Agentic commerce: El comercio agéntico podría trasladar el valor a las plataformas que controlan la intención del consumidor, las transacciones fiables y la infraestructura del comerciante

Visión general

Este informe temático examina cómo los agentes de IA pueden llevar el comercio de consumo desde el descubrimiento de productos hacia la comparación, compra, pago y, finalmente, transacciones autónomas. Goldman Sachs espera una adopción prolongada y desigual, no una disrupción inmediata, con valor que se acumularía en participantes que combinen distribución, confianza del consumidor, participación de comerciantes, infraestructura transaccional y control de la intención comercial.

Perspectivas principales

Goldman Sachs presenta el comercio agéntico como la posible siguiente etapa del eCommerce, no como un reemplazo inmediato de las compras existentes. Los consumidores ya usan IA para descubrimiento, investigación, recomendaciones y comparación de precios: las compras son la tercera aplicación principal de IA según Epsilon, alrededor de44% de los compradores online usan herramientas de IA para descubrir productos según Bain & Co., y los datos de Epsilon indican que seis de cada diez consumidores usan IA al comprar. Sin embargo, la compra autónoma integral sigue siendo incipiente. El informe espera una transición de3-5+ años y posiblemente de décadas, análoga al desarrollo gradual del eCommerce. Las compras de bajo riesgo, recurrentes y estandarizadas deberían migrar antes; las categorías subjetivas o de mayor consecuencia, como ropa y lujo, avanzarían más lentamente. La oportunidad es relevante pero condicionada. Goldman Sachs identifica$2.6tn de gasto estadounidense cercano en categorías de alta probabilidad y estima que las cestas de alta y media probabilidad representan cerca de60% del gasto de retail y servicios, o más de$12.3tn de volumen comercial. Una penetración aproximada de2% en categorías de alta probabilidad de pagos presenciales con tarjeta podría impulsar el crecimiento total del eCommerce en aproximadamente1 punto porcentual, equivalente a cerca de50 puntos básicos de penetración en las categorías de alta y media probabilidad. La reducción de fricción explica el efecto, pero los hábitos de los consumidores, la confianza por categoría, la voluntad de los comerciantes de exponer catálogos y una infraestructura fiable determinarán el ritmo. El informe organiza la tecnología entre descubrimiento, conversión y protocolos. Los LLM pueden buscar catálogos, comparar productos e identificar comerciantes según precio, velocidad de entrega y disponibilidad. Agentes propios de minoristas como Amazon Alexa y Walmart Sparky podrían liderar la adopción inicial al usar identidad, pagos, fidelización y relaciones de primera parte, aunque con menor amplitud de inventario. Los modelos de conversión incluyen agentes de navegador, herramientas integradas, billeteras de agentes y agentes personales. MCP y UCP pretenden habilitar el acceso a catálogos, mientras Visa Trusted Agent Protocol, Mastercard Agent Pay y AP2 buscan proveer autenticación, consentimiento, vinculación de credenciales y autorización. La tecnología abre una ruta a la transacción, pero aún deben definirse responsabilidades por compras erróneas, fraude, disputas, devoluciones y chargebacks. Surge un conflicto estratégico: los agentes horizontales pueden mejorar el descubrimiento de comerciantes pequeños y del ecosistema Shopify, pero grandes minoristas como Amazon y Walmart también pueden beneficiarse porque los agentes optimizan precio, disponibilidad, velocidad, surtido y fiabilidad. Si los agentes independientes se convierten en la interfaz principal, los minoristas pueden perder datos de primera parte, fidelización, venta cruzada, economía de retail media y control del escaparate. El bloqueo de Amazon a Muse de Meta ilustra esta tensión. Goldman Sachs considera prematuro determinar si los ecosistemas abiertos o cerrados serán más defendibles. El comercio agéntico puede democratizar el descubrimiento y fragmentar cestas entre comerciantes, pero también puede introducir nuevas comisiones de referencia, publicidad, colocación o distribución. En publicidad, Goldman Sachs espera que la monetización migre junto con la intención comercial, en lugar de desaparecer. La IA ya mejora la producción creativa, segmentación, medición, optimización de campañas y retorno de la inversión publicitaria. Si el descubrimiento pasa de búsquedas tradicionales y sitios minoristas a interfaces de IA, el gasto podría desplazarse a recomendaciones patrocinadas y formatos nativos de IA. El informe lo compara con el cambio de escritorio a móvil: el activo escaso podría ser convertirse en el comerciante, servicio o marca que un agente elige repetidamente. META y GOOGL son los principales beneficiarios seculares dentro de publicidad digital por distribución, relaciones de usuario, datos, IA e integración comercial. Muse de META superó2.8 million descargas y fue la aplicación gratuita de iOS mejor clasificada en Estados Unidos en su segunda semana, pero conectividad de cuentas, permisos y participación de terceros siguen siendo obstáculos. GOOGL se considera favorecida por su estrategia de IA y la integración de Gemini, AI Overviews y AI Mode. Shopify es visto como un beneficiario particularmente bien posicionado de la infraestructura comercial. Goldman Sachs sostiene que su valor no se limita a la tienda de cara al consumidor: gestión de catálogos, sincronización de inventario, checkout, Shop Pay, cumplimiento, datos de clientes, gestión de pedidos, identidad y flujos posventa siguen siendo necesarios sin importar el origen del descubrimiento. UCP y Agentic Storefronts pueden elevar el valor de su plataforma integrada a medida que el comercio se fragmenta entre superficies de IA. En contraste, las categorías de bajo involucramiento y fácilmente sustituibles pueden enfrentar más comparación de precios, sustitución por marca propia y comoditización. Las categorías más personalizadas, incluida la belleza de prestigio, se consideran relativamente resilientes; las marcas deberán pasar de SEO a optimización para motores generativos. Pagos y seguridad son capas habilitadoras centrales. Goldman Sachs espera que los pagos agénticos se construyan sobre el ecosistema de tarjetas existente. Visa y Mastercard se consideran bien posicionadas mediante tokenización, autenticación, prevención de fraude, decisiones en tiempo real, efectos de red y mayor adopción de servicios de valor añadido. Más de50% de las transacciones de eCommerce de V/MA están tokenizadas, y Visa señaló que aproximadamente54% de las transacciones sin tarjeta presente estaban tokenizadas, con una reducción estimada de fraude de aproximadamente$650mn en FY24. La fragmentación de compras puede elevar el rendimiento de red mediante más transacciones pequeñas. Una aceleración de5% en servicios de ciberseguridad de V/MA podría acelerar el crecimiento de VAS en90 puntos básicos para Visa y200 puntos básicos para Mastercard, y el ingreso neto total en20 puntos básicos y80 puntos básicos. Stripe y Adyen podrían beneficiarse de mayor complejidad técnica, mientras AFRM y KLAR podrían beneficiarse si los agentes facilitan comparaciones de financiación. El informe espera más demanda de fraude, ciberseguridad, identidad y decisión, ya que los comerciantes deberán distinguir agentes autorizados de automatización maliciosa. La reputación de dispositivo, IP, navegación, cadencia de escritura y velocidad de sesión pueden ser menos útiles por sí solas cuando agentes legítimos operan desde infraestructura compartida. Goldman Sachs estima una intensidad actual de ciberseguridad de aproximadamente1-2% de los ingresos de eCommerce y espera una mayor intensidad a largo plazo. NET puede beneficiarse de gestión de bots, seguridad API y seguridad de aplicaciones, aunque la oportunidad incremental de ingresos no está clara. EFX, TRU y FICO ofrecen opcionalidad a largo plazo en eventos de mayor riesgo; EFX tiene amplia exposición a identidad y verificación comercial, TRU a vinculación persistente de identidad y riesgo digital, y FICO principalmente a Software de fraude y decisión automatizada, no a volumen incremental de Scores. En ticketing de eventos en vivo, Goldman Sachs espera que las plataformas primarias se comporten mejor que los mercados secundarios. El descubrimiento agéntico puede mejorar recomendaciones, conversión y venta de entradas, sobre todo en eventos con capacidad excedente; Live Nation indicó que95% de los conciertos no se agotan, con tasas de venta de60-70% en anfiteatros y65-75% en teatros. Los mercados secundarios con inventario comoditizado podrían enfrentar mayor transparencia de precios, presión sobre tarifas y un nuevo peaje de distribución de las plataformas de IA. Las plataformas primarias con inventario diferenciado y relaciones exclusivas, como Ticketmaster, se consideran mejor posicionadas. La conclusión es que los ganadores dependerán menos de la capacidad del modelo de IA que de capturar intención y ofrecer experiencias comerciales fiables, escalables e integradas.

Marco de análisis

Goldman Sachs parte de la adopción actual de compras con IA y de la evolución desde descubrimiento hasta compra autónoma. Después dimensiona el gasto estadounidense potencial, usa la adopción histórica del eCommerce como analogía, evalúa el riesgo transaccional por categoría y sigue las implicaciones de cambios en descubrimiento, autorización, pagos, fraude, identidad y distribución para publicidad, minoristas, infraestructura comercial, fintech y ticketing.

Notas metodológicas

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

  Mapeo del ecosistema de comercio agéntico

  El informe sigue el flujo desde el descubrimiento del consumidor hasta el acceso a catálogos, autorización de pagos, controles antifraude, identidad, financiación y cumplimiento para identificar capas que pueden ganar o perder valor.

• Marco de análisis sectorialDescomposición de volumen y precio

  Sensibilidad de penetración del comercio agéntico

  Goldman Sachs aplica tasas supuestas de penetración agéntica a categorías de gasto presencial con tarjeta de alta y media probabilidad para estimar el efecto potencial sobre el crecimiento del eCommerce.

• Métodos de valoraciónDCF (flujo de caja descontado)

  Enfoques de valoración de empresas

  Para determinadas compañías cubiertas, el informe cita métodos de flujo de caja descontado junto con múltiplos de beneficios o valor empresarial para respaldar objetivos de precio existentes.

Correspondencia y comparación de activos

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

• Meta Platforms (META)

  Beneficiario potencial mediante distribución de agentes de consumo, Muse, engagement, comercio y monetización publicitaria.

  Fortalezas

  Amplia distribución al consumidor, relaciones establecidas con usuarios, infraestructura publicitaria y tracción inicial de Muse.

  Debilidades

  La escala requiere conectividad de cuentas, permisos y participación de terceros.

  Comparación

  Junto con GOOGL, se identifica como principal beneficiario secular en publicidad digital.

  Riesgos

  Competencia por usuarios y dólares publicitarios, presión de inversión, regulación y dificultad para monetizar opcionalidad.

• Alphabet (GOOGL)

  Beneficiario potencial mediante búsqueda conversacional, Gemini, AI Mode y agregación de intención comercial.

  Fortalezas

  Infraestructura de IA, capacidad de cómputo, inteligencia de modelos, amplia distribución y conexiones con anunciantes y comerciantes.

  Debilidades

  La migración del descubrimiento puede requerir evolución continua de la monetización de búsqueda.

  Comparación

  Junto con META, se considera uno de los principales beneficiarios de publicidad digital.

  Riesgos

  Competencia de producto y publicidad, disrupción de búsqueda, intensidad de inversión y escrutinio regulatorio.

• Shopify (SHOP)

  Beneficiario potencial como capa de infraestructura de comerciantes para comercio impulsado por IA y fragmentado.

  Fortalezas

  Catálogo, inventario, checkout, Shop Pay, cumplimiento, datos de clientes e infraestructura posventa, además de UCP y Agentic Storefronts.

  Debilidades

  El debate inversor se centra en si los agentes de IA pueden desintermediar la tienda de cara al consumidor.

  Comparación

  El informe contrasta la integración abierta de Shopify con enfoques más restrictivos de marketplaces.

  Riesgos

  Debilitamiento del consumo, dilución de margen por inversión y competencia.

• Visa (V) and Mastercard (MA)

  Beneficiarios potenciales de mayor crecimiento del eCommerce, tokenización, autenticación, prevención de fraude y adopción de servicios de valor añadido.

  Fortalezas

  Efectos de red globales, credenciales de tarjeta existentes, tokenización, autorización en tiempo real y protocolos de pago agéntico.

  Debilidades

  Las reglas de responsabilidad y los roles de las partes en transacciones agénticas siguen sin resolverse.

  Comparación

  Se consideran mejor posicionadas que nuevas formas de pago porque los pagos agénticos se basarían en infraestructura de tarjetas existente.

  Riesgos

  Entorno macroeconómico más débil, competencia, regulación y recuperación transfronteriza más lenta.

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

  Beneficiarios potenciales de largo plazo de mayor actividad de identidad, riesgo comercial, fraude, crédito y decisiones de financiación.

  Fortalezas

  EFX ofrece amplia verificación de identidad y comerciantes; TRU ofrece vinculación persistente de identidad y riesgo digital; FICO ofrece decisiones de fraude y crédito gobernadas.

  Debilidades

  La oportunidad depende de si la actividad agéntica crea decisiones pagadas incrementales en vez de trasladar flujos existentes.

  Comparación

  FICO tendría mayor potencial en Software de decisión y fraude que en Scores; EFX la exposición más amplia; TRU diferenciación en vinculación de identidad.

  Riesgos

  Incertidumbre sobre conversión de ingresos del comercio agéntico y riesgos específicos de macro, crédito, competencia y ejecución.

• Cloudflare (NET)

  Beneficiario potencial de la mayor necesidad de verificar agentes de compra y proteger sitios web y API de comerciantes.

  Fortalezas

  Gestión de bots, seguridad API, seguridad de aplicaciones e integraciones de protocolos.

  Debilidades

  El informe indica que la oportunidad incremental de ingresos sigue sin estar clara.

  Comparación

  Se posiciona como capa de ejecución de seguridad junto a infraestructura de redes de pago e identidad.

  Riesgos

  Monetización incierta del caso de uso de comercio agéntico.

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

  El descubrimiento agéntico puede mejorar la búsqueda y venta de entradas, pero el efecto difiere entre mercados primarios y secundarios.

  Fortalezas

  El ticketing primario se beneficia de inventario diferenciado y relaciones de suministro; la IA puede mejorar la relevancia de recomendaciones.

  Debilidades

  El inventario de mercados secundarios es más comoditizado y está más expuesto a transparencia de precios.

  Comparación

  Las plataformas de ticketing primario se consideran mejor posicionadas que las secundarias.

  Riesgos

  Nuevas tarifas de distribución de IA, presión sobre tarifas de servicio, menor venta de complementos y menor monetización publicitaria.

Datos clave

• Gasto estadounidense abordable a corto plazo$2.6tnCategorías de gasto del consumidor de alta probabilidad identificadas para el comercio agéntico.
• Volumen comercial de alta y media probabilidadMore than $12.3tnAproximadamente60% del gasto actual de retail y servicios según la clasificación del informe.
• Aceleración potencial del crecimiento del eCommerceApproximately 1 percentage pointEstimación basada en aproximadamente2% de penetración agéntica en gasto presencial con tarjeta de alta probabilidad.
• Uso de IA para descubrimiento de productos~44% of online buyersEstimación de Bain & Co. citada por el informe.
• Mercado de retail media~$170bn globally in 2025Estimación de Statista citada por el informe, frente a$77bn en2020 y con CAGR de5 años de17%.
• Descargas de Meta MuseMore than 2.8 millionDesde el lanzamiento; fue la aplicación gratuita de iOS mejor clasificada en Estados Unidos en su segunda semana según Sensor Tower.
• Intensidad de inversión en ciberseguridad~1-2% of eCommerce revenueDerivada de los supuestos del informe sobre presupuestos de ciberseguridad de minoristas y operaciones online.

Impacto e implicaciones

El informe considera que el comercio agéntico puede ser una fuente de crecimiento incremental del eCommerce y redistribuir valor hacia plataformas con distribución, relaciones fiables con consumidores, integración de comerciantes, vías de pago seguras y gestión de riesgos. También identifica riesgos para la propiedad del cliente de los comerciantes, la economía de retail media, categorías de marca de bajo involucramiento y plataformas secundarias de ticketing con inventario comoditizado.

Riesgos

• La adopción del consumidor puede ser gradual porque los hábitos de compra, la confianza y la tolerancia a errores cambian lentamente.
• La responsabilidad por fraude, chargebacks, devoluciones y compras erróneas no está resuelta y puede limitar la participación.
• Los comerciantes pueden restringir el acceso de agentes de terceros para preservar propiedad del cliente, datos de primera parte, fidelización y economía de retail media.
• Las plataformas de IA pueden convertirse en nuevos guardianes de distribución y cobrar por referencias, colocación, comisiones o publicidad.
• Los agentes autorizados pueden reducir la eficacia de señales tradicionales de fraude y aumentar la exposición a automatización maliciosa.
• La transparencia de precios y comparación impulsada por agentes pueden presionar márgenes, diferenciación de marca, tarifas de servicio e ingresos auxiliares en categorías comoditizadas.

Aspectos que vigilar

• Si los agentes avanzan más allá del descubrimiento hacia compras integrales y transacciones autónomas fiables.
• La evolución de marcos de verificación de intención, autenticación, pérdidas por fraude, devoluciones, disputas y responsabilidad.
• La disposición de comerciantes a exponer catálogos, inventario, checkout e infraestructura de pagos a agentes de terceros.
• El equilibrio competitivo entre agentes propios de minoristas, plataformas de IA horizontales y ecosistemas comerciales abiertos o cerrados.
• La adopción de UCP, MCP, Visa Trusted Agent Protocol, Mastercard Agent Pay, AP2 y estándares de tokenización relacionados.
• Si la publicidad nativa de IA y las recomendaciones patrocinadas sustituyen o complementan la monetización de búsqueda y retail media.
• Si la actividad liderada por agentes genera volumen incremental de verificación y decisión pagada para EFX, TRU y FICO.