El tráfico desde IA generativa a tiendas online sube un 1.200% y Adobe pide preparar el marketing para agentes

Por Adobe · 22 de julio de 2026.

El dato central procede de Adobe Analytics: el tráfico hacia sitios de comercio electrónico en Estados Unidos originado en plataformas de IA generativa creció un 1.200% entre julio de 2024 y febrero de 2025. A eso se suma una encuesta de la propia Adobe: el 39% de los consumidores ya usa IA generativa para comprar en línea y el 53% dice que lo hará este año. Son las cifras con las que la compañía justifica un giro de fondo en su discurso de marketing.

Adobe propone pasar de la simple 'adopción' de IA a lo que llama Customer Experience Orchestration: un modelo en el que datos, contenido, creatividad e inteligencia artificial se coordinan para que la experiencia sea coherente en cada punto de contacto, sea humano o un agente automatizado. 'El desafío para las organizaciones ya no es únicamente incorporar IA a sus operaciones, sino integrarla estratégicamente para crear experiencias más conectadas, relevantes y personalizadas', resume Jovanni Juarez, business strategist de Adobe México, en el comunicado. El respaldo teórico llega del estudio Adobe AI and Digital Trends 2026, elaborado con Oxford Economics, que sitúa a las empresas saliendo de la fase de experimentación con IA hacia la integración plena en el recorrido del cliente.

En general, el sector del marketing digital lleva año y medio hablando de esta transición bajo etiquetas como GEO (Generative Engine Optimization) o AEO (Answer Engine Optimization): ya no basta con posicionar una web en Google, hace falta que un asistente de IA pueda leer, entender y citar correctamente la información de un producto o servicio cuando un usuario le pregunta. Estructurar datos, mantener catálogos actualizados y ofrecer contenido verificable se convierte en el nuevo SEO, con la diferencia de que el intermediario ya no es un listado de enlaces sino una respuesta generada que puede omitir, resumir o directamente sustituir la visita al sitio de la marca.

Conviene leer estas cifras con cierta distancia crítica: quien las publica es Adobe, que vende exactamente el software de orquestación que dice que las marcas van a necesitar, y un crecimiento del 1.200% suena espectacular en gran parte porque partía de una base casi nula a mediados de 2024, cuando el tráfico referido por chatbots era todavía marginal. Eso no invierte la tendencia -que otros analistas independientes del sector también documentan-, pero sí conviene tomar el porcentaje como indicador de dirección, no como medida de un mercado ya maduro.

La lectura de fondo, sin embargo, importa más que el matiz metodológico. Si los agentes de IA empiezan a mediar de forma habitual entre el consumidor y la marca, el poder de decidir qué producto se recomienda y cuál queda invisible se desplaza hacia quien controla esos agentes: OpenAI, Google, Perplexity, Anthropic y compañía. Es la misma dinámica de 'peaje' que Google construyó con la búsqueda y el SEO, ahora un peldaño más arriba y con menos transparencia sobre por qué un asistente prefiere una marca sobre otra. Las empresas que dependían de tráfico orgánico van a tener que negociar visibilidad en un terreno donde las reglas las fija un puñado de plataformas de IA, no un algoritmo de ranking público y auditado.

En el día a día de los equipos de marketing, esto encaja con algo que ya hemos visto en otros sectores: la parte más mecánica del trabajo -optimizar metaetiquetas, generar variantes de contenido, monitorizar posiciones- es la más automatizable y la más expuesta a corto plazo. Lo que gana peso es el criterio estratégico: decidir qué historia cuenta una marca, qué datos exponer y cómo verificar que un agente de IA no está distorsionando esa historia al resumirla. Es coherente con la tesis que venimos sosteniendo sobre el empleo impulsado por IA: se reduce la tarea rutinaria, se revaloriza el juicio experto y la relación de confianza con el cliente, aunque la transición obligue a muchos equipos a rehacer procesos que llevaban años funcionando igual.

A largo plazo, si la promesa de fondo se cumple, un consumidor que delega en un agente de confianza la comparación de precios, características y opiniones debería comprar mejor y perder menos tiempo en decisiones triviales, liberando atención para lo que de verdad le importa. Ese es exactamente el tipo de abundancia de tiempo y eficiencia que defendemos como horizonte de la IA bien desplegada. Pero llegar ahí exige que esos agentes sean fiables y que la competencia entre marcas no se resuelva solo a base de quién paga más por aparecer en la respuesta generada, porque entonces habremos cambiado un peaje por otro más opaco.