¿Estás construyendo para los humanos o para la IA?

Hace tiempo que la web dejó de estar hecha solo para personas. Desde los primeros buscadores, escribimos para máquinas, para que los buscadores pudieran leer, indexar y clasificar nuestros sitios.

Lo que cambia ahora es el tipo de máquina que está al otro lado. Si antes optimizábamos títulos y metaetiquetas para aparecer en las búsquedas, hoy necesitamos crear experiencias comprensibles para los modelos de lenguaje.

Estamos diseñando productos que consumen los humanos e interpretan las inteligencias artificiales al mismo tiempo.

Hay empresas que ya lo entendieron y están adaptando sus contenidos para que los modelos de lenguaje los comprendan, no solo los indexen: “LLM Optimization”, páginas pensadas para que los agentes conversacionales interpreten contexto, propósito y estructura. El desafío es que la IA comprenda el contenido.

En el comercio electrónico, el movimiento es aún más evidente. Walmart y OpenAI se asociaron para permitir compras directamente en ChatGPT, inaugurando el llamado agentic commerce: experiencias en las que el agente de IA hace todo el trabajo. La persona ya no entra en la aplicación: simplemente dice “quiero comprar café y papel de cocina”, y el agente se encarga de todo.

Detrás de esto, MCP (Model Context Protocol) conecta el comercio electrónico directamente con la IA, exponiendo datos como catálogo, precio, entrega y pago para que el agente los comprenda y actúe por sí solo. Google, por su parte, presentó AP2 (Agent Payments Protocol), un estándar para que los agentes completen transacciones de forma segura y auditable.

Con los mismos protocolos aplicados al sistema financiero, el usuario no necesita pedir nada. El agente observa el comportamiento de gasto, entiende los patrones y actúa automáticamente.

Por ejemplo, detecta que los gastos del mes disminuyeron y ajusta la planificación: transfiere una parte a inversiones, reserva otra para ahorro y mantiene el resto en la cuenta. Si identifica un aumento de gastos fijos, reduce la aportación y avisa: “Noté que este mes subieron tus facturas. Ajusté tu meta de ahorro a R$ 300 y reprogramaré el resto si queda dinero”.

Todo esto ocurre en segundo plano, sin órdenes explícitas. El agente accede al saldo, al historial, a los límites, al perfil de riesgo y a los objetivos, y toma decisiones basadas en aprendizaje continuo. No pregunta qué quieres hacer con el dinero: ya sabe qué tiene sentido para ti.

En este modelo, el canal deja de ser la “aplicación” y se convierte en un servicio, conectado mediante MCP a una red de agentes que gestionan las finanzas en tiempo real.

El dilema del producto es entender quién utiliza realmente tu sistema. Cuando un agente de IA interactúa con una interfaz, no necesita un botón bonito, sino una API bien estructurada; no busca estética, sino semántica.

Las empresas que lo perciban primero tendrán ventaja: estarán construyendo no solo para usuarios humanos, sino también para los agentes que los representan.

Porque la pregunta que define la hoja de ruta de tu producto digital es: ¿tu producto se está construyendo para humanos o para IA?

📌 Artículo publicado originalmente en Época Negócios