Un marco práctico para implementar IA en el comercio electrónico del CMO de Quality Unit. Aprenda por dónde empezar, desafíos comunes, estrategias de preparación de contenido y plazos de implementación realistas basados en experiencia del mundo real.
“La verdad es que todos hablan de IA, muchos la han probado, pero solo unas pocas empresas de comercio electrónico la usan de manera sistemática y exitosa. Saber dónde y cómo comenzar con la IA se ha vuelto esencial para el crecimiento continuo del negocio, especialmente porque el comportamiento de compra está cambiando rápidamente.” - Michal Lichner
En una reciente conferencia Mastermind Pezinok, Michal Lichner, CMO y Líder de Desarrollo de Negocios en Quality Unit (la empresa detrás de FlowHunt), presentó una hoja de ruta para empresas de comercio electrónico que navegan la adopción de IA.
Basándose en las dos décadas de experiencia de Quality Unit sirviendo a 150 millones de usuarios finales a nivel mundial a través de su suite de productos SaaS, no se limitó a delinear el “por qué” detrás de la implementación de IA que se discute rutinariamente, sino que aportó consejos claros y probados sobre el “dónde” y el “cómo” en los que tantas empresas se quedan atascadas. Aquí está su marco.
Antes de sumergirse en la implementación, necesita comprender por qué la IA exige atención ahora. Las estadísticas pintan un panorama claro de un mercado en transición. Google continúa dominando aproximadamente el 90% de las consultas de motores de búsqueda tradicionales a nivel mundial, pero la búsqueda impulsada por IA está cambiando cómo los usuarios interactúan con ese dominio. Los AI Overviews ahora aparecen en aproximadamente el 18% de los resultados de búsqueda de Google , representando un enfoque híbrido donde las respuestas de IA complementan los enlaces tradicionales.
Pero cuando los usuarios recurren a AI overviews, los clics a sitios web externos caen hasta un 75% . Las personas reciben cada vez más respuestas directamente dentro de las interfaces de IA, sin visitar nunca las fuentes originales. Aunque el crecimiento del tráfico de búsqueda de IA muestra aumentos explosivos mes a mes en algunos informes, incluyendo afirmaciones de crecimiento del 721%, debemos tener en cuenta que las estadísticas aún son limitadas.
Dicho esto, las perspectivas de 2025 muestran que, aunque la búsqueda basada en IA todavía está lejos de alcanzar a la búsqueda estándar, está creciendo exponencialmente más rápido. Pero este cambio aún no se trata del volumen de consultas. Se trata de la disminución en las tasas de clics y el movimiento hacia consultas conversacionales de cola larga que piden “explicar, comparar, decidir”.
El comportamiento del cliente está evolucionando. Gracias a la búsqueda y fuentes en tiempo real, los usuarios ahora aceptan con gusto las recomendaciones y resúmenes de IA sin necesidad de investigación adicional. También están adoptando cada vez más interfaces de búsqueda basadas en chat sobre motores de búsqueda. La adopción varía según el mercado, con EE.UU. y China mostrando tasas de adopción del 20-45%, mientras que la UE se queda atrás con alrededor del 10% debido a consideraciones regulatorias.
La necesidad empresarial se vuelve clara: adaptarse a cómo los clientes buscan y compran, o arriesgarse a volverse invisible.
En lugar de intentar implementar IA en todas partes a la vez, selecciona un área de enfoque principal. Michal delineó tres dominios principales donde las empresas de comercio electrónico pueden implementar IA de manera efectiva:
Aumentar las ventas. Este camino se centra en mejorar la efectividad de ventas adicionales y cruzadas, aumentar el tamaño del carrito mediante mejores recomendaciones de productos, y ayudar a los clientes a tomar decisiones de compra óptimas. Los sistemas de IA pueden analizar patrones de comportamiento del cliente y sugerir productos complementarios mucho más precisamente que los sistemas tradicionales basados en reglas.
Mejorar la atención al cliente. El ángulo de soporte aborda horarios de servicio extendidos, potencialmente habilitando disponibilidad 24/7, mientras también mejora los tiempos de respuesta y la calidad de las respuestas. La IA no experimenta fatiga o estrés emocional, manteniendo calidad de respuesta consistente incluso durante períodos de alto volumen.
Crear nuevo contenido web. La creación de contenido representa una estrategia de crecimiento a mediano y largo plazo, produciendo texto optimizado para búsqueda orgánica y citas de IA mientras crea páginas más ricas y diversas llenas de consejos, tips e ideas que sirven tanto a motores de búsqueda tradicionales como a sistemas de IA.
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Michal no evitó nombrar los obstáculos que pueden convertir un plan de implementación de dos días en un proyecto de tres meses sin un punto final claro. Se enfocó principalmente en los desafíos para los departamentos de ventas y atención al cliente.
En el frente de ventas, las empresas descubren frecuentemente que su infraestructura simplemente no está lista:
“Incluso cuando se lanza, las expectativas se convierten en el enemigo. Las empresas esperan recomendaciones perfectas desde el primer día, comparando su IA con profesionales de ventas con una década de experiencia en lugar de personal junior en entrenamiento. Exigen 100% de precisión en preguntas que nadie ha hecho realmente todavía”, agrega Michal.
La atención al cliente enfrenta desafíos paralelos. El conocimiento existe pero no está listo para IA. Otros desafíos comunes del servicio al cliente son:
El problema de expectativas persiste aquí también. Las empresas anticipan reducción inmediata de tickets, olvidando que la IA necesita aprender primero de preguntas reales de clientes. Comparan el rendimiento de IA con sus mejores agentes senior en lugar del rendimiento promedio del equipo.
Michal Lichner divide su marco de implementación de IA en tres fases: análisis, preparación e implementación.
Comience monitoreando cómo las plataformas de IA actualmente referencian su marca. Herramientas como AmICited.com permiten a las empresas rastrear prompts específicos y descubrir cuándo los sistemas de IA mencionan su marca y productos. Esto revela brechas en la visibilidad de IA e identifica oportunidades de mejora. Comprender dónde aparece, dónde aparecen sus competidores y dónde ninguno de ustedes aparece expone el panorama competitivo en el descubrimiento mediado por IA.
Continúe asegurándose de tener todos los materiales para que la IA aprenda y sea tan efectiva como pueda ser.
Para ventas, debe crear contenido estructurado siguiendo estándares del mercado:
Las preparaciones de atención al cliente exigen diferentes estructuras:
Reglas de escalamiento Definir reglas de escalamiento claras es crítico para ambas implementaciones:
La integración técnica viene después de la preparación de contenido, no antes. Michal advierte firmemente contra confiar en desarrolladores que afirman que “la versión 1 obviamente va a ser terrible”. Las pruebas internas deben validar la funcionalidad básica antes de cualquier lanzamiento externo. La implementación externa requiere expectativas medidas, no toma de decisiones emocional.
Esta filosofía de implementación enfatiza comenzar con las tareas de IA más fáciles primero. De esta manera, logra generar confianza, comprender el valor y crear impulso. Como subproducto, el contenido listo para IA también mejora a menudo el rendimiento tradicional de PPC y SEO.
Una vez que esté en vivo, es hora de optimización continua. Esto no es un fallo de planificación sino una característica inherente de los sistemas de IA que aprenden de interacciones del mundo real. Rastree métricas de engagement, monitoree el impacto en conversiones y leads, identifique preguntas con las que la IA tiene dificultades y mantenga planes de mejora en lugar de apresurarse a deshabilitar sistemas a la primera señal de imperfección.
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Michal proporcionó listas de verificación detalladas para implementaciones tanto de ventas como de atención al cliente. Estas no son metas aspiracionales sino evaluaciones prácticas de preparación.
Para bots de ventas:
Más importante aún, las expectativas deben ser realistas. Renuncie a exigir perfección desde el principio y simplemente acepte que la IA mejora mediante iteración. Compare el rendimiento con personal junior en entrenamiento, no con los mejores con años de experiencia. Desarrolle planes de aprendizaje específicos en lugar de esperanzas e ideas vagas.
La preparación de atención al cliente se ve un poco diferente:
No olvide asegurar que sus equipos de soporte trabajen proactivamente hacia mejorar las respuestas de IA en lugar de tratar el sistema como un experimento estático.
La hoja de ruta estratégica de Michal proporciona la base para la implementación de IA en comercio electrónico, abordando las preguntas críticas de dónde comenzar y cómo prepararse. Si está interesado en los próximos pasos, consulte nuestros otros artículos de la serie:
La automatización de soporte de Jozef Štofira demuestra cómo estos principios se traducen en realidad operacional: las funciones específicas de IA que manejan interacciones con clientes una vez que ha preparado las bases que Lichner delinea.
La inmersión técnica profunda de Viktor Zeman proporciona la capa de infraestructura que hace que su contenido listo para IA sea descubrible tanto a través de búsqueda tradicional como de citas de IA, asegurando que los clientes puedan encontrarlo en primer lugar.
Juntas, estas tres perspectivas forman un panorama completo: planificación estratégica, ejecución operacional e infraestructura técnica para el comercio electrónico en un entorno de comercio mediado por IA.
Lo que distingue este enfoque del evangelismo clásico de IA es el énfasis en expectativas realistas y progreso incremental. Michal advirtió repetidamente contra el perfeccionismo que paraliza la implementación. Un sistema de IA que maneja el 70% de las consultas desde el principio mientras aprende continuamente a mejorar representa éxito, no fracaso. Piense en la IA como un nuevo empleado que necesita entrenamiento primero y tiempo amplio para demostrar su valor. Comparar la IA con sus mejores empleados garantiza decepción. Compararla con empleados adecuados mientras proporciona oportunidades de mejora estructuradas crea progreso sostenible.
La adopción de IA en el comercio electrónico ya no es opcional. La pregunta no es si implementar IA sino cómo hacerlo efectivamente sin descarrilar las operaciones o caer presa de la toma de decisiones emocional y el perfeccionismo prematuro. Recuerde que la implementación de IA es un viaje de mejora continua. Las empresas que adoptan esta filosofía mientras siguen marcos de implementación estructurados se posicionan para prosperar a medida que la búsqueda y el comercio fluyen cada vez más a través de intermediarios de IA.
La complejidad de integración es real pero manejable. Cuando las APIs no existen, los enfoques de respaldo funcionan. La entrada manual de datos, archivos CSV y el web scraping proporcionan soluciones provisionales mientras se desarrollan integraciones adecuadas. La arquitectura técnica perfecta puede esperar. La asistencia útil de IA no puede.
Las empresas de comercio electrónico pueden centrar la implementación de IA en tres áreas clave: aumentar las ventas mediante mejores estrategias de venta adicional, venta cruzada y recomendaciones de productos; mejorar la atención al cliente con disponibilidad 24/7 y respuestas más rápidas y de mayor calidad; y crear nuevo contenido web optimizado tanto para motores de búsqueda tradicionales como para citas de IA.
Lo que parece una implementación de dos días a menudo se convierte en un proyecto de tres meses debido a desafíos de infraestructura: sistemas CMS sin APIs, sistemas web heredados no construidos para integración de IA, feeds de datos de productos insuficientes, conocimiento histórico disperso en múltiples sistemas, y la necesidad de desarrollo de servidores personalizados de Model Context Protocol. Además, las empresas a menudo establecen expectativas poco realistas de perfección inmediata.
Las empresas deben crear contenido estructurado siguiendo estándares del mercado: descripciones de productos con titulares orientados a beneficios, declaraciones de problemas del cliente, casos de uso y señales de confianza; FAQs organizadas por etapa del recorrido del cliente; reglas de escalamiento claras que definen cuándo la IA responde de forma independiente versus transferir a humanos; y bases de conocimiento completas con respuestas históricas y soluciones organizadas lógicamente.
En lugar de esperar 100% de precisión desde el primer día, las empresas deben comparar el rendimiento de la IA con empleados junior, no con los mejores. Un sistema de IA que maneja el 70% de las consultas mientras aprende continuamente representa el éxito. La IA mejora mediante iteración con preguntas reales de clientes, y la implementación debe comenzar con las tareas más fáciles primero para generar confianza y demostrar valor antes de expandirse a escenarios más complejos.
Maria es redactora en FlowHunt. Apasionada de los idiomas y activa en comunidades literarias, es plenamente consciente de que la IA está transformando la forma en que escribimos. En lugar de resistirse, busca ayudar a definir el equilibrio perfecto entre los flujos de trabajo con IA y el valor insustituible de la creatividad humana.
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