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La inteligencia artificial está cambiando el funcionamiento de las tiendas online, desde ayudar a los clientes a encontrar los productos adecuados hasta apoyar a los equipos entre bastidores. Los mejores ejemplos de IA en el comercio electrónico muestran cómo los minoristas utilizan herramientas inteligentes para mejorar las experiencias, reducir el trabajo manual y facilitar a los clientes cada paso del proceso.
En esta guía, destacamos 8 ejemplos prácticos de IA en el comercio electrónico, cada uno de ellos respaldado por casos de uso reales. Verás cómo la IA ayuda a las empresas a personalizar las recomendaciones, predecir la demanda, automatizar las conversaciones y agilizar las tareas diarias.
Al final, tendrá una visión más clara de cómo la IA puede apoyar sus propios objetivos de comercio electrónico y crear interacciones más significativas en todos los canales.
Cómo la IA está cambiando el panorama del comercio electrónico
La IA está transformando el comercio electrónico al ayudar a las empresas a trabajar más rápido, atender mejor a los clientes y tomar decisiones con más confianza. Las tareas que antes requerían horas de trabajo manual ahora pueden automatizarse, lo que deja más tiempo a los equipos para centrarse en el crecimiento. A medida que la IA pasa a formar parte de las operaciones cotidianas del comercio minorista, se abren nuevas oportunidades de eficiencia, personalización e interacción más inteligente a lo largo de todo el recorrido del cliente.
A continuación se describen las principales formas en que la IA está cambiando la forma de trabajar de los equipos de comercio electrónico en la actualidad.
Interacciones más inteligentes y naturales con los clientes
La IA ha cambiado la forma en que los clientes se comunican con las tiendas online. En lugar de esperar una respuesta o buscar en páginas de ayuda, ahora se obtienen respuestas rápidas a través de asistentes conversacionales de IA y chatbots.
Estas herramientas pueden:
- guiar a los clientes a través de preguntas en tiempo real
- ayudarles a encontrar los productos adecuados
- ofrecer asistencia fuera del horario laboral
Aunque no sustituyen a los equipos humanos, reducen la carga de trabajo y permiten a los agentes de asistencia centrarse en necesidades más complejas. También se ha generalizado la tecnología de voz, que ayuda a los clientes a completar tareas con sencillos comandos de voz, ofreciendo una experiencia rápida, intuitiva y manos libres.
Análisis de datos más rápidos, claros y precisos
Uno de los mayores impactos de la IA en el comercio electrónico es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de clientes y productos en cuestión de segundos. Esto ayuda a los equipos a comprender el comportamiento, prever la demanda y tomar decisiones basadas en información real y no en conjeturas.
Con análisis más sólidos, las empresas pueden:
- detectar antes las tendencias
- asignar más eficazmente los presupuestos de marketing
- mejorar la planificación de existencias
- identificar oportunidades para nuevos productos o mercados
La IA pone estos conocimientos al alcance de todos, no sólo de los especialistas, lo que ayuda a los equipos a actuar con mayor rapidez y mantenerse a la vanguardia.
Creación eficiente de contenidos a escala
La IA también ha transformado la forma en que las marcas de comercio electrónico crean contenidos. Ya se trate de descripciones de productos, páginas SEO, publicaciones en redes sociales o textos publicitarios, la IA puede generar borradores de contenido rápidamente. La revisión humana sigue siendo importante, pero la IA ofrece a los equipos un punto de partida sólido y reduce el tiempo necesario para producir activos de alta calidad.
Esto ayuda a los minoristas:
- lanzar productos más rápido
- mantener la coherencia de las páginas de productos
- probar más variaciones de copia
- reducir la presión sobre los equipos de contenidos
Para las ajetreadas operaciones de comercio electrónico, esta velocidad puede suponer una diferencia significativa.
Mejora de las operaciones y de la eficiencia del backend
La IA es ahora compatible con muchos procesos entre bastidores que hacen que las empresas de comercio electrónico funcionen sin problemas. Entre ellos se incluyen:
- robots de almacén que clasifican, embalan y mueven artículos
- herramientas de reconocimiento visual que detectan productos falsificados
- sistemas de precios dinámicos que ajustan los precios en tiempo real
- automatización de tareas repetitivas o manuales
A medida que estas herramientas evolucionan, ofrecen a los minoristas más control, mayor precisión y una mayor capacidad de ampliación sin añadir una complejidad innecesaria.
8 ejemplos de IA en el comercio electrónico en 2026
1. Shopify: búsqueda semántica que entiende el lenguaje natural
La búsqueda siempre ha sido un momento decisivo en el comercio electrónico. Si los clientes no encuentran lo que buscan, se van. Para solucionarlo, Shopify ha puesto en marcha la búsqueda semántica, una función basada en IA en su aplicación Search & Discovery que entiende lo que quieren decir los compradores, no solo las palabras exactas que escriben.
En lugar de basarse en coincidencias estrictas de palabras clave, la búsqueda semántica interpreta la intención en frases más naturales como "algo para llevar a una boda de verano" o "zapatos cómodos para estar de pie todo el día". Entre bastidores, los modelos de IA tienen en cuenta los atributos del producto, el contexto y los conceptos relacionados para mostrar los artículos relevantes, incluso si esas palabras exactas no están en los títulos de los productos.
Los comerciantes que han activado la búsqueda semántica informan de que los clientes obtienen menos páginas de "sin resultados" y encuentran los productos adecuados con menos intentos. Esto reduce la fricción en el proceso de compra y ayuda a las tiendas a sacar a la luz artículos que, de otro modo, quedarían enterrados en el catálogo, lo que facilita el descubrimiento y aumenta las oportunidades de convertir la navegación casual en pedidos reales.
2. Amazon: Precios dinámicos basados en IA
Los precios en el comercio electrónico cambian rápidamente, y Amazon es uno de los ejemplos más claros de cómo la IA puede gestionarlo a gran escala. La empresa utiliza modelos de aprendizaje automático que analizan datos en tiempo real, como los precios de la competencia, la demanda de productos, los niveles de existencias, la estacionalidad y el comportamiento de los clientes, para ajustar los precios automáticamente.
Estos algoritmos pueden actualizar los precios miles de veces al día, garantizando que los productos sigan siendo competitivos al tiempo que se protegen los márgenes. Para los compradores, esto significa ver precios relevantes que reflejan las condiciones actuales del mercado. Para los minoristas, significa mantenerse a la cabeza en categorías saturadas sin tener que revisar y actualizar constantemente los precios de forma manual.
Este enfoque de fijación de precios basado en IA ayuda a Amazon a responder más rápidamente a los cambios del mercado, mantener visibles los productos de gran demanda y mejorar las tasas de conversión presentando el precio más atractivo en el momento adecuado.
3. Precios dinámicos basados en IA
La fijación dinámica de precios se ha convertido en uno de los usos más prácticos y extendidos de la IA en el comercio electrónico. En lugar de basarse en precios fijos o actualizaciones manuales, los sistemas de IA analizan factores en tiempo real como la demanda, los precios de la competencia, los niveles de existencias, el comportamiento de navegación e incluso la estacionalidad. Con estos datos, el modelo de fijación de precios ajusta automáticamente los precios de los productos a las condiciones actuales del mercado.
Un ejemplo bien conocido de esto es cómo los grandes mercados y los minoristas en línea de rápida evolución utilizan la IA para seguir siendo competitivos. Cuando la demanda de un producto aumenta, el sistema puede incrementar ligeramente el precio. Cuando la competencia hace un descuento o empiezan a acumularse existencias, la IA baja el precio para mantener estables las conversiones. El objetivo no es manipular a los clientes, sino ofrecer precios relevantes y competitivos en el momento adecuado.
Este enfoque ayuda a las marcas de comercio electrónico a optimizar los márgenes, reducir el exceso de existencias y responder a los cambios del mercado al instante, algo casi imposible de hacer manualmente a gran escala. También crea una experiencia de compra más justa para los clientes, que reciben precios que reflejan la disponibilidad y la demanda en tiempo real.
4. Contenidos de productos generados por IA para una comercialización más rápida
Muchos equipos de comercio electrónico pasan horas escribiendo títulos de productos, descripciones, especificaciones y textos de marketing, especialmente cuando lanzan nuevas colecciones o actualizan catálogos de temporada. La IA está transformando este flujo de trabajo al ayudar a los minoristas a generar contenidos de alta calidad en cuestión de minutos en lugar de días.
Las modernas herramientas de redacción de IA pueden analizar datos de productos, directrices de estilo, tono de voz y contenido de marca existente para producir descripciones que se ajusten a la identidad de la marca. Por ejemplo, un minorista de moda puede cargar imágenes de productos y atributos básicos (como material, corte y color), y la IA genera múltiples variaciones de descripciones de productos adaptadas al sitio web, los anuncios o las publicaciones en redes sociales. Esto reduce el trabajo manual repetitivo y ayuda a los equipos a publicar nuevos productos mucho más rápido.
La IA también ayuda a mantener la coherencia en grandes catálogos. Cuando las gamas de productos suman cientos o miles de artículos, es fácil que el tono y la calidad varíen. La creación de contenidos asistida por IA garantiza que las descripciones se mantengan alineadas, legibles y optimizadas para los motores de búsqueda.
Aunque la revisión humana sigue siendo importante para la precisión y los matices, la IA se encarga del trabajo pesado, lo que permite a los equipos centrarse en las decisiones creativas y la estrategia en lugar de reescribir el texto del producto todo el día.
5. Zalando: Predicción de tallas basada en IA para reducir las devoluciones
Uno de los mayores retos del comercio electrónico de moda es el tallaje. A menudo, los clientes piden varias tallas del mismo artículo, se quedan con una y devuelven el resto. Esto genera elevados costes operativos y residuos innecesarios.
Zalando abordó este problema introduciendo un sistema de predicción de tallas basado en inteligencia artificial. El modelo analiza las medidas de los clientes, las compras anteriores, el historial de devoluciones y los detalles del tejido para sugerir la talla más adecuada para cada comprador. En lugar de adivinar, los clientes reciben recomendaciones personalizadas como "La mayoría de los clientes con un perfil similar se ajustan mejor a la talla M".
Este pequeño momento de orientación tiene un gran impacto. Los compradores se sienten más seguros de su compra y los minoristas ven menos devoluciones relacionadas con las tallas, una de las categorías de devoluciones más costosas de la moda en línea. Con el tiempo, el sistema se vuelve más inteligente y utiliza nuevos datos para afinar las predicciones futuras.
El enfoque de Zalando muestra cómo la IA puede resolver problemas muy humanos: la incertidumbre, las dudas y la frustración de pedir la talla equivocada. Al hacer que el ajuste sea más predecible, han creado una experiencia de compra más fluida que beneficia tanto a los clientes como a la empresa.
6. Carrefour: Optimización de la cadena de suministro mediante IA
Carrefour utiliza la IA para mejorar el funcionamiento de su cadena de suministro en múltiples regiones. Con miles de productos circulando por sus tiendas cada día, predecir la demanda manualmente es casi imposible. La IA ayuda al minorista a analizar grandes conjuntos de datos -como patrones de compra, estacionalidad y tendencias regionales- para anticipar cuántas existencias se necesitarán en un momento dado.
Gracias a estas predicciones, Carrefour puede realizar pedidos de inventario con mayor precisión y evitar problemas habituales como el exceso de existencias o el agotamiento de artículos esenciales. Esto reduce los residuos, mejora la disponibilidad de los productos y garantiza que las estanterías permanezcan llenas incluso durante las temporadas altas.
La IA también ayuda a la empresa a ajustar los plazos de entrega y racionalizar las operaciones de almacén. Al analizar cómo se mueven los productos en cada fase del proceso, el sistema identifica formas de ahorrar tiempo y reducir los costes operativos.
Este enfoque ha ayudado a Carrefour a gestionar sus existencias con más eficacia, mejorar la satisfacción del cliente y operar a una escala que sería difícil de manejar utilizando únicamente la previsión tradicional.
7. Sephora - Igualación de colores y guía de productos personalizada gracias a la inteligencia artificial
Sephora ha integrado la inteligencia artificial en varias partes de su experiencia de compra, pero una de sus herramientas más impactantes es el ajuste de color basado en IA. El sistema "Color IQ" escanea el tono de piel del cliente y utiliza visión por ordenador para identificar el tono exacto de base de maquillaje que se ajusta a su tez. A continuación, recomienda productos de distintas marcas que se ajustan a su subtono y tipo de piel.
Esto resuelve un viejo problema de la venta minorista de productos de belleza: elegir el tono adecuado en línea. La IA reduce las conjeturas, disminuye las tasas de devolución y ayuda a los clientes a sentirse más seguros en sus decisiones de compra. Sephora también combina esto con sugerencias de productos personalizadas basadas en compras anteriores y en el comportamiento de navegación, lo que hace que la experiencia sea personalizada sin resultar abrumadora.
8. Wayfair: uso de la IA para la búsqueda visual y la combinación de estilos
Wayfair utiliza la búsqueda visual potenciada por IA para ayudar a los compradores a encontrar muebles y artículos de decoración utilizando fotos en lugar de texto. Cuando un cliente sube una imagen, ya sea de un sofá que ha visto en Internet o de una lámpara de una cafetería, la IA analiza patrones, colores, materiales y formas para identificar productos similares en el catálogo de Wayfair.
Esto resuelve un problema común en el comercio electrónico: los compradores a menudo no conocen las palabras clave adecuadas para describir lo que quieren. En lugar de escribir "sofá gris de 3 plazas con textura y patas de madera", pueden subir una foto y buscar al instante.
La IA también sugiere artículos complementarios en función de las preferencias de estilo del usuario, lo que ayuda a los clientes a crear configuraciones de habitaciones completas con menos esfuerzo. Esto mejora el descubrimiento de productos, reduce la fricción de la búsqueda y aumenta la participación general en la plataforma.
¿Cómo benefician a las marcas los asistentes de compras en el comercio electrónico?
Los asistentes de compras en el comercio electrónico hacen algo más que recomendar productos. Guían a los clientes, reducen las fricciones y crean experiencias más personales y solidarias. Estas son las principales ventajas para las marcas.
Mayores tasas de conversión
Cuando los clientes tienen dificultades para elegir entre varios productos, a menudo se van sin comprar. Los asistentes de compras ayudan a eliminar esa incertidumbre.
Haciendo preguntas sencillas sobre preferencias, objetivos o presupuesto, el asistente puede reducir las opciones y guiar a los compradores hacia los productos más adecuados. Esto genera confianza, y la confianza conduce a mayores tasas de conversión.
Por ejemplo, un cliente que busca una cámara DSLR puede no saber distinguir entre modelos básicos y semiprofesionales. Un asistente de compras puede preguntarle por su experiencia, sus casos de uso habituales y su rango de precios, y luego sugerirle una pequeña lista seleccionada que se ajuste a sus necesidades. Con menos decisiones que tomar, es más probable que el cliente complete la compra.
Aumento del valor medio de los pedidos
Un asistente bien diseñado no se limita a apoyar una sola compra, sino que ayuda a los compradores a crear soluciones completas.
Al comprender lo que busca el cliente, el asistente puede sugerirle accesorios útiles, paquetes o productos complementarios. De este modo, se crea una experiencia de venta natural y relevante que se percibe como un apoyo y no como una presión.
Imagine que alguien compra un nuevo ordenador portátil. Un asistente de compras podría recomendar una funda, un cargador, un ratón externo o herramientas de software en función de las preferencias del comprador. Estas sugerencias adicionales suelen dar lugar a cestas más grandes y valiosas sin abrumar al cliente.
Menos devoluciones de productos
Las devoluciones pueden ser costosas para los minoristas, especialmente en categorías como moda, calzado y electrónica. Los asistentes de compras reducen estos errores ofreciendo a los clientes productos que realmente se ajustan a sus necesidades.
Por ejemplo, en el caso de la ropa, el asistente puede recopilar las medidas corporales, el ajuste preferido y las preferencias de estilo, y luego recomendar artículos que se ajusten a esos datos. El resultado son menos pedidos incorrectos y menos devoluciones.
Lo mismo ocurre con categorías técnicas como electrodomésticos o aparatos, donde pequeñas diferencias en las características pueden influir en la satisfacción del cliente. Al acotar el producto adecuado, los asistentes ayudan a evitar compras desajustadas.
Información valiosa sobre los clientes
Cada interacción con un asistente de compras revela datos sobre las necesidades, motivaciones y pautas de decisión de los clientes. Esta información se convierte en una fuente continua de información para los equipos de merchandising, desarrollo de productos y marketing.
Las marcas pueden aprender:
- qué características valoran más los clientes
- lo que preocupa a los compradores
- qué categorías de productos necesitan explicaciones más claras
- qué atributos determinan la preferencia
Esta "voz del cliente" ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en comportamientos reales, no en suposiciones.
Experiencia escalable
En periodos de gran afluencia, mantener una asistencia constante puede resultar complicado. Los asistentes de compras proporcionan conocimientos sobre los productos a gran escala, sin comprometer la calidad.
Pueden guiar a miles de clientes simultáneamente, ofrecer recomendaciones en tiempo real y mantener el proceso de compra en marcha, por muy alta que sea la demanda. Esto es especialmente valioso durante picos estacionales como el Black Friday, las rebajas navideñas o los grandes lanzamientos de productos.
Mejores experiencias en general
Una experiencia de compra personalizada y guiada genera confianza. Los compradores se sienten apoyados, no vendidos. Cuando las marcas facilitan a los clientes la búsqueda del producto adecuado, la satisfacción aumenta y la fidelidad se refuerza con el tiempo.
Una orientación coherente también crea una experiencia memorable que distingue a la marca de los competidores que se basan únicamente en páginas de productos estáticas.
¿Cómo ayudan a los clientes los asistentes de compras en el comercio electrónico?
Los asistentes de compra en comercio electrónico facilitan el proceso de compra y lo hacen más claro y personalizado. Cuando los clientes se sienten apoyados desde el momento en que empiezan a navegar, toman decisiones con más confianza y mucho menos esfuerzo. Estas son algunas de las principales formas en que estos asistentes ayudan a los compradores.
1. Descubrimiento de productos más fácil
Las tiendas online pueden resultar abrumadoras, sobre todo cuando hay demasiadas opciones similares. Los asistentes de compras reducen las opciones haciendo preguntas sencillas sobre lo que el cliente necesita.
Esto elimina las conjeturas y ayuda a los compradores a llegar a los productos adecuados mucho más rápido.
2. Orientación clara sobre lo que realmente importa
Muchos clientes no están seguros de a qué características, especificaciones o detalles deben prestar atención.
Los asistentes de compras explican qué factores son los más importantes para su caso de uso específico, como el tamaño, el rendimiento, la compatibilidad o el ajuste.
Esto convierte la compleja búsqueda de productos en una experiencia fácil y guiada.
3. Más confianza en sus decisiones
Las recomendaciones personalizadas ayudan a los clientes a estar seguros de que están eligiendo el producto adecuado, no sólo el más popular.
Saber que las sugerencias se basan en sus necesidades y preferencias aumenta la confianza y reduce las dudas, haciendo que la elección final parezca mucho más segura.
4. Rutas de pago más rápidas
Como los asistentes filtran rápidamente las opciones irrelevantes, los clientes pueden completar su compra mucho antes.
Este camino más corto desde el descubrimiento hasta la caja ahorra tiempo, reduce la frustración y crea una experiencia de compra más fluida en general.
5. Un proceso de compra personalizado
Cada interacción con un asistente de compras se adapta a la situación del comprador, tanto si es la primera vez que compra como si es un cliente habitual.
Este apoyo personalizado les ayuda a encontrar lo que buscan de forma rápida y agradable, creando una experiencia positiva que recuerdan.
Los 3 mejores agentes de IA para el comercio electrónico
1. Trengo: bandeja de entrada unificada y compromiso automatizado
Trengo le permite centralizar todas las conversaciones con los clientes desde el chat, el correo electrónico, las redes sociales y las aplicaciones de mensajería en una única bandeja de entrada. Sus funciones de automatización e inteligencia artificial te ayudan a enrutar las consultas, enviar respuestas instantáneas y gestionar la asistencia a gran escala. Para el comercio electrónico, esto puede significar respuestas más rápidas, menos mensajes perdidos y un soporte de pedidos más fluido.
Casos prácticos:
- Responda automáticamente a las preguntas habituales de los clientes (plazos de envío, política de devoluciones, disponibilidad de productos).
- Dirija las consultas complejas al equipo adecuado para que los clientes reciban ayuda rápidamente y sin retrasos.
- Mantenga el contexto de la conversación incluso cuando los clientes cambien de canal (por ejemplo, de WhatsApp a correo electrónico).
Este enfoque unificado y automatizado ayuda a las marcas de comercio electrónico a mantener la capacidad de respuesta y la coherencia, especialmente cuando aumenta el volumen o durante promociones y rebajas.
2. Vue.ai - Recomendaciones de productos y merchandising visual basados en IA
Vue.ai ayuda a los minoristas en línea a automatizar la comercialización, mejorar el descubrimiento de productos y personalizar el proceso de compra. Su motor de IA analiza los atributos de los productos, el comportamiento de navegación y los patrones visuales para ofrecer recomendaciones muy pertinentes.
Para qué sirve:
- sugerencias de productos personalizadas basadas en la intención de compra
- etiquetado automático de productos mediante reconocimiento visual
- Recomendaciones de estilo generadas por inteligencia artificial
- descubrimiento mejorado para catálogos de productos largos
Las marcas utilizan Vue.ai para ayudar a los compradores a encontrar artículos más rápidamente, reducir la fatiga de decisión y mejorar las tasas de conversión, especialmente en las categorías de moda, decoración del hogar y belleza.
3. Rendimiento dinámico: hiperpersonalización y optimización basada en el comportamiento
Dynamic Yield es una plataforma de personalización basada en IA que ayuda a las marcas de comercio electrónico a ofrecer sugerencias de productos a medida, contenidos dinámicos, banners personalizados y páginas de destino personalizadas. En lugar de tratar a todos los compradores por igual, adapta la experiencia en función del historial de navegación, la intención de compra, la ubicación y el comportamiento.
Para qué sirve:
- diseños de página de inicio y feeds de productos personalizados
- promociones y precios dinámicos basados en la intención
- Pruebas A/B a gran escala con inteligencia artificial
- segmentación avanzada para compradores habituales y nuevos
Las marcas de comercio electrónico utilizan Dynamic Yield para convertir la información en experiencias personalizadas que aumenten la relevancia y, en última instancia, los ingresos.
Palabras finales
La IA está cambiando la forma de trabajar de las marcas de comercio electrónico, desde la mejora del descubrimiento de productos hasta el apoyo a operaciones más inteligentes entre bastidores. Con las herramientas adecuadas, los equipos pueden reducir las tareas manuales, personalizar la experiencia del cliente y tomar decisiones basadas en ideas claras en lugar de suposiciones. Este cambio ayuda a las marcas a seguir siendo competitivas y a satisfacer las crecientes expectativas de los clientes sin aumentar la carga de trabajo.
Tanto si busca agilizar la asistencia, orientar a los compradores de forma más eficaz o automatizar los procesos cotidianos, la IA ofrece formas prácticas de trabajar de forma más inteligente. Los ejemplos de esta guía muestran cómo los minoristas ya se están adaptando y cómo usted puede tomar medidas similares para crecer con confianza.
Si está preparado para mejorar la experiencia de sus clientes con la automatización impulsada por IA, puede explorar las posibilidades que le ofrece Trengo.
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