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23.07.2026 por TOTALMEDIOS
Cómo la IA agentica acelerará la toma de decisiones del consumidor: proyecciones de WARC y PHD para 2030
Un estudio de WARC y PHD proyecta que el gasto de consumo facilitado por agentes de IA se triplicará a nivel mundial: de 944.000 millones de dólares este año a 3,35 billones en 2030. El informe presenta el "Four Modes Framework", un modelo que mide ese impacto por categoría, y llama a las marcas a diseñar estrategias tanto para personas como para sistemas de IA.
Un estudio elaborado por WARC en colaboración con la agencia PHD proyecta que el gasto de consumo facilitado por agentes de inteligencia artificial se triplicará en los próximos años, al pasar de 944.000 millones de dólares en 2026 a 3,35 billones de dólares en 2030. Según el informe, esto implica que el 3,8% del gasto de consumo global estará mediado por agentes de IA en 2030, frente al 1,3% actual.
El trabajo, presentado bajo el título "From abundance to agents – how the delegation of choice is transforming marketing", sostiene que el marketing atraviesa una etapa de sobreabundancia de contenidos y opciones, en la que los agentes de IA emergen como herramientas para que los consumidores tomen decisiones de manera más rápida. De acuerdo con el estudio, si bien en los próximos años los consumidores seguirán tomando la mayoría de las decisiones de compra por sí mismos, los agentes de IA tendrán una participación creciente en qué productos se muestran, se preseleccionan y finalmente se compran, además de encargarse de tareas repetitivas o complejas dentro del proceso.
Mercados líderes
Según la investigación, los diez principales mercados del mundo concentrarán el 67,9% del gasto global en IA agencial de consumo en 2030. Los tres mercados más relevantes serán:
Estados Unidos, que liderará con 1,1 billones de dólares, equivalentes al 31,9% del total mundial, impulsado por consumidores familiarizados con el comercio digital y marcas con recursos para desplegar agentes a gran escala.
China, segundo mercado en importancia con 505.800 millones de dólares (15,1% del gasto global), sostenido por una alta integración de plataformas, el respaldo estatal y consumidores dispuestos a delegar decisiones de compra.
Reino Unido, que representará el 3,9% del gasto mundial en IA agencial (131.200 millones de dólares), apoyado en el talento local, las inversiones del sector y el respaldo gubernamental a la transformación basada en IA.
El "Four Modes Framework"
El informe introduce un modelo desarrollado por PHD para explicar cómo la IA agencial impactará de manera desigual en las distintas categorías de producto. El marco identifica cuatro modos de relación entre marcas, consumidores y agentes, que coexistirán con distinto peso según la categoría, la ocasión de compra y la etapa del recorrido del cliente:
- Agente a agente. La adopción de agentes crecerá en compras repetitivas, comparables y medibles, sin que esto implique necesariamente alto volumen o bajo valor. Las categorías más impactadas serán:
- Telecomunicaciones y servicios públicos, que crecerán 611,9%, de 57.600 millones de dólares en 2026 a 410.300 millones en 2030, la mayor categoría en este segmento.
- Servicios financieros, con un aumento de 235,3% hasta 237.900 millones de dólares en 2030.
- Viajes y transporte, que pasará de 78.100 millones de dólares en 2026 a 275.600 millones en 2030 (+252,8%).
- Agente a consumidor. Incluye categorías donde el agente asesora directamente al consumidor:
- Bebidas alcohólicas: de 62.000 millones de dólares en 2026 a 198.400 millones en 2030 (+219%).
- Bebidas sin alcohol: de 60.500 millones a 304.800 millones de dólares (+403,5%).
- Alimentos: de 78.100 millones a 292.800 millones de dólares (+274,8%).
- Medios y editoriales: de 73.300 millones a 367.800 millones de dólares (+401,8%).
- Retail: de 62.700 millones a 199.900 millones de dólares (+218,7%), impulsado por el comercio omnicanal y la comparación asistida por IA.
- Marca a consumidor. Las compras de alto valor y baja frecuencia —como automóviles y electrónica— y las categorías con restricciones de privacidad, como farmacéutica y salud, dejarán menos margen para la mediación de agentes, dado que requieren mayor nivel de confianza del consumidor.
- Consumidor a consumidor. Categorías como cuidado personal, cosmética, indumentaria y accesorios, fuertemente influenciadas por el boca a boca y los creadores de contenido, serán las menos afectadas por la IA agencial, aunque el impacto no será nulo.
Metodología
El estudio se basa en datos provistos por Acxiom y utiliza un índice ponderado que evalúa factores como la complejidad de la decisión de compra, el valor de la transacción, la frecuencia de compra, la disponibilidad de datos, el mix de medios y la regulación de cada mercado. El análisis abarca diez mercados —Australia, Brasil, China, Francia, Alemania, India, México, Corea del Sur, Reino Unido y Estados Unidos— e incorpora, además, entrevistas a expertos de la industria y análisis por categoría.
Declaraciones
Rohan Tambyrajah, director mundial de Estrategia de PHD, afirmó que la investigación aporta evidencia a nivel de categoría a un debate que hasta ahora era abierto en la industria sobre la oportunidad de crecimiento vinculada a la IA orientada al consumidor, y señaló que las marcas deberán diseñar sus estrategias considerando tanto el sentido para las personas como la lógica de las máquinas.
James McDonald, director de Datos, Inteligencia y Pronósticos de WARC y autor del estudio, sostuvo que la IA agencial ya está facilitando el camino de compra de muchos consumidores y que su influencia se profundizará en los próximos años hasta alcanzar los 3,35 billones de dólares en gasto de los hogares para 2030. Agregó que esta tendencia no se limita a categorías de alta frecuencia como viajes, consumo masivo y servicios públicos, sino que también avanza en sectores que tradicionalmente se apoyaron en el marketing de marca como estrategia central.
Recomendaciones para las marcas
El informe concluye que las marcas deberán desarrollar nuevas capacidades para dirigirse tanto a consumidores humanos como a sistemas de IA, entre ellas: contar con una base sólida de datos estructurados y legibles por máquinas, desarrollar activos de marca distintivos y diferenciados, y sostener un relato de marca unificado que resulte relevante tanto para personas como para interfaces de inteligencia artificial.
El reporte completo, From abundance to agents – how the delegation of choice is transforming marketing, fue publicado por WARC y PHD el 21 de julio de 2026.
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