José ZegarraTable of Contents
Resumen
Un análisis de la UOC, con aportes del profesor Josep Curto, explica que las restricciones a los agentes de IA pueden responder tanto a riesgos de seguridad como a intereses comerciales. Estos asistentes pueden ejecutar tareas en nombre del usuario y modificar su relación con las plataformas.
Los asistentes que compran por nosotros plantean un doble desafío a las plataformas: proteger sus sistemas y conservar el control de la relación comercial.
Barcelona, España, 1 de noviembre de 2026.— Le encargas a un asistente que compare precios y compre un producto. Encuentra una opción adecuada, pero la tienda le impide continuar. Tu autorización no basta para abrirle la puerta.
Esta situación muestra uno de los obstáculos de la IA agéntica: su capacidad para ejecutar tareas depende también de las condiciones que establezcan las plataformas donde intenta operar. La discusión reúne problemas de seguridad, privacidad, competencia y un negocio construido alrededor de nuestra atención.
En un análisis publicado el pasado 27 de octubre de 2026, la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) recoge las explicaciones de Josep Curto, profesor de sus Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, sobre las razones de estos bloqueos. La nota identifica restricciones en servicios como Amazon, Delta Air Lines, Yelp y JPMorgan Chase; su alcance depende de cada plataforma y agente. Fuente: UOC
La autorización del usuario y las reglas de la plataforma
Un asistente que recomienda productos y un agente que entra a una cuenta para comprarlos tienen responsabilidades distintas. El segundo puede utilizar información personal, modificar una reserva o ejecutar un pago.
Desde la perspectiva de la plataforma, verificar que esa actividad corresponde a una delegación legítima resulta esencial.
Responden a las dos cosas a la vez, y conviene no separarlas artificialmente. Hay motivos legítimos de seguridad: un agente que navega y compra a la velocidad de una máquina es indistinguible, desde fuera, de un bot de fraude, de scraping o de abuso de credenciales”, explica Curto. Las plataformas llevan años invirtiendo en detectar tráfico automatizado, y un agente con la sesión del usuario rompe muchas de sus hipótesis de defensa”, añade.
La dificultad consiste en identificar quién actúa, por encargo de quién y con qué permisos. Detectar automatización puede ser relativamente sencillo en algunos casos; determinar si esa automatización está autorizada exige información adicional.
Más solicitudes también significan más consumo de recursos
Un aumento masivo de agentes navegando e interactuando en tiempo real genera una carga enorme de tráfico (scraping intensivo, peticiones concurrentes) que puede degradar la respuesta del sistema”, señala el profesor.
El riesgo aumenta cuando muchas tareas se ejecutan simultáneamente o repiten consultas sin límites adecuados. Además de mantener disponible el servicio, la empresa necesita gestionar errores y posibles reclamaciones.
¿Quién responde si el agente compra algo equivocado o accede a datos a los que no debería acceder?”, se pregunta Curto.
El 53 % de tráfico automatizado necesita contexto
El Bad Bot Report 2026 de Imperva, compañía de Thales, sitúa el tráfico automatizado por encima del 53 % en 2025, frente al 51 % en 2024, dentro del universo analizado por el proveedor. La variación es de aproximadamente dos puntos porcentuales.
Este indicador ayuda a dimensionar la automatización, pero no mide exclusivamente agentes de IA ni significa que todo ese tráfico sea malicioso. Tampoco permite trasladar el porcentaje directamente a un portal peruano.
Para una empresa que revisa sus estadísticas, las solicitudes al servidor, las sesiones y los usuarios son medidas diferentes. Identificar actividad sospechosa requiere examinar registros, frecuencia de acceso y comportamiento; un país de origen o una visita breve no bastan para demostrar que existe un bot.
La publicidad también está en juego
Parte de la experiencia de compra consiste en recorrer resultados, observar recomendaciones y encontrar productos que no estaban en la búsqueda original. Un agente puede reducir ese recorrido a una comparación y una transacción.
Una parte muy relevante del negocio de plataformas como Amazon depende de la atención: publicidad en resultados, productos patrocinados, recomendaciones propias, datos de comportamiento. Es decir, viven en buena medida de la experiencia publicitaria, la recomendación cruzada y las compras por impulso”, explica Curto. Un agente que compara y decide por el usuario se salta justo esa capa, y la plataforma pierde el control sobre la relación con el cliente”, añade.
El cambio afecta a la distribución de influencia: quién presenta las opciones, cuáles descarta y con qué criterios recomienda una compra.
Si la interfaz del usuario pasa a ser el agente de IA (OpenAI, Apple, Anthropic) y no la tienda, el poder sobre la relación con el cliente cambia de manos”, advierte el experto.
Esto tampoco garantiza que un asistente actúe siempre con independencia comercial. Para el consumidor será relevante conocer si sus recomendaciones incorporan patrocinios, comisiones o acuerdos con determinados proveedores.
Tabla analítica: las razones del bloqueo y sus consecuencias
| Dimensión | Qué preocupa a la plataforma | Qué está en juego para el usuario | Respuesta que conviene evaluar |
|---|---|---|---|
| Identidad y autorización | Accesos automatizados sin delegación verificable | Uso indebido de su cuenta | Identificación del agente y permisos específicos |
| Disponibilidad | Consultas excesivas o simultáneas | Lentitud o interrupciones del servicio | Límites de frecuencia y capacidad |
| Transacciones | Compras, cambios o cancelaciones incorrectas | Pérdidas económicas y reclamaciones | Confirmación de condiciones antes de ejecutar |
| Privacidad | Acceso a información sensible | Exposición de datos personales | Acceso mínimo y posibilidad de revocarlo |
| Modelo comercial | Menor exposición a anuncios y recomendaciones | Cambios en las opciones que recibe | Transparencia sobre intereses comerciales |
| Competencia | Entrada de intermediarios externos | Dependencia de ecosistemas cerrados | Integraciones con condiciones claras y verificables |
Elaboración de IT/USERS® Magazine a partir del análisis de la UOC. Las respuestas propuestas son criterios de evaluación, no funciones garantizadas de todas las plataformas.
Amazon y Perplexity: un conflicto sobre cómo acceder
El desacuerdo entre Amazon y Perplexity ilustra la discusión sobre la intervención de terceros en una compra.
En una declaración publicada el 4 de noviembre de 2025, Amazon sostuvo que las aplicaciones que compran en nombre de clientes deben identificarse y respetar las decisiones de participación de los proveedores. También manifestó objeciones a la experiencia ofrecida por Comet. Esa declaración recoge la posición de Amazon y no constituye, por sí sola, una conclusión judicial sobre la conducta de Perplexity. aboutamazon.com
El caso plantea una pregunta que seguirá acompañando al comercio agéntico: ¿cómo compatibilizar la elección del consumidor con la seguridad y las condiciones operativas del servicio?
Visión estratégica para Perú y Latinoamérica
Para comercios, agencias de viajes y proveedores de servicios de la región, conviene empezar por separar las consultas de las operaciones que comprometen dinero o información personal.
Un agente podría consultar un catálogo mediante una integración autorizada, mientras una compra exige verificar precio final, disponibilidad, entrega y aceptación del cliente. Esa distinción permite probar servicios sin conceder desde el inicio acceso amplio a cuentas.
La preparación también incluye información comercial clara y actualizada. Un catálogo inconsistente puede producir recomendaciones equivocadas aunque el agente funcione correctamente.
En Latinoamérica, donde una operación puede involucrar monedas, proveedores y condiciones de distintos países, conservar el detalle de la autorización resulta especialmente útil para resolver discrepancias. El indicador de éxito debería combinar ventas y satisfacción con errores, reclamaciones y capacidad de recuperar una operación fallida.
Cómo empezar a delegar con mayor control
Una adopción gradual permite comprobar el comportamiento del agente antes de ampliar sus atribuciones.
- Comenzar con tareas de consulta.- Comparar información pública o preparar opciones antes de habilitar compras.
- Conceder permisos limitados.- Definir qué cuenta puede consultar, durante cuánto tiempo y para qué tarea.
- Confirmar las acciones sensibles.- Revisar destinatario, importe, condiciones y alcance antes de pagar, enviar o cancelar.
- Conservar un registro comprobable.- Documentar la solicitud, la autorización y el resultado, evitando almacenar secretos innecesarios.
- Probar la revocación.- Verificar que sea posible retirar permisos y detener nuevas actuaciones.
También conviene contemplar la inyección de instrucciones: una página o documento puede contener mensajes diseñados para desviar al agente de la tarea autorizada. El diseño debe separar el contenido consultado de las instrucciones que controlan su actuación.
Glosario
IA agéntica
Sistemas de inteligencia artificial capaces de utilizar herramientas y ejecutar secuencias de tareas con distintos grados de autonomía.
Bot
Software que realiza actividades automatizadas. Puede cumplir funciones legítimas o utilizarse con fines abusivos.
Scraping
Extracción automatizada de información de sitios web. Su impacto depende del volumen, las condiciones de acceso y el uso posterior.
Autorización delegada
Permiso que una persona concede a un sistema para actuar en su nombre dentro de un alcance definido.
API
Interfaz que permite intercambiar datos o ejecutar funciones entre sistemas mediante reglas establecidas.
Interoperabilidad
Capacidad de distintos sistemas para trabajar juntos mediante mecanismos compatibles de identificación, autorización e intercambio.
Inyección de instrucciones
Intento de manipular un sistema de IA mediante contenido externo que busca alterar su comportamiento.
Ecosistema cerrado
Entorno donde un proveedor controla las condiciones de acceso y la integración de servicios de terceros.
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