Lo que el tercer día de DES 2026 nos ha dicho sobre el futuro del marketing, el retail y la toma de decisiones
El tercer día de DES 2026 dejó una conclusión clara: la inteligencia artificial ya no solo ayuda a producir, medir o personalizar. Empieza a intervenir en la decisión. La llegada de agentes autónomos, asistentes capaces de comparar y recomendar, nuevos modelos de visibilidad digital y una presión creciente sobre el dato sitúan al marketing ante una nueva etapa, donde competir ya no será solo atraer al consumidor, sino ser elegible para la IA que decide con él o incluso por él.
IA aplicada al comercio electrónico: madurez del ecosistema digital
El tercer día de DES 2026 permitió cerrar una narrativa que había ido construyéndose durante toda la semana. Si la primera jornada mostró que la IA ya opera como infraestructura del marketing y la segunda explicó cómo esa tecnología empieza a conectar experiencia, datos y comunidad, la tercera puso el foco en un cambio más profundo: la inteligencia artificial empieza a modificar la forma en que se toman decisiones comerciales.
En comercio electrónico, esta transformación va mucho más allá de la personalización de recomendaciones, la automatización de contenidos o la optimización del journey. La IA está empezando a actuar como una capa de intermediación entre la intención del usuario y la decisión final. El consumidor ya no siempre busca, compara, filtra, entra en una web y decide. Cada vez más, pregunta a un asistente, recibe una síntesis, obtiene una recomendación o delega parte del proceso en sistemas capaces de interpretar contexto, preferencias y disponibilidad.
Ese desplazamiento cambia la lógica del marketing digital. Durante años, las marcas han competido por aparecer, por atraer tráfico, por reducir fricción y por convertir. Ahora, además, tendrán que competir por ser interpretadas correctamente por los sistemas que median entre la necesidad del usuario y la respuesta que recibe. El e-commerce deja de depender únicamente del diseño de la tienda, la eficiencia del checkout o la inversión en performance, y empieza a depender también de la calidad, coherencia y gobernanza de los datos que alimentan a los modelos de IA.
La ponencia de STIDi sobre el coste de la invisibilidad cognitiva encaja directamente en este cambio. El paso del SEO tradicional al GEO, o Generative Engine Optimization, plantea una pregunta incómoda para cualquier marca: si un asistente de IA compara opciones y recomienda una respuesta, ¿tu marca existe realmente dentro de ese proceso de decisión?
Fernando Mancha, CEO de STIDi, lo expresó de forma muy clara: “La ventaja competitiva en esta era no radica en el modelo de Inteligencia Artificial que utilices, sino en la arquitectura de la información de tu propia marca. En la era agéntica, si no te citan, eres invisible”.
La frase resume uno de los grandes cambios que vienen para el comercio digital. Ya no basta con tener una web usable, campañas activas, fichas de producto completas o presencia en buscadores. Si los modelos generativos necesitan interpretar, comparar y recomendar, las marcas deberán construir ecosistemas de información verificables, actualizados y consistentes. Esto afecta especialmente a retailers, marcas multiubicación, negocios locales, marketplaces y compañías que dependen de la búsqueda como puerta de entrada a la demanda.
La visibilidad, en este nuevo escenario, deja de ser solo una cuestión de ranking. Pasa a ser una cuestión de prominencia: convertirse en una opción suficientemente clara, fiable y estructurada como para que la IA pueda entenderla, citarla y recomendarla. Por eso cobran importancia elementos que hasta ahora podían parecer tácticos, como la gestión activa de reseñas, la actualización de Google Business Profile, la consistencia de la información básica en directorios, los contenidos locales de preguntas y respuestas, y la construcción de una narrativa verificable con datos coherentes y fuentes fiables.
El comercio electrónico, por tanto, se enfrenta a una madurez distinta. La tienda ya no termina en la web. La marca ya no se expresa únicamente en su escaparate digital. Y la conversión ya no empieza necesariamente en un clic. En la era de los asistentes, la decisión puede empezar antes de que el usuario visite ningún activo propio de la marca.
IA agéntica y autonomía en la toma de decisiones
La sesión sobre IA agéntica frente a agentes tradicionales permitió aterrizar uno de los conceptos más repetidos de DES 2026. La IA agéntica no es simplemente una versión más sofisticada de un chatbot ni una evolución estética de los asistentes actuales. Supone un cambio de modelo: pasar de sistemas que responden bajo reglas o instrucciones limitadas a sistemas capaces de interpretar objetivos, ejecutar tareas y tomar decisiones con mayor autonomía dentro de un marco determinado.
Ese cambio abre enormes oportunidades, pero también introduce riesgos nuevos. La conversación entre Iván Durango, Enterprise Data & AI Architect en ING, y José Antonio Magro Cortés, AI & Intelligent Automation Specialist en la Agencia Digital de Andalucía, Junta de Andalucía, fue especialmente valiosa porque evitó el entusiasmo superficial y situó el debate en el terreno donde realmente se juegan las organizaciones: datos, trazabilidad, seguridad, regulación, formación y gestión del cambio.
Uno de los aprendizajes más importantes fue que la IA agéntica no debe entenderse como una capa tecnológica que se añade sobre procesos antiguos. Si una organización se limita a automatizar trámites ineficientes, solo conseguirá acelerar la complejidad existente. En el caso de la administración pública, la advertencia fue muy clara.
“Lo que había hecho era digitalizar la burocracia y lo que hay que hacer es un cambio”, explicó José Antonio Magro Cortés, AI & Intelligent Automation Specialist en la Agencia Digital de Andalucía, Junta de Andalucía.
La frase tiene una lectura muy aplicable al marketing, al retail y a cualquier proceso de negocio. La IA no transforma por sí sola. Si se aplica sobre estructuras mal diseñadas, datos fragmentados o procesos que no han sido repensados, puede hacer que los problemas escalen más rápido. Por eso, la gestión del cambio aparece como una condición previa. No se trata solo de formar a los equipos técnicos, sino de formar también al negocio para que entienda la tecnología, y a los perfiles tecnológicos para que comprendan mejor el negocio.
La sesión también puso sobre la mesa un punto crítico: cuando los agentes empiezan a tomar decisiones, se pierde parte de la trazabilidad que las organizaciones estaban acostumbradas a controlar. Esto es especialmente sensible en sectores como banca, administración, salud o cualquier actividad que trabaje con datos personales, decisiones críticas o relación directa con ciudadanos y clientes.
“Se pierde la trazabilidad”, señaló Iván Durango, Enterprise Data & AI Architect en ING, al comparar la IA tradicional con los nuevos sistemas basados en agentes.
La autonomía obliga a revisar el equilibrio entre velocidad y control. Las organizaciones quieren ser más competitivas, reducir tiempos y mejorar la experiencia del usuario, pero no todos los casos de uso deben resolverse con inteligencia artificial. La IA agéntica puede ser muy útil cuando hay procesos repetitivos, información bien estructurada y margen de supervisión. Pero cuando intervienen datos sensibles, decisiones regulatorias o impactos relevantes para el usuario, la prudencia deja de ser una barrera y se convierte en parte del diseño.
“No todos los casos de uso debemos terminarlos con inteligencia artificial”, advirtió Iván Durango, Enterprise Data & AI Architect en ING.
El punto central vuelve a ser el dato. Sin arquitectura, gobernanza, calidad y flujos claros, los agentes no amplifican inteligencia, sino desorden. La IA no corrige por arte de magia un ecosistema mal alimentado. Lo multiplica.
“Si a la IA le das basura, amplifica la basura”, afirmó Iván Durango, Enterprise Data & AI Architect en ING.
Esa frase funciona casi como una síntesis del tercer día. La IA agéntica no empieza en el modelo, sino en la organización. Requiere saber qué datos se usan, dónde están, quién los gobierna, cómo se actualizan, qué permisos tienen los agentes, qué decisiones pueden tomar y qué mecanismos existen para corregir errores. La autonomía sin gobernanza no es innovación; es exposición al riesgo.
Por eso, el debate ya no va de si las empresas deben usar agentes de IA. La pregunta es en qué condiciones pueden hacerlo. En sectores regulados, la respuesta parece clara: paso a paso, con supervisión, con respeto a la ley y con una visión muy concreta de qué problema se quiere resolver.
“Agénticas sí, pero paso a paso, siendo muy escrupulosos con el respeto a la ley”, defendió José Antonio Magro Cortés, AI & Intelligent Automation Specialist en la Agencia Digital de Andalucía, Junta de Andalucía.
Retail híbrido: experiencia humana + IA
El tercer día también dejó una lectura relevante sobre el futuro de la experiencia. Aunque la IA agéntica abre la puerta a una mayor automatización, la experiencia que viene no será puramente artificial. Será híbrida. Combinará datos, asistentes, agentes, voz, interfaces conversacionales, contenido, atención humana y nuevos formatos de relación.
Esto afecta directamente al retail y al comercio digital, pero también a sectores como banca, educación, administración, salud, medios o entretenimiento. En todos ellos aparece una tensión similar: el usuario quiere rapidez, personalización y disponibilidad, pero también confianza, control y una sensación de acompañamiento real. La automatización puede resolver muchas fricciones, pero no debe romper la relación.
El retail híbrido no debe entenderse solo como la combinación de tienda física y canal digital. En la etapa que se abre, el concepto es más amplio: la experiencia se construirá mediante capas de interacción donde humanos y sistemas inteligentes trabajen de forma coordinada. Una recomendación puede venir de un agente, una búsqueda puede resolverse en una respuesta generativa, una duda puede gestionarse con voz sintética, una compra puede iniciarse desde un asistente en el coche y una relación de fidelidad puede depender de la calidad del dato que la marca haya sido capaz de estructurar.
Aquí la nota de STIDi vuelve a ser especialmente relevante. Si los asistentes autónomos trabajan 24 horas al día, comparan opciones, cierran citas, reservan restaurantes o filtran alternativas, la experiencia de marca ya no ocurre solo en los activos propios de la compañía. Ocurre también en los espacios cognitivos donde la IA decide qué opciones son visibles y cuáles no.
Esto obliga a las marcas a pensar la experiencia desde fuera de sus canales. La pregunta ya no es únicamente cómo mejorar una app, una web o una tienda, sino cómo garantizar que toda la información que define a la marca sea legible, coherente y accionable para sistemas que no navegan como una persona, sino que interpretan patrones, relaciones semánticas, señales de autoridad y datos verificables.
La mesa sobre audio digital ofreció una lectura complementaria muy interesante. La transformación de la radio hacia el streaming, el podcast y las nuevas plataformas muestra que el futuro de la experiencia no depende solo de la tecnología, sino de la capacidad de construir contenidos, IP, formatos y relaciones que mantengan la atención en un entorno saturado.
José María Moix Blázquez, Director of Digital Audio and New Content en Atresmedia Radio, lo resumió así: “La economía de la atención es el bien más preciado que tenemos ahora mismo, porque todos competimos contra todo”.
El audio permite entender bien el reto del retail híbrido. No se trata solo de estar en más canales, sino de saber qué papel juega cada formato en la relación con el usuario. La radio sigue ofreciendo actualidad, compañía y hábito. El podcast permite profundidad, especialización y consumo bajo demanda. El streaming añade distribución y disponibilidad. La IA puede ayudar en guion, sonido, voces, producción y adaptación. Pero el valor no está únicamente en la eficiencia, sino en la construcción de historias, identidad y recuerdo.
“Lo que va a ser muy relevante también va a ser la propiedad intelectual, es decir, la IP”, afirmó José María Moix Blázquez, Director of Digital Audio and New Content en Atresmedia Radio.
Para las marcas, esta idea tiene una lectura clara. En un entorno donde la IA puede producir contenido a gran escala, la IP, la voz propia, las historias y la capacidad de generar vínculo se vuelven activos estratégicos. La automatización puede ayudar a producir más, pero no sustituye el valor de aquello que una marca posee y puede desplegar de forma coherente en distintos formatos.
También apareció un punto especialmente importante para el mercado publicitario: la medición. Si el audio, el streaming, el branded content, el retail media o las experiencias híbridas quieren captar más inversión, necesitan sistemas capaces de demostrar alcance, distribución, ROI y contribución al negocio.
“Hay una necesidad de que haya un sistema de medición”, señaló José María Moix Blázquez, Director of Digital Audio and New Content en Atresmedia Radio.
La experiencia híbrida, por tanto, no consiste en sustituir lo humano por IA, sino en diseñar mejor qué debe automatizarse, qué debe amplificarse y qué debe seguir siendo profundamente humano. El propio debate sobre la radio lo dejó claro: los formatos cambian, las plataformas se diluyen y la IA entra en la cadena de valor, pero la necesidad de compañía, actualidad, entretenimiento y confianza permanece.
“La radio no va a morir. Ni el podcast ha matado a la radio ni la va a matar”, defendió José María Moix Blázquez, Director of Digital Audio and New Content en Atresmedia Radio.
Datos, IA y negocio en escala global
El último gran bloque del Día 3 eleva la conversación desde el marketing y el retail hacia el nuevo tablero competitivo de la IA. La adopción de agentes inteligentes no es solo una cuestión de eficiencia interna. También está relacionada con infraestructura, soberanía tecnológica, regulación, capacidad de cómputo, gobernanza del dato y posición geopolítica.
La nota de DES sobre IA agéntica, soberanía tecnológica y la carrera con China amplía el foco y sitúa la discusión en una escala global. La inteligencia artificial está entrando en una fase marcada por agentes inteligentes, copilotos, reducción de costes y aceleración de la adopción empresarial. Pero esa evolución solo será sostenible si las compañías refuerzan la gestión del dato, la infraestructura y la gobernanza.
Yongdong Wang, vicepresidente corporativo de Microsoft y presidente del Grupo de I+D de Asia-Pacífico, lo expresó con una frase que conecta directamente con el relato del día: “Si miramos los grandes avances de la sociedad, hemos llegado a la IA agéntica”.
Su intervención también dejó otro mensaje clave para las empresas: “Para los negocios, el dato es el activo más importante que pueden tener”.
Esta idea atraviesa todo el artículo. En GEO, el dato define si una marca es visible o invisible para los modelos generativos. En IA agéntica, el dato define si un agente puede tomar decisiones fiables. En retail híbrido, el dato define si la experiencia puede ser personalizada sin romper la confianza. Y en escala global, el dato define la capacidad competitiva de empresas, sectores y países.
La gobernanza se convierte así en una condición de competitividad. Ya no basta con tener datos. Hay que saber activarlos, protegerlos, estructurarlos, actualizarlos y ponerlos al servicio de sistemas inteligentes con controles claros. En un mundo de agentes autónomos, incluso la identidad de esos agentes se vuelve crítica.
“Los agentes necesitan su propia identidad y controles de acceso”, advirtió Yongdong Wang, vicepresidente corporativo de Microsoft y presidente del Grupo de I+D de Asia-Pacífico.
El debate sobre China y Europa añade otra capa. China aparece como un ecosistema con escala, velocidad, talento y experimentación constante, mientras Europa afronta retos vinculados a regulación, inversión, capacidad de cómputo y fragmentación. Sin embargo, el reto europeo no debería reducirse a copiar modelos ajenos, sino a construir una ventaja propia basada en confianza, gobernanza, datos de calidad, IA vertical y alianzas estratégicas.
Fred Sun, director general en Europa de Tencent Cloud, situó la discusión en una fase de madurez empresarial: “La IA ha ido más allá de la experimentación”.
Esa frase conecta con lo que muchas compañías están viviendo internamente. La etapa de pilotos, pruebas aisladas y laboratorios de innovación empieza a quedarse corta. El desafío ahora es decidir qué capacidades escalar, bajo qué condiciones, con qué modelo de control y con qué retorno real para el negocio.
Pero la soberanía tecnológica no se limita a dónde se alojan los datos o qué proveedor se utiliza. También incluye personas, conocimiento, capacidad de acción colectiva y legitimidad social. En este punto, Stefaan Verhulst, académico de la Universidad de Nueva York especializado en el uso de datos, lanzó una advertencia relevante: “En Europa existe una dependencia de la tecnología, y esto puede ser dañino”.
La respuesta no pasa por cerrar el ecosistema, sino por reducir dependencias críticas, crear espacios comunes de datos, impulsar colaboración entre potencias medias y desarrollar una licencia social que legitime el uso de la tecnología. En otras palabras, la IA no solo necesita regulación. Necesita confianza.
La intervención de Trevor Monroe, Senior Program Manager del Banco Mundial, añadió una última lectura importante: la IA puede ayudar a pasar de modelos reactivos a modelos de preparación, especialmente en ámbitos como la acción humanitaria, la gestión de crisis o la anticipación de riesgos. Pero incluso ahí, donde la tecnología puede tener un impacto enorme, la decisión humana sigue siendo imprescindible.
“La IA puede desempeñar un papel enorme, aunque las acciones que deben tomarse requieren decisión humana”, recordó Trevor Monroe, Senior Program Manager del Banco Mundial.
Esta combinación de autonomía tecnológica y decisión humana define el punto exacto en el que se encuentra el mercado. La IA puede recomendar, anticipar, comparar, simular y ejecutar. Pero las organizaciones siguen teniendo que decidir qué delegan, qué supervisan, qué límites establecen y qué responsabilidad están dispuestas a asumir.
El nuevo marketing se jugará antes de la decisión
El tercer día de DES 2026 dejó una conclusión especialmente relevante para el marketing: la batalla ya no se libra solo en la campaña, el canal o el punto de venta. Cada vez más, se juega antes, en la arquitectura de datos, en la gobernanza, en la visibilidad frente a los asistentes de IA y en la capacidad de una marca para ser comprendida por sistemas que median la decisión.
La IA agéntica cambia la naturaleza del marketing porque introduce un nuevo actor en la relación entre marca y consumidor. Ese actor no solo informa. También compara, interpreta, filtra, recomienda y, en algunos casos, actúa. Por eso, competir en la era agéntica no será únicamente captar atención humana, sino construir presencia, confianza y estructura suficiente para que la inteligencia artificial pueda reconocer el valor de una marca.
El retail, el e-commerce, el audio, la banca, la administración y la tecnología global apuntan hacia la misma dirección. Todo se vuelve más autónomo, pero también más dependiente de datos de calidad. Todo se vuelve más eficiente, pero también más necesitado de supervisión. Todo se vuelve más conectado, pero también más expuesto a errores si no existe gobernanza.
El futuro del marketing no será solo más automatizado. Será más exigente. Y quizá la gran pregunta que deja DES 2026 no es si las marcas están preparadas para usar IA, sino si están preparadas para existir, competir y ser elegidas dentro de un ecosistema donde la decisión ya no pertenece solo al consumidor.
Puntos clave:
La IA agéntica cambia la relación entre marcas y consumidores, al introducir asistentes capaces de comparar, recomendar y tomar decisiones con mayor autonomía.
La visibilidad digital dependerá cada vez más de la arquitectura del dato, porque las marcas deberán ser interpretables, verificables y citables por los nuevos motores generativos.
La gobernanza, la trazabilidad y la supervisión humana serán críticas para escalar la IA de forma segura en marketing, retail, e-commerce y negocio global.
Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.
