Trustpilot apuesta por alianzas con IA mientras cae la búsqueda tradicional

El cambio en cómo empezamos la compra

La forma en que los consumidores inician la búsqueda y la compra está cambiando: cada vez más personas recurren a asistentes y agentes impulsados por modelos de lenguaje (LLMs) para buscar, comparar y hasta concretar compras. Trustpilot, la plataforma de reseñas de usuarios, está respondiendo a esa transición buscando alianzas con grandes empresas de eCommerce para que su base de datos sea utilizada por esos agentes de IA, según una entrevista con Bloomberg.

Por qué Trustpilot se vuelve relevante para los agentes de IA

Adrian Blair, CEO de Trustpilot, señaló que los asistentes automatizados que actúan en nombre de los consumidores requieren grandes volúmenes de información confiable sobre las empresas con las que van a interactuar. Los LLMs y sistemas afines funcionan mejor cuando tienen acceso a datos estructurados y señales de reputación; en este contexto, las reseñas de usuarios se convierten en un activo útil para evaluar la calidad, la fiabilidad y la experiencia de compra.

Los indicadores ya muestran movimientos: datos de Promptwatch citados por Bloomberg colocaron a Trustpilot como el quinto dominio más citado globalmente en ChatGPT en enero. Además, los clics derivados de búsquedas basadas en IA se incrementaron 1,490% durante el último año, un cambio impulsado en parte por decisiones de grandes buscadores de integrar la IA como experiencia predeterminada.

Modelo de negocio y metas financieras

Trustpilot espera mejorar su rentabilidad y proyecta alcanzar un margen operativo del 30% para 2030. La compañía atribuye parte de esa mejora al uso de su contenido por parte de LLMs y otros agentes de IA, que pueden convertir reseñas en señales de confianza que dirigen tráfico y generan valor económico. Al mismo tiempo, su acción ha sufrido la presión de una caída más amplia en valores de software, influida por debates mediáticos sobre el futuro de las plataformas SaaS.

Grandes jugadores ya reconfiguran la cadena de compra

Los acuerdos entre plataformas tecnológicas y retailers muestran cómo se acelera la reconfiguración del ecosistema de comercio. En febrero de 2026, Amazon y OpenAI anunciaron un acuerdo para desplegar sistemas de generación de IA en AWS con modelos personalizados para aplicaciones con usuarios finales de Amazon. Walmart permite compras dentro del chatbot Gemini de Google, y Google ha establecido arreglos similares con Shopify y otros minoristas.

Shopify, por su parte, promueve su Universal Commerce Protocol que permite a agentes de IA acceder a datos de producto y completar transacciones hasta el checkout, lo que mantiene al comprador en la interfaz del agente (por ejemplo, Gemini) en lugar de dirigirlo al sitio del comerciante. Microsoft también explora la integración con pagos: su colaboración Copilot Checkout con PayPal encaja en este patrón de mantener la experiencia de compra dentro de la interacción con IA.

Riesgos: pérdida de datos y control de la relación con el cliente

Para equipos de marketing y analítica, una consecuencia clara es la posible pérdida de datos de comportamiento cuando la compra se completa dentro de un tercero (un agente o plataforma de IA). Esa pérdida dificulta la atribución, la personalización y la construcción de relaciones directas con el cliente. En la práctica, muchos comercios aceptan ese intercambio entre ingreso por la plataforma y menor acceso a señales de cliente.

Amazon, según The Wall Street Journal, está desafiando a agentes de IA de terceros que intentan acceder a su plataforma sin autorización y desarrolla su propio asistente para retener control sobre los datos de usuario y los ingresos por publicidad. Ese tipo de respuestas muestran que las grandes plataformas buscan proteger sus fuentes de datos y monetización frente a intermediarios de IA.

Qué implica esto para las empresas en América Latina

Aunque las noticias provienen de acuerdos y movimientos en Estados Unidos y Europa, las implicaciones llegan a América Latina de varias formas:

• Integración y visibilidad: las tiendas y marcas latinoamericanas que quieran vender a audiencias que usan agentes de IA deberán asegurar que sus catálogos, reseñas y datos estén accesibles y estructurados para esos canales. Estar listo significa mapear feeds de producto y políticas de precios para interoperar con APIs y protocolos emergentes.

• Dependencia y negociación: la aparición de nuevos intermediarios plantea negociar cómo se comparten ingresos y datos. Para empresas medianas en la región, asociarse con plataformas que ya integran agentes de IA puede abrir acceso a mercados pero también reducir el control sobre la relación con el cliente.

• Regulación y privacidad: la transmisión de datos entre plataformas y modelos de IA tendrá implicaciones regulatorias en protección de datos, especialmente en países latinoamericanos con marcos que se actualizan. Las empresas deben vigilar requisitos locales sobre consentimiento, transferencia y uso de reseñas y datos personales.

• Oportunidades para reputación local: las reseñas siguen siendo una señal valiosa. Trustpilot y otras fuentes de opinión pueden potenciar la visibilidad de comercios latinoamericanos en búsquedas generadas por IA si se gestionan activamente. La calidad de la atención y la experiencia real de compra mantienen su relevancia más allá de la tecnología que presenta al comprador la información.

Estrategias prácticas para tomar en cuenta

Frente a este escenario, las empresas pueden considerar medidas concretas:

1. Estandarizar y enriquecer feeds de productos y reseñas para facilitar la integración con agentes de IA.
2. Negociar cláusulas claras en alianzas que definan acceso a datos, uso de marca y reparto de ingresos.
3. Mantener canales propios de captación y fidelización (correo, apps, programas de lealtad) para preservar la relación directa con el cliente.
4. Monitorear cómo cambian las métricas de atribución y adaptar KPIs a la nueva realidad de tráfico derivado de LLMs.
5. Vigilar el marco regulatorio local y adaptar políticas de privacidad y consentimiento.

Conclusión

La transición hacia búsquedas y compras asistidas por IA no elimina el valor de las reseñas ni de la experiencia del cliente; más bien, redistribuye dónde y cómo esas señales se usan. Trustpilot busca posicionar su inventario de reseñas como insumo clave para LLMs y agentes de compra, mientras los grandes jugadores tecnológicos rediseñan la experiencia de checkout para mantener a los usuarios dentro de sus ecosistemas. Para empresas y responsables en América Latina, la recomendación es prepararse: adaptar datos, negociar condiciones y preservar canales propios para no perder conectividad con el cliente en un entorno cada vez más mediado por IA.

Fuentes: entrevistas y reportes de Bloomberg, Promptwatch, The Wall Street Journal y el informe de PYMNTS Intelligence “How AI Becomes the Place Consumers Start Everything”.