IA en e-commerce: regulación, comisiones y compra conversacional

Diciembre suele ser el mes en el que el e-commerce se juega media temporada… y también el mes en el que se ven con claridad las “costuras” del modelo. Esta semana, las noticias no van de una nueva funcionalidad bonita, sino de tres fuerzas que ya están mandando: regulación, costes del marketplace y automatización con inteligencia artificial.

Si vendes online (o diriges un retail con canal digital), esto te afecta de forma directa: la UE prepara una tasa por paquete de bajo valor, TikTok Shop sube comisiones en España, Shein refuerza su logística europea, y la IA se mete hasta la cocina —literalmente— con DoorDash integrándose con ChatGPT para convertir conversaciones en pedidos de supermercado.

Desde la serie “IA en Comercio Minorista y E-commerce”, mi lectura es clara: la IA ya no es solo “marketing”. Está empezando a redibujar operaciones, catálogo, atención al cliente, pricing y, sobre todo, el coste total de vender (CAC + logística + comisiones + devoluciones). La cuestión no es si usar IA, sino dónde ponerla para que reduzca fricción y proteja margen.

La tasa de 3€ de la UE: cuando la regulación cambia el carrito

La noticia: la Unión Europea ha acordado aplicar una tasa de 3€ a los paquetes de menos de 150€ que entren desde fuera del bloque, con entrada prevista en julio de 2026. El impacto es grande porque afecta al 93% de los paquetes extracomunitarios de bajo valor.

Qué significa para el retail y el e-commerce en la práctica

Esto encarece la compra impulsiva barata y reduce el atractivo del “me lo llevo por probar”. Tres euros parecen poco, pero en tickets de 8€, 12€ o 18€ es un golpe serio al porcentaje de conversión. Además, este tipo de medida suele venir acompañada de más controles (declaraciones, trazabilidad, requisitos de producto) que, aunque no sean la tasa en sí, añaden fricción.

Para marcas y retailers europeos, puede suponer una ventana competitiva… si no se confían. La realidad: Shein y Temu no se van a quedar quietos. Ajustarán surtido, consolidarán envíos o empujarán aún más su infraestructura dentro de Europa (y ya lo estamos viendo con la expansión logística).

Dónde encaja la IA aquí: demanda, margen y devoluciones

Cuando el precio final sube por tasas o fricciones, el consumidor se vuelve más sensible a:

• Plazos de entrega (si tarda, me lo pienso dos veces)
• Calidad percibida (si parece barato, lo descarto)
• Política de devoluciones (si devolver es un lío, no compro)

Aquí la IA aporta valor medible en tres frentes:

1. Predicción de demanda para ajustar inventario y evitar roturas o sobrestock.
2. Recomendaciones personalizadas que suben la conversión sin bajar precio.
3. Detección de riesgo de devolución (por talla, materiales, expectativas), para intervenir antes.

Una frase que resume el momento: si el mercado te sube el coste por pedido, tu IA tiene que bajar el coste por error (errores de stock, de recomendación, de talla, de promesa de entrega).

Marketplaces en tensión: TikTok Shop al 9% y el “impuesto” de vender

A partir del 08/01, TikTok Shop aplicará un 9% de comisión en España (y otros mercados UE). Algunas subcategorías de electrónica se quedan temporalmente en 7%, y los nuevos vendedores podrían acceder a 4% durante 60 días si completan misiones.

La lectura incómoda: el 9% no es el problema (si tu embudo está bien)

Muchos negocios reaccionan a la comisión como si fuera un “robo”. Yo lo veo distinto: el problema no es pagar, es pagar sin controlar el embudo. Si tu negocio depende de un marketplace, tu trabajo es convertir la comisión en una inversión con retorno, y eso solo pasa cuando:

• conoces tu margen real por SKU (incluyendo devoluciones),
• dominas el contenido (creativo, UGC, fichas),
• y automatizas decisiones rápidas (stock, precios, pujas, bundles).

IA aplicada a TikTok Shop (y a cualquier marketplace)

La ventaja de TikTok es que es contenido + comercio, y eso abre un campo enorme para IA práctica:

• Generación y test de creatividades (variantes de guion, hooks, formatos) con aprendizaje por rendimiento.
• Modelos de atribución para entender qué vídeos y creadores empujan ventas reales, no solo clics.
• Optimización de surtido: qué 20 productos mueven el 80% del volumen, y cuáles “queman” presupuesto.

Acción concreta (rápida) para enero: crea una matriz SKU x margen x tasa de devolución x coste de comisión. Si un producto no aguanta el 9% sin trucos, no lo metas en campañas agresivas. La IA ayuda a automatizar esta matriz, pero primero hay que definirla.

Shein en Europa: logística más cerca, competencia más dura

Shein abrirá un gran centro logístico cerca de Wroclaw (Polonia), con una superficie aproximada de 740.000 m², para operar como nodo principal en el continente.

Por qué esto importa: el verdadero campo de batalla es la promesa

Cuando un competidor acerca su logística, recorta plazos y mejora disponibilidad. Eso se traduce en:

• más conversión por “entrega rápida”,
• menos cancelaciones,
• y mejor percepción de fiabilidad.

Para el retail europeo y para marcas en México que venden a Europa (o compiten con plataformas globales en LATAM), la lección es simple: la experiencia de entrega ya es parte del producto.

IA para operaciones: el “modo control de torre”

He visto que funciona especialmente bien un enfoque de IA tipo control tower:

• predicción de picos (por campañas, clima, quincenas, tendencias),
• reorden automático con límites de riesgo,
• asignación inteligente de inventario por región,
• y alertas cuando la promesa de entrega se rompe (antes de que lo haga el cliente).

Si tu logística no puede competir en velocidad, compite en precisión: promete menos y cumple más. La IA sirve para prometer con datos, no con ilusión.

Compra conversacional: DoorDash + ChatGPT y el fin del “hacer la lista”

DoorDash ha integrado su servicio con ChatGPT en EE. UU. para que un usuario pase de “quiero cocinar X” a lista de compra + carrito, con posibilidad de ajustes y entrega incluso en menos de una hora en algunos casos.

La clave: la IA está entrando por una puerta que el retail controla poco

La compra conversacional cambia el orden del juego:

1. El cliente ya no empieza en tu web.
2. Empieza en una conversación (receta, dieta, plan de la semana).
3. La IA propone productos.
4. Luego el cliente “aterriza” en el carrito.

Eso significa que tu estrategia de e-commerce necesita responder a una pregunta incómoda: ¿cómo va a “entender” una IA tu catálogo?

Qué debe preparar un retailer (especialmente en alimentación)

Para que la compra conversacional te beneficie, no basta con “tener productos”. Hace falta estructura:

• Datos de producto limpios: ingredientes, alérgenos, formatos, equivalencias, uso culinario.
• Bundles y sustitutos: si no hay tomate pera, ¿cuál es el reemplazo lógico?
• Contexto de uso: “para ensalada”, “para salsa”, “apto para airfryer”, etc.

En la práctica, esto se parece mucho a un proyecto de PIM + taxonomía + IA. Y sí: es trabajo, pero es trabajo que se paga solo cuando el asistente empieza a recomendarte sin que tú estés delante.

Frase para llevarse: en la compra conversacional, el SEO se convierte en “lenguaje de receta”, y el catálogo se convierte en “intención”.

La IA como infraestructura: Amazon, OpenAI, PayPal y Disney

Las otras noticias de la semana parecen “corporativas”, pero son señales de fondo:

• OpenAI y Amazon negocian una inversión estratégica que podría superar 9.200 millones de euros, incluyendo uso de chips de IA de Amazon.
• Amazon ha pactado un ERE en España que afectará hasta a 920 empleados, dentro de un recorte global de cerca de 14.000 empleos, vinculado a automatización e IA.
• PayPal inicia el proceso para convertirse en banco en EE. UU. (PayPal Bank), buscando más control sobre crédito y ahorro.
• Disney anuncia 1.000 millones de dólares de inversión en OpenAI y licencias para generación de vídeo (Sora) con personajes desde 2026.

Lo que conecta todo: control de la “capa” que decide

Aquí hay un patrón: las compañías grandes están peleando por controlar la infraestructura (chips, nube, modelos), la interfaz (chat, vídeo, feed), y el pago/financiación. Quien controle esas capas, controla:

• qué se recomienda,
• cómo se descubre un producto,
• cómo se paga,
• y qué marcas se vuelven “invisibles”.

Para una pyme o un retailer mediano, la estrategia realista no es competir ahí. Es conectar tu negocio a esa infraestructura con criterio: IA donde haya ROI claro, y dependencia mínima donde haya riesgo.

Plan de acción en 30 días: IA que protege margen en 2026

Si tuviera que convertir este resumen semanal en tareas concretas (sin proyectos eternos), haría esto en el próximo mes:

1. Auditoría de margen por canal

   • Por SKU: margen bruto, devolución, comisión, coste logístico, incidencias.
   • Objetivo: decidir qué productos “aguantan” marketplaces con subidas.

2. Checklist de datos para IA (catálogo y operaciones)

   • Completar atributos críticos (tallas, materiales, compatibilidades, ingredientes).
   • Crear sustitutos y reglas de equivalencia.

3. Automatizar 2 decisiones repetitivas

   • Ejemplos: reposición basada en demanda, detección de roturas futuras, respuesta a FAQs con guardarraíles.

4. Piloto de personalización

   • Recomendaciones por comportamiento (no solo “más vendidos”).
   • Medir en dos KPIs: conversión y AOV (ticket medio).

5. Preparar el terreno para compra conversacional

   • Pensar tus productos como “componentes de misión”: receta, rutina, kit.
   • Crear bundles y contenido “de intención” (cena rápida, meal prep, cuidado de piel, etc.).

Diciembre de 2025 deja una idea contundente: el e-commerce se está volviendo más caro por fuera (tasas, comisiones) y más eficiente por dentro (IA). Si solo miras el coste externo, te agobias. Si usas IA para ordenar datos, reducir errores y personalizar, recuperas el control.

Si estás siguiendo esta serie de “IA en Comercio Minorista y E-commerce”, la próxima pregunta lógica es: ¿qué proceso de tu negocio genera más coste por fricción y debería ser el primero en automatizar con IA: catálogo, atención, pricing o inventario?