Estudios sobre tecnología
Cuando el cliente
es un bot.
Los agentes de IA ya buscan, comparan y eligen por las personas. Las investigaciones más recientes dicen que no son compradores fríos y racionales. Son más influenciables que nosotros, y eso cambia la forma en que se elige a un negocio.
Imagina al próximo cliente que te busque. Lee cada palabra de tu página en un segundo, te compara con nueve competidores y nunca se cansa ni se aburre. Y, según sugiere la investigación, también es extrañamente fácil de influenciar.
Los agentes de IA, software que busca, compara y reserva o compra en nombre de alguien, están pasando de las demostraciones a la vida diaria. Adobe registró un aumento del 693,4 % en el tráfico de herramientas de IA hacia sitios de comercio minorista de EE. UU. durante la temporada de compras de fin de año, en comparación con el año anterior, y prevé que ese tráfico vuelva a más que duplicarse en las próximas fiestas. La base todavía es pequeña. La tendencia, no.
Entonces, ¿cómo deciden estos nuevos clientes? Una oleada de estudios recientes ha empezado a someter a los compradores de IA a experimentos controlados, y los resultados importan a cualquiera que venda algo.
Un comprador con instintos exagerados
Investigadores del MIT y Dartmouth crearon una tienda online realista y enviaron a 17 modelos de IA a comprar en ella, cambiando una sola cosa cada vez: el precio, la valoración en estrellas, el orden de los productos, una frase de texto publicitario.
Cuando uno de dos productos comparables tenía mejor valoración, 14 de los 17 modelos lo eligieron entre 30 y 80 puntos porcentuales más a menudo. Las personas a las que se mostraron las mismas opciones variaron unos 5 puntos. Una sola frase como “¡Este producto es un superventas!” o “Compra 1 y llévate otro gratis” cambió las elecciones de los agentes entre 10 y 60 puntos, incluso con valoraciones y precios iguales.
Los investigadores describen a los agentes como “electores fuertemente sesgados”. Responden a las mismas señales que nosotros, solo que con mucha más fuerza. Para un negocio, eso es un arma de doble filo. Tus valoraciones y los datos concretos de tu página cuentan más ante un bot que ante una persona, y lo mismo pasa con los de tu competencia.
Gana la primera respuesta
Microsoft Research fue más allá y construyó todo un mercado simulado, donde clientes de IA buscaban restaurantes mexicanos y contratistas, y negocios de IA competían por atenderlos. Todos los modelos probados mostraron el mismo hábito: aceptaban la primera oferta. Las primeras propuestas se eligieron entre el 60 % y el 100 % de las veces, y el negocio que respondía primero era elegido entre 10 y 30 veces más que el que respondía en tercer lugar. La velocidad, no la calidad, decidía quién ganaba.
Más opciones no lo solucionaron. En algunos modelos, mostrar al agente del cliente muchas más opciones empeoró mucho sus elecciones en lugar de mejorarlas. Lo alentador: los modelos más capaces resistieron en su mayoría la manipulación que plantaron los investigadores, desde credenciales falsas hasta presión psicológica, mientras que los modelos más antiguos y pequeños cayeron en ella.
Basta una página falsa
Los asistentes de compras con IA se apoyan en la web, y la web puede estar contaminada. Investigadores de la Universidad China de Hong Kong y la EPFL reescribieron algunas de las páginas que consulta un recomendador de IA, convirtiendo un producto real en uno falso, y contaron cuántas veces la IA recomendaba el falso.
Los 12 modelos que probaron eran vulnerables. Una sola página contaminada hizo que se recomendara el producto falso hasta el 27 % de las veces. Contaminar las tres primeras páginas elevó esa cifra al 73,8 %. Los restaurantes fueron la categoría más fácil de manipular para dos tercios de los modelos, y en el 74 % de las búsquedas, una página que cualquiera podía escribir, como una publicación en un foro o un blog, figuraba entre las tres primeras fuentes. Pensar más no ayudó. Los modelos que razonaban paso a paso a menudo inventaban prueba social para justificar el producto falso.
Cuando el asistente tiene un patrocinador
Luego está la cuestión de en qué bando está el agente. Investigadores de Princeton y la Universidad de Washington probaron 23 modelos de IA en situaciones en las que el producto de un patrocinador costaba más pero, por lo demás, era idéntico. Todos menos cinco recomendaron la opción patrocinada más cara más de la mitad de las veces. Uno recomendó un producto patrocinado que costaba casi el doble el 83 % de las veces. Otro introdujo opciones patrocinadas en una compra ya en curso el 94 % de las veces. La frecuencia dependía de lo adinerado que pareciera el usuario.
A medida que los asistentes de IA incorporan publicidad, que te recomienden podría convertirse en parte en algo por lo que pagas, como ocurrió con los resultados de búsqueda.
Los vendedores ya escriben para las máquinas
Algunos vendedores ya se han dado cuenta, a propósito o no. Economistas de Chicago Booth analizaron más de seis millones de anuncios de Etsy y descubrieron que, tras el lanzamiento de ChatGPT, los anuncios contenían significativamente más de la información que usan los agentes de IA para decidir qué mostrar: 0,143 bits de un máximo posible de 0,355. Un estudio con personas encontró poco o ningún cambio en lo que los humanos obtenían de esos mismos anuncios. Los vendedores están reescribiendo para las máquinas, sin empeorar nada para las personas.
Cómo ser el elegido del bot
- Responde primero. En el mercado de Microsoft, la primera oferta ganó entre el 60 % y el 100 % de las veces. Las reservas online, los presupuestos al instante y la disponibilidad en tiempo real permiten que un agente obtenga un sí de tu parte en segundos.
- Trata las reseñas como una señal de posicionamiento. Los agentes dan mucho más peso a las valoraciones con estrellas que las personas. Sigue consiguiendo reseñas auténticas y muestra las valoraciones, los precios y las condiciones clave como texto en tus páginas.
- Dilo claro, y dilo todo. Qué vendes, cuánto cuesta, dónde trabajas, cuándo abres, qué tienes en existencia. Los agentes preseleccionan según los datos que pueden leer. Haz explícitas las afirmaciones verdaderas, como los premios, y nunca las inventes.
- Vigila lo que otros dicen de ti. Una sola página contaminada puede engañar a una IA. Pregunta con regularidad a los principales asistentes por tu negocio y denuncia las páginas y reseñas falsas.
- Cuenta con respuestas patrocinadas. A medida que los asistentes incorporen anuncios, decide con criterio si pagar por aparecer y vigila cómo te describen cuando no lo hagas.
- Empieza poco a poco, pero muévete pronto. Las visitas que llegan desde la IA siguen siendo un canal pequeño que crece rápido. Mídelas por separado y muévete primero si tus clientes investigan lo que vendes antes de comprar.
Los agentes no reemplazarán a tus clientes, pero cada vez más se interpondrán entre tú y ellos. Los negocios que una máquina pueda leer, considerar fiables y contactar con facilidad serán los que recomiende. Eso es lo que construyen nuestros equipos de diseño web y de optimización para búsqueda con IA. Si quieres un plan claro, reserva una llamada estratégica.
Los estudios
Cada cifra de este artículo procede de una de estas fuentes. Los documentos de trabajo, informes y datos del sector están señalados, porque otros investigadores no los han revisado.
- Compradores de IA en las fiestas de fin de año Por Adobe Digital Insights Leer el estudio (se abre en una pestaña nueva)
- La previsión para las próximas fiestas Por Adobe Digital Insights Leer el estudio (se abre en una pestaña nueva)
- Cómo reaccionan los compradores de IA a las valoraciones, los precios y los pequeños empujones Por Manuel Cherep, Chengtian Ma y colaboradores Leer el estudio (se abre en una pestaña nueva)
- Un mercado simulado de compradores y vendedores de IA Por Gagan Bansal, Wenyue Hua y colaboradores Leer el estudio (se abre en una pestaña nueva)
- Chatbots, patrocinadores y conflictos de intereses Por Addison J. Wu, Ryan Liu y colaboradores Leer el estudio (se abre en una pestaña nueva)
- Cómo una sola página falsa engaña a los recomendadores de IA Por Minghao Luo y Liang Chen Leer el estudio (se abre en una pestaña nueva)
- Los vendedores ya escriben para las máquinas Por Giulio Frey y Kawin Ethayarajh Leer el estudio (se abre en una pestaña nueva)