La transformación de los mercados globales ha entrado en una nueva fase donde los agentes de inteligencia artificial están redefiniendo la cacería de márgenes comerciales. Según análisis recientes de PYMNTS Intelligence, cerca del 70% de los consumidores expresan interés en utilizar agentes de IA para simplificar tareas de compra, marcando el inicio de lo que se conoce como la Economía de Prompts. Este cambio sistémico convierte la búsqueda de oportunidades en márgenes ajenos en un proceso automatizado y continuo.
La investigación estima que aproximadamente 30 millones de consumidores “Pro” ya dependen de inteligencia artificial generativa o técnicas agénticas para completar la mayoría de 54 tareas cotidianas, incluyendo compras, pagos de facturas y viajes. Más de la mitad de estos usuarios desearían que un agente autónomo monitoreara y realizara sus compras semanales de forma independiente.
Inteligencia Artificial y la Reconfiguración de Márgenes Comerciales
En el modelo tradicional, plataformas tecnológicas individuales identificaban y capturaban márgenes de incumbentes establecidos. Sin embargo, la Economía de Prompts distribuye esta capacidad entre millones de agentes digitales actuando simultáneamente en representación de consumidores y empresas. La diferencia fundamental radica en que el valor extraído de estos márgenes ahora fluye directamente hacia el usuario final en lugar de concentrarse en la plataforma intermediaria.
Este ecosistema emergente obliga a las empresas a justificar cada punto básico de margen con valor tangible mensurable. Los agentes de inteligencia artificial evalúan continuamente precio, conveniencia, protección y perspectivas analíticas, redirigiendo los márgenes hacia alternativas cuando la propuesta de valor no se sostiene.
Robotaxis versus Conductores: El Caso Waymo y Uber
El sector de transporte compartido ilustra claramente esta dinámica. Un análisis de casi 90,000 cotizaciones de viajes en San Francisco reveló que los trayectos sin conductor de Waymo actualmente cuestan un promedio de 20 dólares, comparado con 16 dólares para UberX y 14 dólares para Lyft. A pesar de costar aproximadamente 31% más que Uber, la demanda por servicios autónomos se ha disparado.
Según datos oficiales, los volúmenes de viajes de Waymo en California y Arizona explotaron de poco más de 12,000 viajes pagados en agosto de 2023 a más de 700,000 mensuales para principios de 2025. Encuestas indican que aproximadamente 70% de los pasajeros que han probado Waymo prefieren la experiencia sin conductor, y más del 40% están dispuestos a pagar un precio superior por ella.
El margen actual en una tarifa de Waymo refleja altos costos de capital y operación para una red autónoma en etapa temprana. No obstante, a medida que las flotas escalan y el hardware se abarata, la ausencia del conductor libera un pool laboral masivo que el software y el capital pueden competir por capturar. En la era de los robotaxis, la participación del conductor se convierte en la oportunidad para quien controle la oferta autónoma y los algoritmos de despacho.
Sistemas de Pago: Tarjetas, Banca Abierta y Transferencias Directas
Durante seis décadas, la economía de tarjetas se construyó sobre intercambios, quiebres y un conjunto cuidadosamente balanceado de incentivos entre emisores, redes, adquirentes y comerciantes. La investigación de PYMNTS Intelligence muestra que aproximadamente 72% de los titulares de tarjetas afirman que las recompensas influyen en su elección de tarjeta.
Más de la mitad eligen tarjetas estratégicamente para maximizar esas recompensas, y aproximadamente uno de cada cuatro rota entre tarjetas según categorías para extraer el máximo valor. En la práctica, los consumidores ya se comportan como cazadores de márgenes, simplemente lo hacen mediante métodos tradicionales.
La banca abierta y el pago directo desde cuentas bancarias se presentan como la alternativa de los comerciantes a la economía de tarjetas. Sin embargo, encuestas en Estados Unidos y Europa sugieren que la adopción temprana permanece modesta, con participaciones de un solo dígito bajo del total de pagos de consumidores. Aproximadamente 40% de los consumidores estadounidenses afirman que considerarían el pago directo, especialmente cohortes más jóvenes para compras cotidianas equivalentes a débito.
El punto crítico son las recompensas y protecciones. Estos mismos consumidores esperan que el pago directo funcione como las tarjetas que los comerciantes quieren eliminar, con recompensas equivalentes, derechos de contracargo y acceso a crédito. Aquí es donde los agentes de inteligencia artificial cambian la ecuación, calculando el valor integral de cada opción y estableciendo una confrontación entre comerciantes, emisores, consumidores y redes.
Comercio Minorista y Medios: Promociones y Ceguera de Agentes
Los minoristas y plataformas han construido redes publicitarias de alto margen sobre ventas de productos de bajo margen, monetizando colocaciones de búsqueda y espacio digital mediante datos propios y atribución de circuito cerrado. Analistas esperan que los medios minoristas superen el gasto publicitario tradicional de televisión en algunos mercados, con ingresos globales dirigiéndose al norte de 100 mil millones de dólares para finales de esta década.
En la Economía de Prompts, el descubrimiento se trasladará a la capa de agentes. En lugar de navegar el sitio de un minorista o marketplace, los consumidores darán cada vez más un objetivo a un agente junto con preferencias y restricciones. El agente entonces realizará la búsqueda, comparación de precios, verificación de reseñas y evaluación de comerciantes entre plataformas.
En ese mundo, las colocaciones pagadas, promociones cooperativas y banners en sitio repentinamente parecen márgenes en riesgo. Un agente que analiza datos estructurados de productos, precio neto después de todas las tarifas y promociones, términos de envío y devolución, confiabilidad del vendedor y preferencias del usuario no tiene razón para respetar la jerarquía visual en la página de un minorista.
B2B y Tesorería: Cadenas de Suministro y Valor Tokenizado
Esta dinámica no se limita a consumidores. En B2B, la misma lógica ya está penetrando logística, aprovisionamiento, financiamiento comercial y tesorería. Aquí, los pools de márgenes son aún mayores: diferenciales de divisas, tarifas bancarias corresponsales, spreads de financiamiento de cadena de suministro y el costo implícito de mala gestión de inventario y capital de trabajo.
La planificación y optimización impulsadas por inteligencia artificial están haciendo las cadenas de suministro más predecibles y menos tolerantes a la ineficiencia. Las empresas utilizan pronósticos de demanda, optimización de red y enrutamiento dinámico para eliminar holgura de inventario y transporte.
Los volúmenes de transacciones con stablecoins han alcanzado decenas de billones de dólares anualmente, con muchas corporaciones y plataformas atraídas por liquidación casi instantánea, tarifas transparentes y programabilidad que contrastan marcadamente con los retrasos y opacidad de la banca corresponsal. Los bancos están respondiendo con depósitos tokenizados, gestión de efectivo en cadena y herramientas de financiamiento comercial mejoradas con inteligencia artificial.
La imagen que emerge no es simplemente que los modelos de negocio heredados están bajo presión, sino que los modelos de negocio serán continuamente revaluados por agentes de inteligencia artificial. El escenario de 2026 en adelante muestra agentes, rieles de pago y credenciales inteligentes convirtiendo los márgenes de todos en territorio disputado, con consumidores y empresas en mejor posición para decidir quién merece qué porción del valor creado.