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Visa: los agentes de compra con IA aprueban el 57%

Su benchmark de 22 modelos muestra dos formas de fallarle a un vendedor: comprar el producto equivocado o irse sin comprar cuando existía uno adecuado.

Por Alexandre S. , 06:50 UTC

Si le pides a un modelo de IA una compra con instrucciones vagas, acierta poco más de la mitad de las veces, según un benchmark de Visa Research. La muestra de octubre, publicada por Fortune el 5 de noviembre de 2026, puso a 22 modelos a resolver 15 episodios de compra, con tres ejecuciones cada uno: una laptop, un aparato para el cabello o un televisor. Otra IA hacía de cliente en un mercado simulado y se guardaba parte de sus necesidades, así que el modelo tenía que preguntar.

Ilustración retrofuturista: un atardecer a rayas sobre un horizonte de cuadrícula bajo un cielo estrellado, con un carrito de compras en el horizonte.
Elaborado por adtestbench a partir de “Visa Agentic Commerce Benchmark”,

En total, el 57.2% de las ejecuciones se aprobó. Otro 23.1% terminó en una compra equivocada. El 19.7% restante se reparte en dos grupos: ejecuciones sin decisión y clientes que se fueron sin nada aunque había un producto adecuado, normalmente porque el asistente dijo que no había ninguno.

Gemini 4 Argon y Muse Wonder comparten la puntuación más alta, 82.2%, aunque Visa dice que ningún modelo lidera con claridad, porque los márgenes de error se solapan con los de los siguientes once. Los resultados siguen el precio: los cinco modelos más baratos por ejecución lograron 50% y los cinco más caros, 67%.

Cada modelo falla a su manera. En el 38% de sus ejecuciones, GPT-6.1 Terra dejó escapar una venta que podía cerrar, con un producto adecuado disponible. Gemini 3.1 Pro hizo lo contrario: el 51% de sus ejecuciones terminó en una compra equivocada.

Los asistentes que la gente usa son baratos de probar. Google AI Pro costaba $19.99 al mes y Claude Pro $20 en nuestra revisión del 6 de noviembre, aunque la cifra de costo de Visa es por ejecución y no equivale a esos planes.

Para un vendedor, los dos fallos pesan de forma distinta. El modelo que se va pierde una venta que estaba al alcance. El modelo que compra mal entrega un pedido que incumplía un requisito o que se hizo antes de que ese requisito apareciera.