Brian Chesky cuestiona el futuro de los agentes de IA en el comercio electrónico
El consejero delegado de Airbnb, Brian Chesky, ha puesto en duda la capacidad de los agentes de inteligencia artificial actuales para transformar el comercio electrónico. Tras probar herramientas como Muse e Instinct, su conclusión es clara: todavía no funcionan bien cuando deben reproducir toda la experiencia que ofrece una plataforma como Airbnb.
La crítica de Chesky no se centra únicamente en errores técnicos. A su juicio, el problema es más profundo: la industria está intentando construir agentes sobre sistemas operativos y aplicaciones que no fueron diseñados para ellos. Sin una infraestructura específica, sostiene, estos asistentes solo pueden completar tareas sencillas y orientadas a la conversión.
Los chatbots no encajan con la forma de planificar un viaje
Los asistentes conversacionales suelen mostrar unas pocas opciones, esperar una respuesta del usuario y continuar con el siguiente paso. Este modelo puede ser útil para resolver una duda concreta, pero encaja peor con decisiones complejas que requieren comparar, revisar detalles y cambiar de opinión varias veces.
La búsqueda de alojamiento pertenece precisamente a esa categoría. Una familia puede consultar destinos, contrastar precios, revisar las opiniones, analizar la ubicación y compartir propuestas con otras personas antes de reservar. Un grupo de amigos puede necesitar varios días para decidirse.
Además, la planificación forma parte de la experiencia del viaje. Diversos estudios sobre comportamiento de los viajeros apuntan a que la anticipación y la preparación pueden resultar tan gratificantes como el propio desplazamiento. Un chatbot que intenta resolverlo todo en el menor número de pasos podría estar optimizando en la dirección equivocada.
Airbnb quiere que sus usuarios exploren, comparen y descubran posibilidades. Esa experiencia es distinta de introducir una petición y recibir una única recomendación final.
Una búsqueda con IA como solución intermedia
La compañía ha estrenado esta semana una función de búsqueda basada en inteligencia artificial. El planteamiento combina elementos de un chatbot con la interfaz tradicional de Airbnb y representa una primera respuesta a las limitaciones del modelo conversacional puro.
Chesky, sin embargo, no la presenta como el destino definitivo. El siguiente paso, previsto para los próximos tres a seis meses, pasa por lo que denomina multiplayer AI: interfaces en las que varias personas puedan planificar juntas con la IA como facilitadora.
En ese escenario, el asistente no hablaría únicamente con un usuario. Podría organizar preferencias, mostrar alternativas, explicar las diferencias entre alojamientos y ayudar a un grupo a alcanzar un acuerdo. La inteligencia artificial actuaría como coordinadora de la decisión, no solo como un buscador avanzado.
El problema del sistema operativo para agentes
La tesis más ambiciosa de Chesky sostiene que el sector está desarrollando agentes para iOS, macOS o Windows, aunque ninguno de estos sistemas operativos fue creado específicamente para agentes de IA.
Un agente es un sistema capaz de interpretar una instrucción, tomar decisiones y ejecutar acciones en distintas aplicaciones. Para hacerlo de forma fiable necesita permisos claros, acceso estructurado a las funciones y mecanismos que le indiquen qué puede hacer y qué límites debe respetar.
La comparación con el ecosistema de Apple ayuda a entender el desafío. Para que una tienda de aplicaciones funcione no basta con reunir programas: también hacen falta un sistema operativo y un SDK, el conjunto de herramientas que permite a los desarrolladores crear aplicaciones compatibles con ese entorno.
En el mundo de los agentes todavía no existe un equivalente suficientemente completo. Las herramientas actuales pueden llegar hasta una compra o una reserva sencilla, pero tienen problemas cuando deben realizar todas las acciones disponibles para una persona.
Un agente debería poder hacer mucho más que reservar
En Airbnb, por ejemplo, la experiencia completa incluye explorar alojamientos, comparar opciones, consultar mapas, verificar la identidad, enviar mensajes al anfitrión y añadir servicios. Un agente realmente útil tendría que manejar todas esas funciones sin perder contexto ni depender de trucos frágiles.
Según Chesky, incluso los sistemas más avanzados tropiezan con esta limitación. Muse, uno de los agentes de escritorio que más se aproxima a ese objetivo, no puede reproducir de forma nativa todas las capacidades de la aplicación de Airbnb.
El problema no es necesariamente que la plataforma o el agente estén mal diseñados. La dificultad reside en que las aplicaciones actuales no ofrecen todavía una interfaz de programación suficientemente rica y estandarizada para que otro sistema pueda utilizarlas como lo haría una persona.
Airbnb prepara sus propias herramientas de IA
La compañía trabaja en dos frentes. Por un lado, está haciendo su aplicación más accesible para agentes externos, con más controles de interfaz y soporte para que puedan navegar por ella de una forma más parecida a la experiencia humana.
Por otro, desarrolla agentes propios para la búsqueda y la atención al cliente. También prepara agentes de voz, cuyo lanzamiento está previsto para este otoño. Chesky considera que la voz será un canal especialmente importante para consultar alojamientos y resolver incidencias.
Airbnb no parece interpretar la llegada de los agentes como una amenaza directa. Su apuesta consiste en convertir la plataforma en un servicio compatible con ellos para que puedan generar oportunidades de negocio y atraer usuarios, en lugar de desviar la relación con el cliente hacia otra empresa.
MCP y la futura interoperabilidad entre agentes
A largo plazo, Airbnb contempla apoyarse en MCP, un estándar que permite a los agentes de inteligencia artificial conectarse con herramientas y servicios externos de forma estructurada.
La visión de Chesky es que las aplicaciones terminen convirtiéndose en agentes capaces de comunicarse entre sí. Un agente de viajes podría interactuar con otro especializado en transporte, pagos o actividades, siempre con permisos y reglas definidos.
Ese futuro también plantea riesgos. Ya se han documentado incidentes relacionados con agentes que operan con demasiada autonomía o interactúan de manera inestable con páginas y aplicaciones. Sin un sistema común que regule permisos, límites y compatibilidad, la automatización puede generar errores, compras no deseadas o problemas de seguridad.
La conclusión del ejecutivo de Airbnb es que el comercio electrónico basado en agentes todavía necesita una capa de infraestructura que no existe. Quien consiga construirla podría controlar una parte esencial de la próxima generación de internet. Hasta entonces, los agentes de IA seguirán siendo útiles para tareas concretas, pero estarán lejos de sustituir la experiencia completa que ofrecen las aplicaciones actuales.
