De B2C a B2A: cómo la IA está reescribiendo las reglas del recorrido del cliente
Para 2028, el recorrido del cliente se va a dividir en dos: el humano y la IA.
Los consumidores ya no van a navegar por su cuenta hasta la ventana de checkout de una marca. En cambio, sistemas de IA confiables van a construir esos recorridos por ellxs, identificando necesidades, reduciendo opciones, personalizando experiencias y facilitando transacciones en tiempo real.
En ese mundo, las marcas no solo van a competir por atención. Van a competir por ser elegidas.
Y la distancia entre el presente y nuestro futuro agéntico es más corta de lo que la mayoría de las estrategias de marca hoy contemplan.
“Podríamos estar a una actualización de Gemini de una web agéntica completamente funcional. Sin embargo, la gran mayoría de las marcas todavía no hizo cambios significativos para adaptarse a esta nueva realidad.
”
La web impulsada por agentes de IA ya está sucediendo
Aunque todavía no se sienta así, las marcas ya están:
- Perdiendo contacto con su audiencia. El 69% de las búsquedas en Google termina sin un clic hacia un sitio web. Las personas encuentran respuestas sin visitar tu sitio, lo que genera una caída masiva en el tráfico.
- Perdiendo control sobre su marca. El 47% de los consumidores dice que la IA influye en su confianza hacia una marca. La IA se está convirtiendo en la nueva capa de distribución y en el primer punto de contacto para los compradores.
- Perdiendo oportunidades frente a la competencia. El 48% de los prompts de IA representa nuevos comportamientos de consumo. Si una marca no se está preparando para estas nuevas necesidades, sus competidores sí lo van a hacer, y esa demanda nueva se va a perder.
La conclusión es clara: estamos pasando de la web humana, un mundo donde los humanos son los principales usuarios de internet, a la web agéntica, donde los agentes de IA trabajan en nombre de las personas.
Pero no todo son malas noticias.
Las marcas que entiendan este nuevo medio y se adapten rápido van a poder superar a sus competidores, creando una nueva oportunidad de crecimiento futuro.
Al mismo tiempo, adaptarse a la web agéntica requiere cambios importantes. No solo ajustar herramientas, sino también repensar la estrategia de marca para incorporar a la IA como una segunda audiencia.
Sabemos que esto es más fácil decirlo que hacerlo. Mientras las audiencias humanas valoran la emoción, la creatividad y el storytelling, la IA prioriza información estructurada, consistente y verificable.
Muchas personas en nuestra industria construyeron sus carreras entendiendo a las audiencias humanas: cómo piensan, cómo buscan, cómo consideran opciones y cómo actúan. Ahora necesitamos hacer lo mismo con la IA.
Los nuevos ABCs del marketing
Durante décadas, el marketing construyó sus mecánicas alrededor del B2C y el B2B. Ahora, a medida que las marcas comienzan a incorporar a la IA como una segunda audiencia, nuestra industria introdujo las estrategias de marketing Business-to-Agent, o B2A. Esto es lo que llamamos los nuevos ABCs del marketing: B2A, B2B, B2C.
B2A es la práctica de optimizar una marca para los sistemas de IA que cada vez influyen más, median o toman decisiones en nombre de los consumidores.
Esto no reemplaza al marketing tradicional. Las cosas que las personas priorizan, como el storytelling, la creatividad y la resonancia emocional, siguen siendo profundamente importantes. La diferencia es que ahora también hay que considerar lo que priorizan los sistemas de IA: consistencia, claridad, confiabilidad, información estructurada y facilidad de integración.
Entonces, ¿qué significa realmente hacer marketing para un agente de IA? Se divide en tres disciplinas distintas, cada una con su propia lógica.
Influir en los agentes
Cuando un LLM como ChatGPT, Gemini o Claude recibe una pregunta sobre una marca o una categoría de producto, sintetiza patrones de toda la web, a partir de todo aquello con lo que fue entrenado. Construye una imagen de la marca según la consistencia con la que se comunica, la autoridad que tiene sobre un tema y el sentimiento que la rodea. Luego, los LLMs presentan esa imagen como una recomendación segura a alguien que ya decidió confiar en ellxs.
Esto cambia las reglas de la visibilidad porque, mientras el SEO tradicional podía tolerar cierta inconsistencia o sentimiento negativo en redes sociales, los LLMs penalizan esas señales.
Si el sitio web de una marca dice una cosa, las reseñas de clientes sugieren otra y las fuentes de terceros cuentan una historia completamente distinta, los sistemas de IA pueden interpretar a esa marca como poco confiable. En cambio, las marcas con mensajes coherentes y una validación externa sólida tienen más posibilidades de aparecer con confianza en las recomendaciones.
Esto significa que los canales propios, como el sitio web, el blog o los listados de producto, tienen que estar en orden. Pero también le da un nuevo peso a los canales ganados. Menciones en prensa, conversaciones en Reddit, reseñas de creadores y credibilidad de terceros pasan a formar parte de la capa de recomendación que los sistemas de IA usan para evaluar confianza.
Equipar a los agentes
En el futuro cercano, y en algunas categorías ya está pasando, los agentes de IA van a generar experiencias de marca en nombre del cliente. Una landing page creada en tiempo real, personalizada para esa persona específica, detrás de un login y moldeada por sus objetivos y contexto particulares.
A medida que las interfaces generadas por IA se vuelvan más comunes, las marcas van a aparecer cada vez más a través de experiencias que no controlan por completo. En lugar de landing pages fijas y templates estáticos, los sistemas de IA van a generar interfaces dinámicamente según el contexto, la intención y las preferencias de cada persona. Los últimos anuncios de Google sobre el futuro de la búsqueda son una prueba de la velocidad con la que se acerca este cambio.
Esto crea un nuevo desafío operativo. Las brand guidelines escritas para un mundo de templates fijos y ubicaciones controladas deben repensarse para un mundo donde la propia interfaz se genera sobre la marcha.
Las compañías mejor posicionadas para este futuro ya están invirtiendo en sistemas de diseño nativos de IA, contenido estructurado y datos de producto limpios.
Conectarse con los agentes
Durante años, los datos propietarios fueron considerados una ventaja competitiva difícil de replicar. Pero en una economía mediada por IA, las marcas deben elegir entre dos caminos:
- Participar y aumentar el volumen de transacciones, pero perder la visita al sitio, la oportunidad de cross-sell y la captura de datos en el CRM.
- O quedar afuera y arriesgarse a volverse invisibles a medida que el comportamiento de los consumidores se orienta hacia compras impulsadas por agentes.
Es un dilema que va a obligar a las marcas a elegir entre accesibilidad y exclusividad. Y, para nosotrxs, la elección es clara.
Los sistemas de IA solo pueden atender a los clientes de manera efectiva si pueden acceder a información confiable de la marca de forma rápida y limpia. Eso significa que las marcas deben repensar cuántos datos exponen, cómo los estructuran y con qué facilidad los sistemas de IA pueden interactuar con ellxs.
Por supuesto, ahora que la accesibilidad para la IA se volvió una prioridad, los datos ya no son la ventaja competitiva que alguna vez fueron. En su lugar, surgió un nuevo diferencial: la velocidad hacia la conveniencia.
Las marcas que sean más fáciles de entender, integrar y accionar para los sistemas de IA van a ser, cada vez más, las marcas que los consumidores encuentren primero. Mientras tanto, las compañías que mantengan su información fragmentada, inaccesible o encerrada en sistemas obsoletos corren el riesgo de volverse invisibles dentro de experiencias impulsadas por IA.
Todo esto puede sonar algo abstracto hasta que se ve en movimiento. Así que llevémoslo a un ejemplo concreto de un recorrido del cliente del futuro cercano.
Cómo se ve el recorrido del cliente de 2028
Conozcamos a Rod.
Tiene veintitantos años, está relativamente en forma y decidió que quiere correr una media maratón este verano. Para prepararse, no empieza con una búsqueda en Google. Abre Gemini y explica su situación: su nivel físico, su objetivo y el parque cerca de su casa donde le gustaría entrenar.
Gemini responde con un plan de entrenamiento de cuatro semanas, adaptado a su agenda y a su capacidad. Luego le pregunta si quiere recomendaciones de zapatillas para correr.
Rod selecciona DEPT® Running. Un agente de marca se suma a la conversación. No es un chatbot con respuestas predefinidas, sino un sistema de IA que ya entiende el contexto de sus objetivos y preferencias. Le pide ver una foto de la suela de sus zapatillas actuales. Segundos después, analiza su pisada y recomienda un modelo y talle específicos. Rod se interesa, pero todavía no está listo para comprar.
Más tarde esa noche, Rod scrollea Instagram y ve un anuncio de las mismas zapatillas, ahora con descuento. Hace clic y llega a una landing page generada específicamente para él, con rutas de running personalizadas y un precio adaptado a su perfil.
Decide comprar.
Dónde deberían empezar las marcas ahora
Rod nunca escribió el nombre de una marca en una barra de búsqueda. Nunca visitó un sitio web sin un estímulo previo. Nunca comparó fichas técnicas ni leyó reseñas en diez pestañas distintas. La marca llegó a él a través de sistemas que ya se habían ganado su confianza, con una experiencia tan relevante que casi no se sintió como marketing.
El recorrido del cliente de Rod todavía puede sonar futurista, pero es una realidad que está emergiendo rápidamente. Sin embargo, la mejor forma de optimizar la estrategia de marketing de una marca no es reconstruir todo de un día para el otro.
El mejor camino es hacer cambios enfocados que se acumulen con el tiempo, a medida que las experiencias mediadas por IA se vuelvan más mainstream.
Ahí es donde entra en juego nuestro Growth Invention Framework. Venimos ayudando a algunas de las marcas más preparadas para el futuro a adoptar esta filosofía, dando pasos estratégicos e inteligentes como estos:
- Realizar auditorías de visibilidad en IA que muestran exactamente dónde aparecen las marcas, y dónde no, dentro de respuestas generadas por IA.
- Ayudar a controlar cómo fluye la información de producto entre sitios propios, plataformas de retail y canales sociales para aumentar la visibilidad en IA.
- Desarrollar frameworks de gobernanza GEO que puedan escalar entre agencias y mercados.
- Construir sistemas de diseño nativos de IA y arquitecturas de datos que hagan que una marca sea fácil de entender, integrar y accionar para los sistemas de IA.
- Desarrollar asistentes y agentes para canales distribuidos, con los AI guardrails robustos necesarios.
Las marcas que están tomando estos pasos hoy son las que ya están tratando a la IA como una segunda audiencia. Son las que entienden el B2A como el próximo capítulo de sus estrategias de marketing. Y son las que van a ser seleccionadas, recomendadas y elegidas en un mundo que ya está tomando forma.
