minoristas, significa sistemas autónomos que optimizan continuamente el precio, el inventario, el abastecimiento y el cumplimiento. Este cambio no es especulativo. hoy en día se está permitiendo por avances en grandes modelos de idiomas (LLMs), plataformas de datos en tiempo real y estándares abiertos como el Protocolo de Comercio de Agentes (ACP). los minoristas que tratan esta evolución como “sólo otra actualización de chatbots” corren el riesgo de perder una transformación estructural, desde el comercio humano en la red hasta el comercio de IA en la batería. From Digital Storefronts to Digital Agents De las tiendas digitales a los agentes digitales Durante más de dos décadas, la innovación tecnológica al por menor se ha centrado en mejorar : Interfaces para humanos • Navegación en búsqueda y catálogo • Sitios web de comercio electrónico y aplicaciones móviles • Motores de personalización • Chatbots basados en reglas El comercio de agentes invierte este paradigma.El “usuario” principal de los sistemas minoristas se convierte cada vez más en un AI agent acting on behalf of a human. Evolution of Commerce Interfaces Evolución de las interfaces comerciales • Traditional commerce (1995–2010) Los humanos navegan por catálogos y completan las transacciones manualmente. • Assisted commerce (2010–2023) AI mejora el descubrimiento, la recomendación y la personalización. • Agentic commerce (2024 onward) Los agentes autónomos ejecutan flujos de trabajo comerciales completos con autoridad delegada. Esta evolución refleja cambios de computación más amplios desde interfaces de línea de comandos, a GUIs, a sistemas de conversación, y ahora a agentes de software autónomos capaces de razonar y actuar a escala. What Is Agentic Commerce? A Working Definition ¿Qué es el comercio de agentes? una definición de trabajo se refiere a las interacciones del comercio digital en las que los agentes inteligentes y autónomos de la IA: Agentic commerce 1. Understand intent and constraints Interpretar objetivos, preferencias, presupuestos, políticas y señales contextuales. 2. Evaluate options proactively Buscar a través de catálogos, ofertas y proveedores en lugar de esperar a consultas explícitas. 3. Execute multi-step workflows Incluye descubrimiento, comparación, negociación, checkout y acciones post-compra. 4. Learn and optimize continuously Mejorar las decisiones a lo largo del tiempo a través del feedback y las señales de comportamiento. 5. Integrate directly with retail systems A través de APIs y protocolos estandarizados en lugar de la frágil automatización de la interfaz de usuario. En comparación con las herramientas tradicionales de comercio electrónico, los sistemas de agentes introducen: Descomponer objetivos de alto nivel en planes ejecutables • Goal autonomy – Mantener el usuario a largo plazo y el contexto organizacional • Persistent memory – invocación de pagos, inventario, logística y APIs de CRM • Tool usage – Explicar los tradeoffs y adaptarse dinámicamente • Reasoning capability – El resultado es una forma de comercio más proactiva, inteligente y escalable. Why Now? Three Forces Driving Agentic Commerce ¿Por qué ahora? tres fuerzas que impulsan el comercio de agentes 1. Breakthroughs in LLMs and Agent Architectures Los agentes de IA modernos pueden razonar sobre datos no estructurados, descomponer tareas complejas y coordinar flujos de trabajo en múltiples etapas en lugar de simplemente generar texto. 2. Economic Pressure on Retail Los minoristas se enfrentan a costes de adquisición crecientes, compresión de margen y complejidad operativa.Los sistemas de agentes prometen: • Ciclos de compra más cortos • Tasa de conversión más alta • Servicio reducido sobre la cabeza • Optimización continua a escala 3. Maturity of Open Protocols (ACP) El Aborda la “última milla” de la interacción de agentes definiendo cómo los agentes transaccionan de forma segura con los comerciantes preservando el control, la identidad y el cumplimiento. Agentic Commerce Protocol (ACP) El ACP permite: • Descubrimiento y checkout de productos estandarizados • Autorización segura y autenticación • Pagos tokenizados sin exponer credenciales • Interacciones de agentes auditables y gobernadas Sin tales estándares, los ecosistemas de agentes se fragmentarían en silos propietarios. Juntos, estas fuerzas han cambiado el comercio de agentes de la posibilidad teórica a la imminent reality. The Technology Stack Behind Agentic Commerce La tecnología detrás del comercio de agentes 1. Autonomous AI Agents Las arquitecturas modernas de agentes combinan: • Comprensión del lenguaje natural y generación • Descomposición de objetivos y planificación • Memoria a largo plazo y razonamiento contextual • Invocación de herramientas y orquestación Estos agentes van más allá de las recomendaciones de realizar acciones económicas reales. Motores de ejecución 2. Open Standards and Protocols (ACP) ACP proporciona interoperabilidad entre agentes, comerciantes y proveedores de pago a través de: • API estándar para el descubrimiento, la creación de carrito y el checkout • Permisos específicos que definen la autoridad del agente • Flujos de pago tokenizados • Pistas de auditoría para el cumplimiento y la observabilidad Esta abstracción evita integraciones únicas y permite la adopción a escala ecosistémica. 3. Real-Time Data and Personalization Infrastructure El comercio de agentes depende de datos más ricos y estructurados que el comercio electrónico tradicional: • Inventario en tiempo real y feeds de precios • Atributos de producto legibles por máquina • Gráficos de preferencias del cliente • Sinais comportamentales y contextuales • Actualizaciones orientadas a eventos para los cambios en la demanda y la oferta Esto impulsa a los minoristas hacia arquitecturas orientadas a eventos, búsqueda vectorial y plataformas de API-first que pueden servir tanto a agentes humanos como autónomos. Emerging Use Cases in Practice Casos de uso emergentes en la práctica 1. Conversational Autonomous Shopping Los usuarios expresan su intención en lenguaje natural (por ejemplo, “Encuentra un televisor de 55 pulgadas con un precio inferior a 700 dólares compatible con mi sistema de sonido”). • Busca a través de comerciantes • Normalizar las especificaciones • Evalúa el precio, la entrega y las devoluciones • Completa el checkout con la aprobación 2. Replenishment and Subscription Automation Los agentes monitorean el uso y las señales contextuales para: • Predecir las necesidades de reabastecimiento • Optimizar las opciones de marca y precios • Poner órdenes automáticamente dentro de las reglas definidas 3. B2B Procurement and Order Management En el ámbito empresarial, los agentes: • Interpretación de contratos y políticas de compra • Fuente de proveedores autorizados • Gestión de aprobaciones y cumplimiento • Reconstruir órdenes recurrentes o complejas 4. Retailer-Side Optimization Agents Los minoristas desplegan agentes internos para: • Optimize pricing and markdowns • Distribuir el inventario entre las localizaciones • Responder a las interrupciones de suministro • Devoluciones automáticas, garantías y soporte Los principales minoristas ya están discutiendo “superagentes de IA” que abarcan la experiencia del cliente, las operaciones de las tiendas y los ecosistemas de los vendedores, indicadores tempranos de la transformación de los agentes a gran escala. Business Impact: Value Creation and Risk Impacto empresarial: Creación de valor y riesgo Key Value Drivers Area Impact Reducción de la fricción Compra más rápida a través de la investigación y ejecución automatizadas Personalización a escala Mayor lealtad a través de la modelización de preferencias profundas Area Impact Eficiencia operativa Custos de servicio y procesamiento más bajos Nuevos modelos de ingresos Suscripciones, servicios basados en resultados, niveles de agentes Aislamiento competitivo Custos de cambio más altos a través de la integración profunda de agentes. Risks of Inaction Riesgos de inacción Los minoristas que retrasan afrontan desventajas estructurales: Como los agentes se convierten en la interfaz principal • Channel displacement Si los ecosistemas de agentes aprenden mejor los catálogos de los competidores • Data disadvantage La optimización algorítmica en otros lugares • Margin compression Si los productos no son agentes-descubribles • Brand invisibility Implementation Roadmap Mapa de Implementación Phase 1: Foundation (0–6 months) • Mejorar la calidad y estructura de los datos de los productos • Exponer las APIs estables para la búsqueda, el carrito y los pedidos • Enable real-time inventory and pricing • Proporcionar entornos de sandbox para la prueba de agentes Phase 2: Agentic Integration (6–18 months) Adoptar un protocolo de agencia (por ejemplo, ACP) • • Soporte tokenizado, checkout orientado a agentes • Crear un “canal de agentes” para el seguimiento y la gobernanza • Pilot focused use cases (gifting, replenishment, B2B reorder) Phase 3: Leadership (18–36 months) Creación de agentes propietarios y socios • • Modelos de negocio basados en agentes • Facilitar mercados para agentes de terceros • Participar en organismos de gobernanza y estándares Key Challenges and Mitigations Principales retos y mitigaciones Trust and Transparency Los agentes deben explicar las decisiones y operar dentro de guarderías explícitas.Los registros de auditoría y la IA explicable son esenciales. Privacy and Security Tokenization, scoped permissions, and privacy-preserving techniques reduce exposure of  sensitive data. Legacy System Integration Los patrones de modernización orientados a eventos y “strangler” permiten una evolución gradual. Se necesitan normas abiertas y mecanismos de clasificación transparentes para evitar la concentración excesiva de la plataforma. The Road to 2030: Co-Evolution of AI and Commerce El Camino a 2030: Coevolución de la IA y el Comercio Para el 2030: • Un pequeño número de grandes plataformas de agentes mediarán una parte significativa de las transacciones • Los agentes específicos verticales dominarán dominios de compra complejos • Nuevas funciones organizativas centradas en emergerá El agente permitido • El Reglamento formalizará la transparencia, el consentimiento y la responsabilidad El comercio minorista físico persistirá, pero se integrará cada vez más con las capas de decisión impulsadas por los agentes, convirtiendo las tiendas en nodos experimentales y de cumplimiento dentro de las redes inteligentes. Conclusion: Becoming Agent-Ready Conclusión: convertirse en agente-preparado El comercio de agentes representa un cambio fundamental en la forma en que el valor es descubierto, evaluado y intercambiado.El éxito no dependerá de tener la mejor tienda, sino de operar con la mayor cantidad de agent-friendly, interoperable, and trustworthy commerce ecosystem. Los minoristas que invierten temprano en la preparación de los agentes -datos, API, gobernanza y estándares abiertos- definirán la próxima década de liderazgo en el comercio digital. 
 
 Esta historia fue distribuida como una publicación por Sanya Kapoor bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon. This story was distributed as a release by Sanya Kapoor under  . HackerNoon’s Business Blogging Program El programa de blogs de negocios de HackerNoon El programa de blogs de negocios de HackerNoon

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Comercio de agentes: el futuro autónomo del comercio minorista

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