En el retail canadiense, la inteligencia artificial ya no espera al comprador en la puerta: se instala en el medio del camino, donde se decide qué se exhibe, a qué precio y a quién se le habla. Según una encuesta de Salesforce citada por Retail Insider, cuatro de cada diez compradores la usaron para ayudarse a comprar en el último año, aunque apenas una décima parte empezó allí su recorrido. La búsqueda tradicional sigue siendo la puerta de entrada, pero el mostrador ya tiene un nuevo intermediario que aprende de cada decisión. Es un cambio de escala que obliga a preguntarse qué significa, par
IA en retail: el 39% de los compradores ya usa algoritmos para decidir qué comprar
La IA ya se metió en el medio del embudo, donde se gana o se pierde la venta
Mark
Si solo el 11% o 12% empieza en una herramienta de IA, ¿por qué importa tanto el 39%?
Mimi
Porque la IA ya está en el medio del recorrido: compara, filtra y recomienda. Ahí se gana o se pierde la venta, aunque el comienzo siga siendo la búsqueda tradicional.
Luke
Ojo con el alcance: es una encuesta de Salesforce a compradores canadienses. "Usó IA para ayudarse" no dice cuánto compró ni cuánto influyó la IA en la decisión.
Mark
¿Qué cambia para las marcas?
Mimi
Compiten por aparecer en la recomendación del asistente. Por eso importan los datos de producto consistentes: descripción, variantes, disponibilidad y precio.
Luke
Y solo el 30% de los retailers canadienses encuestados dice tener datos de clientes totalmente unificados. Muchos no están listos para eso.
Mark
¿Y el caso de Canadian Tire?
Mimi
Muestra cómo se cruzan ventas, lealtad, clima y eventos locales en MOSaiC para detectar necesidades.
Luke
Pero la empresa no dijo cuánto de sus ventas explica la plataforma. Sin ese dato, no sabemos si funciona, solo que la usan.
Mark
¿Y el 20% del tráfico de e-commerce por agentes?
Luke
Es una proyección de Salesforce, y en buena parte son bots y crawlers, no compras autónomas completadas. Las cifras de EDITED sobre descuentos también son de la propia compañía.
El Pulso
- El 39% de los compradores canadienses usó IA para comprar, pero solo entre 11% y 12% empezó allí: el embudo se está reescribiendo desde el medio.
- Surtidos que cambian de una tienda a otra según clima, barrio y hábitos, y precios que dejan de repartirse por igual entre todos los clientes.
- Las marcas corren para aparecer en las recomendaciones de los asistentes, mientras los datos de producto siguen dispersos y desordenados.
- Solo el 30% de los retailers encuestados tiene datos de clientes unificados, y el ritmo de adopción ya supera la evidencia de retorno.
En el retail canadiense, la inteligencia artificial ya no espera al comprador en la puerta: se instala en el medio del camino, donde se decide qué se exhibe, a qué precio y a quién se le habla. Según una encuesta de Salesforce citada por Retail Insider, cuatro de cada diez compradores la usaron para ayudarse a comprar en el último año, aunque apenas una décima parte empezó allí su recorrido. La búsqueda tradicional sigue siendo la puerta de entrada, pero el mostrador ya tiene un nuevo intermediario que aprende de cada decisión. Es un cambio de escala que obliga a preguntarse qué significa, para una marca, existir en la recomendación de una máquina.
Una encuesta de Salesforce, recogida por Retail Insider en su informe del tercer trimestre de 2026, arroja una cifra que llama la atención: el 39% de los compradores canadienses usó inteligencia artificial para ayudarse a comprar en el último año. El matiz es que solo entre 11% y 12% comenzó allí su recorrido. La búsqueda tradicional sigue abriendo la puerta, pero la IA ya se sentó en el medio del embudo, donde se decide la venta.
El análisis sostiene que la IA dejó de ser una herramienta tecnológica para volverse comercial. Influye en cuatro decisiones: qué se produce, qué se exhibe, a qué precio se vende y a quién se le habla. Canadian Tire, por ejemplo, cruza datos de ventas y de su programa de lealtad con clima, estacionalidad y eventos locales en su plataforma MOSaiC. No dio a conocer cuánto de sus ventas explica esa herramienta, y eso sugiere que la adopción avanza más rápido que la evidencia de retorno.
En precios, la IA separa a quienes buscan descuento de quienes pagan por conveniencia o por ciertos atributos. Al mismo tiempo, las promociones se intensifican: según EDITED, el 37,7% de los productos de hogar en el Reino Unido estaba rebajado a mediados de octubre de 2026, con una profundidad promedio del 38%. Son datos de la propia compañía.
La pregunta de fondo es qué pasa cuando un asistente arma la compra de la semana. La marca ya no compite solo por atención, sino por aparecer en la recomendación del sistema. Store Sync de PayPal, IXOPAY y otras plataformas ya empujan en esa dirección. Aun así, conviene no exagerar: la proyección de Salesforce sobre el 20% del tráfico en temporada de fiestas se refiere en buena medida a bots, no a compras autónomas completadas.
El verdadero cuello de botella, según el análisis, son los datos. Solo el 30% de los retailers canadienses encuestados tiene información de clientes totalmente unificada. Para una startup, el consejo es auditar la ficha de producto como si la leyera una máquina, medir por separado la investigación asistida, el carrito generado y el pago delegado, y empezar por una decisión acotada. Queda un riesgo: si todos usan datos y algoritmos parecidos, los productos tienden a parecerse, y la diferenciación sigue dependiendo de lo humano.
Según una encuesta de Salesforce recogida por Retail Insider en su informe de tecnología retail del tercer trimestre de 2026, el 39% de los compradores canadienses consultados usó inteligencia artificial para ayudarse a comprar durante los últimos doce meses. La cifra es llamativa, pero el mismo informe aporta un matiz: solo entre el 11% y el 12% empezó su recorrido de compra directamente en una herramienta de IA. La búsqueda tradicional sigue siendo la puerta de entrada, y la IA ya se instaló en el medio del embudo, donde se decide la venta.
El análisis original sostiene que la IA dejó de ser solo una herramienta tecnológica y pasó a ser una herramienta comercial. Su influencia se concentra en cuatro decisiones: qué se produce, qué se exhibe, a qué precio se vende y a quién se le habla. Un ejemplo es Canadian Tire, que combina datos de ventas y de su programa de lealtad Triangle Rewards con clima, estacionalidad y eventos locales en su plataforma MOSaiC para identificar necesidades de sus clientes. La empresa no reveló qué parte de sus ventas se explica por MOSaiC, y el artículo lo toma como señal de que la adopción avanza más rápido que la evidencia de retorno.
En el surtido, el cambio es de escala. Antes se armaba con históricos de ventas, tendencias y márgenes; hoy los algoritmos suman clima, ubicación, hábitos de consumo, comportamiento digital y eventos locales. El resultado son surtidos distintos entre tiendas de una misma cadena. La pregunta pasa de ser anual y estratégica a semanal y operativa: qué vende esta tienda, para esta comunidad, esta semana.
En precios, la IA permite distinguir a los clientes sensibles al precio de quienes buscan conveniencia o pagan más por ciertos atributos, de modo que el descuento deja de repartirse a todos por igual. El contexto es de promociones intensas: EDITED, plataforma de inteligencia retail usada por más de 130 marcas y retailers, informó que el 37,7% de los productos de hogar del Reino Unido estaba en descuento entre el 18 y el 20 de octubre de 2026. Son 15,6 puntos porcentuales más que un año antes, con una profundidad promedio del 38%. Son datos de la propia compañía, difundidos con el lanzamiento de su módulo de hogar en AskEDITED.
La investigación de mercado también cambió de ritmo: lo que antes exigía semanas de entrevistas hoy se resuelve procesando millones de reseñas, búsquedas y conversaciones. EDITED dice operar con más de 15 años de datos normalizados, más de 100 países, más de 4.000 retailers, más de 600.000 marcas y 8.000 millones de SKUs. Para el artículo, esa base de datos es la verdadera barrera de entrada, más que el modelo. En el otro extremo, la montrealesa Helios AI ofrece a retailers pequeños thingsIQ, que usa los datos ya existentes en sus sistemas para informar inventario, precios y surtido. En julio tenía tres clientes activos y una meta de 50 para fin de año, según Retail Insider.
La pregunta de fondo es qué pasa si un asistente arma la compra de la semana: la marca ya no compite solo por la atención, sino por aparecer en la recomendación del sistema. PaynoPain, citada por PuroMarketing, habla de Agentic Commerce, con la IA pasando de asesora a ejecutora. PayPal anunció en febrero de 2026 la compra de Cymbio, plataforma israelí fundada en 2015 que sincroniza catálogos, precios e inventario, para reforzar Store Sync; no se informaron los términos. Store Sync ya opera en Microsoft Copilot y Perplexity, y apunta a ChatGPT y Gemini. IXOPAY lanzó el 9 de septiembre su Agentic Suite, con un servidor MCP que da a asistentes de IA acceso controlado a pagos y tokenización. Su CEO, Ajoy Krishnamoorthy, dijo que el comercio agéntico es un nuevo canal de crecimiento que obliga a equilibrar innovación y responsabilidad sobre las transacciones.
Conviene no exagerar el presente. Salesforce proyectó que los agentes de IA podrían generar el 20% del tráfico de e-commerce en la temporada de fiestas, pero esa cifra se refiere en buena medida a bots y crawlers, no a compras completadas de forma autónoma. Shopify reportó que el tráfico y los pedidos impulsados por IA se triplicaron interanualmente en el segundo trimestre, desde una base pequeña.
El cuello de botella, dice el análisis, son los datos: solo el 30% de los retailers canadienses encuestados por Salesforce afirmó tener datos de clientes totalmente unificados entre ventas, marketing, comercio y servicio. Las recomendaciones para una startup son auditar la ficha de producto como si la leyera una máquina, separar las métricas de investigación asistida, carrito generado y pago delegado, y empezar por una decisión acotada, evaluada por disponibilidad, conversión, errores y costo operativo. Queda un riesgo: si todos usan datos y algoritmos parecidos, los productos tienden a parecerse, y la diferenciación sigue siendo humana.
Citas Notables
El comercio agéntico es un nuevo e importante canal de crecimiento, pero implica equilibrar innovación con la responsabilidad sobre las transacciones.— Ajoy Krishnamoorthy, CEO de IXOPAY
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