Fue en una Experiencia Endeavor donde su historia se cruzó con la de Mario Colla, un referente del mundo empresarial uruguayo cuya trayectoria incluye la fundación de Tiendamia y la venta de uno de sus proyectos a Oracle.El uruguayo y el chileno empezaron a trabajar en conjunto, primero como mentor y mentorado.
“Probamos la solución de marketing, vimos que funcionaba, vendimos autos eléctricos usando la herramienta, pero nos dimos cuenta que el dolor estaba en la manutención de la venta”, contó el emprendedor a El Observador.
Colla sugirió entonces enfocarse en un nuevo proyecto: la incorporación de IA a los buscadores de ecommerce e hizo una oferta para adquirir la tecnología con la que venía trabajando Bernal, así como su expertise y su equipo.
“Nos dimos cuenta que había fit entre nosotros. En marzo de 2025 decidimos formalizar esta fusión y el primero de abril ocurrió la firma del acuerdo”, detalló el emprendedor.
Así se convirtieron en Chief Technology Officer (Colla) y CEO (Bernal) de SearchMind, un buscador de productos que utiliza inteligencia artificial para darle a los usuarios mejores resultados, que ya generan mejores ventas para las tiendas de comercio electrónico.
Cómo funciona SearchMind
Bernal y Colla comenzaron pensando en crear un chatbot para responder consultas, pero rápidamente entendieron que la mayoría de los usuarios sigue el mismo patrón de comportamiento: entra a un sitio de e-commerce y escribe lo que necesita en el buscador
“El 70% de las personas que entran a un sitio terminan apretando el botón de búsqueda”, explicó Bernal. Por eso, decidieron concentrar todos sus esfuerzos en ese punto de contacto clave entre el cliente y la tienda.
Si alguien tipea, por ejemplo, “quiero buscar juegos para niñas de 2 años que estimulen el desarrollo cognitivo”, el sistema no se queda solo con la palabra “juegos”, sino que interpreta cada parte de la frase: la edad, el género y el objetivo del producto. Con esa información, devuelve opciones acordes, como bloques para encastrar, libros interactivos o rompecabezas diseñados para esa etapa del desarrollo.
¿Cómo combaten las alucinaciones, un problema recurrente de los sistemas de inteligencia artificial? Bernal lo resume de manera directa: “Todas las respuestas tienen que estar en base a este catálogo de productos”. El motor de SearchMind se alimenta únicamente de la información que carga el comercio y la organiza de modo que pueda ser interpretada rápidamente por la IA.
Según contó Bernal, la herramienta está preparada para adaptarse a distintos tipos de negocio. En algunos rubros, como el de muebles, los clientes prefieren habilitar un modo conversacional, en el que el sistema no solo muestra artículos sino que genera un diálogo con el usuario. En ese contexto, una persona puede pedir un escritorio para el hogar, recibir sugerencias sobre estilos —industrial, minimalista o escandinavo— y seguir refinando la búsqueda en base a esas recomendaciones.
Cuántos clientes tienen y qué aspiraciones persiguen
Ahora, seis meses después de este hito, la empresa cuenta con 12 clientes en Chile, Paraguay, México y Uruguay, y va por su primera ronda de inversión, en la que buscará levantar US$500.000.
En el mercado local trabajan con empresas como MilGenial y Tata. Con esta última por ejemplo están actualmente desarrollando herramientas que facilitan la creación de listas de alimentos adaptadas a necesidades específicas, como menús para personas celíacas o para ciertos tipos de comidas.
En una de las tiendas uruguayas que integró SearchMind se pudo comprobar el impacto directo en los resultados de negocio, sostuvo el fundador. Aunque el tráfico total cayó cerca de un 10% debido al llamado “efecto Temu” —la migración de usuarios hacia esta plataforma de e-commerce de bajo costo—, la tasa de conversión creció de forma marcada, compensando la pérdida de visitas.
“Logramos aumento en la tasa de conversión de un 46, 47%”, señaló Bernal. En otras palabras, con menos visitantes, las ventas crecieron porque los clientes que sí utilizaron el buscador pudieron encontrar con mayor facilidad lo que buscaban. Además, se registró un incremento de aproximadamente 21% en el ticket promedio, lo que significa que cada compra incluyó más productos o artículos de mayor valor.
“Hay gigantes que se dedican a esto y que atienden a los clientes enterprise y van por los clientes más grandes, como un Coca Cola, pero entre medio hay un midmarket.
Entendemos que en Latinoamérica solamente hay diez empresas que podrían pagar los servicios de nuestra competencia. Entonces nuestro objetivo es ir por todo ese midmarket que hoy nuestros competidores no están interesados en atacar”, sostuvo el fundador del proyecto sobre el segmento al que apuntan.
En cuanto a los planes a futuro, desde SearchMind adelantaron que la hoja de ruta más inmediata es consolidarse en México, Colombia, Chile, Argentina, y Uruguay, lugares en los que ya cuentan en su mayoría con clientes y en donde ven “natural encontrar partners”.
En este marco, los fondos de la ronda de inversión -que ya cuenta con soft commitments por unos US$ 200.000 y espera un inversionista líder- se destinarán a establecer equipos comerciales locales en cada mercado.
“El destino de los fondos es atacar toda Latinoamérica y cuando tengamos toda la región y el expertise, el objetivo a mediano plazo es llegar a EEUU y finalmente Europa. Tenemos un proyecto muy ambicioso, de un crecimiento explosivo, debido a que la tecnología de hoy permite resolver este tipo de problemas, pero tenemos que movernos rápido, porque hay otros players y van a entrar otros”, sostuvo Bernal.
Ecommerce e IA hoy
A pesar de los avances en descubrimiento de productos y experiencias de compra personalizadas que permiten los sitios de ecommerce, el “search abandonment” -el abandono tras una búsqueda fallida- sigue siendo un dolor de cabeza para los minoristas, afectando la lealtad a la marca y la experiencia de compra.
Según los datos que maneja SearchMind, los comercios pierden más de US$ 2 billones a nivel global por búsquedas ineficaces en línea. El problema se acentúa en un contexto donde el 80% de los consumidores abandona un sitio tras no encontrar lo que busca, incluso cuando los modelos de comercio electrónico y omnicanal están en pleno auge.
Además, con la competencia digital en aumento, la barra de búsqueda se mantiene como uno de los activos más estratégicos de los minoristas.
En este contexto SearchMind asegura que, al optimizar la experiencia de búsqueda con IA, ha logrado aumentar el ticket medio, la cantidad de productos añadidos al carrito y el porcentaje de compras, mostrando que mejorar esta función puede traducirse en resultados concretos para los comercios.
Cómo ve el futuro
Para Nicolás Bernal, el futuro de la inteligencia artificial aplicada al comercio electrónico estará marcado por la personalización total de la experiencia de compra. Hoy el buscador de SearchMind se concentra en interpretar lo que los usuarios escriben, pero la apuesta es ir más allá: registrar el comportamiento completo de la navegación para anticiparse a los intereses de cada cliente. Eso incluye medir cuánto tiempo pasa un visitante mirando un producto, qué variantes consulta, qué colores prefiere y cuáles son los artículos que finalmente agrega al carrito. Con esos datos, cada persona podría encontrarse con una tienda distinta, adaptada a su perfil. “Si alguien suele comprar productos negros, lo primero que verá en los resultados serán esas opciones”, explicó Bernal.
Esa personalización no implica reemplazar el comercio electrónico actual, sino transformarlo en un modelo híbrido. Según Bernal, las tiendas combinarán lo mejor del buscador tradicional con una interfaz conversacional similar a la de ChatGPT. En la práctica, el usuario podrá dialogar con la inteligencia artificial, hacerle pedidos complejos y, al mismo tiempo, ver cómo el sitio genera y organiza las opciones en función de esas consultas. Para el CEO de SearchMind, esa combinación será clave para que el proceso de compra resulte más natural y fluido.
La inteligencia artificial también tendrá un impacto directo en la gestión de los comercios. Al analizar patrones de búsqueda y de consumo, el sistema podrá identificar qué productos tienen más demanda, cuáles deberían incorporarse al catálogo y cuáles conviene dejar de ofrecer. Bernal señala que esta doble utilidad —mejorar la experiencia del usuario y ofrecer información estratégica a las empresas— es lo que puede marcar la diferencia en un mercado cada vez más competitivo.
La meta, sostiene, es reducir la fricción que todavía existe en el e-commerce. Hoy la tasa de conversión de las tiendas en línea es baja: apenas entre 1% y 2% de quienes ingresan terminan comprando. Con inteligencia artificial, la expectativa es que los clientes se encuentren con resultados más precisos, se frustren menos y finalmente concreten más compras. “La IA está permitiendo poner un vendedor experto a disposición de cada persona que entra a una tienda online”, resumió Bernal.
