Un estudio de Findasense citado por DPL News y PRODU muestra una señal potente para el comercio digital: el 82% de las personas estaría dispuesto a usar inteligencia artificial para tomar decisiones más rápido. La noticia no va solo de chatbots más listos; habla de consumidores cansados de comparar, leer reseñas y navegar ofertas infinitas antes de comprar, contratar o escoger.
Resumen rápido
- Findasense identificó que el 82% de las personas aceptaría apoyo de IA para decidir más rápido.
- El estudio habla de 2,9 millones de menciones relacionadas con búsqueda de recomendaciones, opiniones o validación.
- Para empresas colombianas, el reto será diseñar recomendaciones útiles sin cruzar la línea hacia la manipulación.
Durante años, la promesa digital fue simple: más información para escoger mejor. El problema es que muchas veces terminó ocurriendo lo contrario. Más fichas técnicas, más promociones, más videos, más comparadores y más reseñas pueden ayudar, sí, pero también pueden volver eterna una decisión que antes tomaba minutos. Ahí aparece una nueva oportunidad para la inteligencia artificial: no como espectáculo, sino como filtro.
La investigación reseñada por DPL News plantea que la gente empieza a ver la IA como una herramienta para reducir fricción en el momento de elegir. No se trata únicamente de pedirle a un modelo que “recomiende algo”, sino de entregarle contexto: presupuesto, preferencias, restricciones, experiencias previas y nivel de riesgo aceptable. En la práctica, eso puede cambiar desde la compra de un celular hasta la selección de un seguro, un curso virtual o un proveedor para una pyme.
El dato más interesante no es solo el 82%. Findasense también identificó 2,9 millones de menciones vinculadas con personas que buscan recomendaciones, opiniones o validación antes de decidir. Ese comportamiento ya se ve todos los días en Colombia: usuarios preguntando en grupos de WhatsApp, leyendo comentarios en marketplaces, revisando TikTok antes de reservar un restaurante o buscando en foros si una fintech, una app de movilidad o una tienda en línea “sí es confiable”.
Para las empresas colombianas, el mensaje es claro: el cliente no quiere más ruido, quiere menos duda. Un e-commerce que use IA para ordenar opciones por necesidades reales, explicar diferencias en lenguaje sencillo y advertir costos ocultos puede ganar confianza. Un banco o una aseguradora que traduzca condiciones complejas en escenarios comparables también puede reducir abandono. Y una pyme que vende por canales sociales puede usar asistentes para responder mejor, siempre que la recomendación no parezca un libreto disfrazado.
La frontera delicada está en la confianza. Si un sistema recomienda el producto que más comisión deja, pero lo presenta como la “mejor opción”, el golpe reputacional puede ser fuerte. En un mercado donde las reseñas de usuarios y las comunidades digitales pesan cada vez más, la transparencia será parte del producto. Decir por qué se recomienda algo, qué datos se usaron y qué alternativas quedaron por fuera puede ser tan importante como la recomendación misma.
También hay una lectura de automatización. Muchas áreas de mercadeo siguen midiendo éxito en clics, impresiones o tiempo en pantalla. Esta tendencia empuja otra métrica: decisiones resueltas con menos esfuerzo. Para turismo, retail, educación, servicios financieros y salud, la pregunta será cuántos pasos se eliminan sin empobrecer la decisión. Menos formularios, menos menús imposibles y más orientación contextual.
Lo que conviene mirar después es cómo se regula y se audita esta nueva capa de “consejos algorítmicos”. En Colombia, donde la adopción de IA avanza más rápido que la madurez en protección de datos y explicabilidad, las compañías que se adelanten con buenas prácticas tendrán ventaja. La IA que ayuda a escoger puede ser muy útil; la IA que empuja sin que el usuario lo note será un problema esperando titular.