Estudios de HBR registran que el 58% de los consumidores utiliza herramientas de IA generativa como ChatGPT o Perplexity, para obtener recomendaciones de productos, en 2023 esta cifra era solo del 25%, mientras que las búsquedas impulsadas por IA hacia sitios web minoristas registraron un incremento del 1300% en diciembre de 2024.

Por su parte, Gartner en su estudio Machine Customers Represent a Growth Opportunity, proyecta la consolidación de los Clientes Máquina o Custobots. Para el 2030, estos compradores autónomos influirán en transacciones por un valor de 30 billones de dólares, representando entre el 15% y el 20% de los ingresos corporativos mundiales.

¿Qué son exactamente los custobots? Son agentes económicos no humanos, como asistentes inteligentes, neveras que reabastecen productos automáticamente o vehículos autónomos que compran de forma independiente, estos operan en un espectro que va desde los modelos asistidos donde el humano da el OK final, hasta los 100% autónomos, donde el bot gestiona un presupuesto mensual y compra sin avisar.

La gran transformación radica en que los Custobots eluden los canales tradicionales de marketing, son inmunes a las emociones, a la publicidad tradicional y no compran por impulso. Ellos priorizan datos duros en tiempo real como compatibilidad, precio, velocidad de entrega y sobre todo la infraestructura técnica, es decir, qué tan fácil y seguro es para su algoritmo conectarse con el sistema de la empresa que vende el producto. Es un diálogo comercial entre sistemas, imposible para el ojo humano.

Con este contexto creciendo exponencialmente, los datos cambian porque el componente humano directo en la compra tiende a minimizarse. La publicidad y el marketing de emociones deberán evolucionar al ritmo de los nuevos hábitos y de los nuevas métricas que este ecosistema exige.

Los nuevos KPIs de la era M2M

En un mercado dominado por Custobots, la eficiencia de una marca se medirá bajo nuevos parámetros, destacándose estos tres:

• aSOV (Agent Share of Voice): Ya no mediremos cuántas personas recuerdan una marca, sino el porcentaje de veces que la IA selecciona un producto como la opción ganadora, ya sea para ejecutar la transacción de forma autónoma o para liderar la terna final presentada al usuario.
• Machine Trust Score (MTS): Las IA deciden basadas en datos estructurados de alta fidelidad, velocidad de API y reputación web. Este indicador mide qué tan confiable es la información técnica de una marca para ser indexada por otros algoritmos. Si los datos de un producto no son legibles para la máquina, la marca simplemente no existe.
• Influence-to-Decision Ratio (IDR): Mide la tasa en que el humano acepta la sugerencia de compra de su agente inteligente y decide realizar la transacción.

Es en el IDR donde se revela que el M2M desafía a la industria a migrar hacia un marketing dual, porque si la IA ni siquiera muestra cierta marca al usuario, es porque tiene dicha marca tiene problemas de visibilidad algorítmica. Y si la máquina recomienda un producto y el consumidor cancela la transacción, es porque su problema es de posicionamiento, reputación y/o conexión emocional.

Esto demuestra que estamos ante un cambio profundo con el surgimiento de las marcas biónicas, aquellas que desarrollan sus capacidades algorítmicas con la misma urgencia y rigor con que construyen su capacidad para conectar con las personas. Bienvenidos a una nueva era.

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