En plena transición digital, y con la IA ganando peso en cómo se descubre y compara información en línea, México aparece como un mercado especialmente relevante dentro de esta transformación, dado su fuerte ecosistema digital y el peso del comercio electrónico en la región. Un nuevo análisis de Hostinger, plataforma sin código impulsada por agentes de IA para crear y escalar negocios en línea, muestra que el descubrimiento, la comparación y la toma de decisiones están cada vez más mediadas por respuestas generadas por inteligencia artificial.

Las señales observadas en el análisis muestran que la presencia de rastreadores orientados a asistentes de IA en entornos como México es consistente con la tendencia de alta expansión vista a nivel global (68% de cobertura en el caso de SearchBot), reflejando un entorno digital donde el acceso a información mediante asistentes de IA como ChatGPT forma parte creciente de la experiencia en línea. A esto se suma la creciente influencia de plataformas de búsqueda y ecosistemas digitales donde los asistentes de IA y los entornos sociales influyen de forma directa en las decisiones de compra.

La evolución observada a nivel global sugiere un escenario que también impacta a los ecosistemas digitales de América Latina, donde los asistentes de IA ganan peso en el descubrimiento y la comparación de información. El análisis de Hostinger, basado en 66,700 millones de interacciones de bots verificadas en 5 millones de sitios web, muestra que los asistentes de IA acceden y sintetizan cada vez más contenido empresarial.

Durante décadas, el ecosistema digital siguió un modelo predecible: los motores de búsqueda dirigían tráfico a los sitios web y las marcas controlaban el contexto de precios, mensajes y atribución dentro de sus propios canales. Hoy, ese modelo está cambiando. Los asistentes de IA responden directamente a las consultas de los usuarios, sustituyendo visitas por resúmenes y recomendaciones, y reduciendo la visibilidad directa de las marcas.

Los datos confirman que la IA no está reemplazando a la búsqueda tradicional, sino añadiendo una nueva capa de decisión. En solo cinco meses, el SearchBot de OpenAI incrementó su presencia global del 52% al 68%, mientras que Applebot duplicó su alcance del 17% al 34%. En contraste, los rastreadores de búsqueda tradicionales se mantuvieron relativamente estables.

Bloquear la IA, pero no el tipo adecuado

Al mismo tiempo, las empresas están restringiendo de forma drástica el acceso de los rastreadores destinados al entrenamiento de modelos de IA. GPTBot de OpenAI pasó de cubrir el 84 % de los sitios web en agosto a solo el 12% en noviembre, mientras que el ExternalAgent de Meta cayó del 60% al 41%.

El análisis global de Hostinger muestra que los rastreadores de entrenamiento y los rastreadores orientados a asistentes cumplen funciones distintas, aunque a menudo se gestionan como si fueran equivalentes. Los primeros alimentan el desarrollo de los modelos a largo plazo; los segundos acceden a contenido en tiempo real para responder a las consultas de los usuarios.

El efecto es una creciente intermediación de la IA en las decisiones de los clientes, mientras las empresas pierden visibilidad sobre cómo sus precios, mensajes y propuestas de valor son interpretados y presentados en las respuestas generadas por IA. Para las empresas en México y el resto de América Latina, el impacto va más allá del tráfico web:

· Se diluye el control del contexto de precios.

· Aumentan los riesgos para la seguridad de marca.

· Se reduce la eficacia de la inversión publicitaria en las primeras etapas del recorrido del cliente.

· Se debilita la atribución del comercio electrónico, cuando la interacción termina dentro de interfaces de IA.

De bloquear a gobernar la IA

Ante este escenario, algunas empresas están comenzando a migrar del bloqueo generalizado a modelos de gobernanza selectiva de la IA. Este enfoque busca definir de manera explícita cómo los asistentes acceden, interpretan y priorizan el contenido, sin dejar de limitar aquellos rastreadores que representan riesgos para los costos operativos o la propiedad intelectual.

Entre las prácticas emergentes se encuentran herramientas como llms.txt, que orientan a los asistentes de IA hacia páginas autorizadas, y sitios web preparados para IA, diseñados para ofrecer información estructurada y actualizada en lugar de resúmenes inferidos.