La búsqueda conversacional con IA está cambiando el eCommerce. Aprende cómo aplicarla en Colombia para subir conversión y vender más desde la búsqueda.
Búsqueda conversacional con IA: el nuevo motor eCommerce
El eCommerce tiene un cuello de botella que casi nadie presume en sus reportes, pero que define el resultado de todo lo demás: la búsqueda interna. Puedes tener buen tráfico, pauta afinada, TikTok con buen alcance y un checkout decente… pero si el cliente no encuentra “eso” en 20 segundos, se fue.
Por eso me parece tan revelador que Kimera Technologies haya levantado más de 2M€ (ronda seed) para acelerar su buscador conversacional con IA. No es “otra startup de IA”; es una señal de mercado: la experiencia de compra está migrando de filtros y palabras clave a conversación. Y para Colombia —donde el comercio social y el eCommerce crecen a punta de WhatsApp, Instagram y marketplaces— esto llega en el momento exacto.
Lo que está cambiando no es solo la tecnología. Cambia la expectativa del usuario: si ya le hablas a un asesor por chat para elegir una talla o un sérum, ¿por qué seguirías peleándote con un buscador que solo entiende keywords?
Por qué el buscador define tantas ventas (y en Colombia se nota más)
Respuesta directa: porque en muchas tiendas online, la mayoría de compras pasan por la búsqueda, y cualquier fricción ahí se convierte en abandono.
Kimera comparte un dato contundente: entre el 60% y el 80% de las ventas de muchas tiendas online pasan por el buscador. No es magia; es comportamiento. Quien usa el buscador suele tener una intención más clara (“necesito vestido negro”, “quiero sérum sin perfume”) y está más cerca de comprar.
En Colombia esto se amplifica por tres razones prácticas:
- Catálogos grandes y heterogéneos. Retailers con mix de referencias amplio (moda, belleza, hogar) terminan con categorías profundas y filtros que confunden.
- Tráfico desde redes sociales. En comercio social, el usuario llega “caliente” (vio un video, un live, una historia). Si cae en una landing y no encuentra variantes o similares rápido, se enfría.
- WhatsApp como estándar. Mucha gente ya está acostumbrada a “escribir como habla”: “busco tenis blancos para niño, talla 30, baratos y que lleguen antes del 31/12/2025”. Ese lenguaje natural choca con buscadores rígidos.
La consecuencia es dura: más inversión en adquisición para compensar una experiencia de descubrimiento débil. Y esa es una de las razones por las que la búsqueda conversacional se está volviendo prioridad.
El fin de las palabras clave: comprar como cuando te atienden en tienda
Respuesta directa: la búsqueda conversacional permite que el cliente escriba (o hable) como en la vida real y el sistema haga el trabajo de interpretar intención, contexto y preferencias.
Kimera plantea un objetivo simple de entender: que buscar en una tienda online sea como explicarle a un vendedor lo que necesitas, sin pensar en filtros ni en palabras clave. Ese cambio suena pequeño, pero es profundo.
En el mundo “viejo”, el usuario debía adaptarse al catálogo:
- adivinar cómo está nombrado el producto
- entender la taxonomía
- traducir su necesidad a filtros
En el mundo conversacional, el catálogo se adapta al usuario:
- entiende intención (“boda de tarde” implica estilo/formalidad)
- entiende restricciones (“sin perfume”, “piel sensible”)
- sostiene un diálogo (“de ese estilo pero más largo”)
Y aquí está el punto que más me importa: no se trata solo de devolver resultados, sino de sostener una conversación útil que reduzca incertidumbre. Eso es lo que hace un buen vendedor.
Conversación = menos fricción (y más ventas)
Cuando el buscador pregunta o ajusta (“¿prefieres manga larga o corta?”, “¿qué rango de precio manejas?”), está haciendo algo que casi nunca hace un eCommerce tradicional: convertir dudas en decisión.
Para Colombia, esto encaja perfecto con temporadas donde la intención es alta y el tiempo es corto: Navidad, fin de año, vacaciones, vuelta a clases. En esas fechas el cliente no quiere “navegar”. Quiere resolver.
Qué hay debajo: IA híbrida para texto + imágenes (y catálogos imperfectos)
Respuesta directa: los mejores buscadores conversacionales combinan modelos de lenguaje con modelos visuales para entender descripciones humanas y también señales de producto que no están bien etiquetadas.
Uno de los dolores reales del eCommerce en Latam es que el catálogo rara vez está “perfecto”. Hay productos sin atributos, tallas mal cargadas, colores escritos distinto, fotos sin estandarización. Y aun así, el usuario espera precisión.
Kimera apuesta por una arquitectura híbrida (lenguaje + visión). En términos prácticos, esto permite:
- interpretar descripciones con matices (ocasión, estilo, sensibilidad de piel, preferencias)
- entender referencias visuales (cuando el cliente dice “como el de la foto, pero en azul”)
- soportar catálogos incompletos sin colapsar en “0 resultados”
A mí me gusta resumirlo así:
Si tu catálogo no está perfecto, un buscador rígido te castiga. Un buscador con IA te compensa.
SaaS B2B: por qué esto importa para retailers colombianos
Kimera ofrece su solución como SaaS e integra con plataformas comunes. Para un retailer colombiano mediano, esto es clave porque evita el escenario típico: “necesitas un equipo interno de data + IA para competir”.
La promesa realista es esta: acercarte a una experiencia de búsqueda de nivel alto sin convertirte en una empresa de IA.
Caso de uso aterrizado a Colombia: de Instagram al carrito, sin perder al cliente
Respuesta directa: la búsqueda conversacional conecta el tráfico de redes con el inventario real, guiando al usuario a opciones equivalentes cuando lo exacto no está.
Pensemos en un ejemplo cotidiano:
- Una marca de moda en Medellín sube un Reel con un “look para grado”.
- La usuaria entra y busca: “vestido negro para grado, que no sea pegado, talla M, envío rápido a Bogotá”.
Un buscador tradicional probablemente fallará por:
- “grado” no está en atributos
- “no sea pegado” no existe como filtro
- “envío rápido” está en logística, no en catálogo
Un buscador conversacional bien implementado puede:
- entender intención (evento formal/semi-formal)
- traducir “no sea pegado” a cortes/fit disponibles
- priorizar productos con inventario y variantes
- hacer una pregunta clave si falta dato (“¿prefieres largo midi o largo?”)
Eso reduce el “rebote silencioso” que mata el ROAS.
Lo que he visto funcionar: conversaciones cortas, no chats eternos
Un error común es convertir esto en un chatbot que da vueltas. Lo que funciona es:
- 1-2 preguntas máximo para afinar
- resultados visibles de inmediato (con opción de refinar)
- lenguaje natural, pero con control (que el negocio pueda medir)
Kimera enfatiza “métricas y control” para equipos eCommerce. Esa frase vale oro: si no puedes medir qué preguntas convierten, se vuelve un juguete.
Cómo implementar búsqueda conversacional sin romper tu eCommerce
Respuesta directa: empieza por casos de alto impacto (top búsquedas, categorías clave), mide con A/B testing y entrena la experiencia con datos reales del cliente.
Si estás en Colombia y quieres llevar esto a tu tienda (o pedirlo a tu agencia/proveedor), este es un plan sensato de 30-60 días:
1) Prioriza dónde duele más
- términos con más volumen en el buscador
- búsquedas con “0 resultados”
- categorías que dependen de asesoría (belleza, dermocosmética, moda, tecnología)
2) Define “éxito” con métricas simples
- tasa de conversión desde búsqueda (búsqueda → compra)
- CTR en resultados de búsqueda
- porcentaje de 0 resultados
- tiempo a primer clic en resultados
Si vas a justificar inversión, estas métricas hablan el idioma del negocio.
3) Corre pruebas A/B con criterio
Kimera menciona resultados positivos en tests A/B. El aprendizaje aquí es el método, no la cifra:
- prueba por categoría (no mezcles todo)
- mantén la misma fuente de tráfico
- corre el test el tiempo suficiente para evitar sesgo por días pico (en diciembre esto es crítico)
4) Conecta búsqueda con “comercio social”
En Colombia, no subestimes este uso: convertir chats de WhatsApp en insights.
- preguntas frecuentes → intents del buscador
- frases reales del cliente → sinónimos y reglas
- objeciones (“muy caro”, “no me gusta pegado”) → atributos interpretables
Aquí se siente la serie en la que estamos: la IA no solo automatiza; convierte interacción social en ventas medibles.
Por qué la financiación de Kimera es una señal para LATAM (y para tu roadmap 2026)
Respuesta directa: porque el capital se está yendo a resolver un problema que impacta ventas directas: el descubrimiento de producto.
Que una startup levante más de 2M€ para búsqueda conversacional no es noticia por el número en sí, sino por el mensaje: hay retorno claro cuando ayudas al cliente a encontrar lo que quiere. Como dijo un inversor en la ronda, la idea se resume fácil: no hay mejor forma de aumentar conversión que enseñarle al cliente lo que está buscando.
Y el foco en expansión hacia LATAM es coherente: aquí el eCommerce compite con una experiencia humana muy fuerte (WhatsApp, vendedores, asesoría). Si tu web no se siente “atendida”, pierde.
Para 2026, mi apuesta es que la búsqueda conversacional será un estándar en tres frentes:
- tiendas DTC que viven de redes sociales
- retailers medianos que compiten contra marketplaces
- categorías complejas donde la recomendación pesa más que el precio
Próximo paso: convierte tu buscador en un vendedor digital
La búsqueda conversacional con IA no es un “extra bonito”; es una decisión de negocio. Si entre el 60% y el 80% de ventas pasan por el buscador en muchas tiendas, optimizarlo es atacar el centro del embudo.
Si estás construyendo tu plan 2026 en Colombia, yo pondría esta pregunta sobre la mesa en la próxima reunión de eCommerce y growth: ¿nuestro buscador ayuda a decidir o solo lista productos?
Si quieres, puedo ayudarte a evaluar tu escenario (tipo de catálogo, plataforma, madurez de datos y tráfico) y a definir un piloto medible de búsqueda conversacional que haga sentido para tu operación.