¿Qué es el descubrimiento de productos por IA?

El descubrimiento de productos por IA no es Google Discover, el carrusel de noticias del móvil, ni un buscador interno con inteligencia artificial para tu web. Es lo que pasa cuando alguien le pide a un asistente «unas botas de montaña impermeables para pie ancho» y el asistente tiene que saber, antes de recomendar nada, qué productos existen que respondan a eso. Es la primera de las fases del comercio agéntico, y la que más depende de la tienda: un agente de IA no recomienda lo que no ha encontrado, y lo que encuentra de ti es lo que dicen tus datos, no lo que enseña tu escaparate.

Cómo funciona

Un agente no recorre las tiendas una a una cuando recibe la pregunta. Trabaja sobre lo que ya tiene o puede consultar, y eso le llega por tres vías.

Feeds que envía la tienda. OpenAI define un feed de productos para que ChatGPT pueda mostrar con precisión los productos de un comercio en la búsqueda y en las compras: un archivo que la tienda actualiza con regularidad, con identificadores, descripciones, precios, existencias, imágenes y opciones de entrega.⁠^{[1]OpenAI Developers. Key concepts (Agentic Commerce)} Su especificación acepta JSONL, CSV o TSV, pide nueve campos obligatorios y separa dos permisos: la búsqueda está activada por defecto y el pago dentro de ChatGPT está desactivado por defecto. También avisa de que estar activado no garantiza que el producto se muestre.⁠^{[2]OpenAI Developers. Products (especificación del feed, Agentic Commerce)} El protocolo que hay detrás tiene su propia entrada, el ACP (Agentic Commerce Protocol). En Google, la vía equivalente es Google Merchant Center: el primer paso para vender desde el Modo IA de Google y Gemini es tener la cuenta con el feed, los envíos y las devoluciones configurados.⁠^{[3]Google for Developers. UCP on Google: integration guide overview}

Catálogos que exponen las plataformas. Aquí es el agente quien pregunta. Shopify Catalog ofrece dos interfaces para que los agentes descubran productos: el catálogo global, que busca entre todas las tiendas de Shopify que cumplen los requisitos, y el de una sola tienda. Las dos exponen las mismas herramientas (search_catalog para buscar por palabras, lookup_catalog para buscar por identificador y get_product para el detalle) y devuelven precio, disponibilidad de variantes y enlaces de pago. Funcionan sobre el MCP (Model Context Protocol) como capacidad de catálogo del UCP (Universal Commerce Protocol).⁠^{[4]Shopify, documentación para desarrolladores. Shopify Catalog (agentes)} El agente las usa mediante llamada a herramientas.

Páginas que se rastrean e indexan. Google da dos formas de compartir datos de producto: los datos estructurados en las fichas y la subida a Merchant Center, y recomienda usar las dos.⁠^{[5]Google Search Central. Share your product data with Google} Lo que un rastreador lee en tus páginas sigue siendo materia prima del descubrimiento.

Del catálogo a la respuesta

Google explica cómo se juntan las piezas en el Modo IA. Combina Gemini con su Shopping Graph, que en mayo de 2025 tenía más de 50.000 millones de fichas de producto, más de 2.000 millones de ellas actualizadas cada hora.⁠^{[6]Google, blog oficial (20 de mayo de 2025). Shop with AI Mode, use AI to buy and try clothes on yourself virtually} Ante una petición de compra, usa query fan-out: lanza varias búsquedas a la vez para entender la necesidad, deduce los requisitos (en su ejemplo, una bolsa de viaje para Portland en mayo necesita ser impermeable y tener bolsillos accesibles) y propone productos que los cumplen, en un panel que se actualiza a medida que la persona afina.⁠^{[6]Google, blog oficial (20 de mayo de 2025). Shop with AI Mode, use AI to buy and try clothes on yourself virtually}

Esa descomposición es lo que una tienda tiene que entender. La consulta llega partida en requisitos, y cada requisito se contrasta con un dato. Si el dato no está, el producto no cumple el requisito a ojos del sistema, aunque en la tienda física lo cumpla.

En una tienda

Un ejemplo ficticio: una tienda de material de montaña recibe, a través de un asistente, la petición «saco de dormir para −5 grados que pese menos de un kilo, para una mochila pequeña». Partida en requisitos, cada uno necesita un dato concreto:

Un saco que cumple las cuatro condiciones y solo tiene la temperatura en la imagen del embalaje compite con desventaja frente a uno que la tiene escrita. Esa es la parte en la que trabaja Clione: construye a partir del catálogo enriquecido un feed que sube cada día a ChatGPT y un feed suplementario para Google Merchant Center; si los productos aparecen y dónde, lo decide cada plataforma.

Cómo comprobarlo

1. Escribe tres peticiones de compra como las haría un cliente, sin tu marca y con requisitos concretos, y lánzalas en ChatGPT y en el Modo IA. Apunta qué productos y qué tiendas salen, y en qué requisito se quedan fuera los tuyos.
2. Revisa tu cuenta de Google Merchant Center: feed sin errores, envíos y devoluciones configurados.⁠^{[3]Google for Developers. UCP on Google: integration guide overview}
3. Si envías un feed a OpenAI, valida cada fila: los nueve campos obligatorios y una disponibilidad explícita.⁠^{[2]OpenAI Developers. Products (especificación del feed, Agentic Commerce)}
4. Si vendes en Shopify, completa los datos de cada producto en tu panel, para que el catálogo no tenga que deducirlos.⁠^{[4]Shopify, documentación para desarrolladores. Shopify Catalog (agentes)}
5. Compara los requisitos de tus consultas con tus datos. Cada requisito sin un dato escrito, en la ficha y en el feed, es un motivo para no salir.

Concepto cercano: visibilidad en IA

La visibilidad en IA mide el resultado: si tu marca, tus productos o tus páginas aparecen en las respuestas de los asistentes. El descubrimiento es el mecanismo de antes: cómo llegan tus productos a estar entre los que el sistema puede enseñar. Se puede tener buena visibilidad como fuente de artículos y no ser descubrible como tienda, porque una página citada y un producto con precio, existencias y atributos en un feed son cosas distintas. Después del descubrimiento viene la recomendación, y después la compra, que puede hacer un agente comprador y en la que entran asuntos como los cupones para agentes.

Para seguir, la ruta de lectura de comercio agéntico ordena los protocolos que conectan a un agente con el catálogo de una tienda.