Google abre la puerta a publicidad en su asistente de inteligencia artificial Gemini mientras la industria se prepara para el comercio impulsado por agentes

Google ha señalado que podría integrar publicidad en su asistente de inteligencia artificial Gemini, según información de la industria tecnológica. La medida representaría un cambio significativo en la publicidad digital, ya que las respuestas generadas por inteligencia artificial reducen el tráfico de búsqueda tradicional.

La integración de anuncios en interfaces conversacionales podría crear nuevas fuentes de ingresos para Google, según observadores de la industria. El movimiento requeriría nuevos formatos publicitarios integrados dentro de las respuestas de inteligencia artificial y plantea interrogantes sobre la confianza del usuario, la transparencia y el cumplimiento regulatorio. Los observadores de la industria esperan que la experimentación comience pronto mientras Google equilibra la monetización con la experiencia del usuario.

La publicidad impulsada por inteligencia artificial está proyectada para crecer un 63% en 2026, alcanzando 57.000 millones de dólares y representando una porción significativa del gasto publicitario total en Estados Unidos, según proyecciones de la industria. Las plataformas que automatizan la segmentación, las pujas y la optimización están ganando adopción tanto entre anunciantes pequeños como grandes. A pesar de las preocupaciones sobre transparencia y control, muchas marcas están priorizando el rendimiento y la eficiencia, confiando cada vez más en sistemas automatizados para gestionar campañas. Se espera que el crecimiento continúe a un ritmo fuerte hasta el final de la década.

Shopify está invirtiendo fuertemente en comercio impulsado por agentes, donde sistemas de inteligencia artificial actúan como compradores personales que descubren, comparan y compran productos en nombre de los usuarios, según la compañía. Estos agentes buscan proporcionar una personalización más profunda que la búsqueda tradicional al aprender las preferencias del usuario y presentar productos relevantes de manera más efectiva. Shopify está desarrollando herramientas como Sidekick y nuevos protocolos para apoyar las interacciones de agentes con datos de comerciantes. El cambio podría expandir el comercio minorista en línea y mejorar el descubrimiento de productos, especialmente para marcas más pequeñas.

Visa está probando sistemas que permiten a agentes de inteligencia artificial iniciar transacciones en nombre de los usuarios, cambiando el modelo tradicional de pagos impulsados por humanos, según la compañía de pagos. La iniciativa se centra en autenticación, consentimiento y cumplimiento mientras los agentes de software ganan la capacidad de tomar decisiones de compra dentro de reglas definidas. Los pilotos iniciales exploran casos de uso como adquisiciones automatizadas y compras recurrentes, mientras abordan preocupaciones de fraude, auditoría y regulación. Esto señala un movimiento más amplio hacia el comercio impulsado por agentes donde el software, no las personas, ejecuta transacciones.

Trustpilot está expandiendo asociaciones con plataformas de comercio electrónico mientras las compras impulsadas por inteligencia artificial cambian cómo los consumidores descubren productos, según la compañía. Trustpilot ve su conjunto de datos de reseñas de usuarios como cada vez más valioso para sistemas de inteligencia artificial que recomiendan compras. El tráfico de búsqueda basada en inteligencia artificial está aumentando bruscamente, mientras que los patrones de búsqueda tradicionales se desplazan hacia interfaces conversacionales y experiencias de comercio integradas. Las asociaciones en plataformas importantes sugieren un ecosistema creciente donde las transacciones ocurren dentro de entornos de inteligencia artificial en lugar de en sitios web de minoristas.

Una nueva investigación muestra que solo el 15% de las páginas web recuperadas por ChatGPT son finalmente citadas en las respuestas finales, destacando un cambio importante en cómo funciona la visibilidad en respuestas generadas por inteligencia artificial, según el estudio. El análisis revela que la selección de citas depende de la relevancia dentro de respuestas sintetizadas, no solo de la recuperación o clasificación. Consultas internas adicionales expanden el grupo de fuentes potenciales, complicando aún más las estrategias de optimización. Las clasificaciones altas en búsqueda todavía se correlacionan con citas pero no garantizan inclusión.

La investigación también muestra que los consumidores tienen significativamente más probabilidades de comprar productos después de leer resúmenes generados por inteligencia artificial de reseñas, incluso cuando esos resúmenes contienen altas tasas de inexactitudes y alucinaciones, según un estudio. Los participantes expuestos a resúmenes de inteligencia artificial expresaron intención de compra con mucha más frecuencia que aquellos que leyeron reseñas originales, destacando cómo el encuadre y la presentación influyen en la toma de decisiones. Los hallazgos sugieren que la inteligencia artificial puede distorsionar la percepción al enfatizar ciertos detalles e introducir sesgos sutiles, incluso cuando la información subyacente es defectuosa.

LinkedIn ha renovado su sistema de recomendación de contenido utilizando modelos de lenguaje grandes y arquitecturas de transformadores para unificar clasificación y recuperación, según la plataforma. El nuevo sistema mejora la relevancia del contenido al analizar el significado semántico y los patrones de comportamiento del usuario, mientras permite un procesamiento más rápido y un descubrimiento de contenido más amplio más allá de las redes inmediatas. Con el feed sirviendo como canal principal tanto para contenido orgánico como pagado, el rediseño tiene implicaciones significativas para cómo se determina la visibilidad en toda la plataforma.

The Trade Desk está ejecutando una beta cerrada que permite a los anunciantes crear campañas programáticas utilizando una interfaz de modelo de lenguaje grande impulsada por Claude de Anthropic, según la compañía. El enfoque posiciona a la inteligencia artificial como el punto de entrada para la configuración de campañas, planteando preguntas sobre valores predeterminados, transparencia y cómo se toman y explican las decisiones de optimización. El movimiento refleja una experimentación más amplia de la industria con la creación de campañas impulsadas por inteligencia artificial en las principales plataformas publicitarias.

Facebook Marketplace está introduciendo características de inteligencia artificial que automatizan respuestas a consultas de compradores y asisten con la creación de listados, según Meta. Los vendedores pueden usar inteligencia artificial para redactar respuestas, generar descripciones de productos y sugerir precios basados en artículos similares. Las herramientas buscan reducir el esfuerzo manual y agilizar las interacciones, mientras que características adicionales proporcionan información sobre perfiles y actividad de vendedores. Estas actualizaciones expanden el papel de la inteligencia artificial en el comercio entre pares y la gestión de transacciones.

Google está implementando su función Personal Intelligence a todos los usuarios estadounidenses, permitiendo a Gemini extraer datos de aplicaciones conectadas como Gmail, Photos y YouTube para ofrecer respuestas más conscientes del contexto, según la compañía. Anteriormente limitada a niveles pagos, la función ahora llega a usuarios gratuitos y funciona en Search, Chrome y la aplicación Gemini. Permanece como opción voluntaria, con controles para desconectar fuentes de datos. El sistema utiliza señales contextuales para adaptar recomendaciones y asistencia sin entrenar directamente con contenido privado.

NVIDIA introdujo su Agent Toolkit, una plataforma abierta para desarrollar agentes de inteligencia artificial autónomos capaces de razonar, actuar y completar tareas empresariales complejas, según la compañía. El kit de herramientas incluye OpenShell para entornos de ejecución seguros, modelos Nemotron y planos de agentes AI-Q que combinan modelos abiertos y de frontera para reducir costos mientras mantienen alta precisión. Los principales proveedores de software empresarial están integrando la plataforma para impulsar flujos de trabajo impulsados por agentes en todas las industrias. La iniciativa posiciona a los agentes de inteligencia artificial como una capa fundamental en el software empresarial.

Alibaba ha introducido Wukong, una plataforma de inteligencia artificial empresarial diseñada para gestionar múltiples agentes que realizan tareas como edición de documentos, aprobaciones e investigación, según la compañía china. El sistema se integra con plataformas de mensajería y herramientas empresariales, reflejando un cambio hacia flujos de trabajo basados en agentes en entornos empresariales. El lanzamiento se produce en medio de una reestructuración interna y una mayor competencia en inteligencia artificial, mientras las compañías compiten por desarrollar plataformas que apoyen la ejecución autónoma de tareas en las organizaciones.

Picsart ha introducido un mercado de agentes de inteligencia artificial que permite a los creadores implementar asistentes especializados para manejar tareas como cambiar el tamaño del contenido, remezclar visuales, editar imágenes de productos y optimizar tiendas en línea, según la plataforma. Los agentes pueden analizar tendencias, recomendar mejoras y ejecutar tareas con niveles de autonomía configurables. Algunos agentes se integran con plataformas como Shopify y aplicaciones de mensajería, permitiendo trabajo asíncrono y optimización continua. El lanzamiento refleja una demanda creciente de herramientas agénticas que cambian a los creadores de la ejecución manual a la dirección y supervisión de alto nivel.

Manus ha lanzado una aplicación de escritorio que permite a su agente de inteligencia artificial operar directamente en los dispositivos locales de los usuarios, interactuando con archivos, aplicaciones y flujos de trabajo, según la compañía respaldada por Meta. El movimiento expande las capacidades de los agentes más allá de entornos basados en la nube, permitiendo tareas como organización de archivos, codificación y control de aplicaciones. Aunque el sistema incluye salvaguardas que requieren aprobación del usuario, plantea nuevas consideraciones de seguridad y privacidad. El lanzamiento se alinea con un impulso más amplio de la industria hacia agentes de inteligencia artificial altamente autónomos implementados localmente.

Anthropicoperó gran parte de su marketing global con un solo especialista en crecimiento apoyado por herramientas internas de inteligencia artificial, según la compañía. Utilizando su sistema Claude Code, el especialista automatizó la creación de anuncios, ejecución de campañas y análisis, reduciendo tareas que antes tomaban minutos u horas a segundos. Este enfoque permitió experimentación rápida y alta producción sin una estructura de equipo tradicional. La compañía continúa invirtiendo en campañas de marca mientras mantiene una operación interna reducida, reflejando un cambio más amplio hacia roles aumentados por inteligencia artificial que reemplazan equipos funcionales más grandes.

Adobe ha lanzado Firefly Custom Models en beta pública, permitiendo a los usuarios entrenar generadores de imágenes de inteligencia artificial con sus propios activos creativos, según la compañía. Estos modelos preservan elementos específicos de marca como estilo, color y consistencia de personajes en todas las salidas, permitiendo producción de contenido escalable sin perder identidad visual. Los modelos son privados por defecto, y Adobe incluye salvaguardas para garantizar que los usuarios tengan derechos sobre los datos de entrenamiento. La herramienta se integra en flujos de trabajo existentes, facilitando la generación de grandes volúmenes de activos creativos alineados con la marca de manera eficiente.

Gamma ha lanzado una herramienta de generación de imágenes diseñada para crear activos de marketing como gráficos sociales, gráficos, infografías y presentaciones a partir de indicaciones de texto, según la compañía. La plataforma combina plantillas con herramientas de inteligencia artificial y se integra con una variedad de plataformas de productividad y automatización para apoyar la creación de contenido basada en datos. Posicionada entre herramientas de diseño profesional y software de presentación heredado, Gamma busca servir a usuarios empresariales que necesitan comunicación visual sin habilidades de diseño especializadas, mientras continúa un rápido crecimiento en usuarios e ingresos.

Microsoft está reorganizando sus esfuerzos de inteligencia artificial al fusionar sus equipos comerciales y de consumo de Copilot y cambiar el enfoque de liderazgo hacia el desarrollo de modelos de frontera internos, según la compañía. El movimiento busca crear una experiencia de producto más unificada mientras reduce la dependencia de socios externos. El liderazgo enfatizó la importancia de integrar modelos de inteligencia artificial, aplicaciones y flujos de trabajo en un sistema cohesivo. Los cambios reflejan una competencia intensificada entre las principales empresas tecnológicas para controlar tanto los modelos subyacentes como las plataformas orientadas al usuario.

OpenAI está consolidando sus productos en una superaplicación de escritorio única que integra ChatGPT, su asistente de codificación Codex y el navegador Atlas, según reportes. El movimiento busca reducir la fragmentación y centrarse en experiencias centrales mientras la competencia se intensifica. El liderazgo ha enfatizado priorizar productos exitosos y eliminar distracciones, señalando un cambio estratégico hacia una integración más estrecha y una dirección de producto más clara. La aplicación móvil permanecerá sin cambios, mientras que la experiencia de escritorio se convierte en el centro principal.

OpenAI está supuestamente planeando traer sus capacidades de generación de video Sora a ChatGPT, haciendo que la creación avanzada de video sea más accesible dentro de su interfaz principal, según reportes. La integración agilizaría los flujos de trabajo y aumentaría la adopción, pero también plantea preocupaciones sobre el uso indebido, incluidos deepfakes y problemas de derechos de autor. A medida que la competencia se intensifica, el movimiento refleja una tendencia más amplia hacia la consolidación de capacidades en plataformas de inteligencia artificial unificadas.

Mistral ha introducido Forge, una plataforma que permite a las organizaciones entrenar modelos de inteligencia artificial con sus propios datos en lugar de depender de sistemas preconstruidos, según la compañía francesa. A diferencia de enfoques típicos que superponen datos en modelos existentes, Forge permite personalización completa, dando a las compañías mayor control sobre rendimiento, comportamiento y cumplimiento. La plataforma incluye herramientas, infraestructura y soporte de ingeniería integrado para ayudar a las empresas a desarrollar e implementar sistemas de inteligencia artificial personalizados. Los primeros adoptantes incluyen importantes organizaciones industriales y gubernamentales.

Mistral también ha lanzado Small 4, un modelo de código abierto bajo Apache 2.0 que combina razonamiento, seguimiento de instrucciones y capacidades multimodales en un solo sistema, según la compañía. Construido con una arquitectura de mezcla de expertos, ofrece rendimiento más rápido, menor latencia y mayor rendimiento que su predecesor mientras mantiene resultados sólidos en pruebas de referencia. El modelo admite ventanas de contexto grandes, profundidad de razonamiento configurable e implementación en entornos de nube y locales, haciéndolo adecuado para personalización empresarial y aplicaciones a gran escala.

Teneo y Thoughtworks han formado una empresa conjunta destinada a ayudar a líderes empresariales a traducir la ambición de inteligencia artificial en aplicaciones prácticas, según las compañías. La iniciativa combina capacidades de asesoría ejecutiva con experiencia en ingeniería para construir herramientas de inteligencia artificial personalizadas para áreas como desarrollo de productos, relaciones con inversores y estrategia regulatoria. La asociación refleja una demanda creciente de orientación a nivel de liderazgo, ya que las organizaciones luchan por cerrar la brecha entre estrategia e implementación.

Los responsables políticos e líderes de la industria estadounidenses están dando forma a la competitividad de inteligencia artificial a largo plazo a través de tres áreas clave: robótica, infraestructura y regulación reducida, según análisis de la industria. Mientras Estados Unidos lidera en modelos de inteligencia artificial fundamentales, China domina la implementación de robótica industrial, generando preocupaciones sobre la competitividad futura. Al mismo tiempo, la inversión en centros de datos se está acelerando para apoyar el crecimiento de la inteligencia artificial, aunque la resistencia local está aumentando. El gobierno se está desplazando hacia un modelo de innovación impulsado por el mercado, con financiamiento del sector privado.