Publicado: mayo 28, 2026, 12:23 pm
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Imagina que tienes un evento importante en unos días y en lugar de abrir quince pestañas en distintos sitios de e-commerce, describes la ocasión en ChatGPT, subes fotos de tu ropero y recibes tres propuestas de outfits; el asistente, además, te recomienda marcas que no conocías y terminas comprando en una de ellas. Esta es la forma en que millones de personas están empezando a comprar ropa. El tráfico que llega a tiendas de moda desde herramientas de IA creció 396% en 2025 respecto a 2024, según Tiendanube, plataforma de e-commerce con más de 180 mil tiendas activas en Latinoamérica. «Estamos ante un cambio de paradigma total», dijo Agustín Parraqui, product manager de inteligencia artificial especializado en e-commerce de la compañía. «Los agentes de IA están empezando a buscar, decidir y comprar por más personas.»
Del buscador al asistente: una nueva puerta de entrada
Durante más de una década, el embudo de compra en moda funcionó de una manera predecible, pues el consumidor llegaba a Google, buscaba «vestido para boda en jardín», abría varias tiendas, comparaba precios y decidía. Hoy, una parte creciente de ese recorrido comienza en una conversación en ChatGPT, Perplexity, Gemini y otros asistentes que actúan como asesores de estilo, curadores de catálogo y facilitadores de la compra. Para las marcas, esto implica un desafío inédito, pues ya no basta con aparecer bien posicionadas en un motor de búsqueda tradicional, sino que hay que ser visibles para los algoritmos que alimentan a esos agentes. Parraqui lo llamó «la era del AEO» (Answering Engine Optimization), que implica que, si una marca no está optimizada para ser encontrada por agentes de IA, sencillamente no existe para el consumidor que consulta a ChatGPT antes de comprar. «Los agentes no están entrando por el homepage ni viendo la página de inicio. Están yendo directamente a buscar el catálogo», explicó. Una ficha con la descripción ‘camisa negra’ resulta invisible para un asistente que recibe la instrucción «necesito algo para usar en un evento de tecnología y moda en agosto en Ciudad de México». La descripción tiene que incluir material, tallas disponibles, ocasiones de uso, contexto. «Si ponen que sirve para todo, los agentes no lo van a recomendar», advirtió. Mientras Tiendanube documenta el tráfico que ya llega desde la IA, Pinterest lleva años construyendo su propio argumento sobre cómo cambia el descubrimiento de moda. Aurea Ocato, strategic marketing manager de moda y belleza para la plataforma, presentó en el mismo evento una radiografía de sus 631 millones de usuarios globales, 22 millones en México, un crecimiento de 28%; además, el dato más revelador fue que el 96% de las búsquedas que se realizan en Pinterest no incluyen una marca específica. El usuario llega buscando inspiración sin saber todavía qué marca va a satisfacer esa necesidad. Para las marcas que saben estar ahí, dijo, la oportunidad es enorme, pues el consumidor está en el instante exacto previo a decidir qué comprar. En México, Pinterest registró 710 millones de búsquedas en la categoría moda solo en el último año, unos dos millones de búsquedas diarias, y los usuarios guardaron más de 1,700 millones de contenidos de moda en sus tableros. En los últimos años, los clics salientes hacia sitios de marcas de moda anunciantes se multiplicaron ocho veces.
El movimiento no es exclusivo de plataformas especializadas, por ejemplo, durante Google Marketing Live 2026, celebrado a finales de mayo, la compañía presentó su intención de convertir los más de 60,000 millones de productos disponibles en Google Shopping en respuestas directas de sus sistemas de IA generativa. El objetivo es que, cuando un usuario describa lo que necesita, Google no devuelva una lista de enlaces, sino recomendaciones de productos específicos, precios y opciones de compra. Parraqui subraya que el catálogo tiene que estar estructurado para ser leído por máquinas, no solo por humanos. Las fichas bien descritas, con atributos claros y datos actualizados, son las que tienen más posibilidades de aparecer en las respuestas generadas por IA. El SEO de producto —antes una tarea casi técnica— se convierte en un factor competitivo central para cualquier tienda de moda. Según datos de HubSpot, el uso de IA para prospección y seguimiento automatizado puede incrementar las tasas de conversión hasta un 25%, reducir los ciclos de venta un 28% y permitir que los equipos gestionen el 90% de los contactos sin intervención humana. Tiendanube acaba de lanzar Lumin, una IA integrada a su plataforma que conoce el catálogo, el historial de ventas y las promociones activas de cada tienda. Puede generar reportes y detectar problemas, como campañas publicitarias activas para productos sin stock, y enviar alertas preventivas. La empresa invirtió el equivalente a 350 millones de pesos mexicanos en inteligencia artificial durante el último año. «Está cambiando todo por completo, y este es el mejor momento para empezar a adaptarse», dijo Parraqui.
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