Cómo la inteligencia artificial está amenazando las fuentes de ingresos de las plataformas

Con el paso del tiempo, el enorme volumen de actividad en línea y la comodidad de los servicios digitales centralizados nos han convertido en una sociedad dependiente de las plataformas, lo que ha moldeado los mercados y el mercado laboral, al tiempo que acapara una parte cada vez mayor de nuestro tiempo y de nuestras actividades cotidianas. Los consumidores dependen de manera abrumadora de empresas como Google para las búsquedas, WhatsApp para la comunicación, YouTube para el entretenimiento, Instagram para las relaciones sociales y Amazon para el comercio. Las plataformas han convertido estas interacciones en una enorme fuente de beneficios. La atención de los usuarios, los datos y la participación en línea se han convertido en la moneda de cambio de la era digital. Solo los negocios publicitarios de Amazon alcanzaron los 56 000 millones de dólares en 2024, con un crecimiento interanual del 18 %, lo que los convierte en el segmento de más rápido crecimiento y más rentable de Amazon. El World Advertising Research Center prevé que esta cifra podría superar los 79 000 millones de dólares en 2026. Pero aquí está el problema: casi cada dólar de esos ingresos depende de que los usuarios vean los productos patrocinados y los anuncios, y de que tomen decisiones basadas en lo que encuentran en las plataformas que frecuentan. Estas ya no son suposiciones seguras. Esto se debe a que las personas confían cada vez más en los agentes de IA personales para que tomen decisiones por ellas, en lugar de limitarse a presentar datos que les ayuden a decidir (como hacen las plataformas y los motores de búsqueda). Los agentes de IA son racionales, no emocionales. No ven anuncios. No compran por impulso. No quedan atrapados en ecosistemas cerrados. A medida que las máquinas comienzan a tomar decisiones de compra por los humanos, amenazan todas las fuentes de ingresos de las que dependen las plataformas: clics publicitarios, comisiones por transacción, suscripciones y cargos por servicios de terceros. Este artículo analiza la naturaleza de la amenaza que plantea la IA y sostiene que los agentes de IA no solo competirán con las plataformas digitales gigantes por sus fuentes de ingresos, sino que también harán que los datos sobre los que estas plataformas han construido su ventaja competitiva dejen de ser relevantes. La capacidad de las plataformas para predecir las preferencias de los usuarios a partir de su comportamiento en sus sitios web quedará superada por la capacidad de la IA para discernir la intención del usuario al acceder a la totalidad de sus interacciones. Comencemos por analizar cómo afectará la IA a las fuentes de ingresos de las plataformas. La erosión de los ingresos Históricamente, las plataformas han obtenido ingresos a través de la publicidad, las comisiones por transacción, las suscripciones y los servicios del ecosistema, como la computación en la nube, la logística y los pagos. A medida que los usuarios delegan la búsqueda, la elección y la ejecución en agentes de IA, las superficies de interacción de las que dependen estos ingresos se van reduciendo, lo que hace que la captación de valor pase de las plataformas a los usuarios. Ingresos publicitarios La principal fuente de ingresos de las plataformas sigue siendo la publicidad. En 2024, la publicidad representó aproximadamente el 75 % de los ingresos de Google y el 97 % de los ingresos de Meta; como se ha señalado anteriormente, también fue el segmento más rentable de Amazon. A medida que asistimos a un cambio estructural que se aleja de las interfaces de plataformas individuales (sitios web, aplicaciones, motores de búsqueda) encargadas de encontrar la mejor opción para el consumidor, las plataformas pierden la capacidad de monetizar la atención mediante la venta de espacios publicitarios dirigidos basados en los datos de los usuarios. En su lugar, los usuarios recurrirán a agentes de IA que los comprendan de forma más integral, consuman información directamente, evalúen las opciones de forma autónoma y, o bien formulen recomendaciones propias, o bien actúen de forma autónoma en nombre de los usuarios. Los agentes de IA no solo alivian la carga cognitiva que supone para los usuarios navegar entre infinitas opciones, sino que también eliminan los incentivos de las plataformas basadas en la publicidad. Las plataformas pierden la capacidad de monetizar la atención, ya que los agentes de IA ya no «ven» ni hacen clic en los anuncios. El resultado es lo que denominamos «comercio sin clics»: transacciones que pasan de la intención a la finalización sin ninguna interacción con la interfaz en la que pudiera intervenir la publicidad. Esto rompe de manera fundamental el equilibrio del mercado bilateral: las plataformas ya no pueden subvencionar a los usuarios con servicios gratuitos cuando la parte anunciante no puede llegar a esos usuarios. Comisiones por transacción Las plataformas se llevan una parte de cada transacción que gestionan (por ejemplo, las comisiones de Amazon Marketplace, las comisiones por viaje de Uber/Lyft o las tarifas de servicio de Airbnb). Para maximizar su retorno de la inversión, las plataformas llevan mucho tiempo creando circuitos de referencia internos (por ejemplo, Google que dirige a los usuarios de la Búsqueda a Maps y a YouTube, o Amazon que redirige a los compradores a Prime y Whole Foods) y barreras para retener la atención, los datos y las transacciones dentro de sus propios ecosistemas. Esto hace que a los usuarios les resulte difícil, lento o costoso comparar alternativas o cambiar de proveedor. La IA agentiva rompe por completo con esta lógica. Los agentes buscan en todas las plataformas, desglosan las ofertas, comparan precios al instante y dirigen a los compradores hacia el proveedor que mejor se adapte a las necesidades del usuario. La consecuencia económica es clara: una carrera a la baja en las comisiones. Cuando sus ventajas competitivas pierden todo su valor, la dinámica clásica de las plataformas de «el ganador se lo lleva todo» se invierte en «todos pierden juntos», ya que los agentes de IA operan en todas las redes simultáneamente. Los mercados tradicionales, como Amazon, Uber, Airbnb y Booking.com, pierden el control sobre el descubrimiento, la fijación de precios, el flujo de transacciones y, lo que es más importante, el cobro de comisiones por transacción. Suscripciones y cuotas de afiliación Dependiendo del proveedor, las suscripciones pueden constituir una fuente importante de ingresos para las plataformas. Solo Amazon cuenta con aproximadamente 250 millones de miembros de pago de Prime, lo que le reportará 44 370 millones de dólares en cuotas de suscripción en 2024. Para los proveedores de plataformas, estos modelos de suscripción dependen de que los usuarios pasen un tiempo considerable dentro del ecosistema. Mientras que algunos solo ofrecen un servicio, otros, como Costco Online o Amazon, ofrecen modelos de suscripción integrados diseñados para aumentar la fidelización, la lealtad y la interacción entre servicios (por ejemplo, envíos, vídeo, música, descuentos, etc.). Una vez suscritos, los usuarios tienden a permanecer fieles a estos proveedores. La vulnerabilidad en este caso es psicológica, no técnica. Las suscripciones se basan en sesgos mentales; una vez que pagamos por Prime, nos sentimos obligados a «sacar partido a lo que hemos pagado» comprando más en Amazon, a pesar de que no siempre sea la opción más económica. A diferencia de los seres humanos, los agentes evalúan si las ventajas de Prime justifican su coste en cada transacción sin verse influidos por el efecto psicológico de los costes irrecuperables. Cuando son los agentes de IA quienes interactúan en lugar de los usuarios, muchas de las ventajas percibidas de las suscripciones (envío rápido, visualización sin anuncios, almacenamiento, recomendaciones premium) pierden relevancia. Un agente puede comparar al instante el coste total (incluido el envío) entre todos los proveedores, lo que hace que el «envío Prime gratuito» resulte irrelevante si otro proveedor ofrece un coste total más bajo. El resultado es una elección más transparente, menores costes de cambio de proveedor, una mejor relación calidad-precio y una susceptibilidad mucho menor a la influencia del marketing. Servicios ecosistémicos Las plataformas suelen ofrecer servicios complementarios como forma de crecer y monetizar la dependencia de los usuarios respecto a sus ecosistemas. Entre las principales fuentes de ingresos se incluyen los servicios en la nube (AWS, Google Cloud), los servicios de logística y distribución (Fulfillment by Amazon), los servicios de pago y tecnología financiera (Apple Pay, Google Pay) y los servicios de datos (API, herramientas de análisis). Los agentes de IA desagregarán estos servicios y los optimizarán entre distintos proveedores, no dentro de los ecosistemas. Elegirán el servicio en la nube más barato, el mejor proveedor logístico y la opción de pago más rentable, incluso si ello implica alejarse de los actores dominantes o de los paquetes de las plataformas. Como resultado, la ventaja financiera de los paquetes de los ecosistemas de las plataformas se desmorona a medida que los agentes de IA desmontan los jardines vallados en componentes intercambiables. La erosión de la ventaja competitiva La personalización de las plataformas se ha considerado durante mucho tiempo una ventaja competitiva. El motor de recomendaciones de Amazon, la selección de contenidos de Netflix y Discover Weekly de Spotify utilizan las señales de comportamiento que recogen para predecir lo que desean los usuarios. Sin embargo, esta personalización tradicional tiene limitaciones inherentes. Se basa en el comportamiento observado dentro de una única plataforma: lo que ha pulsado, visto, comprado o en lo que se ha detenido. No recoge su comportamiento fuera de la plataforma, lo que significa que la imagen que construyen las plataformas es fragmentada y deducida. Los agentes de IA operan a un nivel completamente diferente. Cuando los usuarios invitan a un agente de IA a formar parte de su vida digital, concediéndole acceso a su bandeja de entrada, su calendario, sus unidades de almacenamiento en la nube y sus conversaciones privadas, comparten información que nunca revelarían voluntariamente a una marca. Avances como la integración de OpenAI con Gmail, Google Calendar y Contactos, o la capacidad de Microsoft Copilot para analizar cadenas de correos electrónicos y agendas de reuniones, marcan un cambio fundamental en la asimetría de datos entre los consumidores y el sector comercial. El agente no deduce las preferencias a partir de los clics; las conoce por el contexto. Entiende que su presupuesto es ajustado este mes a partir de sus notificaciones bancarias, que está iniciando una relación sentimental a partir de las entradas de su calendario y que ha estado estresado por un plazo de entrega en el trabajo a partir del tono de su correo electrónico. La intimidad es asimétrica también en otro sentido. Los usuarios confían a los agentes de IA sus inquietudes, inseguridades, aspiraciones y limitaciones: ese tipo de «intimidad vulnerable» que nunca compartirían con el chatbot de una tienda. Un agente de IA sabe cuándo alguien tiene dificultades económicas, se siente cohibido ante una compra o compra con prisas. Esto crea un nivel de personalización que las plataformas, a pesar de todos sus datos, no pueden igualar. Los usuarios de la IA no solo se sienten comprendidos, sino que se sienten «vistos». Para los directivos de las plataformas, esto supone un gran desafío. Los datos que antes les proporcionaban una ventaja competitiva —la capacidad de recomendar, segmentar y predecir— quedan ahora eclipsados por la comprensión integral que los agentes de IA acumulan a través de relaciones de confianza y continuadas con los usuarios. Las plataformas observan el comportamiento; los agentes disciernen la intención. Las plataformas personalizan dentro de sus propios límites; los agentes hiperpersonalizan en todos los ámbitos de la vida del usuario. Inevitablemente, la fidelidad se dirigirá hacia el agente de IA, y no hacia la plataforma. ¿Qué pueden hacer las plataformas? Los operadores de plataformas se enfrentan ahora a un conjunto de opciones poco atractivas. Pueden: Resistirse Las armas más inmediatas de que disponen las plataformas son las acciones legales y las barreras técnicas. Estas pueden ganarles algo de tiempo a las plataformas. Un buen ejemplo es la demanda que Amazon interpuso el año pasado contra Perplexity, propietaria del asistente de compras basado en IA Comet AI. Amazon alegó que Perplexity ocultó a sus agentes para que pudieran acceder a datos del sitio web de Amazon sin la autorización del gigante minorista en línea. Este mes de marzo, un tribunal de distrito de EE. UU. falló a favor de Amazon y dictó una orden judicial preliminar que prohíbe a los agentes de Perplexity acceder al sitio web de Amazon. Amazon había argumentado que las acciones de los agentes de Perplexity comprometían los esfuerzos de Amazon por garantizar una «experiencia de compra segura» a los usuarios del sitio. Si bien las medidas legales de este tipo, que permiten a las plataformas introducir barreras técnicas al acceso de agentes de IA ajenos a la empresa, pueden proporcionar un respiro, es poco probable que frenen a largo plazo la transición hacia las compras gestionadas por agentes de IA. Adaptarse Paralelamente a sus esfuerzos por ganar tiempo, las plataformas están desarrollando sus propios agentes de IA para proteger sus relaciones con los clientes. La función «Buy for Me» de Amazon representa un intento de controlar la capa de agentes en lugar de cederla a terceros. Google también ha introducido agentes de IA que llaman a las tiendas en nombre del usuario, mientras que Visa y Mastercard están desarrollando protocolos de autenticación para compras autónomas mediante IA. Esta estrategia conlleva riesgos: las plataformas podrían canibalizar sus propios ingresos publicitarios al acelerar el abandono de la navegación humana. Y seguirán sin estar a salvo de la disrupción que generarán los agentes de IA de la competencia. El sector se está saturando rápidamente y no está claro cuánta variabilidad habrá entre los distintos agentes en cuanto a la calidad ofrecida al usuario. Si la hubiera, es muy probable que se manifieste en función de las necesidades de los clientes, de modo que las personas se decanten por distintos agentes para la asistencia sanitaria, las finanzas o las compras, según en qué hayan depositado su confianza. Reinventar En última instancia, cualquier estrategia a largo plazo para las plataformas debe partir de la constatación de que su era de dominio ha llegado a su fin y de que, en el futuro, competirán por ser seleccionadas por agentes de IA, y no por usuarios humanos. Dichas plataformas reinventan toda su estrategia para adaptarse a los agentes e invierten en arquitecturas basadas en API, datos de productos legibles por máquinas, fuentes de precios en tiempo real y servicios de verificación que los agentes de IA puedan utilizar mediante programación. Algunos ya lo están haciendo. En enero de 2026, Google y Shopify desarrollaron conjuntamente el Protocolo de Comercio Universal (UCP), un estándar abierto —respaldado por más de 20 socios, entre los que se incluyen Target, Walmart, Visa y Mastercard— que proporciona a los agentes de IA un lenguaje común para descubrir productos, iniciar transacciones y gestionar pedidos de cualquier comerciante. La cuestión no es si este cambio se producirá, sino si las plataformas estarán preparadas para ello. No son solo los operadores de plataformas quienes deben adaptarse. Todas las organizaciones cuyas estrategias se basan en la economía de plataformas tendrán que cambiar. Los CEOs y los responsables de estrategia deben replantearse sus modelos de negocio basados en plataformas y sus planes de transformación digital. Es probable que estos no estén preparados para el futuro. Los directores de marketing deben considerar cómo cambiarán los recorridos de los clientes actuales cuando sean los agentes de IA, y no los seres humanos, quienes tomen las decisiones. Los especialistas en interfaces de usuario deben plantearse pasar de las pantallas orientadas al usuario a conversaciones centradas en las API y en los agentes. Los responsables técnicos deben preparar las pilas tecnológicas para un mundo en el que la infraestructura de IA sea propiedad de terceros, en lugar de sus propias plataformas propietarias. La lista continúa. El trabajo de todos los líderes va a cambiar, y los consumidores, los consejos de administración y los inversores recompensarán a quienes adopten rápidamente estrategias centradas en los agentes de IA. Esperar ya no es una buena estrategia Es posible que la Navidad de 2025 sea recordada como el punto de inflexión del comercio agentivo. Lo que a lo largo del año había sido una experiencia experimental se convirtió en una práctica habitual durante el periodo más intenso del año en el sector minorista. Salesforce informó de que los agentes de IA influyeron en 67 000 millones de dólares en ventas globalesdurante la «Cyber Week», lo que supone el 20 % del total de compras. Adobe descubrió que el tráfico generado por la IA hacia los sitios web de comercio minorista se disparó un 805 % interanual durante el «Black Friday» y un 670 % durante el «Cyber Monday». Los compradores que llegaron a través de plataformas de IA realizaron compras un 38 % más a menudo que los que procedían de fuentes tradicionales, incluidas las redes sociales. Quizás lo más revelador: Mastercard descubrió que casi la mitad de la Generación Z y los millennials confiaron sin reparos sus compras navideñas a los agentes de IA. El cambio de comportamiento es real. El Índice Económico de Anthropic muestra que los usuarios que delegan tareas completas a la IA con una supervisión mínima pasaron del 27 % a finales de 2024 al 39 % en agosto de 2025, y la automatización (49 %) supera ahora por primera vez a la ampliación (47 %). Entre los usuarios de API empresariales, el 77 % de las interacciones están ahora totalmente automatizadas. La gente ya no se limita a probar con cautela a los agentes de IA. Confía en que actúen. Y aunque no todas las incursiones en el ámbito de las plataformas han dado buenos resultados —en septiembre de 2025, OpenAI lanzó en ChatGPT un sistema de pago integrado en el chat y habilitado por IA con Shopify, solo para cerrarlo seis meses después—,otras iniciativas similares están teniendo éxito. El asistente de compras con IA de Walmart,«Sparky», genera un valor de pedido un 35 % superior al de las compras sin asistencia, según declaró el CEO John Furner en la presentación de resultados del cuarto trimestre del ejercicio fiscal 2026 de la empresa, y la mitad de los usuarios de la aplicación lo han probado.«Ask Macy’s», de Macy’s, impulsado por Gemini de Google, descubrió que los usuarios gastaban 4,75 veces más que los no usuarios durante varias semanas de pruebas con la mitad del tráfico del sitio web del minorista. . . . Los líderes que descartan el cambio de las plataformas a los agentes de compra basados en IA calificándolo de «moda pasajera» o «prematuro» se ven atrapados en la suposición de que la era de las plataformas perdurará, incluso cuando la IA reescriba las reglas de las que dependen dichas plataformas. Sus organizaciones no solo perderán competitividad; perderán los cimientos y la lógica económica sobre los que se asientan sus modelos de negocio. Sin una fuente de ingresos sostenible, el fin de la economía de plataformas se cierne sobre nosotros. La única pregunta es quién demostrará tener la resiliencia suficiente para adaptarse.

Cómo la inteligencia artificial está amenazando las fuentes de ingresos de las plataformas

Resumen.

Partner Center