Los carritos inteligentes del supermercado son más cómodos que los convencionales. También hacen que gastes significativamente más. Un estudio de la Bayes Business School de la City St. George’s, University of London, publicado en el Journal of Business Research, cuantifica el efecto: los usuarios de carritos con pantalla táctil y sistema de IA integraron en su cesta un 32% más de gasto, compraron un 25% más de artículos (12,02 de media frente a 9,61) y pasaron un 23% más de tiempo en la tienda (40,40 minutos frente a 32,75). Los datos proceden de la observación de 12.418 sesiones de compra únicas durante el mes de marzo de 2025 en un supermercado alemán conocido no identificado, de las que 9.422 usaron el carrito inteligente.
El carrito del estudio es un modelo de tablet en el manillar que permite digitalizar la lista de la compra, recibir recomendaciones personalizadas de productos basadas en el historial de compras, obtener indicaciones de navegación por pasillos, y pagar directamente desde el carrito sin pasar por caja. La propuesta al consumidor es claramente de conveniencia. Los datos del estudio sugieren que esa conveniencia viene con un mecanismo de venta adicional bastante efectivo.
¿Qué encontraron los investigadores más allá del 32%?
El hallazgo más interesante del estudio no es el dato de gasto medio sino la curva de los superusuarios. Los investigadores identificaron un grupo de usuarios que realizaron más de 20 interacciones con la pantalla durante una sola sesión de compra. En ese segmento, el patrón se rompe: compraban más artículos que los usuarios moderados pero el gasto total no era proporcionalmente mayor, y a partir de un cierto nivel de interacciones, tanto el gasto como el número de artículos empezaban a descender.
La autora principal, la Dra. Sabrina Gottschalk (Bayes Business School), no entra en la ambigüedad: su conclusión es que los datos muestran una oportunidad de ingresos para los supermercados y que la recomendación es «incentivar a los clientes a usar la tecnología, quizás con puntos de fidelidad o premios». El coautor, el Dr. Yusuf Oc, alinea la lectura: «Los retailers están usando tecnología para mejorar la experiencia del consumidor, y nuestros hallazgos sugieren que puede haber ganancias de ingresos significativas al hacerlo efectivamente.»
El patrón temporal tiene matices propios. Los picos de gasto se concentran en tardes y fines de semana; las sesiones más largas ocurren por la noche. El calor ambiental reduce el tiempo en tienda independientemente del tipo de carrito, lo que el estudio reporta como hallazgo secundario pero que encaja con la lógica del comportamiento de compra: en verano todo el mundo quiere salir antes del supermercado.
¿El carrito te ayuda a comprar mejor o te vende más?
La respuesta es «probablemente las dos cosas, en proporciones que varían por usuario». Y ahí está el problema de base del estudio, que sus propios autores reconocen: es observacional, no experimental. No hay aleatorización que permita separar con rigor si los usuarios del carrito inteligente gastan más porque usan el carrito, o si las personas que tienden a gastar más son también las que adoptan tecnología nueva con más facilidad. La correlación del 32% es sólida sobre una muestra grande. La causalidad requeriría un diseño diferente —asignación aleatoria al tipo de carrito, control de variables demográficas y de historial de gasto.
La interpretación más benigna para el consumidor: los superusuarios (>20 interacciones) que compran más artículos sin gastar más podrían estar usando activamente las funciones de comparación de precios y búsqueda de ofertas que la pantalla ofrece, comprando más unidades de productos más baratos. La interpretación menos benigna: cuando el carrito se convierte en un videojuego de interacciones y recomendaciones, el usuario pierde el control del presupuesto de formas que no percibe en el momento.
Google lleva tiempo aplicando la misma lógica de reducción de fricción en compras online: imágenes generadas por IA para visualizar productos, probadores virtuales, recomendaciones personalizadas en búsqueda. El efecto en el gasto online de esas funciones es análogo al que este estudio documenta en tienda física. La IA en el punto de venta —digital o físico— está diseñada por y para los intereses del vendedor, aunque la interfaz esté diseñada para parecer un asistente del comprador.
La recomendación práctica que surge del estudio y del sentido común: llevar la lista de la compra planificada con antelación —incluso usando IA para planificarla fuera del supermercado— es la defensa más efectiva contra los nudges del carrito dentro de la tienda. Usa la función de navegación y la lista digital, que son genuinamente útiles. Si el carrito te recomienda algo que no estaba en tu lista, es porque el algoritmo calcula que te lo puede vender. Puede que sea algo que necesitas. Puede que no. La diferencia la sabe tu lista, no el carrito.
El 32% de gasto adicional es un dato que los supermercados van a usar para justificar inversiones en carritos inteligentes. Es también el número que los consumidores deberían tener en la cabeza la próxima vez que uno de esos carritos les recomiende algo.
Una coda de contexto: Sidekick, el asistente de compra online con IA que analizamos en 2023, prometía exactamente lo contrario —ayudarte a comprar menos y mejor, bloqueando impulsos de compra y recordándote los productos en espera de oferta. La tensión entre esos dos modelos —IA que optimiza para el vendedor vs. IA que optimiza para el comprador— es el debate de fondo de todo este sector. El carrito inteligente del supermercado es un producto de la primera categoría aunque se presente con el lenguaje de la segunda. Conocer la diferencia es la competencia más útil que un consumidor puede desarrollar en 2026.
En wwwhatsnew.com hemos comprobado, tras seguir varios despliegues de carritos inteligentes en Europa durante los últimos dos años, que la tasa de adopción crece más deprisa en los segmentos demográficos con mayor familiaridad con la tecnología móvil. El dato del estudio de Bayes es consistente con esa observación: los superusuarios que interactúan con frecuencia son precisamente quienes más necesitan la lista planificada de antemano como ancla.
