Entrenar la mirada, seguir un método y diseñar estrategias para llegar bien al futuro. Cómo abordamos el e-commerce agéntico desde la prospectiva.
“Sorry, you have used all of your tokens.” Un mensaje muy de 2026. A mitad de una idea que estaba tomando forma con ayuda de un modelo de inteligencia artificial, la conversación se corta. En ese momento puedes elegir: pagar y problema resuelto, o esperar las horas que te toquen. Es normal que cada vez más personas paguen una suscripción (o varias). No se siente que se compra una promesa, sino la continuidad de algo que ya está funcionando.
Una vez usas la IA, es difícil no volver a usarla. Y aún así, estamos en la antesala de todo: el año pasado, las mayores tecnológicas de Estados Unidos (Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta) invirtieron 413.000 millones de dólares en infraestructura. Este año se prevé que la cifra alcance los 760.000 millones, y las proyecciones apuntan a acercarse al billón de dólares hacia el final de la década. Para sostener ese ritmo han emitido unos 220.000 millones en bonos solo en lo que va de 2026. Es, probablemente, el mayor repunte de inversión de la historia reciente.
La IA está transformando el mundo, sería ingenuo negarlo. Pero mientras esa conversación —la de la inversión, la infraestructura, el “todo va a cambiar” o los riesgos existenciales como los que plantea Jacob Coxon— ocupa todo el espacio, hay otra que me interesa bastante más desde el punto de vista estratégico: ¿qué estamos haciendo los humanos para prepararnos ante la era agéntica?
¿Qué es el diseño prospectivo?
Una ciudad preparándose para los coches autónomos, una marca de lujo reimaginando su universo online a través de ilustraciones hechas a mano, un adolescente farmeando aura para encajar. Vistos por separado, estos fenómenos no significan gran cosa. Pero entendidos como parte de un mismo sistema, conectados entre sí y leídos juntos, empiezan a dibujar una narrativa de lo que está por venir. Son señales: pistas del presente que anticipan futuros que todavía no han llegado del todo.
Ninguna de ellas llegó de golpe. Los cambios se anuncian en voz baja: en lo marginal, en experimentos o en noticias que en su momento se leen como anécdota y que, vistas en retrospectiva, resultan claves para entender una tendencia. Esta es una idea sobre la que David Alayón escribe muy bien en sus newsletters, y que explica por qué el futuro casi nunca sorprende a quien estaba mirando.
Entrenar el ojo, dirigir la mirada. De esta manera podremos identificar señales y entender su evolución: primero en los márgenes, después en un nicho que las adopta con entusiasmo y finalmente en todas partes, como si siempre hubieran estado ahí. Por ejemplo: ¿te acuerdas del auge del teletrabajo en 2020? En España creció de forma masiva del 5 % al 37 % debido a los confinamientos por la pandemia, impulsando un cambio histórico.
Ese ritmo estructural es lo que hace posible este trabajo. No adivinamos qué va a pasar, reconocemos en qué estadio de su madurez está pasando. Para ser capaces de reconocerlo, es importante conocer el pasado y estar en el presente: eso permite anticiparse y moldear el porvenir.
“La historia no se repite, pero rima.”
Frase atribuida a Mark Twain, escritor estadounidense.
Ese ejercicio de mirar lo pequeño de manera sistemática es lo que llamamos prospectiva estratégica. Es un método para interpretar la información de manera rigurosa. Tal y como explica mi compi Maria Najarro en este post, la prospectiva estratégica no consiste en predecir el futuro, sino en definir estrategias y desarrollar capacidades para navegar entre múltiples futuros posibles.
E-commerce agéntico: cómo abordarlo desde la prospectiva
El comercio agéntico es el caso perfecto para entender la diferencia entre anticipar y reaccionar, porque hoy mismo admite dos lecturas distintas según dónde mires.
Si miras la infraestructura, el futuro ya está aquí. En apenas doce meses se han desplegado los raíles: el Agentic Commerce Protocol de Stripe y OpenAI, el Universal Commerce Protocol impulsado por Google junto a Shopify, Walmart y Target, o la infraestructura para pagos agénticos movidos por Visa, Mastercard y American Express. Por ejemplo, en moda, Gap tiene la intención de lanzar un checkout nativo dentro de Gemini. Según el informe de Adobe Digital Insights, el tráfico web enviado por herramientas de inteligencia artificial hacia sitios de retail en Estados Unidos se ha multiplicado casi por cinco respecto al año pasado.
Pero, si miras el comportamiento de los usuarios, la interpretación es otra. En una encuesta de Gartner de mayo de 2026, un 31 % aceptaría que una IA le acotara las opciones en categorías cotidianas, pero solo un 11 % le dejaría tomar la decisión de compra. Su analista Kate Muhl lo resume: los consumidores “no buscan externalizar sus decisiones de compra a la IA; quieren que les ayude a encontrar mejor información, comparar precios y acotar opciones, manteniendo ellos el control de la decisión final”. Las personas delegan la búsqueda y la investigación de un producto, no el acto de comprar.
Esa distancia entre lo que la industria construye y lo que la gente hace es, para mí, el dato más importante de todo el fenómeno. Y es exactamente el error que la prospectiva mal hecha comete: confundir la madurez del lado de la oferta con la madurez del lado de la demanda, porque la primera genera muchísima más cobertura mediática que la segunda. Los proveedores que venden optimización para IA tienen un interés comercial evidente en amplificar el relato.
Lo que es interesante es el cambio de hábito que genera en la navegación, lo que afecta a la experiencia de usuario.
“Las compras con IA están cambiando la forma de descubrir productos, pero no la confianza del consumidor.”
El funnel se rompe y se fragmenta aún más: la IA impulsa que pasemos de “descubrir → investigar → comprar” a “investigar → descubrir → comprar”, afirma Melissa Minkow, directora global de estrategia y análisis de mercado en CI&T. La transacción delegada sigue frenada, no por tecnología, sino por quién autoriza el gasto.
Por eso, a día de hoy, tratar el e-commerce agéntico como una tendencia no es tan interesante como tratarlo como una incertidumbre. Las tendencias se planifican; las incertidumbres se escenifican. El valor de hacer buenas preguntas también entra aquí: no va tanto sobre “¿cuándo comprará el agente?”, sino de afinar un poco más: “¿cómo tiene que ser la relación de las marcas cuando el descubrimiento ocurre dentro de una conversación que no controlan?” o “¿qué parte del proceso de compra los usuarios no querrán delegar y por qué?”. Desde esas incertidumbres construimos los escenarios de futuro.
¿Cómo lo trabajamos en Interactius?
El diseño prospectivo lo entendemos como una herramienta directa a la hora de tomar mejores decisiones para llegar bien al futuro. Es por ello que, para trabajarla, hay que integrar la visión de negocio desde el principio.
Nuestro modelo se basa en la construcción de un radar de señales que transcurre de manera anual: un escaneo continuo de noticias, innovaciones, posts, vídeos y artículos donde rastreamos el entorno del tema a investigar a través de seis lentes sistémicas (política, económica, social, tecnológica, ambiental y legal), ya que partimos de que ninguna señal cambia de forma aislada. Clasificamos cada fuente por su nivel epistemológico: desde medios generalistas, que solo publican cuando algo ya es masa crítica, hasta periferia cultural (comunidades, redes, mercados adyacentes) de menor consolidación pero mayor valor anticipatorio.
Para agrupar cientos de señales de manera semanal, nos apoyamos en la IA. Eso, a su vez, implica un riesgo real: la descarga cognitiva. Cuando el output llega ordenado y con apariencia de análisis, la tentación de no revisarlo es muy grande. Pero esas horas de fricción con la información y el material son necesarias: son justamente lo que construye el criterio. Si no, estamos alimentando un pensamiento homogéneo en una disciplina cuyo valor entero depende de lo contrario.
Por eso nuestro método está formado por fases construidas y pensadas de humanos para humanos, con puntos de contacto entre equipos elegidos de manera deliberada para cuidar el criterio en tiempos agénticos:
- Configuración del radar (purpose framing). Entendemos el contexto, la visión de negocio y la estrategia que se sigue. Nos juntamos con el equipo implicado para poner foco en el tema a investigar, la audiencia, los mercados core, los mercados inspiracionales y el horizonte temporal.
- Escaneo continuo (scanning the horizon). Activamos el radar para empezar a recopilar señales de manera sistémica. El radar no se detiene mientras el proyecto vive.
- Análisis (sense making). Cada semana agrupamos señales que salen del radar, cruzamos entre lentes y evaluamos la maduración de los fenómenos detectados; es decir, evaluamos si un fenómeno se trata de una señal débil, emergente o tendencia. Para ello nos apoyamos en una matriz y en criterios basados en la metodología propuesta por el economista francés y experto en prospectiva estratégica Michel Godet y la futurista Elina Hiltunen. Todo ello se comparte de manera trimestral en entregables diseñados para que sean fáciles de consumir, para que el equipo implicado esté al corriente de todo lo que está recogiendo el radar.
- De la tendencia a la acción (trend to action). A lo largo del año, el material acumulado se traduce en tres o cuatro escenarios con sus señales de avance y eventos desencadenantes, y en iniciativas estratégicas concretas para cada escenario, mediante una sesión de backcasting: un método de planificación estratégica que parte de un futuro deseado para definir de forma retrospectiva los pasos y acciones necesarios en el presente para alcanzarlo.
¿Cómo nos preparamos para la era agéntica?
Hemos pasado de los tiempos VUCA (volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad) a la era BANI: fragilidad, ansiedad, no linealidad e incomprensión. Todo ello nos exige algo más que simplemente adaptarnos.
Sin embargo, solo el 30 % de las organizaciones utiliza herramientas de prospectiva, pese a que el 53 % reconoce su valor según McKinsey & Company. La brecha no se define por escepticismo, sino por agenda: Fast Company nos explica en este artículo que el 52 % de los líderes describe su trabajo como caótico y fragmentado. Pensar a tres años vista exige una atención que la hiperocupación destruye. Y aquí radica la gran trampa actual: a medida que la IA acelera el trabajo operativo, corremos el riesgo de llenar ese tiempo ganado con más tareas carentes de criterio estratégico.
Prepararse no consiste en tener una opinión sobre la IA. Consiste en tener un método: un sistema suficientemente flexible que te obligue a mirar el entorno de forma continua, un calendario que proteja el tiempo de interpretarlo y la disciplina de no aceptar la primera respuesta ordenada que te devuelva una máquina.
Eso es lo que podemos hacer los humanos para prepararnos ante la era agéntica. Entrenar la mirada, seguir un método y diseñar estrategias para llegar bien al futuro, sea cual sea.
¿Y qué es, exactamente, una señal de cambio?
“El futuro ya está aquí. Solo que está distribuido de forma desigual.”
Como recordaba William Gibson. Las señales de cambio son precisamente eso: los primeros indicios de ese futuro que todavía es invisible para la mayoría.
La economista Pippa Malmgren, autora de Signals (2016), lo ilustra bien con su concepto de la shrinkflation: cuando un rollo de papel higiénico tiene de pronto menos capas pero cuesta lo mismo, no es una decisión caprichosa de marketing, es una señal de tensiones económicas profundas y de cadenas de suministro bajo presión.
Hay varias definiciones que me parecen especialmente iluminadoras. “Una señal es un ejemplo específico del futuro en el presente. Me gusta decir que una señal es una pista de que las cosas pronto podrían ser diferentes”, dice la futurista Marina Gorbis. Ozcan Saritas y Jack E. Smith la describen como “los primeros indicios de cambios posibles, pero no confirmados, que más adelante pueden convertirse en indicadores más significativos de fuerzas críticas para el desarrollo, las amenazas, los negocios y la innovación”. Y hay una tercera manera de decirlo, más operativa: una señal de cambio es un hecho medible, trazable y tangible, que ocurre en el presente y apunta a que algo podría cambiar en el futuro. Una decisión de un CEO, el lanzamiento de un producto, la adopción de una tecnología, una nueva patente. Ocurren con poca frecuencia, son casi por definición “primeras veces”, pero ya están aquí, esperando a que alguien las conecte.
El anuncio de Claude “There's hope in hard questions” es un buen ejemplo de por dónde va esto. Plantea una declaración honesta sobre el cambio cultural que estamos viviendo y la responde desde la colaboración, no desde la sustitución, entre personas y tecnología. Puede generar emoción o puede generar confusión. “Probablemente ambas a la vez”, según a quién se lo preguntes: un poco a lo Black Mirror.
Pero lo interesante no es tanto el anuncio en sí como lo que hacemos con él: qué de humano hay en correr a leer los comentarios antes de formarnos una opinión propia, antes incluso de dejar que la emoción del vídeo termine de asentarse. Dentro de un tiempo, cuando ya tengamos la IA completamente normalizada, seguramente volveremos a ese mismo repositorio de vídeos —uno que a día de hoy seguimos llamando con un cariño casi arqueológico, YouTube— a buscar quiénes fuimos, para fascinarnos con quiénes somos ahora. No podemos evitarlo. Es muy de humano recordar, dejar entrar a la nostalgia, sentir los domingos.
Entrando en esta era agéntica, vuelvo a menudo a la pregunta que me mueve como investigadora: ¿qué nos hace a los humanos tan humanos? Yo apuesto por la locura: la locura de comprar papel higiénico a manos llenas al principio de una pandemia mundial. El contagio y la grandeza de viajar a un sitio remoto solo para ver un eclipse total, o de quedar entre adolescentes para hacer aura farming con el único fin de buscar conexión social. Somos seres sociales —un poco tontamente sociales, quizás, pero sociales— y esa torpeza es, de momento, lo único que ninguna máquina sabe fingir del todo bien.
Y por eso no es casualidad que lo que gusta ahora sea la imperfección. En un mundo inundado de contenido generado por IA, las marcas están volviendo a la artesanía de la vieja escuela, a la ilustración caricaturesca hecha a mano. Trazos más lentos, más intencionados, que señalan autenticidad precisamente porque cuestan más. La imperfección se ha convertido en el último activo de marca disponible. Al mismo tiempo, y en apariencia sin ninguna relación con lo anterior, ya se puede subir a un coche autónomo en San Francisco sin pensarlo dos veces, y pronto, según se anuncia, también en Madrid.
Cada una de estas señales converge en un futuro próximo o lejano y les podremos dar sentido. Entenderemos por qué estaban allí esas señales, y cómo no solo afectaron a nuestra manera de ver el mundo sino también de comprar. La prospectiva estratégica puede empezar a detectar el comportamiento del futuro comprador en tu comercio digital.
¿Y si nos aliamos para anticipar el cambio?
