Los métodos utilizados para la búsqueda y el descubrimiento en línea en el sudeste asiático están cambiando respecto de los canales tradicionales, y plataformas como la aplicación Grab desempeñan un papel cada vez mayor. En lugar de que los usuarios escriban consultas en motores de búsqueda o naveguen por las redes sociales, muchos están empezando a confiar en las recomendaciones de las aplicaciones para orientar sus hábitos alimentarios, adónde van y cómo viajan.
En su evento GrabX 2026, Grab Holdings presentó 13 nuevas funciones impulsadas por IA diseñadas para cambiar la forma en que los usuarios interactúan con su plataforma. Las actualizaciones abordan áreas como transporte, entrega de alimentos y pagos. Grab está posicionando su aplicación como un sistema que recomienda y muestra opciones en lugar de proporcionar respuestas simples.
Transacciones y recomendaciones.
Grab se utiliza a menudo para realizar tareas específicas. Los usuarios pueden abrir la aplicación para buscar comida o un viaje y completar una transacción. El conjunto de herramientas descrito como “Compañeros de IA cotidianos” sugerirá lugares para comer, ayudará a planificar viajes y brindará orientación basada en los hábitos y la ubicación del usuario. Según el anuncio de Grab, el objetivo es apoyar “la vida, los viajes y los negocios locales” a través de asistencia impulsada por la IA.
Funciones como el feed Discover de Grab y los asistentes en la aplicación pueden recomendar restaurantes y mostrar reseñas sin una búsqueda directa. Las sugerencias se basan en pedidos anteriores, la hora del día y los datos de ubicación.
Si bien los sistemas de recomendación no son nuevos (TikTok y Amazon usan métodos similares), Grab combina descubrimiento y transacción en un solo lugar.
Competencia con la búsqueda y las redes sociales.
A medida que Grab amplía sus herramientas de recomendación, se superpone más con los motores de búsqueda y las plataformas sociales. Los usuarios que dependen de Grab para elegir un restaurante pueden utilizar menos las plataformas Google o Meta. En cambio, la decisión puede ocurrir dentro de la ‘superaplicación’. Esto crea un nuevo tipo de competencia en torno a cómo los usuarios descubren los servicios.
Según Grab, el sistema funciona con lo que llama una “capa de inteligencia”, creada a partir de datos de más de 20 mil millones de viajes y pedidos en su red. El sistema utiliza esos datos para personalizar las sugerencias. Cuanto más confíen los usuarios en las recomendaciones, más influirá la aplicación en las empresas que se presentan a los usuarios. Las empresas que figuran en Grab dependerán más de cómo las clasifique o recomiende el sistema, lo que implicará un grado cada vez mayor de dependencia de la plataforma y sus algoritmos opacos.
Marketing dentro de la aplicación Grab
Las actualizaciones también funcionan en nombre de los comerciantes, proporcionando asistentes de inteligencia artificial que pueden monitorear el desempeño de la tienda y sugerir acciones. Un ejemplo es un “administrador de tienda virtual” que ayuda a realizar un seguimiento de los pedidos y detectar posibles problemas. Otras herramientas utilizan visión por computadora para monitorear las condiciones de la tienda, como la limpieza o el tráfico peatonal.
Estas capacidades se combinan con promociones y anuncios, formando la capa básica de marketing y operaciones de la aplicación.
Las pequeñas y medianas empresas que dependen de Grab para sus ventas pueden utilizar las herramientas de Grab en lugar de sistemas separados para análisis y operaciones.
El impulso de IA de Grab también incluye herramientas para conductores. Los nuevos asistentes de voz brindan sugerencias de rutas con manos libres y actualizaciones en tiempo real. Si bien estas características no están directamente relacionadas con el marketing, tendrán un efecto en la calidad del servicio y la percepción de la marca.
Con el tiempo, las mejoras en el servicio pueden influir en la retención y el uso repetido, lo que a su vez afecta la frecuencia con la que los usuarios interactúan con las recomendaciones dentro de la aplicación.
Ser descubierto en Grab
El impacto más amplio de estos cambios es un cambio en la forma en que las marcas llegan a los clientes. El marketing digital tradicional se basa en clasificaciones de búsqueda, contenido de redes sociales o anuncios pagados. En el modelo de Grab, el descubrimiento ocurre a través de un sistema interno que selecciona y presenta opciones a los usuarios. En lugar de optimizar únicamente para plataformas externas, es posible que las marcas deban considerar cómo aparecen en el ecosistema de Grab. Factores como las valoraciones de los clientes y la participación en la aplicación podrían desempeñar un papel más importante.
Los sistemas de recomendación también plantean dudas sobre la transparencia, ya que las empresas tienen una explicación directa de cómo se clasifican o por qué se pueden sugerir sus productos o servicios.
Siguiente para la aplicación Grab
Las funciones anunciadas en GrabX aún se encuentran en las primeras etapas de implementación y se espera que la disponibilidad varíe según el mercado. Su impacto dependerá de cómo se adopten y de su rendimiento en el uso diario. Aun así, Grab está utilizando la IA para mejorar la eficiencia y cambiar la forma en que los usuarios descubren y eligen los servicios. Si los usuarios confían en estos sistemas para sus decisiones cotidianas, Grab podría desempeñar un papel más importante en la visualización y elección de las marcas.
(Foto de Farel Yesha)
Ver también: La búsqueda va más allá de las palabras clave a medida que la IA remodela la orientación de los anuncios
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