Si llevas una tienda online, llevas años optimizando el buscador interno, las categorías y las fichas de producto. Todo pensado para que alguien escriba «zapatillas running talla 42» y encuentre algo razonable. Pero en las últimas semanas he visto un cambio de registro: retailers grandes ya no esperan a que el cliente sepa qué buscar. Le ponen delante un asistente de IA al que puedes contarle el proyecto entero —«organizo una fiesta de cumpleaños con manualidades para ocho niños»— y dejar que él proponga productos.
Michaels, la cadena americana de manualidades, ha desplegado Ask Mike, un asistente de compra basado en Gemini de Google Cloud. Lleva activo desde mayo de 2026 en web y app, y en dos meses ha acumulado cerca de 75.000 conversaciones. Más del 60% giraban en torno a descubrimiento de productos, no a soporte postventa ni a reclamaciones. Eso me dice que la gente ya usa la IA para decidir qué comprar, no solo para preguntar dónde está el pedido.
En paralelo, Adobe ha anunciado Catalog Agent para Adobe Commerce: una capa que expone el catálogo en formato legible para crawlers de IA y asistentes como ChatGPT, Gemini o Copilot. No toca la tienda visible, pero prepara los datos para que un modelo externo entienda atributos, compatibilidades, stock y precios sin inventarse nada.
De buscador a conversación: qué implica para tu catálogo
Cuando un cliente usa un buscador clásico, tú controlas el algoritmo: sinónimos, pesos, ordenación por margen o por rotación. Cuando usa un asistente de IA integrado en la tienda —como Ask Mike— el modelo interpreta la intención en lenguaje natural y cruza esa intención con tu catálogo. Si tus fichas están pobres, el asistente improvisa o se queda corto. Si están bien estructuradas, puede recomendar combinaciones que ni tú habías planteado en campaña.
La lección que saco de Michaels no es «monta un chatbot y listo». Es que montaron Ask Mike en seis semanas, pero detrás hay un catálogo enorme ya digitalizado y un equipo dispuesto a medir conversaciones desde el día uno. Para una pyme con WooCommerce o PrestaShop, el equivalente no es contratar Gemini Enterprise de un dia para otro; es revisar si tus productos tienen descripciones que respondan preguntas reales, no solo keywords sueltas.
Datos estructurados: la parte aburrida que ahora importa más
Adobe apuesta por convertir el catálogo en «fuente de verdad» machine-readable sin duplicar datos en otro sitio. Catalog Agent toma nombres, especificaciones, compatibilidad y disponibilidad y los expone para consumo de IA. Su apuesta encaja con lo que ya venimos comentando en el sector: si ChatGPT o Perplexity recomiendan productos, lo harán a partir de lo que puedan leer. Una ficha con tres líneas y una foto bonita ya no basta.
En la práctica, esto es lo que yo revisaría hoy en una tienda mediana:
- Atributos completos y coherentes. Talla, material, compatibilidad, plazos de entrega… en campos, no solo en prosa suelta.
- Schema.org y feeds limpios. Product, Offer, availability. Google Merchant Center ayuda; los asistentes externos también se apoyan en ello.
- Respuestas a preguntas compuestas. «¿Sirve para exterior?», «¿Incluye tornillería?». Si no está escrito, la IA rellena huecos.
- Coherencia entre canales. Mismo precio y stock en web, marketplaces y lo que lee un agente externo.
¿Necesitas un Ask Mike propio?
Depende del ticket medio y de la complejidad del catálogo. Michaels vende experiencias («haz un mural», «monta una mesa de scrapbooking»), no un SKU aislado. Ahí un asistente conversacional aporta mucho. Si vendes tornillos M8 o licencias SaaS con tres planes, quizá un buscador bien afinado siga siendo más barato y más predecible.
Antes de integrar un asistente en la tienda, yo haría dos pruebas manuales:
- Preguntar a ChatGPT o Gemini, con navegación activada si la tienes, por productos de tu sector y ver si mencionan marcas competidoras o te ignoran por catálogo opaco.
- Simular diez consultas reales de clientes —las que os llegan por WhatsApp— y comprobar si vuestras fichas actuales contienen la información para responderlas sin intervención humana.
Si fallas en la segunda, un chatbot encima del mismo catálogo solo acelerará las respuestas incorrectas.
Rendimiento, privacidad y expectativas
Ask Mike vive en web y app de Michaels; los datos de conversación los gestiona Google Cloud bajo el acuerdo comercial del retailer. En una tienda pequeña, conectar un widget de IA sin leer la letra pequeña del proveedor es un error clásico: logs de conversación, entrenamiento de modelos, retención en EE.UU. Hay que tratarlo como cualquier SaaS que toca datos de clientes.
Tampoco confundas descubrimiento con conversión automática. Que el 60% de las charlas sean de descubrimiento no significa que el 60% acabe en caja. Adobe y los retailers que prueban checkout dentro de Gemini —Gap lo hizo en marzo con varias marcas del grupo— están empujando hacia compras iniciadas fuera de tu dominio. Tu analítica clásica puede no ver ni la mitad de ese recorrido si no etiquetas bien las sesiones asistidas por IA.
Qué puedes hacer esta semana sin gastar una fortuna
No hace falta ser Michaels para empezar:
- Elige tus veinte productos estrella y reescribe las descripciones en formato pregunta-respuesta.
- Activa o revisa el schema de producto en WooCommerce/Shopify; hay plugins que lo hacen, pero conviene validar en Rich Results Test.
- Documenta internamente qué puede y qué no puede prometer un asistente sobre plazos, devoluciones y garantías.
- Mide una línea base: tráfico orgánico, búsquedas internas fallidas, tickets de «no encuentro X».
Cuando llegue el momento de integrar un asistente —propio o de terceros— tendrás contra qué comparar si mejora descubrimiento o solo añade ruido.
En mi experiencia, las tiendas que más van a sufrir con este cambio no son las que no tengan IA, sino las que tienen catálogos bonitos para humanos e ilegibles para máquinas. Los asistentes no sustituyen una mala estrategia de producto; la amplifican, para bien o para mal.
Si mañana un cliente entra en tu tienda y en lugar de filtrar por categoría le pregunta a un asistente «necesito equipar una oficina pequeña con poco ruido y presupuesto ajustado», ¿tu catálogo actual le devolvería una cesta coherente o un caos de resultados irrelevantes?