Agentic AI era for the commerce landscape: Goldman Sachs prevé que la IA agéntica traslade el valor comercial hacia plataformas que capturen la intención del consumidor y permitan transacciones fiables

Visión general

Goldman Sachs examina cómo la IA agéntica puede transformar el descubrimiento de productos, el comportamiento de compra y la economía de distribución en el comercio. Su conclusión central es que el valor debería concentrarse cada vez más en empresas que capturen la intención comercial, conserven la confianza del consumidor, aseguren la participación de comerciantes y ofrezcan infraestructura para ejecutar transacciones de forma segura.

Perspectivas principales

Goldman Sachs presenta el comercio agéntico como una transición de larga duración de 3–5+ años, no como un reemplazo inmediato de los hábitos de compra actuales. La adopción está hoy concentrada en descubrimiento, investigación y recomendaciones, con un avance gradual hacia compras agénticas de extremo a extremo. El informe estima que $2.6tn del gasto estadounidense se encuentra en categorías de alta probabilidad, es decir, compras recurrentes y de bajo riesgo, y que cada 2% de penetración agéntica del gasto con tarjeta presente podría añadir aproximadamente 1% al crecimiento del comercio electrónico. La adopción debería llegar antes donde el fracaso de la transacción tiene consecuencias menores, mientras que las compras de alto coste, muy personalizadas o propensas a devolución tardarían más. La visión general del informe es que el valor seguirá la intención del consumidor. Las interfaces de IA pueden desplazar parte del descubrimiento en búsquedas tradicionales y sitios minoristas, pero Goldman Sachs no espera que la publicidad desaparezca. En su lugar, prevé que la monetización migre hacia recomendaciones patrocinadas nativas de IA y otras superficies donde se forma la intención comercial. El paralelismo es el cambio de escritorio a móvil: a corto plazo, la IA mejora la eficiencia creativa, la optimización y el ROAS; con el tiempo, una mayor parte de la intención comercial puede originarse dentro de interfaces de IA. El debate clave es si esta evolución democratiza el descubrimiento para comerciantes pequeños o crea nuevos cobradores por controlar la intención del consumidor. Para minoristas y mercados, existe una tensión entre el descubrimiento habilitado por agentes y la preservación de la relación directa con el cliente. Los grandes minoristas pueden resistirse a ceder a agentes horizontales sus datos propios, lealtad, ventas cruzadas y economía de medios minoristas. A la vez, los agentes podrían mejorar el descubrimiento de comerciantes más pequeños, incluidos los de Shopify. Minoristas de escala como Amazon y Walmart podrían conservar ventajas porque los agentes pueden optimizar precio, disponibilidad, velocidad de entrega y fiabilidad transaccional. Sparky de Walmart, lanzado en junio de 2025, se cita como ejemplo: sus clientes activos semanales se duplicaron interanualmente, crecieron 60% trimestralmente y generaron un valor medio de pedido 40% mayor. La combinación de surtido, precio, velocidad, red de cumplimiento y alianzas con plataformas de IA de Walmart podría apoyar la captación y las ventas incrementales, mientras que sus límites de intercambio de datos protegen datos de clientes a largo plazo. Goldman Sachs espera una bifurcación entre categorías y marcas de consumo. En reposiciones rutinarias, como productos de papel, limpiadores, alimentos envasados y prendas básicas, los agentes pueden gestionar el ciclo completo, sustituir productos agotados y priorizar valor y disponibilidad, lo que puede reducir la lealtad de marca y aumentar la presión de marcas privadas. En cambio, las categorías de mayor implicación y guiadas por recomendación mantienen espacio para la decisión del consumidor, las afirmaciones de eficacia, la lealtad y la interacción directa con el consumidor. El informe sostiene que las marcas necesitan atributos legibles por máquina, funciones diferenciadas, narrativa de marca, notoriedad y optimización para motores de IA. Destaca a SharkNinja por operar en categorías más consideradas y orientadas a innovación, con menor riesgo de sustitución cuando la IA reduce el conjunto de recomendaciones, y a Tapestry porque su capital de marca y compromiso del cliente pueden sostener la preferencia cuando los agentes presentan sustitutos con facilidad. La visión sobre pagos es constructiva porque los pagos agénticos se basan en la infraestructura de tarjetas existente, en vez de evitarla. Los protocolos de Google, Stripe, Visa y Mastercard conectan agentes, comerciantes y procesos de autorización, aunque los marcos de responsabilidad siguen sin resolverse. Goldman Sachs considera bien posicionadas a Visa y Mastercard conforme las redes amplían autorización, tokenización y servicios de valor añadido. Un crecimiento más rápido del comercio electrónico, mayor vinculación de servicios de valor añadido y la fragmentación del gasto entre comerciantes pequeños podrían apoyar a las redes. El informe estima que una aceleración de 5% en los servicios de valor añadido relacionados con ciberseguridad de Visa/Mastercard aceleraría el crecimiento de esos servicios en 90bp/200bp y el crecimiento de ingresos netos totales en 20bp/80bp, respectivamente. Los emisores modernos de financiación al consumo y BNPL también podrían beneficiarse si los consumidores eligen financiación más flexible, barata y sencilla. La infraestructura de confianza es un requisito central para la adopción. Los agentes legítimos pueden debilitar las señales tradicionales de fraude, ya que la actividad puede originarse en infraestructura compartida de nube, seguir navegación programática y producirse a velocidad de máquina. Por ello, Goldman Sachs prevé mayor demanda de identidad de agente verificada, autorización del consumidor, supervisión de comerciantes, detección de fraude y decisiones en tiempo real bajo gobernanza. Identifica cuatro ámbitos: validar consumidores, evaluar legitimidad de comerciantes, detectar transacciones anómalas y determinar elegibilidad para financiación. Equifax está posicionada por sus amplios datos de identidad, empresa, contribuyentes, cuentas de pago, crédito, ingresos y empleo; TransUnion por resolución persistente de identidad e inteligencia de red; y FICO por evaluación de riesgo del prestatario y toma de decisiones. Cloudflare está en el borde del comerciante para distinguir agentes de compra autorizados de bots maliciosos, mientras que Okta se sitúa en identidad, autorización y control de los datos y acciones accesibles para los agentes. Esta brecha de confianza es también un riesgo de adopción. El informe señala que el uso generalizado depende de reglas claras sobre verificación de intención, compras erróneas, pérdidas por fraude, contracargos y devoluciones. El fraude de pagos es un riesgo clave; se mencionan con mayor frecuencia el abuso de disputas y las pruebas de tarjetas que el abuso de reembolsos, el fraude de pagos instantáneos y los ataques de phishing. La dificultad para diferenciar automatización legítima de actividad maliciosa podría aumentar la inversión en ciberseguridad, especialmente en detección habilitada por IA y previa a la autorización. En entradas para eventos en vivo, Goldman Sachs espera resultados distintos entre plataformas primarias y secundarias. Los agentes podrían reducir la fricción de descubrimiento al identificar eventos por precio, ubicación, artista y recinto, elevando la venta y utilización de eventos con capacidad excedente. Las plataformas primarias se consideran mejor posicionadas por su inventario diferenciado y menor dependencia de adquisición de clientes. Los mercados secundarios podrían beneficiarse inicialmente si los canales agénticos reducen el coste de adquisición por debajo del de búsqueda pagada, pero afrontan riesgos de largo plazo si las plataformas de IA adquieren poder de fijación de precios y cobran comisiones de referencia, colocación o transacción. El precio total y la comparación impulsada por IA pueden desplazar la competencia hacia precio y fiabilidad de cumplimiento, presionando las tarifas de servicio donde el mismo tipo de asiento se lista en varios mercados. Las compras dirigidas por agentes también podrían reducir las tasas de productos adicionales y el valor de la colocación pagada.

Marco de análisis

Goldman Sachs comienza con la trayectoria de adopción de las compras agénticas y después sigue cómo el cambio de intención comercial podría afectar al comercio electrónico, la publicidad, los minoristas y las marcas de consumo. Evalúa infraestructura de pagos y confianza al mapear las decisiones de autorización, identidad, fraude, verificación de comerciantes y financiación necesarias para las transacciones dirigidas por agentes, y aplica luego el marco a empresas seleccionadas y a modelos de entradas primarias frente a secundarias.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialTransmisión entre tramos de la cadena de valor

  Transmisión en la cadena de valor comercial

  El informe sigue el efecto de las compras agénticas desde el descubrimiento y la publicidad hasta la economía de minoristas y comerciantes, autorización de pagos, verificación de identidad, prevención de fraude y ejecución de transacciones.

• Marco de análisis sectorialAnálisis del efecto sustitución

  Análisis de sustitución por categoría e implicación del consumidor

  El informe distingue compras de baja implicación y estandarizadas, donde los agentes pueden sustituir productos más fácilmente, de compras diferenciadas y consideradas, donde importan más la preferencia de marca y la elección del consumidor.

• Marco de estrategia competitivaFoso económico y ventaja competitiva

  Evaluación de posición competitiva

  Goldman Sachs evalúa a los beneficiarios según distribución, confianza del consumidor, participación de comerciantes, infraestructura transaccional y capacidad para captar intención comercial.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• SharkNinja (SN)

  Destacada como positivamente sesgada hacia el cambio en descubrimiento agéntico.

  Fortalezas

  Participa en categorías más consideradas y orientadas a innovación, con menor riesgo de sustitución a medida que la IA reduce el conjunto de recomendaciones.

  Comparación

  Se posiciona por delante de la marca promedio mediante un enfoque tecnológicamente avanzado.

• Tapestry (TPR)

  Destacada como positivamente sesgada hacia el cambio en descubrimiento agéntico.

  Fortalezas

  El capital de marca y el compromiso del cliente pueden respaldar la preferencia en categorías donde los agentes muestran sustitutos fácilmente.

  Comparación

  También se describe como tecnológicamente avanzada frente a la marca promedio.

  Riesgos

  La facilidad de comparar sustitutos sigue siendo un desafío.

• Visa (V) and Mastercard (MA)

  Posibles beneficiarios mediante infraestructura de tarjetas y servicios de valor añadido.

  Fortalezas

  Escala, infraestructura de autorización existente, tokenización y potencial de vincular servicios de ciberseguridad.

  Debilidades

  La asignación de responsabilidad en transacciones agénticas sigue sin resolverse.

  Comparación

  Se consideran mejor equipadas que los nuevos entrantes para proporcionar infraestructura en un entorno de comportamiento cambiante del consumidor.

  Riesgos

  La responsabilidad por fraude y los requisitos técnicos siguen siendo inciertos.

• Equifax (EFX), TransUnion (TRU) and Fair Isaac (FICO)

  Posibles beneficiarios de flujos de trabajo agénticos de identidad, fraude y decisión crediticia.

  Fortalezas

  EFX aporta amplios datos de verificación; TRU ofrece identidad persistente e inteligencia de red; FICO opera en evaluación de riesgo del prestatario y toma de decisiones.

  Comparación

  Las empresas cubren distintas capas de las decisiones de identidad, fraude y crédito.

• Cloudflare (NET) and Okta (OKTA)

  Posibles beneficiarios de mayores requisitos de identidad, autorización y ciberseguridad para agentes.

  Fortalezas

  NET puede autenticar y gestionar tráfico automatizado en el borde del comerciante; OKTA puede vincular agentes con consumidores autenticados y controlar el acceso.

  Comparación

  NET se centra en el borde del comerciante, mientras OKTA opera en la capa de identidad y autorización.

  Riesgos

  La evolución de protocolos y del entorno de seguridad puede afectar la implementación.

• Live Nation Entertainment (LYV) and StubHub Holdings (STUB)

  Ejemplos de exposición a entradas primarias y secundarias, respectivamente.

  Fortalezas

  La venta primaria de entradas se beneficia de inventario diferenciado y menor dependencia de adquisición de clientes.

  Debilidades

  El inventario secundario está más estandarizado y expuesto a comparación de precios.

  Comparación

  Goldman Sachs considera a las plataformas primarias de entradas mejor posicionadas que los mercados secundarios.

  Riesgos

  Nuevos peajes de distribución, presión sobre tarifas de servicio, fuga de ingresos auxiliares y menor valor de la colocación pagada.

Datos clave

• Gasto estadounidense en categorías de alta probabilidad$2.6tnEstimación de gasto estadounidense en categorías de bajo riesgo y compras recurrentes con probabilidad de adoptar comercio agéntico.
• Sensibilidad del crecimiento del comercio electrónico~1%Crecimiento adicional estimado del comercio electrónico por cada 2% de penetración agéntica del gasto con tarjeta presente.
• Duración de la transición3–5+ yearsGoldman Sachs caracteriza el comercio agéntico como una transición de larga duración.
• Clientes activos semanales de Walmart SparkyDoubled y/y; +60% q/qSe informó una rápida adopción después de su lanzamiento en junio de 2025.
• Valor medio de pedido de Walmart Sparky+40%Aumento informado del valor medio de pedido asociado con Sparky.
• Sensibilidad de VAS de ciberseguridad de Visa/Mastercard5% acceleration in cybersecurity-related VASSe estima que aceleraría el crecimiento de VAS de Visa/Mastercard en 90bps/200bps y el crecimiento de ingresos netos totales en 20bps/80bps, respectivamente.

Impacto e implicaciones

El informe espera que el valor económico del descubrimiento de compras migre hacia empresas que posean o moneticen la intención comercial y puedan ofrecer ejecución transaccional fiable. Mantiene una visión constructiva sobre infraestructura comercial, redes de tarjetas, emisores modernos de crédito, proveedores de decisiones de identidad y fraude y proveedores de ciberseguridad, pero advierte de mayor presión de precio y distribución para categorías minoristas estandarizadas y mercados secundarios de entradas.

Riesgos

• La adopción generalizada depende de reglas claras sobre verificación de intención, compras erróneas, pérdidas por fraude, contracargos y devoluciones.
• Las señales tradicionales de fraude pueden debilitarse cuando agentes autorizados operan mediante infraestructura compartida de nube y a velocidad de máquina.
• Los grandes minoristas podrían perder datos propios, lealtad, ventas cruzadas y economía de medios minoristas si agentes horizontales controlan el descubrimiento.
• Las categorías minoristas estandarizadas podrían sufrir presión de sustitución a medida que los agentes priorizan precio, disponibilidad y velocidad de entrega.
• Las plataformas secundarias de entradas podrían afrontar presión sobre tarifas, nuevos costes de referencia, fuga de ingresos auxiliares y menor valor de la colocación pagada.

Aspectos que vigilar

• El ritmo al que las compras agénticas avanzan más allá del descubrimiento, investigación y recomendaciones hacia la ejecución completa de transacciones.
• Normas emergentes para autenticación de agentes, autorización del consumidor, responsabilidad, contracargos y devoluciones.
• Si las plataformas de IA monetizan el control de la intención comercial mediante recomendaciones patrocinadas, tarifas de referencia u otros peajes.
• La adopción de Walmart Sparky, tendencias de valor de pedido y el papel de alianzas de IA en la captación de clientes.
• La adopción de protocolos de pago de agente a comerciante de Google, Stripe, Visa y Mastercard.
• La demanda de verificación de identidad, decisiones de fraude, gestión de bots y ciberseguridad a medida que crece el comercio automatizado.