Autores: Olivia Moore y Justine Moore, a16z
Traducción: Deep Tide TechFlow
Introducción de Deep Tide: Durante décadas, las principales plataformas de comercio electrónico y contenido levantaron altas barreras de seguridad para bloquear a los rastreadores web. Ahora, la tendencia se ha invertido por completo. Los agentes de IA ya representan más de la mitad del tráfico de toda la web, redactan más de la mitad de los artículos en línea y generan una gran cantidad de código listo para producción. Se han convertido en los principales usuarios de internet.
Desde la imitación de clics en navegadores web hasta MCP, los conectores de plugins y la autorización de agentes con un solo clic, está teniendo lugar una transformación de la distribución comparable a la de internet de escritorio y la de los dispositivos móviles. El último informe de a16z analiza los cuatro tipos de beneficiarios de la «economía B2A» y presenta por primera vez un mapa completo del ecosistema.
Antes de entrar en el tema de hoy, queremos felicitar a Counsel Health por su adquisición por parte de OURA. Haz clic aquí para conocer más detalles sobre la noticia.
Hoy en día, los principales usuarios de internet ya no son las personas, sino los agentes de IA (AI Agents).
Los agentes ya generan la mayor parte del tráfico de internet, redactan más de la mitad de los artículos nuevos publicados en la red y producen la mayoría del código que se despliega en producción.
El cambio estructural del paradigma de distribución
Este es un rasgo típico de las primeras etapas de un cambio de paradigma a escala de plataforma: el crecimiento de la adopción por parte de los usuarios ya puede cuantificarse claramente con datos, pero la mayoría de los nuevos modelos de negocio que está generando siguen ocultos bajo la superficie.
Cada cambio de generación tecnológica en la historia ha redefinido tanto «lo que las personas pueden hacer» como «la forma en que las empresas llegan a los usuarios». La era de la web de escritorio dio a las empresas una tienda en línea a la que cualquier visitante podía entrar; internet móvil metió esa tienda directamente en el bolsillo de cada persona.
Hoy, la IA ya ha cambiado por completo los límites de lo que las personas pueden hacer, pero apenas comienza a transformar los «canales de distribución comercial».
A medida que los agentes pasen de responder preguntas a completar tareas complejas de forma autónoma, cada vez tomarán más decisiones por nosotros: qué software usar, a qué servicio suscribirnos y en qué gastar el dinero de nuestra cartera.
Las empresas que primero consideren a los agentes como «clientes prioritarios» tendrán la oportunidad de aprovechar la próxima ola de crecimiento explosivo; las que no reaccionen podrían quedar relegadas. Durante décadas, los minoristas y las plataformas de internet levantaron barreras para mantener fuera a los robots. De ahora en adelante, tendrán que competir por ganarse el favor de los «clientes robot».
Cuando los agentes lleguen realmente al público general y alcancen un uso cotidiano a gran escala, se liberará el mayor beneficio aún sin explotar de toda la era de la IA: una auténtica migración de paradigma a escala de plataforma.
Todas las grandes migraciones anteriores —la web de escritorio y la internet móvil— fueron impulsadas por dos motores: «nuevas capacidades de producto» y «nuevos mecanismos de distribución». Actualmente, la IA supera ampliamente las expectativas en cuanto a las capacidades de sus productos, pero va claramente rezagada en distribución. Por eso, salvo ChatGPT, la adopción de la mayoría de las aplicaciones de IA para consumidores sigue siendo muy limitada.
La conversión del tráfico de agentes ya muestra señales prometedoras
Las primeras señales de una profunda transformación de los canales de distribución ya son visibles. Los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, Claude y Grok, se están convirtiendo rápidamente en una valiosa fuente de tráfico para muchas empresas.
Según los datos publicados por Shopify, en el primer trimestre de 2026 el tráfico que la IA dirigió a los comercios de su plataforma se multiplicó por ocho interanual, mientras que los pedidos reales generados mediante búsquedas con IA aumentaron casi 13 veces.
Este crecimiento sigue acelerándose. Según el seguimiento de la empresa de ciberseguridad Human Security, el tráfico de los navegadores de agentes se multiplicó por ocho en tan solo dos meses, entre agosto y octubre de 2026. Muse, de Meta, aportó la mayor parte, con un 60 %, y los productos de OpenAI representaron en conjunto otro 30 %.
Así como las páginas web gráficas pueden dirigirse al público con más precisión que las vallas publicitarias al borde de la carretera, en teoría los agentes de IA pueden ser aún más eficaces como punto de entrada para descubrir y dirigir compras, porque disponen de datos extremadamente detallados y precisos sobre las necesidades y preferencias de los usuarios.
Los datos reales disponibles hasta la fecha lo confirman: en comparación con el tráfico de fuentes no relacionadas con la IA, los consumidores que llegan desde la IA muestran una mayor interacción, convierten mejor en ingresos reales y registran tasas de rebote significativamente más bajas. Incluso antes de la adopción generalizada de agentes propiamente dichos, se estima que el 11 % de las compras en línea en Estados Unidos ya incluía una consulta a la IA antes de hacer clic para visitar un sitio de comercio electrónico.
Por ahora, la mayoría de estas interacciones de los agentes se realizan mediante la «navegación con navegador» (Browser Use): o bien el agente toma el control de la página que el usuario tiene abierta en su navegador, o bien el sistema inicia por su cuenta una máquina virtual y una instancia de navegador, y completa la tarea haciendo clic en las páginas web como lo haría una persona.
Sin embargo, ya empezamos a ver los primeros indicios de una «tienda de aplicaciones mejorada para agentes» (App Store for Agents): los conectores de datos, los complementos (plug-ins) y el protocolo MCP están evolucionando rápidamente, lo que permite a los agentes evitar las tediosas simulaciones de clics y acceder directamente a las funciones principales de herramientas y sitios web de terceros.
Un ejemplo que probamos en la práctica: le pedimos a ChatGPT que coordinara los complementos de Krea, Descript y Eleven Labs para crear y editar un anuncio en vídeo. No solo gestionó sin problemas la colaboración entre productos, sino que, al exportar el vídeo final, nos sugirió actualizar a una suscripción de pago de Descript para completar la tarea.
A medida que las plataformas de grandes modelos subyacentes permitan a los usuarios «prestar» de forma segura a otros productos su identidad de cuenta o sus credenciales de inicio de sesión (tokens) para realizar tareas —por ejemplo, autorizando el acceso con Sign in with ChatGPT—, cada vez habrá menos obstáculos para que los agentes se registren, hagan pedidos e incluso paguen automáticamente en nombre de las personas.
Muy pronto, los agentes podrán buscar, seleccionar e instalar de forma autónoma las herramientas que necesiten, sin intervención humana. Claude ya permite a los administradores de empresas conectar complementos externos con un solo clic para toda la organización.
Ayer mismo, OpenAI también lanzó Businesses in ChatGPT, un espacio comercial que permite a las empresas reclamar la página de su negocio, conectar fuentes de datos de productos en tiempo real y consultar directamente los datos de comentarios sobre las interacciones de los usuarios con su marca en ChatGPT.
Cuatro categorías de beneficiarios clave en la economía B2A
Ante la inminente ola de la economía B2A (Business-to-Agent, de empresas a agentes), estas cuatro categorías de empresas son las mejor posicionadas para aprovechar sus beneficios:
• Los propios agentes y los grandes modelos de agentes: cuando se habla de agentes para consumidores, la gente suele pensar en productos independientes como Instinct, Muse y Wabi, que funcionan como entornos de ejecución (harnesses).
Pero creemos que, a medida que los grandes modelos subyacentes se orienten cada vez más a ejecutar acciones, casi todos los productos de software serán «agénticos» de forma nativa. ChatGPT, con 1.200 millones de usuarios semanales, cuenta con una ventaja excepcional en este ámbito.
• Una nueva generación de sectores nativos impulsados por agentes: Amazon nació gracias a la internet de escritorio y Uber no habría sido posible sin la popularización de los teléfonos inteligentes. Esperamos que los agentes den lugar a una serie de nuevos modelos de negocio nativos y especializados.
Aunque todavía es difícil determinar sus formas concretas, ya podemos vislumbrar varios temas con gran potencial: pequeñas empresas que operan de forma autónoma y totalmente automatizada, mercados de transacciones o productos de red intermediados por IA, y diversas herramientas de optimización automática.
• Líderes de sectores existentes que optimicen primero para los agentes: los grandes modelos de lenguaje ya son una fuente fundamental de tráfico para muchos sitios de contenido y comercio electrónico, lo que ha dado origen a la llamada industria de la optimización para motores generativos (GEO).
Pero la GEO tradicional suele limitarse a «ser descubierto en las búsquedas». Los agentes extenderán el terreno de juego a la evaluación de opciones, el registro mediante formularios e incluso la decisión final de pago, lo que abre un mercado incremental mucho mayor que el de las búsquedas.
• Infraestructura exclusiva para agentes: para que los agentes puedan actuar de verdad en el mundo real en nombre de las personas, necesitan un conjunto de herramientas de infraestructura propio. Incluso en esta etapa inicial, cuando el volumen de tráfico de agentes todavía no es muy grande, ya se observan presiones considerables en componentes como los sistemas de pagos y liquidaciones, gestión de riesgos y prevención del fraude, verificación de identidad e interfaces de comunicación (iMessage, llamadas de voz, correo electrónico, etc.).
Una lección del pasado: cómo los agentes de programación reescribieron la pila de software
Ya tenemos un ejemplo real que permite anticipar lo que nos depara el futuro: los agentes de programación (Coding Agents), que en el último año han transformado por completo los hábitos de los desarrolladores.
En septiembre de 2026, más del 40 % de las solicitudes de incorporación de cambios (PR) en GitHub ya habían sido iniciadas con un borrador generado por un agente, frente a tan solo un 17 % seis meses antes.
Al igual que los agentes orientados al consumidor, los agentes de programación también dependen de herramientas externas de ingeniería. Imaginemos que un usuario le pide a un agente que desarrolle y publique un sitio web: tendrá que recurrir a toda una serie de componentes de backend, como bases de datos en la nube, alojamiento web, autenticación, envío de correos y alertas de supervisión.
Por eso, además del auge de modelos y kits de desarrollo para agentes como Cursor, Codex, Claude Code y Cognition, y de plataformas de programación con IA como Replit, Lovable y Base44, los proveedores de servicios de infraestructura complementaria de toda la cadena de suministro también están experimentando un crecimiento explosivo:
• Supabase: en junio de 2026 reveló que las herramientas de IA habían creado automáticamente más del 60 % de las nuevas bases de datos de su plataforma.
• Neon: ya en mayo de 2025 informó que el 80 % de las nuevas bases de datos implementadas por agentes automatizados se había creado de forma automática.
• Stripe: en junio de 2026 informó que los agentes representaban casi el 40 % del tráfico de su documentación para desarrolladores y el 70 % de las solicitudes a recursos de API desde la línea de comandos.
• Vercel: en octubre de 2026 anunció que, en los últimos 12 meses, el número de implementaciones de aplicaciones activadas automáticamente por agentes se había multiplicado por 28.
Hay que tener en cuenta que los desarrolladores de software representan menos del 1 % de la población activa mundial. ¿Qué magnitud alcanzará este fenómeno cuando el 99 % restante, formado por personas sin conocimientos técnicos, también empiece a utilizar agentes de forma generalizada?
Panorama del ecosistema de la economía de los agentes
Este artículo inaugura nuestra serie de informes de análisis en profundidad sobre la «economía de los agentes». Llamarla simplemente «comercio electrónico con IA» subestima enormemente la oportunidad histórica que tenemos ante nosotros. Es cierto que los agentes impulsarán un enorme volumen de transacciones de bienes físicos y servicios cotidianos, pero también transformarán radicalmente los puntos de entrada del tráfico a los productos digitales, el consumo de tokens e incluso el flujo de los ingresos comerciales.
Aunque hoy en día la mayoría de las empresas tradicionales todavía bloquean el tráfico de agentes por temor al fraude y a las devoluciones de cargos (chargebacks), estamos convencidos de que pronto comprenderán que deben sumarse a esta nueva ola, cada vez más valiosa.
En las próximas semanas publicaremos más análisis en profundidad y datos de primera mano para explorar el uso real de los agentes de consumo en la actualidad, las reglas que utilizan para seleccionar y distribuir tráfico de alto valor, la evolución continua de la infraestructura subyacente en torno a los agentes y los últimos obstáculos que impiden completar las transacciones de principio a fin.
El ecosistema está cambiando a una velocidad vertiginosa, prácticamente a diario. A continuación presentamos el mapa de mercado más completo que nuestro equipo ha podido elaborar a partir de la situación actual del sector. Incluye tanto las aplicaciones de agentes como la infraestructura básica que las sustenta.
