LA DEFLACION QUE SE VIENE: La subasta al revés

En las dos entregas anteriores planteé que la inteligencia artificial puede empujar a la economía mundial hacia la deflación, es decir hacia la caída sostenida de los precios. Expliqué que la deflación, lejos de ser una buena noticia, es una de las peores enfermedades económicas conocidas, y que arruinó a Japón durante veinte años y a Estados Unidos en la Gran Depresión de los años treinta. Identifiqué cuatro fuerzas que están empezando a operar juntas para producir este fenómeno, y en la segunda entrega desarrollé la primera, que es la baja del costo de producción de las materias primas como la soja, el trigo, el cobre y el hierro, gracias a la agricultura de precisión y a la minería automatizada.

En esta entrega quiero desarrollar la segunda fuerza, que es probablemente la más potente de todas, y sin embargo la menos discutida en el debate público. Tiene que ver con un mecanismo nuevo de compra que está a punto de cambiar radicalmente cómo funciona el comercio.

Para entender lo que viene, conviene pensar primero en cómo compramos hoy.

Cuando una persona quiere comprar un par de zapatillas, va a una tienda física o a una página de internet, mira lo que ofrecen los distintos vendedores, compara precios y elige. El vendedor fija el precio, y el comprador acepta o busca en otro lado. El trabajo de buscar, comparar y negociar recae sobre el comprador. Por eso, en la práctica, la mayoría de la gente no compara demasiado. Compra donde ya tiene costumbre, o donde vio el producto primero, o donde la publicidad lo dirigió. El vendedor sabe esto y lo aprovecha para sostener un precio con margen cómodo.

Entre el costo al que el fabricante vende las zapatillas y el precio que paga el consumidor final hay una diferencia importante. Esa diferencia se llama margen de intermediación, y cubre el alquiler del local, el sueldo del vendedor, el transporte, el almacenamiento, la publicidad, el costo de tener mercadería parada que no se vende y una ganancia para cada eslabón de la cadena. En zapatillas y ropa en general, ese margen anda entre el treinta y cinco y el cincuenta por ciento del precio final. En electrónica, alrededor del veinte por ciento. En muebles, puede llegar al cincuenta. En cosméticos, pasa del sesenta. En promedio, para los bienes que un consumidor típico compra en el supermercado, en el centro comercial o en tiendas online, el margen ronda el treinta y cinco por ciento.

Ahora pensemos en un mecanismo distinto. En los años noventa, las grandes empresas empezaron a usar una herramienta para comprar a sus proveedores que se llama subasta invertida. Funciona así. En lugar de que los proveedores pongan su precio y la empresa elija, la empresa anuncia qué quiere comprar, con qué especificaciones y en qué cantidad, y los proveedores compiten ofreciendo precios cada vez más bajos. El que ofrece el precio más bajo se lleva el negocio. El efecto es espectacular. En el sector industrial, las subastas invertidas bajaron precios de compra entre el veinte y el treinta por ciento en promedio, a veces más.

El problema es que hasta hoy este mecanismo solo funcionaba para compradores institucionales grandes. Una empresa que compra cien mil litros de aceite industrial al mes tiene cómo organizar una subasta invertida. Un consumidor individual que quiere un par de zapatillas no tiene cómo, porque le llevaría días coordinar proveedores, especificar el producto, recibir ofertas, verificar calidad, gestionar entregas y devoluciones. El costo de organizar la subasta es mayor que el ahorro.

La inteligencia artificial cambia exactamente esto. Un agente de inteligencia artificial, en este contexto, es un programa que actúa en nombre del usuario. No responde preguntas como un asistente cualquiera, sino que ejecuta tareas completas. Puede navegar por sitios web, comparar productos, negociar, completar compras y gestionar entregas. Cuando el usuario le dice “quiero unas zapatillas para correr con estas características”, el agente hace todo lo demás.

Y acá está el giro. Múltiples agentes, conectados entre sí y compitiendo entre sí, pueden ejecutar subastas invertidas para cada compra individual del consumidor. El agente del comprador anuncia la necesidad. Los agentes de los vendedores pujan hacia abajo. El agente del comprador verifica que el producto sea equivalente, gestiona la entrega, maneja eventuales devoluciones. El proceso completo toma segundos.

Esto ya está construyéndose. En octubre de 2025, Visa presentó un sistema llamado Visa Intelligent Commerce, diseñado específicamente para que agentes de inteligencia artificial ejecuten pagos en nombre del usuario. Mastercard lanzó un sistema equivalente llamado Agent Pay. OpenAI, Google, Amazon y varias otras empresas tienen agentes transaccionales ya funcionando en estado preliminar. Para fines de 2026 van a estar disponibles masivamente. Para 2027 y 2028 van a ser parte de la rutina del consumidor medio.

El precedente más claro de hacia dónde va esto es una plataforma china llamada Temu. Temu vende productos de fabricantes chinos directamente al consumidor occidental, eliminando los intermediarios tradicionales. Los precios en Temu son entre el sesenta y el ochenta por ciento más baratos que los del comercio tradicional. La calidad no siempre es excelente, los tiempos de entrega son largos y el servicio postventa es limitado. Aun así, Temu pasó de no existir a tener cientos de millones de usuarios en tres años. Lo que muestra Temu es que el consumidor está dispuesto a cambiar drásticamente sus hábitos de compra cuando la diferencia de precio es suficientemente grande.

Los agentes de inteligencia artificial van a ofrecer lo mismo que Temu, pero sin las limitaciones de Temu. Van a encontrar el producto equivalente más barato, van a garantizar calidad mediante verificación automática, van a organizar entregas rápidas, van a gestionar devoluciones sin fricción. Para el consumidor va a ser mejor, más cómodo y más barato que el comercio actual.

El efecto sobre los precios va a ser devastador para el margen de intermediación. Si el mercado está verdaderamente competitivo, el margen minorista del treinta y cinco por ciento actual puede comprimirse a menos del veinte por ciento en cuestión de pocos años. Aplicado al cuarenta por ciento del gasto del consumidor que corresponde a bienes relativamente estandarizados como ropa básica, electrónica, electrodomésticos, muebles, libros, artículos deportivos, juguetes, productos de limpieza, eso representa una caída acumulada de los precios de aproximadamente cuatro puntos porcentuales sobre el conjunto de la canasta de consumo. Distribuido en cinco años, son alrededor de ochenta puntos por año, que en términos técnicos es mucho.

Acá viene una objeción que es importante discutir. Se puede argumentar que el consumidor no siempre busca el precio más bajo. Busca la marca. Alguien que quiere zapatillas Nike no va a aceptar unas equivalentes pero sin marca, porque lo que compra es el logo, el estatus, la pertenencia. En cosméticos, no compra el producto, compra la imagen asociada a la marca. En ropa, no busca la prenda más barata sino la marca que lo identifica con un grupo social.

Esta objeción tiene peso, pero solo parcialmente. La razón es que la marca depende de dos cosas. Primero, que el consumidor pueda pagar la prima de precio que la marca cuesta. Segundo, que exhibir la marca sea socialmente valorado. Las dos condiciones se están debilitando.

Sobre la capacidad de pago, en las próximas entregas voy a desarrollar por qué la clase media profesional, que es la que hoy sostiene el consumo de marca, va a perder poder adquisitivo masivamente. Una persona desempleada no compra Nike. Compra zapatillas equivalentes más baratas.

Sobre el valor social de exhibir marca, hay un cambio más sutil pero igualmente importante. En momentos de crisis prolongada, el significado de la marca se invierte. Deja de ser signo de sofisticación y pasa a ser signo de ingenuidad, de derroche, de mal juicio. Lo que se vuelve prestigioso es demostrar que uno supo encontrar calidad equivalente sin pagar la prima. Esto ya ocurrió después de crisis económicas anteriores. En el Japón posterior a 1990, una estética completa de rechazo a la marca ostentosa emergió y dio origen a marcas como Muji, que literalmente significa “sin marca”, y que hoy factura ocho mil millones de dólares por año.

Cuando el mecanismo de la subasta invertida se combina con el cambio cultural sobre el valor de la marca, el resultado es una compresión del margen comercial mucho más profunda de la que sugieren los cálculos puramente técnicos. Marcas como Nike, que se sostienen casi enteramente sobre el logo aplicado a productos que son físicamente commodity, están en riesgo existencial.

Esto constituye la segunda fuerza. Por sí sola ya es significativa. En la próxima entrega voy a pasar a la tercera, que tiene que ver con un conjunto de actividades que hasta ahora fueron inmunes a la compresión tecnológica de precios. Los servicios profesionales, es decir el trabajo de abogados, contadores, consultores, analistas financieros, y la intermediación financiera, es decir lo que cobran bancos, aseguradoras y casas de inversión. Hasta ahora, toda la tecnología incorporada durante décadas no logró bajar estos precios. La inteligencia artificial, por primera vez en la historia, parece capaz de hacerlo.

Las cosas como son

Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología como este todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras, disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.