Resumen del webinar: El futuro de los agentes IA para comercios y marketplaces

La IA está cambiando la forma en la que compramos.

Los agentes IA pueden resolver consultas de soporte de principio a fin, guiar a compradores hacia los productos adecuados y completar acciones (como repetir pedidos, cambios o actualizar el carrito) en una sola conversación.

En nuestro último webinar, El futuro de los agentes IA para comercios y marketplaces online, hablamos sobre qué significa realmente el "comercio agentivo", dónde aporta valor primero y cómo empresas como Meesho, Immobiliare, Deliveroo y CARS24 ya usan agentes IA.

Por qué es importante

La compra online tradicional puede ser abrumadora. Tienes que navegar por muchos filtros o buscar productos, hacer scroll sin parar y leer opiniones, comparar opciones y, al final, quizá compras algo.

El comercio agentivo cambia todo eso.

Ya estamos viendo cómo esto mejora la conversión a gran escala. El asistente de compras IA de Amazon, Rufus (integrado en la app y web de Amazon), ha mostrado que quienes interactúan con Rufus tienen un 60% más de probabilidad de comprar que quienes no lo hacen. Es una señal clara de que la asistencia conversacional no es solo un extra de soporte: se está convirtiendo en una nueva forma de comprar.

En vez de hacer todo tú, los asistentes inteligentes te ayudan a encontrar lo que buscas, responden en tiempo real y hasta pueden completar acciones por ti.

Tres factores impulsan este cambio

1. Comportamiento del cliente – La gente espera ayuda instantánea y personalizada, que se sienta como una conversación real, no como un ticket de soporte.
2. Tamaño del mercado – Las previsiones del sector apuntan a que las transacciones mediadas por agentes podrían alcanzar los 136.000 millones de dólares en 2025 y llegar a 3-5 billones a nivel global en 2030.
3. Expectativas crecientes – El 81% de compradores prefiere marcas que personalizan su experiencia. El 64% se irá tras una sola interacción impersonal.

Puedes ofrecer una experiencia personalizada a cada cliente, incluso si atiendes a millones.

Demo: Compra personalizada y soporte inteligente

Esta demo muestra cómo los agentes IA pueden guiar a clientes en experiencias de compra personalizadas, desde descubrir productos hasta coordinar la recogida en tienda.

Escenario: Un comprador quería ayuda para decorar una habitación de residencia con artículos de Taylor Swift.

Qué hizo el agente:

• Ofreció flexibilidad de idioma: cambió de español a inglés en mitad de la conversación sin perder el contexto
• Sugirió opciones iniciales de decoración (luces LED, alfombra, pósters)
• Accedió directamente a páginas de productos concretos a petición del cliente
• Añadió varios artículos al carrito sin interrupciones durante la conversación
• Recomendó de forma proactiva otros productos de Taylor Swift (vinilo, tote bag, diario, manta polar, funda de móvil) según el interés del cliente
• Comprobó el stock en tiempo real en la tienda local de Denver del cliente
• Facilitó la dirección de la tienda y el pasillo exacto de cada producto
• Envió un SMS con la lista de la compra y la ubicación de los pasillos al móvil del cliente
  

Por qué es importante: El agente reconoce las preferencias del cliente y crea una experiencia de compra personalizada a su alrededor.

Demo: Soporte de pedidos y atención al cliente

Esta demo muestra cómo los agentes IA pueden gestionar incidencias tras la compra, como seguimiento de pedidos, tramitación de reemplazos y aplicación de políticas.

Escenario: Unas zapatillas de una clienta aparecían como entregadas pero nunca llegaron. Quería un reemplazo en otro color.

Qué hizo el agente:

• Autenticó a la clienta y recuperó el historial de pedidos automáticamente
• Identificó el pedido concreto (zapatillas, $79.99, entregadas el 25 de enero)
• Ofreció enviar un reemplazo de inmediato
• Explicó las limitaciones del sistema al pedir cambiar el color en un pedido ya realizado
• Ofreció opciones claras: repetir pedido en el color original o cancelar y hacer uno nuevo
• Rechazó amablemente la petición de descuento explicando la política de la empresa
• Tramitó el pedido de reemplazo en tiempo real

Por qué es importante: El agente resuelve incidencias habituales de soporte sin intervención humana, reduciendo el volumen de tickets y los tiempos de respuesta.

Casos de éxito

Meesho: Soporte multilingüe a gran escala en India

Meesho, uno de los mayores marketplaces de India, necesitaba ofrecer soporte empático y natural a gran escala en varios idiomas y casos de uso.

Crearon agentes de voz con ElevenLabs para automatizar la atención al cliente en hindi e inglés, gestionando grandes volúmenes de consultas sobre pedidos, retrasos y cancelaciones.

Resultados:

• Más de 60.000 llamadas diarias atendidas en hindi e inglés
• Reducción significativa del coste de llamadas de clientes
• Menor tiempo medio de gestión

"Nuestro objetivo era crear una experiencia de voz realmente humana, y ElevenLabs nos ayudó a conseguirlo. La claridad, calidez y tono de la voz fueron clave para generar confianza con nuestros usuarios a gran escala" - Siddharth Gupta, GM - New Initiatives en Meesho.

Immobiliare: Más conversiones en el marketplace inmobiliario nº1 de Italia

Immobiliare, el mayor portal inmobiliario de Italia con más de 1,2 millones de anuncios, tenía un problema común: los vendedores recibían demasiado spam y los compradores realmente interesados no obtenían respuesta.

Implementaron un agente de voz IA 24/7 que responde preguntas y cualifica compradores en nombre de los vendedores.

Resultados:

• 70% de adopción entre vendedores (frente al 42% antes del lanzamiento)
• 80% de valoraciones positivas de compradores
• Leads de mayor calidad, ya que los compradores prefieren compartir sus datos con el agente de voz antes que con formularios de texto

"El 70% de nuestros vendedores ya usa el agente para responder en tiempo real a preguntas sobre anuncios y detectar leads de calidad de forma automatizada" - Paolo Sabatinelli, Chief Product Officer en Immobiliare.

Deliveroo: Operaciones más ágiles en toda su red

Deliveroo, plataforma global de reparto de comida con 176.000 partners, usó agentes IA para abordar tres retos operativos: abandono en el onboarding de repartidores, horarios de restaurantes desactualizados y activación lenta de etiquetas de partners.

Sus agentes IA reactivan repartidores inactivos, verifican el estado de restaurantes en tiempo real y guían a partners en la activación de etiquetas.

Resultados:

• 81% de repartidores contactados y 30% reactivados en siete días
• Los agentes contactaron con el 75% de restaurantes y confirmaron horarios correctos
• 86% de partners activados tras el contacto del agente

"Los agentes de ElevenLabs han transformado nuestras operaciones: ahora tenemos visibilidad en tiempo real de toda la red y una interacción más rápida y consistente con repartidores y restaurantes" - Amy Marangon, Senior Manager, Operations Strategy en Deliveroo.

CARS24: Generando confianza en la venta de coches de segunda mano

CARS24, plataforma líder en coches usados con más de 4.000 empleados y 200 centros de atención, tenía un reto único: el 70% de sus compradores adquiere su primer vehículo y las llamadas ayudan a generar confianza en un sector históricamente complicado.

Integraron ElevenLabs Agents para automatizar el funnel de contacto, enviar recordatorios automáticos y reducir tiempos de espera sin perder calidad en la experiencia.

Resultados:

• El 30% de las llamadas entrantes (3 millones de minutos) automatizadas por agentes IA
• El 45% de las ventas ahora asistidas por agentes con menos tiempo de espera
• Reducción del 50% en costes de llamadas

"El sector de coches usados siempre ha tenido problemas de confianza. Nuestra solución de voz IA está cambiando esa realidad. Con ElevenLabs, cada interacción genera confianza en vez de dudas” - Head of AI and Innovation en CARS24.

Buenas prácticas para implementar agentes en retail

Los cinco principios clave para desplegar agentes en retail de forma efectiva:

1. Empieza poco a poco y escala después
   Comienza con un flujo de alto impacto, como devoluciones, estado de entrega o descubrimiento de productos. Mide la resolución y satisfacción antes de ampliar.
   
2. Integra tus datos desde el principio
   Conecta los sistemas clave que permiten al agente actuar de verdad. Sin acceso a catálogo, stock y pedidos, las conversaciones se quedan estáticas.
   
3. Diseña pensando en la multimodalidad
   Priorizar la voz no significa usar solo voz. Usa voz cuando sea la vía más rápida y chat/mensajería cuando mejore la experiencia, pero mantén un comportamiento coherente del agente en todos los canales.
   
4. Pon límites claros
   Define rutas de escalado, límites de tono, políticas de reembolso y temas restringidos. Haz pruebas con prompts adversos antes de lanzar.
   
5. Mide de forma continua
   Trata los agentes como software: versiona, prueba, lanza y monitoriza. El éxito no es lanzar, sino mejorar con el tiempo.
   

Ver la sesión completa

El futuro de los agentes IA para comercios y marketplaces

Puedes ver la sesión completa aquí.

La IA centrada en voz está cambiando cómo compran e interactúan los clientes. Comercios como Meesho y Deliveroo no solo han reducido costes: han creado experiencias más rápidas y personales que mejoran la resolución y la confianza a gran escala.

El comercio agentivo ya no es teórico. Es real, medible y listo para escalar.