Le pedimos a tres asistentes de IA comprar en una muestra de tiendas online peruanas y documentamos cada intento: qué tiendas pudieron entender (precio, stock, envío, contacto) y dónde se rompió la conversación. Aquí está el registro del experimento: la metodología completa, los resultados documentados con capturas y la forma de replicarlo en tu rubro. La hipótesis a prueba: las fallas no son tecnológicas, sino de datos mal publicados.
Tabla de Contenidos
¿Qué quisimos comprobar?
Una pregunta concreta: si un comprador peruano le pide hoy a su asistente que le ayude a comprar un producto común, ¿cuántas tiendas locales pueden siquiera participar de esa conversación? La teoría del comercio agéntico dice que la recomendación ya está operando; este experimento mide cuánta oferta peruana es legible para esa recomendación.
La hipótesis de trabajo, nacida de auditar tiendas todas las semanas: la barrera no es tecnológica (las tiendas corren sobre plataformas capaces) sino de publicación: precios en imágenes, políticas inexistentes, schema roto. Es decir, fallas corregibles con trabajo de datos, no con inversión en infraestructura.
La metodología, paso a paso
Para que cualquiera la replique: se eligió una muestra de tiendas online peruanas de rubros de compra frecuente, se usaron tres asistentes de IA públicos con capacidad de navegación, y a cada tienda se le aplicaron las mismas cinco pruebas del protocolo KOM: describir un producto desde su URL, dar su precio exacto con moneda, confirmar disponibilidad, calcular el total con envío a un distrito de Lima y explicar cómo contactar o comprar.
Cada corrida se documentó con captura de la respuesta completa del asistente, clasificando el resultado por prueba como pasa, parcial o falla, y registrando textualmente qué citó el asistente y qué declaró no poder encontrar. Las corridas se hicieron en conversaciones limpias, sin contexto previo, con las instrucciones redactadas idéntico para las tres plataformas.
Qué encontramos: los resultados
[DATO-KOM: resultados generales del experimento: cuántas tiendas pasaron cada prueba, con la tabla resumen por rubro y las capturas de los casos más ilustrativos]
El patrón de los resultados se lee mejor contra la taxonomía de errores que publicamos en la guía de la tienda invisible: cada falla documentada corresponde a un error auditable conocido, con corrección concreta. Esa correspondencia es la buena noticia del experimento: nada de lo que rompe la conversación con un agente es misterioso ni caro de arreglar.
Dónde se rompieron las compras
[DATO-KOM: desglose de fallas por tipo: cuántas tiendas fallaron por precio ilegible, cuántas por envío sin declarar, cuántas por robots/render, con un ejemplo anonimizado y su captura por cada tipo]
Vale subrayar el hallazgo metodológico que sí podemos afirmar desde ya: la prueba del total con envío (la número 4) es la gran separadora. Describir un producto lo logra casi cualquier web con texto; calcular cuánto cuesta puesto en San Borja exige precio legible, tarifas declaradas y cobertura publicada a la vez. La tienda que pasa la prueba 4 suele pasar todo lo demás.
¿Qué significa esto para tu tienda?
Que el ranking agéntico peruano todavía está barato: con la mayoría del mercado fallando en datos básicos, una tienda mediana con su catálogo legible compite de igual a igual con marcas grandes dentro de la respuesta de un asistente. Esa ventana de arbitraje se cierra a medida que más tiendas despierten; los primeros en ser citables acumulan la reputación algorítmica que después cuesta destronar.
Y que el camino es replicable: corre las cinco pruebas sobre tu propia tienda hoy (la metodología de arriba es tuya), clasifica tus fallas contra la lista de los 12 errores y corrige en orden. Es el mismo circuito que aplicamos en cada una de nuestras tiendas virtuales antes de la entrega: ninguna sale a producción sin pasar la prueba del total con envío.
¿Cómo replicar el experimento en tu rubro?
Elige a tus cinco competidores directos más tu propia tienda, corre las cinco pruebas con dos asistentes y arma la tabla comparativa: en una tarde tienes el mapa de legibilidad de tu rubro y sabes exactamente contra quién compites en la capa agéntica (que rara vez coincide con tu competencia visible en Google). Documenta con capturas y repite cada trimestre.
El subproducto más valioso de la réplica no es el ranking: es leer cómo describe el asistente a cada competidor. Ahí ves qué argumentos, datos y diferenciales está usando el mercado para competir por la recomendación, y cuáles tienes tú sin publicar.
Preguntas frecuentes
¿Por qué correr el experimento con tres asistentes y no con uno?
Porque cada asistente rastrea, lee y razona distinto: uno navega en vivo, otro depende más de su índice, otro pondera fuentes de otra forma. Una tienda puede ser legible para uno e invisible para otro, y esa variación es parte del hallazgo. Tres asistentes dan un piso de representatividad sin volver inmanejable la documentación de cada corrida.
¿Las tiendas evaluadas sabían del experimento?
No hizo falta avisarles: el experimento usa exclusivamente información pública, las mismas páginas que cualquier comprador o agente consulta a diario. Por respeto comercial, los resultados negativos se publican de forma anonimizada (tienda A del rubro ferretero) y solo se nombra a una tienda con su autorización o cuando el hallazgo la favorece.
¿Cada cuánto se repite este experimento?
La intención es trimestral, con la misma metodología para que las series sean comparables: los asistentes mejoran rápido y el ranking de legibilidad de las tiendas peruanas va a moverse con ellos. Cada edición se acumula como índice público, así que esta página se actualiza con los enlaces a las corridas siguientes.
¿Puedo pedir que incluyan mi tienda en la próxima corrida?
Sí: escríbenos por el cotizador con la URL de tu tienda y el rubro. La evaluación individual con el protocolo completo (las 10 pruebas, no solo las 5 del experimento) la hacemos como diagnóstico de proyecto, con informe de hallazgos y plan de corrección priorizado.
Antes de leer otra guía, corre la prueba 4 sobre tu tienda: pídele a un asistente el costo total de tu producto estrella puesto en un distrito de Lima. Si la respuesta te incomoda, ya sabes por dónde empezar. ¿Quieres tu tienda evaluada con el protocolo completo y el plan de corrección? Pide tu propuesta en el cotizador online.
