Medimos 200 empresas B2B de Argentina, México, Colombia, Chile, Perú y Uruguay con un benchmark pre-registrado. De las 177 que un cliente automatizado pudo leer, ninguna publica un Agent Card (el archivo con el que un agente descubre a una empresa) y la mediana de preparación es 6 sobre 90. Once bloquean a los clientes automatizados y nueve tienen certificados que un agente rechaza. Los proveedores de IA no están mejor en su propio dominio. Prepararse lleva días, no meses.
01 · Por qué importa
El próximo comprador puede ser un agente
Hasta ahora, la visibilidad en IA se trataba de aparecer cuando una persona le pregunta algo a ChatGPT o a Gemini. Eso sigue importando. Pero en 2026 llegó otra capa: agentes que buscan proveedores, piden cotizaciones y completan compras en nombre de una empresa. Para hacerlo usan estándares abiertos: el Agent Card del protocolo A2A 1.0, los servidores MCP, el contenido en Markdown para agentes y las reglas de acceso en robots.txt.
Un agente solo puede considerar a una empresa que logra encontrar y leer. Si tu sitio no expone esas señales, o directamente bloquea al agente, tu empresa no entra en la comparación. Es la capa que en Exista llamamos Agent Discovery Optimization (ADO).
02 · Qué medimos
200 empresas, dos mediciones, todo publicado
Elegimos 200 empresas B2B de seis países, repartidas en cinco sectores: tecnología, fintech y banca, industria y energía, logística y servicios profesionales. Sumamos los diez proveedores de IA que medimos en la primera edición (OpenAI, Anthropic, Salesforce, Google Cloud y otros).
Un crawler identificado (ExistaPWARB/2.0) visitó cada dominio dos veces el 1 de octubre de 2026 y guardó cada respuesta. Un script publicado calculó el PARS v2, un puntaje de 0 a 100 que verifica si existe un Agent Card, si cumple A2A 1.0, si está firmado, si su endpoint responde, si hay MCP, si el sitio sirve Markdown y cómo gobierna el acceso de los bots de IA.
Antes de medir publicamos las hipótesis y los umbrales en un pre-registro. El paper, los datos crudos y el código están en Zenodo. Cualquiera puede repetir el análisis.
03 · Lo que encontramos
Cero Agent Cards y un puntaje mediano de 6 sobre 90
Casi todo el puntaje sale de infraestructura que cualquier sitio tiene hace años: robots.txt y sitemap.xml. Las señales pensadas para agentes casi no aparecen. Ninguna empresa declaró un servidor MCP en las rutas que medimos (dos, Fintoc y Aspel, publican uno en una ruta alternativa que encontramos al contrastar con Cloudflare).
Una de cada diez empresas es invisible
Once empresas bloquean a cualquier cliente que no sea un navegador: sus reglas antibot frenan también a los agentes legítimos. Nueve sirven certificados TLS incompletos, que un navegador repara y un agente rechaza. Tres no respondieron. Para un agente, esas 23 empresas no existen.
Invisible por bloqueo
Reglas antibot que responden 403 a cualquier cliente automatizado.
11 empresasInvisible por certificado
Cadena TLS incompleta: el navegador la repara, el agente no.
9 empresasSolo lo convencional
robots.txt o sitemap, y ninguna señal pensada para agentes.
102 de 177Soft 404
La ruta del Agent Card devuelve una página HTML con estado 200: parece que el archivo existe.
21 de 17704 · Quiénes lideran
La preparación viene de la cultura de desarrolladores
Las empresas de tecnología y fintech puntúan más alto que las de industria y servicios profesionales. Las que encabezan la tabla ya tratan a los desarrolladores como clientes: documentan su API en público, sirven Markdown, publican llms.txt y, en algunos casos, MCP. Los agentes son un nuevo tipo de desarrollador.
- Fintoc (Chile): 36
- Bitso (México): 31
- Tiendanube (Argentina): 29
- Clip (México): 26
- VU Security (Argentina): 23
Siguen Pomelo, Alegra y Cumplo (20), Mono y Talana (18). Solo cuatro empresas llegan a 25 puntos sobre 100. Las industriales, logísticas y de servicios profesionales, que venden por relación, no tienen ese punto de partida.
05 · Los proveedores de IA
Los que construyen agentes tampoco publican su Agent Card
OpenAI, Anthropic, Salesforce, Google Cloud, Zapier, UiPath, Automation Anywhere, AWS e IBM tienen, en su dominio raíz, la misma mediana que las empresas latinoamericanas: 6 sobre 90. Ninguno publica un Agent Card, igual que en marzo. Su ventaja está en la documentación para desarrolladores, no en los archivos de descubrimiento. Zapier es la excepción, con Markdown, llms.txt, reglas para bots de IA y Content Signals.
Los protocolos están definidos y las plataformas los soportan, pero casi nadie publicó todavía sus propios archivos de descubrimiento. Quien lo haga primero va a tener poca competencia por la atención de los agentes en su categoría.
06 · Qué hacer
Cinco pasos, en orden
- Ser legible. Que el sitio no bloquee a clientes automatizados legítimos y que el certificado TLS sirva la cadena completa.
- Gobernar el acceso. Nombrar a los bots de IA en
robots.txty declarar Content Signals. - Servir contenido para agentes. Responder en Markdown cuando el cliente lo pide y publicar
llms.txt. - Documentar la integración. Si hay API, publicar su documentación sin login, con autenticación y ejemplos.
- Publicar el Agent Card y el servidor MCP. Un
agent-card.jsonfirmado (A2A 1.0) y un MCP Server Card.
Cada paso es trabajo de días. En exista.io aplicamos los cinco en nuestro propio dominio, que en el benchmark funcionó como control positivo con 75 puntos sobre 90.
¿Tu empresa es legible para los agentes de IA?
Medimos tu dominio con el mismo instrumento del benchmark y te decimos qué falta, en orden de impacto.
07 · Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
¿Qué es un Agent Card?
Es un archivo JSON publicado en /.well-known/agent-card.json que describe qué hace una organización o su agente, qué habilidades ofrece y cómo contactarlo, según el protocolo A2A 1.0. Es la forma estándar en que un agente descubre a otro.
¿Cuántas empresas B2B de América Latina publican un Agent Card?
Ninguna de las 177 empresas legibles de nuestra muestra de 200, medida el 1 de octubre de 2026 en Argentina, México, Colombia, Chile, Perú y Uruguay.
¿Qué es el PARS v2?
El Public Agent Readiness Score, versión 2: un puntaje de 0 a 100 en ocho dimensiones (descubrimiento, conformidad con A2A, confianza, operatividad, interoperabilidad, contenido para agentes, gobernanza y documentación de integración). 90 puntos se calculan automáticamente a partir de respuestas HTTP.
¿Por qué una empresa puede ser invisible para un agente?
Porque sus reglas antibot bloquean a cualquier cliente que no sea un navegador, o porque su certificado TLS está incompleto y un cliente estándar lo rechaza. En nuestra muestra le pasa a una de cada diez empresas.
¿Dónde están los datos?
El paper, los datos crudos y el código están en Zenodo con el DOI 10.5281/zenodo.23110700, y el pre-registro con el DOI 10.5281/zenodo.23088674.
Estudio completo: Public Web Agent Readiness Benchmark 2026-II · Paper y datos: doi.org/10.5281/zenodo.23110700