Durante veinte años, medir una venta online dependió de algo muy concreto: el clic. Alguien veía un anuncio o un resultado de búsqueda, hacía clic, el sitio lo registraba y, si después compraba, el sistema sabía de dónde había venido.

Con las compras con IA, ese recorrido empieza a cambiar. Si una persona le pide a un asistente de inteligencia artificial que compare productos y le arme el carrito, buena parte del camino ocurre en un lugar que la tienda no ve.

En América Latina esto ya empezó, aunque a distintas velocidades. En marzo de 2026, Santander y Visa hicieron un piloto controlado con agentes de IA que compraron en nombre de los usuarios: chocolates en Brasil y libros en otros cuatro países de la región. Fue una prueba, no un servicio abierto al público.

En Argentina, en cambio, la billetera MODO ya permite buscar, comparar y pagar productos de Frávega sin salir de ChatGPT, y desde octubre la función está disponible para todos sus usuarios. Mercado Pago, por su parte, publicó en septiembre una herramienta, todavía en beta, para que los comercios conecten sus propios agentes de compra con su sistema de cobro.

Son pocos casos y la mayoría recién empieza. Pero alcanzan para hacerse una pregunta práctica: cuando una IA participa en la compra, ¿qué información pierde la empresa y qué información gana?

Lo que se pierde cuando compra una IA

Pensemos en alguien que le escribe a ChatGPT: «Necesito una compu para la facultad, que no pase de cierto precio».

La IA compara modelos, explica las diferencias y recomienda dos. La persona entra a la tienda y compra uno.

Para el equipo de marketing, esa venta puede aparecer como tráfico directo o sin un origen claro. No sabe qué consulta la generó, qué otras marcas estaban en la comparación ni cuántas vueltas dio el cliente antes de decidir.

En la afiliación el problema pesa más, porque la comisión depende justamente de ese clic rastreado. Un informe de eMarketer lo describe así: si la respuesta aparece dentro del chat, el enlace que activa la comisión del afiliado directamente no se produce.

Por ahora, el volumen es chico.

Un estudio de Similarweb sobre 23 grandes tiendas online de Argentina, Chile, Colombia, México y Perú encontró que, de abril a julio de 2026, los chatbots generaron menos del 1% de sus visitas.

En Awin, una de las redes de afiliación más grandes, solo entre el 0,2% y el 0,5% de las ventas afiliadas en Estados Unidos, Reino Unido, Francia y Alemania pasan por un clic desde una herramienta de IA, según sus datos de 2026.

Lo que llama la atención es la velocidad. Tiendanube México informó que el tráfico que llega a sus tiendas desde la IA aumentó 396% en un año, y que de cada 100 de esas visitas entre 3 y 5 terminan en una compra.

Las compras con IA todavía representan un canal pequeño y difícil de medir, pero su crecimiento plantea un desafío para los equipos de marketing: aprender a identificar estas conversiones antes de que el canal deje de ser marginal.

La persona todavía confirma el pago

Hay un detalle que juega a favor de las empresas. En los casos que hoy funcionan en América Latina, la inteligencia artificial prepara la compra, pero quien paga es la persona.

En MODO, el pago se autoriza en la billetera o en la aplicación del banco. Fintoc, que desarrolla pagos iniciados por agentes en México, exige que cada operación se apruebe con biometría en la aplicación bancaria.

Para quien mide, ese paso es valioso. Es un momento concreto, con fecha, monto y canal, en el que alguien acepta lo que armó la máquina. Y se puede registrar.

Esto abre una posibilidad: aunque una parte del recorrido de compra ocurra fuera del sitio web, la empresa puede identificar señales concretas en el momento de la transacción.

Tres datos nuevos para medir las compras con IA

Si una parte del recorrido se vuelve invisible, aparecen otras señales. Hay tres que vale la pena seguir.

• La marca de origen en el pago. Algunos proveedores empiezan a identificar las transacciones que inició un agente. Así es posible separar esas ventas en los reportes sin depender de cookies ni del navegador. Fintoc, por ejemplo, etiqueta cada una de estas operaciones en su panel, aunque su producto todavía está en lista de espera.

• El link de pago con parámetros de campaña. En la herramienta de Mercado Pago, la IA arma el carrito, pero el link de pago lo genera el sistema del comercio, y los precios y las credenciales nunca pasan por el modelo. Ese link es un buen lugar para los mismos parámetros de campaña que el equipo ya usa. No hace falta aprender nada nuevo.
• La confirmación como conversión. El momento en que la persona aprueba el pago puede contarse como una conversión propia y compararse con el embudo de siempre. Las redes de tarjetas van un paso más allá: Mastercard prueba un registro, protegido contra cambios, de qué autorizó exactamente el titular. Por ahora funciona en entornos controlados.

Si hubiera que apostar, el link de pago va a ser lo primero que se use en serio, porque no requiere ningún estándar nuevo. La marca de origen llegará a medida que más procesadores la ofrezcan. El registro de las redes probablemente tarde más, porque hoy no llega a las herramientas de analítica que usan las empresas.

Más datos no siempre es mejor información

Medir mejor no depende solo de tener más datos. Depende de que sean confiables, y eso se juega en dos lugares.

El primero es lo que lee la IA. Un agente recomienda a partir del catálogo, los precios y el stock que encuentra. Si esa información está desactualizada, la recomendación sale mal y la compra también, muchas veces sin que nadie lo note a tiempo.

El segundo es lo que mide la empresa. Mucho de lo que hoy se ofrece como medición de IA son estimaciones. Adam Ross, CEO de Awin, lo explicó en julio: el problema nunca fue la falta de datos, sino que la mayor parte de lo que ofrece el mercado se modela a partir de consultas de muestra, y muestra lo que una IA podría decir, no lo que realmente citó.

La seguridad también cuenta. En los casos actuales, los datos de la tarjeta quedan en la billetera o en el banco y no llegan a la IA. Para la empresa, guardar quién aprobó qué y cuándo también es parte de medir bien.

El pago avanza más rápido que la medición

Casi todos los anuncios sobre comercio con IA vienen de bancos, billeteras y redes de tarjetas. Las redes de afiliación, por su lado, trabajan en medir cuánto aparecen las marcas en las respuestas de la IA; Awin sumó herramientas para eso a mediados de 2026. Lo que todavía no existe es un estándar público para atribuir, y pagar, una venta que preparó un agente. Ese hueco es una oportunidad para los equipos que empiecen a medir antes.

¿Por dónde empezar?

• Separar en los reportes las visitas y las ventas que llegan desde herramientas de IA, con ChatGPT, Gemini y Perplexity por separado.
• Registrar la confirmación del pago como una conversión.
• Poner los parámetros de campaña en el link de pago, además de en la página de destino.
• Revisar que el catálogo, los precios y el stock estén al día.
• Preguntarle al proveedor de pagos si puede marcar las ventas que inició un agente.

Conclusión

Las compras con IA están cambiando la manera en que las personas descubren productos, comparan alternativas y concretan transacciones.

Para las empresas, esto implica revisar una parte de los sistemas de medición construidos alrededor del clic.

Hoy el canal todavía representa una proporción pequeña del tráfico online, pero muestra señales de crecimiento.

Una parte del recorrido del consumidor se vuelve menos visible. Al mismo tiempo, aparecen nuevas oportunidades para registrar el origen de las operaciones, los enlaces de pago y las autorizaciones.

Ninguna de estas señales resuelve por sí sola el problema de la atribución, pero combinadas pueden aportar información valiosa.

El desafío para las empresas no es solamente vender a través de la inteligencia artificial, sino entender cómo medir esas ventas de manera confiable.

Empezar ahora, mientras el canal todavía está en una etapa temprana, permite probar metodologías, detectar limitaciones y prepararse para un escenario en el que los asistentes tengan un papel cada vez mayor en las decisiones de compra.

Para conocer el detalle país por país y los cambios que este escenario plantea para los afiliados y el modelo CPA, en América Digitalia publicamos un análisis completo sobre pagos agénticos en LATAM.