La Inteligencia Artificial Está Amenazando las Fuentes de Ingreso de las Plataformas Digitales
La inteligencia artificial está reescribiendo las reglas del juego digital — y las grandes plataformas que dominaron la economía de la atención en las últimas décadas lo están sintiendo con fuerza. Durante años, gigantes como Google, Amazon, Meta, YouTube y WhatsApp construyeron imperios multimillonarios sobre un modelo aparentemente inquebrantable: capturar atención humana, transformar comportamiento en datos y vender esos datos a los anunciantes.
Funcionó muy bien.
Solo el negocio publicitario de Amazon movió 56.000 millones de dólares en 2024, con un crecimiento del 18% respecto al año anterior. Y según el World Advertising Research Center, las proyecciones apuntan a casi 79.000 millones de dólares para 2026. Cifras que hacen sonreír a cualquier inversor.
Pero hay un detalle que lo cambia todo en esa cuenta.
Cada centavo de esos ingresos depende de ojos humanos viendo anuncios, haciendo clic en productos y tomando decisiones dentro de las plataformas. Esa premisa, que durante dos décadas pareció tan sólida como el hormigón armado, se está agrietando.
Y el motivo tiene nombre: AI Agents.
Los agentes de IA están asumiendo el papel de intermediarios entre las personas y el mundo digital. Buscan, comparan, deciden y ejecutan — sin clics, sin impulsos, sin lealtad a ningún ecosistema. Un agente de IA no ve anuncios. No compra por impulso. No pica el anzuelo de un banner bonito en la parte superior de la página.
Y esto no es solo una amenaza para la publicidad. Es una bomba debajo de cada una de las fuentes de ingreso que sostienen a las mayores empresas tecnológicas del planeta: publicidad, comisiones por transacción, suscripciones y servicios para terceros.
Vamos a desglosar cómo los agentes de IA están corroyendo este modelo desde adentro, qué están intentando hacer las plataformas para sobrevivir y qué podemos esperar del mercado digital en los próximos años. 👇
El Modelo Que Sostuvo la Era Digital
Para entender la dimensión del problema, vale la pena dar un paso atrás y mirar cómo se construyó este ecosistema. Las plataformas digitales no son solo empresas de tecnología — en la práctica, son máquinas de monetización del comportamiento humano. Cada scroll, cada búsqueda, cada clic alimenta un sistema sofisticado de subastas en tiempo real, donde los anunciantes compiten por fracciones de segundo de atención.
Históricamente, las plataformas construyeron sus ingresos sobre cuatro pilares principales:
- Publicidad — el pilar más robusto y lucrativo de todos
- Comisiones por transacción — cobradas sobre cada venta o servicio intermediado
- Suscripciones — modelos recurrentes como Amazon Prime, YouTube Premium y similares
- Servicios de ecosistema — cloud computing, logística, pagos y herramientas para desarrolladores
Este modelo generó cifras astronómicas. En 2024, la publicidad representó aproximadamente el 75% de los ingresos de Google y el 97% de los ingresos de Meta. La lógica detrás de todo esto siempre fue directa: más usuarios, más datos, más relevancia en los anuncios, más ingresos. Las plataformas invirtieron décadas refinando algoritmos de recomendación, sistemas de personalización y mecanismos de engagement justamente para mantener a las personas dentro de sus ecosistemas el mayor tiempo posible. Cuanto más tiempo adentro, más anuncios. Más anuncios, más revenue streams.
El problema es que ese ciclo virtuoso fue diseñado pensando exclusivamente en usuarios humanos. Humanos que se distraen, que compran por impulso, que hacen clic en banners llamativos, que sienten curiosidad por las sugerencias de productos. Ese comportamiento predecible y explotable es el combustible de todo el modelo. Y es exactamente ese combustible el que los AI Agents están empezando a sustituir — de una manera que las plataformas todavía no saben cómo monetizar.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
AI Agents: El Nuevo Intermediario Digital
Los AI Agents son sistemas basados en inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma — sin necesidad de que un humano esté presente en cada etapa del proceso. Pueden hacer una investigación completa sobre un producto, comparar precios en diferentes tiendas, verificar valoraciones, comprobar disponibilidad y finalizar una compra, todo eso sin que el usuario necesite abrir un solo sitio web o ver un solo anuncio.
Es un cambio de paradigma enorme. El recorrido del consumidor, que siempre fue lineal y repleto de puntos de contacto monetizables, empieza a volverse invisible para las plataformas.
Cuando un agente de IA realiza una búsqueda, no carga cookies, no tiene historial emocional de compra, no responde a estímulos visuales y no se deja influenciar por anuncios patrocinados posicionados estratégicamente en los primeros resultados. Analiza datos de forma fría y objetiva, elige la mejor opción con base en los criterios definidos por el usuario y ejecuta la acción.
Para el negocio de la publicidad online, esto es devastador. Porque el modelo entero fue construido para influir en decisiones humanas — y los agentes de IA simplemente no responden a los mismos estímulos.
El resultado es lo que los especialistas están llamando zero-click commerce: transacciones que van de la intención a la finalización sin ninguna interacción en interfaces donde la publicidad pudiera intervenir. Esto rompe fundamentalmente el equilibrio del mercado de dos caras — las plataformas ya no pueden subsidiar servicios gratuitos para los usuarios cuando el lado de los anunciantes no logra alcanzar a esos mismos usuarios. 😬
Agentes que cruzan fronteras entre plataformas
Una de las características más disruptivas de los AI Agents es que no respetan los muros que las plataformas construyeron con tanto cuidado. Durante años, empresas como Google, Amazon y Apple crearon circuitos internos de referencia — Google dirigiendo usuarios del Search al Maps, luego a YouTube. Amazon redirigiendo compradores al Prime, luego a Whole Foods. Todo pensado para retener atención, datos y transacciones dentro de su propio ecosistema.
Los agentes de IA desmontan esa lógica por completo. Buscan entre plataformas, desagregan ofertas, comparan precios instantáneamente y dirigen al comprador hacia cualquier proveedor que satisfaga mejor las necesidades del usuario. La consecuencia económica es clara: una carrera hacia el fondo en las comisiones cobradas. Cuando los muros pierden valor, la dinámica clásica de el-ganador-se-lleva-todo se invierte hacia un escenario de todos-pierden-juntos, porque los agentes de IA operan en todas las redes simultáneamente.
Marketplaces tradicionales como Amazon, Uber, Airbnb y Booking.com pierden control sobre el descubrimiento, la fijación de precios, el flujo de transacciones y — lo más importante — la capacidad de cobrar comisiones de intermediación.
El Impacto en las Suscripciones y Servicios Complementarios
El modelo de suscripciones también está en la mira. Amazon por sí sola tiene aproximadamente 250 millones de miembros de pago en Prime, generando 44.370 millones de dólares en cuotas de suscripción en 2024. Estos modelos de suscripción dependen de que los usuarios pasen un tiempo significativo dentro del ecosistema. Muchas plataformas ofrecen paquetes integrados — envío gratis, streaming de video, música, descuentos — todo diseñado para aumentar el lock-in y el engagement cruzado entre servicios.
La vulnerabilidad aquí es psicológica, no técnica. Las suscripciones dependen de sesgos mentales. Una vez que pagamos por Prime, sentimos la necesidad de aprovecharlo al máximo comprando más en Amazon — incluso cuando no es la opción más económica. Es el clásico sesgo de costo hundido.
A diferencia de los humanos, los agentes de IA evalúan si los beneficios de Prime justifican el costo para cada transacción individual, sin la presión psicológica de la inversión ya realizada. Un agente puede comparar instantáneamente el costo total — incluyendo envío — entre todos los proveedores, haciendo que el envío gratis de Prime sea irrelevante cuando otro proveedor ofrece un costo total menor.
El resultado es más transparencia en las elecciones, menor costo de cambio entre proveedores, mejor relación calidad-precio y mucha menos susceptibilidad a la influencia del marketing.
Servicios de ecosistema bajo presión
Las plataformas frecuentemente ofrecen servicios complementarios como forma de crecer y monetizar la dependencia de los usuarios en sus ecosistemas. Los grandes centros de beneficio incluyen servicios de cloud como AWS y Google Cloud, logística y fulfillment como el Fulfillment by Amazon, servicios de pago como Apple Pay y Google Pay, y herramientas de datos como APIs y analytics.
Los agentes de IA desagregan estos servicios y optimizan entre proveedores, no dentro de ecosistemas. Eligen el servicio de cloud más barato, el mejor proveedor de logística y la opción de pago más eficiente — aunque eso signifique abandonar a los jugadores dominantes o los paquetes integrados. La ventaja del bundling financiero de los ecosistemas de plataforma se disuelve conforme los agentes de IA deconstruyen los jardines amurallados en componentes intercambiables.
Los Datos Que Tienen las Plataformas Ya No Son Suficientes
La personalización siempre fue celebrada como ventaja competitiva de las plataformas. El motor de recomendaciones de Amazon, la curación de contenido de Netflix, el Discover Weekly de Spotify — cada uno usa las señales de comportamiento que captura para predecir lo que los usuarios quieren. Pero esa personalización tradicional tiene limitaciones inherentes. Depende del comportamiento observado dentro de una sola plataforma: lo que hiciste clic, viste, compraste o te quedaste mirando más tiempo. No captura tu comportamiento fuera de la plataforma, lo que significa que la imagen construida es fragmentada e basada en inferencias.
Los agentes de IA operan en un nivel completamente diferente. Cuando los usuarios invitan a un agente a sus vidas digitales — concediéndole acceso a la bandeja de entrada, la agenda, los drives en la nube y las conversaciones privadas — comparten información que jamás divulgarían voluntariamente a una marca.
Desarrollos como la integración de OpenAI con Gmail, Google Calendar y Contactos, o la capacidad de Microsoft Copilot de analizar hilos de correo electrónico y agendas de reuniones, marcan un cambio fundamental en la asimetría de datos entre consumidores y comercio. El agente no infiere preferencias a partir de clics — conoce esas preferencias a partir del contexto. Entiende que tu presupuesto está ajustado este mes por las notificaciones del banco, que estás iniciando una relación sentimental por las entradas en la agenda y que estás estresado con una fecha límite de trabajo por el tono de tus correos electrónicos.
La intimidad es asimétrica en otro sentido también. Los usuarios confían en los agentes de IA sobre sus ansiedades, inseguridades, aspiraciones y limitaciones — el tipo de vulnerabilidad que jamás compartirían con el chatbot de una tienda. Esto crea un nivel de personalización que las plataformas, con todos sus datos, simplemente no pueden igualar.
Para los ejecutivos de plataformas, esto representa un desafío profundo. Los datos que antes conferían ventaja competitiva — la capacidad de recomendar, segmentar y predecir — ahora quedan eclipsados por la comprensión holística que los agentes de IA acumulan a través de relaciones continuas y de confianza con los usuarios. Las plataformas ven comportamiento; los agentes disciernen intención. Las plataformas personalizan dentro de sus paredes; los agentes hiperpersonalizan a través de la vida entera del usuario. Inevitablemente, la lealtad fluirá hacia el agente de IA, no hacia la plataforma. 🤔
Cómo Están Respondiendo las Plataformas
La reacción de las grandes empresas tecnológicas ante esta amenaza ha sido una mezcla de adaptación, experimentación y — en algunos casos — un intento de controlar el propio ecosistema de agentes antes de que este las destruya.
Acciones legales y barreras técnicas
Las armas más inmediatas de las plataformas son las demandas judiciales y las barreras técnicas. Amazon, por ejemplo, demandó a Perplexity, propietaria del asistente de compras Comet AI, alegando que la empresa disfrazaba sus agentes para acceder a datos en el sitio de Amazon sin autorización. En marzo de 2026, un tribunal federal estadounidense falló a favor de Amazon y emitió una orden judicial que prohibía a los agentes de Perplexity acceder al sitio. Amazon argumentó que las acciones comprometían sus esfuerzos para garantizar una experiencia de compra segura para los usuarios del sitio.
Aunque las acciones legales de este tipo pueden ganar tiempo, es improbable que logren detener el cambio hacia las compras habilitadas por agentes de IA a largo plazo.
Construyendo sus propios agentes
En paralelo, las plataformas están construyendo sus propios agentes de IA para proteger sus relaciones con los clientes. El Buy for Me de Amazon representa un intento de controlar la capa agéntica en lugar de cederla a terceros. Google introdujo agentes de IA que llaman a tiendas en nombre del usuario. Visa y Mastercard están construyendo protocolos de autenticación para compras autónomas realizadas por IA.
Esta estrategia conlleva riesgos. Las plataformas pueden canibalizar sus propios ingresos publicitarios al acelerar la transición que aleja a los usuarios de la navegación humana. Y aun así no estarán inmunes a la disrupción por parte de agentes de IA de la competencia.
Preparándose para los agentes
Cualquier estrategia a largo plazo necesita partir del reconocimiento de que la era del dominio de las plataformas está llegando a su fin. En el futuro, van a competir para ser seleccionadas por agentes de IA, no por usuarios humanos. Eso significa invertir en arquitecturas API-first, datos de producto legibles por máquinas, feeds de precios en tiempo real y servicios de verificación que los agentes puedan consumir programáticamente.
Algunos ya se están moviendo. En enero de 2026, Google y Shopify desarrollaron juntos el Universal Commerce Protocol (UCP), un estándar abierto — respaldado por más de 20 socios incluyendo 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.
Herramientas que usamos a diario
Navidad de 2025: El Punto de Inflexión
La Navidad de 2025 podría ser recordada como el punto de inflexión para el comercio agéntico. Lo que fue experimental a lo largo del año se convirtió en práctica común durante el periodo más intenso del comercio minorista.
Los números son impresionantes:
- Salesforce reportó que los agentes de IA influyeron en 67.000 millones de dólares en ventas globales durante la Cyber Week — el 20% de todas las compras
- Adobe identificó que el tráfico de IA hacia sitios de retail creció un 805% interanual en el Black Friday y un 670% en el Cyber Monday
- Los compradores que llegaron a través de plataformas de IA convirtieron un 38% más que aquellos provenientes de fuentes tradicionales, incluyendo redes sociales
- Mastercard descubrió que casi la mitad de la Generación Z y los Millennials delegó sus compras navideñas a 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 supervisión mínima saltaron del 27% a finales de 2024 al 39% en agosto de 2025, con la automatización (49%) superando a la mera asistencia (47%) por primera vez. Entre usuarios corporativos de API, el 77% de las interacciones ya están totalmente automatizadas.
Las personas ya no están probando los agentes de IA con cautela. Están confiando en ellos para actuar.
Casos de éxito y fracaso en el comercio agéntico
No todas las incursiones en el espacio de plataformas funcionaron. En septiembre de 2025, OpenAI lanzó un checkout habilitado por IA dentro de ChatGPT con Shopify, pero cerró la operación seis meses después. Por otro lado, otras iniciativas comparables están teniendo éxito.
El asistente de compras de Walmart, llamado Sparky, genera valores de pedido un 35% más altos que las compras sin asistencia, según el CEO John Furner en la conferencia de resultados del cuarto trimestre fiscal de 2026, y la mitad de todos los usuarios de la app ya probaron la herramienta. El Ask Macys, impulsado por Gemini de Google, descubrió que los usuarios gastaron 4,75 veces más que los no usuarios durante varias semanas de prueba con la mitad del tráfico del sitio del retailer.
Qué Esperar en los Próximos Años
La transición hacia un mundo donde los AI Agents medien buena parte de las interacciones digitales no va a ocurrir de la noche a la mañana — pero está sucediendo más rápido de lo que la mayoría imagina. Cuando una tecnología empieza a ser accesible desde el móvil de cualquier persona, la adopción masiva suele sorprender incluso a los analistas más optimistas.
Para el mercado de publicidad online, esto significa que la próxima gran batalla no será por clics — será por relevancia dentro de los sistemas de decisión de los agentes. Las marcas que entiendan esto antes tendrán una ventaja competitiva real. En lugar de optimizar campañas para atraer atención humana, el foco va a necesitar cambiar hacia garantizar que los productos y servicios sean los elegidos por algoritmos que toman decisiones basadas en criterios objetivos. Calidad, valoraciones, consistencia de datos, claridad en las descripciones — todo esto pasa a pesar mucho más que un banner bien posicionado.
No son solo las plataformas las que necesitan adaptarse. Todas las organizaciones cuyas estrategias están fundamentadas en la economía de plataformas tendrán que cambiar. Los CEOs y líderes de estrategia necesitan repensar sus modelos de negocio basados en plataformas. Los CMOs necesitan considerar cómo van a cambiar los recorridos de compra de los clientes cuando los agentes de IA — y no los humanos — tomen las decisiones. Los especialistas en interfaces necesitan pensar en pivotar de pantallas orientadas al usuario hacia conversaciones API-first y agent-first. Los líderes técnicos necesitan preparar sus stacks tecnológicas para un mundo de infraestructura de IA perteneciente a terceros.
Y para los usuarios comunes, la promesa es tentadora: más autonomía, menos tiempo perdido navegando por sitios web, menos exposición a publicidad invasiva y decisiones más alineadas con lo que realmente importa para cada persona. Pero junto con esa promesa viene una serie de cuestiones que todavía necesitan respuesta — sobre privacidad, sobre control de datos, sobre quién define los criterios que los agentes usan para tomar decisiones y sobre cómo garantizar que estos sistemas no repliquen sesgos o sean manipulados por nuevos modelos de revenue streams que todavía ni existen.
Los líderes que descartan el cambio de plataformas hacia agentes de IA como una exageración o algo prematuro están atrapados en la suposición de que la era de las plataformas se va a sostener, incluso mientras la IA reescribe las reglas de las que esas plataformas dependen. Sus organizaciones no solo van a perder competitividad — van a perder la propia base y lógica económica sobre la que sus modelos de negocio fueron construidos.
Sin un flujo de ingresos sostenible, el fin de la economía de plataformas se está dibujando en el horizonte. La única cuestión es quién tendrá la resiliencia suficiente para adaptarse. 🎯
