¿Puede un agente de IA reservar o comprar en la web de un negocio local?
Los asistentes de IA empiezan a reservar mesas, citas y habitaciones para las personas. Leímos los 694 sitios web de negocios locales que recomiendan los asistentes de IA, en 20 países y 22 tipos de negocio, como lo haría un agente sencillo: sin ejecutar scripts, sin iniciar sesión y sin enviar nada.
Publicado por Guglielmo Paesano, fundador de AIGROW · documento de trabajo, 5 de noviembre de 2026
- Países
- 20
- Tipos de negocio
- 22
- Sitios que pudo leer
- 571
- Nada con lo que un agente pueda actuar
- 47,4%
Documento de trabajo, sin revisión por pares
¿Puede un agente de IA reservar o comprar en la web de un negocio local? AIGROW Labs leyó 694 sitios web de negocios locales que recomiendan los asistentes de IA, en 20 países, como lo haría un agente. 27,1% le permitieron reservar o comprar mediante un sistema estándar: 52,8% de los restaurantes, 9,5% de los demás oficios. 47,4% no le ofrecieron nada con lo que actuar.
Resultados
Cada porcentaje se calcula sobre los 694 sitios, salvo que se indique otra cosa. Las tablas siguientes ofrecen cada cifra con su intervalo del 95%.
Aproximadamente una web de cada cuatro permite que un agente de IA reserve o compre mediante un sistema estándar: 27,1%, 188 de 694.
Un sistema estándar es un servicio conocido de reservas, pedidos o tienda, incrustado en las páginas o enlazado desde ellas, un software de tienda con carrito operativo o una acción de reserva declarada. Lo alcanzan 52,8% de los restaurantes, 38,6% de los hoteles y 9,5% del resto de oficios. Esta proporción es un mínimo: un lector que no ejecuta scripts no ve los widgets de reserva que se dibujan después de cargar la página, y si se cuentan todos los formularios de reserva propios, las señales de carrito y los marcos de reserva vacíos, sube a 35,4%.
Casi la mitad no ofrece a un agente nada con lo que actuar: 47,4% de las webs.
17,7% no se pudieron leer en absoluto, casi siempre porque el servidor rechazó al lector. 29,7% se pudieron leer, pero no tenían nada que rellenar ni ningún sistema que usar, como mucho un número de teléfono o una dirección de correo que devolver. Fuera de restaurantes y hoteles, la proporción sin nada con lo que actuar es 57,8%.
Solo 3,7% de las webs cierran robots.txt a un agente de IA por su nombre, pero 8,9% rechazaron en la puerta a nuestro lector, que se identificaba abiertamente.
Todas las webs que cierran su página de inicio a un agente de IA por su nombre se la cierran también a un rastreador que recopila datos de entrenamiento, y 0,6% se la cierran a los agentes que obtienen una página porque una persona lo ha pedido. Los rechazos proceden del servidor o de su servicio de seguridad, y varían según el lector: de 556 webs que atendieron el mismo día a un lector similar a un navegador, 27 rechazaron al nuestro, y de 60 que lo rechazaron, 21 dejaron entrar al nuestro.
Qué significa para un negocio
Un asistente que no puede entrar en tu sitio, o que solo encuentra un número de teléfono, devuelve a la persona un nombre y nada más. Tres cosas deciden si puede ir más lejos.
- Déjalo entrar
- Comprueba qué envía tu servidor a un agente de IA, y no solo lo que dice robots.txt: aquí el cortafuegos rechazó a más lectores que robots.txt, y un bloqueo ahí pasa inadvertido porque el sitio sigue abriéndose en un navegador. El análisis gratuito comprueba ambos para los rastreadores de los asistentes, y la comprobación gratuita de rastreadores lo hace para cualquier página.
- Dale una forma de actuar
- Si recibes reservas o pedidos a través de un servicio, enlázalo desde tu página de inicio. Un lector que no ejecuta scripts encuentra un enlace sencillo y puede pasar por alto un widget que se dibuja después de cargar la página.
- Escribe los datos
- Indica en el marcado de tu página qué tipo de negocio eres y cuándo abres: de los sitios legibles, 25,7% se describían como negocio local y 13,0% indicaban su horario de apertura. AI Local Fix añade el marcado LocalBusiness a un máximo de 10 de tus páginas como parte de su trabajo previo.
Dónde está cada sitio
Cada sitio se sitúa en el escalón más alto que un agente alcanzó en cualquiera de las páginas leídas. Las barras son porcentajes de todos los sitios de la fila, así que una barra llena equivaldría a todos los sitios.
- Reservar o comprar mediante un sistema estándar
- Nada con lo que un agente pueda actuar
La escala por sector
Porcentaje de los sitios de cada sector en cada escalón, con su intervalo del 95%.
| Sector | Sitios | No puede leer | Solo llamar o escribir | Formulario etiquetado | Sistema estándar |
|---|---|---|---|---|---|
| Todos los sitios | 694 | 17,7% (15,1% a 20,7%) | 29,7% (26,4% a 33,2%) | 25,5% (22,4% a 28,9%) | 27,1% (23,9% a 30,5%) |
| Restaurantes | 197 | 17,3% (12,6% a 23,1%) | 20,3% (15,3% a 26,5%) | 9,6% (6,3% a 14,6%) | 52,8% (45,8% a 59,6%) |
| Hoteles | 127 | 22,0% (15,7% a 30,0%) | 10,2% (6,1% a 16,7%) | 29,1% (21,9% a 37,6%) | 38,6% (30,6% a 47,3%) |
| Otros oficios | 370 | 16,5% (13,1% a 20,6%) | 41,4% (36,4% a 46,4%) | 32,7% (28,1% a 37,6%) | 9,5% (6,9% a 12,9%) |
En el escalón más alto, 89,4% usan un servicio de la lista, 61,2% lo integran en la página y 28,2% solo enlazan a él; el software de tienda con un carrito que funciona representa 19,1%.
Por qué no se pudieron leer 123 sitios
El motivo principal es un rechazo: un código de error como 403 o 429, o una página de verificación anti-bots. Los porcentajes se calculan sobre los 694 sitios.
| Motivo | Sitios | Porcentaje de todos los sitios |
|---|---|---|
| Rechazado o respondido con una verificación anti-bots | 62 | 8,9% (7,0% a 11,3%) |
| Sin texto legible sin scripts | 20 | 2,9% |
| El nombre de dominio no se resuelve | 14 | 2,0% |
| Estado de error en la página de inicio | 8 | 1,2% |
| Sin respuesta en 15 segundos | 6 | 0,9% |
| robots.txt responde con un error del servidor | 4 | 0,6% |
| robots.txt cierra la página de inicio | 3 | 0,4% |
| Falla la conexión segura | 3 | 0,4% |
| La página de inicio no es una página web | 1 | 0,1% |
| Dominio aparcado | 1 | 0,1% |
| Página predeterminada del servidor | 1 | 0,1% |
robots.txt y el cortafuegos
Porcentajes sobre los 668 sitios cuyo robots.txt respondió. Pocos propietarios cierran la puerta a los agentes de IA a propósito, y casi ninguno a los agentes que actúan en nombre de una persona.
| robots.txt | Sitios | Compartir |
|---|---|---|
| robots.txt nombra al menos un agente de IA | 70 | 10,5% (8,4% a 13,0%) |
| Cierra la página de inicio a un agente de IA por su nombre | 25 | 3,7% (2,5% a 5,5%) |
| a un rastreador que recopila datos de entrenamiento | 25 | 3,7% (2,5% a 5,5%) |
| a un rastreador de búsqueda con IA | 2 | 0,3% (0,1% a 1,1%) |
| a un agente que obtiene una página para una persona, contando las reglas para todos los robots | 4 | 0,6% (0,2% a 1,5%) |
| Las reglas para todos los robots cierran la página de inicio | 3 | 0,4% (0,2% a 1,3%) |
En el cortafuegos, 8,9% de los 694 sitios rechazaron al lector con un código de error o una página de verificación. De los 556 sitios que atendieron el mismo día a un lector similar a un navegador, 4,9% rechazaron al nuestro; de los 60 que lo habían rechazado, 35,0% dejaron entrar al nuestro.
Qué le dice a un agente un sitio legible
Porcentajes sobre los 571 sitios que se pudieron leer. La mayoría incluye algún marcado, pero pocos indican los datos que un agente necesita para reservar.
| En las páginas leídas | Sitios | Compartir |
|---|---|---|
| Un enlace de teléfono pulsable | 357 | 62,5% (58,5% a 66,4%) |
| Un enlace de correo electrónico | 328 | 57,4% (53,4% a 61,4%) |
| Un formulario de solicitud cuyos campos tienen todos un nombre legible | 259 | 45,4% (41,3% a 49,5%) |
| Solo formularios cuyos campos no tienen un nombre legible | 58 | 10,2% (7,9% a 12,9%) |
| Su propio formulario de reserva, con campos de fecha y comensales | 57 | 10,0% (7,8% a 12,7%) |
| Un marco de reserva vacío a la espera de que un script lo rellene | 28 | 4,9% (3,4% a 7,0%) |
| Cualquier marcado schema.org | 450 | 78,8% (75,3% a 82,0%) |
| Se describe como negocio local en el marcado | 147 | 25,7% (22,3% a 29,5%) |
| Horario de apertura en el marcado | 74 | 13,0% (10,5% a 16,0%) |
| Indica en el marcado si acepta reservas | 13 | 2,3% (1,3% a 3,9%) |
| Declara una acción para reservar, pedir, comprar o programar, con un destino | 13 | 2,3% (1,3% a 3,9%) |
| Al menos un precio en el texto visible | 240 | 42,0% (38,0% a 46,1%) |
| Un archivo llms.txt | 103 | 18,0% (15,1% a 21,4%) |
Por tipo de negocio
Tipos de negocio con al menos 10 sitios, de mayor a menor; los más pequeños se agrupan en la última fila. La última columna añade el intervalo del 95%.
| Tipo de negocio | Sitios | No puede leer | Solo llamar o escribir | Formulario etiquetado | Sistema estándar |
|---|---|---|---|---|---|
| Restaurantes | 197 | 17,3% | 20,3% | 9,6% | 52,8% (45,8% a 59,6%) |
| Hoteles | 127 | 22,0% | 10,2% | 29,1% | 38,6% (30,6% a 47,3%) |
| Gimnasios | 44 | 18,2% | 31,8% | 31,8% | 18,2% (9,5% a 32,0%) |
| Asesores financieros | 31 | 19,4% | 54,8% | 25,8% | 0,0% (0,0% a 11,0%) |
| Dentistas | 30 | 10,0% | 30,0% | 56,7% | 3,3% (0,6% a 16,7%) |
| Abogados | 29 | 27,6% | 20,7% | 48,3% | 3,4% (0,6% a 17,2%) |
| Veterinarios | 27 | 18,5% | 40,7% | 22,2% | 18,5% (8,2% a 36,7%) |
| Talleres mecánicos | 26 | 19,2% | 46,2% | 34,6% | 0,0% (0,0% a 12,9%) |
| Fisioterapeutas | 26 | 19,2% | 30,8% | 34,6% | 15,4% (6,2% a 33,5%) |
| Inmobiliarias | 26 | 23,1% | 26,9% | 50,0% | 0,0% (0,0% a 12,9%) |
| Autoescuelas | 25 | 8,0% | 52,0% | 24,0% | 16,0% (6,4% a 34,7%) |
| Dermatólogos | 20 | 10,0% | 50,0% | 35,0% | 5,0% (0,9% a 23,6%) |
| Arquitectos | 18 | 5,6% | 88,9% | 5,6% | 0,0% (0,0% a 17,6%) |
| Peluquerías | 17 | 5,9% | 35,3% | 11,8% | 47,1% (26,2% a 69,0%) |
| Electricistas | 12 | 33,3% | 58,3% | 8,3% | 0,0% (0,0% a 24,2%) |
| Tipos de negocio con menos de 10 sitios | 39 | 12,8% | 43,6% | 35,9% | 7,7% (2,7% a 20,3%) |
Por país
Primero las muestras más grandes. Las muestras pequeñas tienen intervalos amplios, así que interprétalas como aproximadas. La última columna añade el intervalo del 95%.
| País | Sitios | No puede leer | Solo llamar o escribir | Formulario etiquetado | Sistema estándar |
|---|---|---|---|---|---|
| Dinamarca | 67 | 16,4% | 31,3% | 11,9% | 40,3% (29,4% a 52,3%) |
| Estados Unidos | 63 | 20,6% | 14,3% | 17,5% | 47,6% (35,8% a 59,7%) |
| Alemania | 59 | 20,3% | 18,6% | 22,0% | 39,0% (27,6% a 51,7%) |
| Países Bajos | 55 | 16,4% | 32,7% | 23,6% | 27,3% (17,3% a 40,2%) |
| Canadá | 50 | 20,0% | 16,0% | 36,0% | 28,0% (17,5% a 41,7%) |
| Francia | 49 | 16,3% | 26,5% | 28,6% | 28,6% (17,8% a 42,4%) |
| Portugal | 43 | 11,6% | 30,2% | 25,6% | 32,6% (20,5% a 47,5%) |
| Bélgica | 40 | 10,0% | 45,0% | 22,5% | 22,5% (12,3% a 37,5%) |
| Irlanda | 38 | 13,2% | 23,7% | 52,6% | 10,5% (4,2% a 24,1%) |
| Australia | 37 | 27,0% | 21,6% | 8,1% | 43,2% (28,7% a 59,1%) |
| Reino Unido | 31 | 35,5% | 19,4% | 38,7% | 6,5% (1,8% a 20,7%) |
| Italia | 28 | 14,3% | 42,9% | 21,4% | 21,4% (10,2% a 39,5%) |
| Polonia | 28 | 17,9% | 35,7% | 25,0% | 21,4% (10,2% a 39,5%) |
| Austria | 23 | 8,7% | 47,8% | 39,1% | 4,3% (0,8% a 21,0%) |
| Suiza | 22 | 9,1% | 45,5% | 36,4% | 9,1% (2,5% a 27,8%) |
| Suecia | 18 | 22,2% | 44,4% | 33,3% | 0,0% (0,0% a 17,6%) |
| España | 17 | 17,6% | 52,9% | 23,5% | 5,9% (1,0% a 27,0%) |
| Noruega | 14 | 7,1% | 57,1% | 21,4% | 14,3% (4,0% a 39,9%) |
| México | 9 | 33,3% | 33,3% | 22,2% | 11,1% (2,0% a 43,5%) |
| Brasil | 3 | 33,3% | 33,3% | 0,0% | 33,3% (6,1% a 79,2%) |
Cómo se hizo el estudio
- La muestra
- Todas las webs propias que un estudio anterior de AIGROW Labs vinculó con un negocio nombrado por un asistente de IA en una página del AIGROW Index: 694 webs en 20 países y 22 tipos de negocio, cada una contada una sola vez. Los restaurantes (197) y los hoteles (127) son una parte importante, por lo que se presentan aparte del resto de oficios (370). Son negocios que los asistentes ya recomiendan, así que la muestra se inclina hacia lugares muy conocidos y sus proporciones los describen a ellos, no a todos los negocios locales.
- El lector
- Un pequeño programa que se identificaba abiertamente como lector de investigación de AIGROW Labs, enviaba una solicitud por host cada vez, esperaba como máximo 15 segundos una respuesta y respetaba robots.txt según la RFC 9309, tratando como cerrado un error del servidor en ese archivo. El 5 de noviembre de 2026 leyó cada página de inicio y, como máximo, 3 páginas enlazadas sobre reservas, citas, presupuestos, tienda o contacto. No ejecutó scripts, no inició sesión, no abrió ningún proceso de pago y no envió ningún formulario.
- La escalera
- Cada web se sitúa en el peldaño más alto alcanzado en cualquiera de las páginas leídas. No puede leer: ninguna página utilizable para un lector automático, desde un dominio inexistente o un rechazo hasta una página vacía sin scripts. Solo llamar o escribir: ningún formulario etiquetado ni sistema estándar. Formulario etiquetado: un formulario de solicitud cuyos campos tienen todos un nombre que un agente puede leer; alguien del negocio tiene que responderlo. Sistema estándar: uno de los 214 servicios o plugins conocidos de reservas, pedidos y tienda, incrustado o enlazado; un software de tienda con carrito o señal de producto; o una acción schema.org para reservar, pedir, comprar o programar que indique un destino.
- Estadísticas
- Cada proporción va acompañada de su recuento y de un intervalo de confianza de Wilson del 95%. Las proporciones sobre robots.txt usan las 668 webs cuyo robots.txt respondió con un archivo o con un estado que significa que no existe. Las proporciones sobre formularios, enlaces y marcado usan las 571 webs que se pudieron leer. Se buscaron 17 nombres de agentes de IA en robots.txt.
- Un mínimo
- El lector no ejecutó scripts, y muchos widgets de reserva los dibuja un script después de cargar la página, por lo que el peldaño superior es un mínimo. Si se cuentan todos los formularios de reserva propios con campos de fecha y comensales, todas las señales de carrito o de producto y todos los marcos de reserva vacíos, sube a 35,4% (32,0% a 39,1%). Las webs que envían una página vacía y lo dibujan todo con scripts se consideran aquí ilegibles, aunque un agente que use un navegador completo sí podría leerlas.
- Pocas páginas y una lista finita
- Solo se leyeron la página de inicio y hasta 3 páginas enlazadas, por lo que se pasó por alto una página de reservas situada más al fondo de la web o tras un menú creado con un script. Un servicio que no figura en la lista no se cuenta, y el motor de reservas propio de un grupo hotelero cuenta, como mucho, como formulario etiquetado.
- Encontrado no es terminado
- La escala mide lo que un agente puede encontrar, no si una reserva se completa. Un sistema estándar puede seguir exigiendo una cuenta, una tarjeta de pago o una decisión que el agente no puede tomar, y un formulario con etiquetas puede tardar días en recibir respuesta.
- Un lector, un momento
- Cada sitio se leyó una sola vez, con un lector que se identificaba como tal. Otro agente de usuario, otra red u otra hora habrían encontrado rechazos distintos, como muestra la comparación con la lectura similar a la de un navegador. Los agentes de IA reales se identifican de formas distintas y no todos ejecutan un navegador completo.
- Muestras pequeñas
- Varios países tienen menos de 20 sitios, y las diferencias entre países reflejan en parte los oficios que los asistentes nombraron en cada uno. Interpreta las filas de países y de oficios como aproximadas.
- Conflictos de intereses
- El autor fundó AIGROW, que publica el Índice y vende servicios para mejorar cómo aparecen los negocios en las respuestas de la IA. El estudio no tuvo financiación externa.
Clasificaciones del AI Visibility Index
Descubre qué negocios y productos mencionaron ChatGPT, Claude, Gemini y Grok para las categorías y lugares que aparecen a continuación.
Cómo citar
Guglielmo Paesano, Can an AI agent book or buy on a local business website?, documento de trabajo de AIGROW Labs, 5 de noviembre de 2026, aigrow.gg/research/ai-agent-ready-sites-2026.
Un documento de trabajo que aún no ha pasado revisión por pares. Las cifras de esta página son las del documento.
El estudio leyó solo páginas públicas y no nombra ningún negocio estudiado. El archivo por sitio, que enumera los nombres de host, queda en poder de AIGROW Labs.
¿Puede un asistente encontrarte y después reservarte?
El análisis gratuito plantea a ChatGPT, Claude, Gemini y Grok las preguntas de tus propios clientes, muestra a quién nombran en tu lugar y comprueba si sus rastreadores pueden leer tu sitio.
AIGROW Labs · 5 de noviembre de 2026