Perspectivas panorámicas del negocio de inteligencia artificial: arquitectura, tendencias y caminos de implementación
La inteligencia artificial está remodelando las bases del mundo empresarial. Estamos en un punto de inflexión en el que los agentes están pasando de ser herramientas comunes a agentes autónomos. A partir de finales de 2024, gigantes como Paypal, Visa, Mastercard, Stripe y Amazon están comenzando a posicionarse en el "comercio de agentes" y "pagos de agentes", con una lógica clara detrás: la aplicación masiva de interfaces de agentes revolucionará la lógica comercial y las relaciones de producción basadas en las GUI tradicionales. Sobre esta base, la operación de comercio electrónico tradicional, el marketing publicitario y la lógica de liquidación de pagos financieros se reescribirán por completo, e incluso surgirán nuevas categorías: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Esta transformación del comercio de agentes no es simplemente una extensión inteligente del "e-commerce". Este artículo tiene como objetivo proporcionar una perspectiva panorámica sobre el comercio de agentes, sistematizar su estructura técnica y sus caminos, analizar la innovación comercial de esta transformación y explorar los principales desafíos que enfrenta en su proceso de realización final, argumentando finalmente por qué la tecnología de criptografía podría convertirse en su infraestructura subyacente indispensable.
1. ¿Qué es el comercio agente?
Agentic Commerce es un modelo de negocio impulsado por agentes de IA, que pueden realizar diversas tareas en nombre de los usuarios, incluyendo buscar productos, comparar opciones, proporcionar recomendaciones y completar compras. Estos agentes de IA son capaces de interactuar con plataformas de comercio electrónico, procesar transacciones y gestionar todo el proceso de compra, con el objetivo de hacer que la experiencia de compra sea más personalizada, segura y conveniente. La función "Buy for Me" de cierta empresa ( permite a los agentes de IA ayudar a los usuarios a comprar productos de marcas de terceros ) y la herramienta "Operator" de cierta empresa (que completa automáticamente tareas de compra en línea) es uno de los ejemplos más conocidos.
Actualmente, el comercio agentic sigue siendo un campo emergente, y los datos de negocios o comerciales disponibles son escasos. Según el informe de Gartner de 2024, actualmente menos del 1% de las empresas o comerciantes en la industria del comercio electrónico han adoptado la inteligencia artificial agentic en sus negocios o servicios, pero el interés del mercado en esta tecnología es muy alto; según una encuesta de estadísticas de comercio electrónico de 2025, el 90% de los comerciantes electrónicos están dispuestos a aprender cómo integrar la inteligencia artificial agentic en sus negocios.
¿Entonces por qué los gigantes de los pagos tradicionales lanzaron de manera agresiva diversos nuevos productos de pago adaptados a escenarios de agentes inteligentes el año pasado y este año, antes de que el comercio agentic se aplicara a gran escala? ¿Vieron alguna gran oportunidad detrás de esto?
1.1 El rol de los usuarios humanos ha cambiado de "ejecutor" a "mandatario", y la etapa clave de toma de decisiones comerciales se ha trasladado de la "página de pago" a la "capa de intención".
Las compras en línea tradicionales son como recorrer un supermercado virtual cuidadosamente diseñado: los consumidores navegan por los estantes, comparan productos y finalmente realizan el pago, todo el proceso gira en torno a la "exploración activa". El objetivo de optimización de los comerciantes es hacer que este proceso sea lo más fluido posible, reduciendo cualquier duda del usuario a través de interfaces atractivas, recomendaciones precisas y pagos rápidos.
Ahora, imagina un nuevo mundo de Agentic Commerce (comercio agente): no necesitas navegar por cada sitio de comercio electrónico, comparar la relación calidad-precio o hacer un pedido manualmente, solo tienes que darle una orden vaga a un asistente de IA, como "ayúdame a comprar un par de zapatos adecuados para correr". La IA se activa de inmediato, busca innumerables comerciantes, filtra productos, analiza precios, reseñas y logística, e incluso considera la sostenibilidad de la cadena de suministro. Durante todo el proceso, es posible que no toques la pantalla ni ingreses una sola contraseña.
El cambio clave radica en que: el papel del usuario pasa de "ejecutor" a "mandante", y el núcleo de la actividad comercial se actualiza de "flujos de clics" (Click stream) a "flujos de intención" (Intent stream). El consumo ya no es una serie de elecciones discretas, sino una autorización integral hacia un objetivo final (los usuarios humanos pueden decir directamente a un asistente de IA: quiero redecorar mi casa con un estilo mediterráneo, ayúdame a elegir los materiales).
Cuando las decisiones comerciales se trasladan de la "página de pago" a la "capa de intención", el sistema comercial existente enfrentará un impacto avalancha. Desde el marketing hasta las estrategias de crecimiento de usuarios, toda esta lógica comercial tradicional del comercio electrónico, basada durante décadas en el análisis del comportamiento humano, es desafiada por las decisiones racionales de los agentes de IA:
• Pruebas A/B: La IA puede comparar decenas de opciones en milisegundos, haciendo que probar durante dos semanas qué color de ícono de botón tiene una mejor tasa de conversión sea completamente irrelevante.
• Recomendaciones personalizadas: Todos los algoritmos de recomendación basados en el historial de navegación humano han dejado de funcionar, y el modelo de recomendación necesita ser reconstruido sobre la lógica de decisión de la IA.
• Recuperación del carrito de compras: En la toma de decisiones de IA no habrá "vacilaciones" o "renuncias" similares a las humanas debido a diversas experiencias o a otras razones subjetivas u objetivas. La tasa de abandono del carrito de compras y diversas estrategias de optimización correspondientes serán cosa del pasado (actualmente, la tasa de abandono del carrito de compras a nivel mundial es del 70%).
El marketing tradicional se basa en la "economía de la atención": imágenes atractivas, anuncios de video emotivos, botones rojos de "oferta por tiempo limitado"; todas estas estrategias destinadas a estimular el consumo impulsivo humano ocultan las maquinaciones de los comerciantes en relación con la psicología del comportamiento humano. En comparación, la IA no tiene impulsos, es un agente de decisión absolutamente racional, que solo se preocupa por si los datos devueltos por la API son claros, si los parámetros son completos. Compara fríamente las especificaciones del producto, los precios históricos, el tiempo de logística, las opiniones de los usuarios e incluso la huella de carbono de la cadena de suministro, y así ya no habrá más "ocupación de la mente del usuario".
El marketing del Comercio Agente en el futuro ya no se tratará de crear anuncios llamativos, sino de construir "historias de confianza legibles por máquinas", y el "Product-Agent Fit" reemplazará al "Product-Market Fit". La capacidad de tu producto para ser fácilmente indexado, entendido y recomendado por ecosistemas de IA convencionales (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará su supervivencia en el mercado.
Sin embargo, antes de que el agente realice decisiones de razonamiento rápidamente con el objetivo de la delegación humana y "produzca intenciones" avanzando rápidamente hacia el objetivo final: "completar la actividad comercial", el agente se encontrará con una pared dura y se detendrá------el sistema de pago tradicional.
2. Incompatibilidad mortal: por qué el sistema financiero tradicional es un freno para el comercio agentic
Los agentes inteligentes pueden completar perfectamente la recopilación de información, el análisis y la toma de decisiones, pero cuando llegan a la última etapa del ciclo comercial, se encuentran con una pared dura, que es el sistema de pagos financieros completamente diseñado para humanos que hemos construido durante décadas.
Todo el sistema moderno de pagos y control de riesgos es, en esencia, un "sistema de anti-automatización". Su filosofía de diseño central es: asumir que la automatización equivale a fraude.
Piensa en cada etapa de nuestro proceso de pago actual:
• Captcha: Utiliza un problema que es difícil de reconocer para una máquina, para probar que eres "humano".
• Código de verificación por SMS/autenticación de dos factores (2FA): Supongamos que tienes un dispositivo físico capaz de recibir mensajes de texto y que puedes ingresar manualmente el código de verificación, esta acción es extremadamente difícil para el programa.
• Certificación de seguridad 3D: se forzará a redirigir a una nueva página bancaria, donde se te pedirá que ingreses una contraseña de transacción independiente, interrumpiendo por completo cualquier proceso automatizado.
• Análisis de comportamiento de riesgo: un sistema de gestión de riesgos avanzado incluso puede analizar la trayectoria de movimiento del mouse, la velocidad de escritura, la huella digital del dispositivo y otras "características humanas" para determinar la autenticidad de la transacción.
Todas estas "medidas de seguridad" se han convertido en "grilletes" en la era del Comercio Agentic: todo tipo de interrogatorios equivalentes a "¿Eres humano?" bloquean a nuestros agentes inteligentes autónomos.
Por lo tanto, el futuro de los pagos ya no es una "página de pago (Checkout Page))" sino que debe ser un "protocolo ( (Protocol)". Esta es una revolución en torno a la confianza y los mecanismos de autorización. Necesitamos un nuevo sistema de credenciales digitales que permita a los usuarios emitir a su agente de inteligencia artificial una "autorización programable" con un alcance, duración y límite de cantidad claramente definidos.
El Pago Agentic pertenece a este conjunto de protocolos, y es la etapa final de liquidación de pagos en el Comercio Agentic. Los agentes de IA utilizan métodos seguros y eficientes (como los certificados tokenizados) para ejecutar transacciones en nombre del usuario. Esto asegura que el proceso de pago sea fluido y seguro, generalmente con límites y controles establecidos por el usuario para mantener la confianza y la seguridad. Los "Tokens Agentic" de una empresa apoyan a los agentes de IA a completar suscripciones y pagos recurrentes, mientras que el Agent Toolkit de otra empresa ayuda a los agentes de IA a manejar el proceso de pago; varias empresas tienen herramientas similares. Un experimento reciente entre una empresa y otra es la combinación de ambos, donde los usuarios pueden usar una empresa como interfaz para dar instrucciones que ofrecen consejos integrales sobre la decoración de su nuevo hogar y proporcionar productos específicos. Una vez que el usuario confirma que le gusta la propuesta, el agente utiliza la infraestructura de pago automatizado de la empresa para completar la liquidación del pago y el envío.
Creemos que al llegar a este punto ya puedes entender por qué los gigantes de los pagos tradicionales están ansiosos por lanzar soluciones de pago adaptadas al Comercio Agentic. Porque todos están apostando quién será el creador de las reglas del juego que definirá el próximo "nativo de máquina" protocolo de pago, una apuesta por el control de la infraestructura subyacente del futuro mundo empresarial, y el objetivo de esta transformación es hacer que los pagos regresen a su esencia: el flujo inmaterial del valor.
3. ¿Cuáles son los desafíos específicos para construir una infraestructura financiera que soporte una experiencia fluida para el Comercio Agente? ¿Cómo se hace?
3.1 Desafíos clave: Confianza, Intención y Automatización (Trust, Intent and Automation)
La dificultad de construir un sistema de Pago Agentic no radica simplemente en la implementación técnica, sino en resolver el problema fundamental que surge de la transferencia de paradigmas.
"¿Quién puede hacerlo?": Desde la autenticación de pagos tradicionales (Authentication) hasta el desafío de la autorización de comercio agente (Agentic Commerce) Authorization(.
En el ámbito de los pagos, cuando hablamos de usuarios finales, normalmente nos centramos en la autenticación en lugar de la autorización. Si haces clic en "comprar" en un sitio web de comercio electrónico, estás otorgando autorización de manera explícita, es difícil tener objeciones (porque has ingresado la información de tu tarjeta de crédito y has hecho clic en el botón de manera clara), por lo que el núcleo de los pagos tradicionales se basa en establecer "identidad", y su pregunta fundamental es: "¿Cómo puedo confirmar que el operador eres tú?"---------es decir, autenticación.
Pero en la futura era comercial impulsada por agentes de IA, el ámbito de los pagos está a punto de experimentar cambios importantes: la autorización se está convirtiendo en un eslabón clave en el proceso de pago, y la cuestión de la autorización ahora parece más compleja e interesante, porque las instrucciones de autorización del usuario no son tan claras como en el escenario tradicional de comercio electrónico de "hacer clic en el botón de compra"; los usuarios humanos pueden expresar su intención de pago de múltiples maneras. Otro punto complejo es que, cuando se emite una solicitud de pago, ¿a quién realmente estamos autorizando? ¿Al usuario humano, al agente o a la empresa que desarrolla el agente?
En los escenarios de pago de agentes inteligentes que se nos ocurren actualmente, la cuestión de la autorización es:
• Fantasma de identidad: ¿Este "solicitante de transacción" debería ser un usuario humano final, un modelo de IA, un desarrollador de aplicaciones de agente, o el servidor que lo ejecuta? Nos falta un conjunto de estándares de identidad verificables diseñados para "máquinas", lo que podría resultar en que cada eslabón sea una vulnerabilidad de seguridad.
• Límites de autorización: ¿Cómo delegar de manera segura los permisos financieros a una IA? Cómo se definen y se ejecutan estrictamente los límites de autorización (monto, tiempo, comerciante) y cómo asegurarse de que la autorización en sí no sea alterada o abusada son también nuevas preguntas.
• Asignación de responsabilidades: Cuando un agente comete un error o es mal utilizado causando pérdidas, quién asume la responsabilidad es un problema muy complicado. La falta de claridad en las responsabilidades es el mayor obstáculo para la aplicación a gran escala.
"Qué hacer": Brecha de Verificación de Intención )The Intent Verification Gap(
El problema de la verificación de intenciones es en realidad una derivación del problema de autorización; la naturaleza probabilística de los LLM entra en contradicción natural con los requisitos de determinación del sector financiero. Aunque la capa de pago no puede reparar la "ilusión" de la IA, un sistema financiero bien diseñado debe ser capaz de cerrar la brecha entre la salida de la IA y la verdadera intención del usuario.
• De la instrucción a la intención: los sistemas de pago tradicionales manejan "instrucciones de pago" (Pagar $50 al Comerciante X), que suponen que esta instrucción es precisa. En cambio, el pago por agentes necesita manejar "intenciones de transacción" ("Ayúdame a comprar un latte de avena mediano"). El sistema de pago necesita tener la capacidad de relacionar la instrucción de pago final con el más
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metaverse_hermit
· 08-01 21:13
El comercio se ha vuelto inteligente, las personas también deberían jubilarse.
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VirtualRichDream
· 07-30 00:03
Otra ola de tomar a la gente por tonta... la burbuja estallará tarde o temprano.
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RuntimeError
· 07-29 23:58
Ya lo entendí temprano, miren cómo ustedes van poco a poco.
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MetaverseLandlord
· 07-29 23:50
Dicho de manera simple, son Bots que venden...
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CryptoNomics
· 07-29 23:42
*sigh* otra narrativa sobrestimada que carece de validación de modelos estocásticos... muéstrame primero los datos de DAU
Transformación empresarial de los agentes inteligentes: redefiniendo los sistemas de pago y los roles de los usuarios
Perspectivas panorámicas del negocio de inteligencia artificial: arquitectura, tendencias y caminos de implementación
La inteligencia artificial está remodelando las bases del mundo empresarial. Estamos en un punto de inflexión en el que los agentes están pasando de ser herramientas comunes a agentes autónomos. A partir de finales de 2024, gigantes como Paypal, Visa, Mastercard, Stripe y Amazon están comenzando a posicionarse en el "comercio de agentes" y "pagos de agentes", con una lógica clara detrás: la aplicación masiva de interfaces de agentes revolucionará la lógica comercial y las relaciones de producción basadas en las GUI tradicionales. Sobre esta base, la operación de comercio electrónico tradicional, el marketing publicitario y la lógica de liquidación de pagos financieros se reescribirán por completo, e incluso surgirán nuevas categorías: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Esta transformación del comercio de agentes no es simplemente una extensión inteligente del "e-commerce". Este artículo tiene como objetivo proporcionar una perspectiva panorámica sobre el comercio de agentes, sistematizar su estructura técnica y sus caminos, analizar la innovación comercial de esta transformación y explorar los principales desafíos que enfrenta en su proceso de realización final, argumentando finalmente por qué la tecnología de criptografía podría convertirse en su infraestructura subyacente indispensable.
1. ¿Qué es el comercio agente?
Agentic Commerce es un modelo de negocio impulsado por agentes de IA, que pueden realizar diversas tareas en nombre de los usuarios, incluyendo buscar productos, comparar opciones, proporcionar recomendaciones y completar compras. Estos agentes de IA son capaces de interactuar con plataformas de comercio electrónico, procesar transacciones y gestionar todo el proceso de compra, con el objetivo de hacer que la experiencia de compra sea más personalizada, segura y conveniente. La función "Buy for Me" de cierta empresa ( permite a los agentes de IA ayudar a los usuarios a comprar productos de marcas de terceros ) y la herramienta "Operator" de cierta empresa (que completa automáticamente tareas de compra en línea) es uno de los ejemplos más conocidos.
Actualmente, el comercio agentic sigue siendo un campo emergente, y los datos de negocios o comerciales disponibles son escasos. Según el informe de Gartner de 2024, actualmente menos del 1% de las empresas o comerciantes en la industria del comercio electrónico han adoptado la inteligencia artificial agentic en sus negocios o servicios, pero el interés del mercado en esta tecnología es muy alto; según una encuesta de estadísticas de comercio electrónico de 2025, el 90% de los comerciantes electrónicos están dispuestos a aprender cómo integrar la inteligencia artificial agentic en sus negocios.
¿Entonces por qué los gigantes de los pagos tradicionales lanzaron de manera agresiva diversos nuevos productos de pago adaptados a escenarios de agentes inteligentes el año pasado y este año, antes de que el comercio agentic se aplicara a gran escala? ¿Vieron alguna gran oportunidad detrás de esto?
1.1 El rol de los usuarios humanos ha cambiado de "ejecutor" a "mandatario", y la etapa clave de toma de decisiones comerciales se ha trasladado de la "página de pago" a la "capa de intención".
Las compras en línea tradicionales son como recorrer un supermercado virtual cuidadosamente diseñado: los consumidores navegan por los estantes, comparan productos y finalmente realizan el pago, todo el proceso gira en torno a la "exploración activa". El objetivo de optimización de los comerciantes es hacer que este proceso sea lo más fluido posible, reduciendo cualquier duda del usuario a través de interfaces atractivas, recomendaciones precisas y pagos rápidos.
Ahora, imagina un nuevo mundo de Agentic Commerce (comercio agente): no necesitas navegar por cada sitio de comercio electrónico, comparar la relación calidad-precio o hacer un pedido manualmente, solo tienes que darle una orden vaga a un asistente de IA, como "ayúdame a comprar un par de zapatos adecuados para correr". La IA se activa de inmediato, busca innumerables comerciantes, filtra productos, analiza precios, reseñas y logística, e incluso considera la sostenibilidad de la cadena de suministro. Durante todo el proceso, es posible que no toques la pantalla ni ingreses una sola contraseña.
El cambio clave radica en que: el papel del usuario pasa de "ejecutor" a "mandante", y el núcleo de la actividad comercial se actualiza de "flujos de clics" (Click stream) a "flujos de intención" (Intent stream). El consumo ya no es una serie de elecciones discretas, sino una autorización integral hacia un objetivo final (los usuarios humanos pueden decir directamente a un asistente de IA: quiero redecorar mi casa con un estilo mediterráneo, ayúdame a elegir los materiales).
Cuando las decisiones comerciales se trasladan de la "página de pago" a la "capa de intención", el sistema comercial existente enfrentará un impacto avalancha. Desde el marketing hasta las estrategias de crecimiento de usuarios, toda esta lógica comercial tradicional del comercio electrónico, basada durante décadas en el análisis del comportamiento humano, es desafiada por las decisiones racionales de los agentes de IA:
• Pruebas A/B: La IA puede comparar decenas de opciones en milisegundos, haciendo que probar durante dos semanas qué color de ícono de botón tiene una mejor tasa de conversión sea completamente irrelevante.
• Recomendaciones personalizadas: Todos los algoritmos de recomendación basados en el historial de navegación humano han dejado de funcionar, y el modelo de recomendación necesita ser reconstruido sobre la lógica de decisión de la IA.
• Recuperación del carrito de compras: En la toma de decisiones de IA no habrá "vacilaciones" o "renuncias" similares a las humanas debido a diversas experiencias o a otras razones subjetivas u objetivas. La tasa de abandono del carrito de compras y diversas estrategias de optimización correspondientes serán cosa del pasado (actualmente, la tasa de abandono del carrito de compras a nivel mundial es del 70%).
El marketing tradicional se basa en la "economía de la atención": imágenes atractivas, anuncios de video emotivos, botones rojos de "oferta por tiempo limitado"; todas estas estrategias destinadas a estimular el consumo impulsivo humano ocultan las maquinaciones de los comerciantes en relación con la psicología del comportamiento humano. En comparación, la IA no tiene impulsos, es un agente de decisión absolutamente racional, que solo se preocupa por si los datos devueltos por la API son claros, si los parámetros son completos. Compara fríamente las especificaciones del producto, los precios históricos, el tiempo de logística, las opiniones de los usuarios e incluso la huella de carbono de la cadena de suministro, y así ya no habrá más "ocupación de la mente del usuario".
El marketing del Comercio Agente en el futuro ya no se tratará de crear anuncios llamativos, sino de construir "historias de confianza legibles por máquinas", y el "Product-Agent Fit" reemplazará al "Product-Market Fit". La capacidad de tu producto para ser fácilmente indexado, entendido y recomendado por ecosistemas de IA convencionales (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará su supervivencia en el mercado.
Sin embargo, antes de que el agente realice decisiones de razonamiento rápidamente con el objetivo de la delegación humana y "produzca intenciones" avanzando rápidamente hacia el objetivo final: "completar la actividad comercial", el agente se encontrará con una pared dura y se detendrá------el sistema de pago tradicional.
2. Incompatibilidad mortal: por qué el sistema financiero tradicional es un freno para el comercio agentic
Los agentes inteligentes pueden completar perfectamente la recopilación de información, el análisis y la toma de decisiones, pero cuando llegan a la última etapa del ciclo comercial, se encuentran con una pared dura, que es el sistema de pagos financieros completamente diseñado para humanos que hemos construido durante décadas.
Todo el sistema moderno de pagos y control de riesgos es, en esencia, un "sistema de anti-automatización". Su filosofía de diseño central es: asumir que la automatización equivale a fraude.
Piensa en cada etapa de nuestro proceso de pago actual:
• Captcha: Utiliza un problema que es difícil de reconocer para una máquina, para probar que eres "humano".
• Código de verificación por SMS/autenticación de dos factores (2FA): Supongamos que tienes un dispositivo físico capaz de recibir mensajes de texto y que puedes ingresar manualmente el código de verificación, esta acción es extremadamente difícil para el programa.
• Certificación de seguridad 3D: se forzará a redirigir a una nueva página bancaria, donde se te pedirá que ingreses una contraseña de transacción independiente, interrumpiendo por completo cualquier proceso automatizado.
• Análisis de comportamiento de riesgo: un sistema de gestión de riesgos avanzado incluso puede analizar la trayectoria de movimiento del mouse, la velocidad de escritura, la huella digital del dispositivo y otras "características humanas" para determinar la autenticidad de la transacción.
Todas estas "medidas de seguridad" se han convertido en "grilletes" en la era del Comercio Agentic: todo tipo de interrogatorios equivalentes a "¿Eres humano?" bloquean a nuestros agentes inteligentes autónomos.
Por lo tanto, el futuro de los pagos ya no es una "página de pago (Checkout Page))" sino que debe ser un "protocolo ( (Protocol)". Esta es una revolución en torno a la confianza y los mecanismos de autorización. Necesitamos un nuevo sistema de credenciales digitales que permita a los usuarios emitir a su agente de inteligencia artificial una "autorización programable" con un alcance, duración y límite de cantidad claramente definidos.
El Pago Agentic pertenece a este conjunto de protocolos, y es la etapa final de liquidación de pagos en el Comercio Agentic. Los agentes de IA utilizan métodos seguros y eficientes (como los certificados tokenizados) para ejecutar transacciones en nombre del usuario. Esto asegura que el proceso de pago sea fluido y seguro, generalmente con límites y controles establecidos por el usuario para mantener la confianza y la seguridad. Los "Tokens Agentic" de una empresa apoyan a los agentes de IA a completar suscripciones y pagos recurrentes, mientras que el Agent Toolkit de otra empresa ayuda a los agentes de IA a manejar el proceso de pago; varias empresas tienen herramientas similares. Un experimento reciente entre una empresa y otra es la combinación de ambos, donde los usuarios pueden usar una empresa como interfaz para dar instrucciones que ofrecen consejos integrales sobre la decoración de su nuevo hogar y proporcionar productos específicos. Una vez que el usuario confirma que le gusta la propuesta, el agente utiliza la infraestructura de pago automatizado de la empresa para completar la liquidación del pago y el envío.
Creemos que al llegar a este punto ya puedes entender por qué los gigantes de los pagos tradicionales están ansiosos por lanzar soluciones de pago adaptadas al Comercio Agentic. Porque todos están apostando quién será el creador de las reglas del juego que definirá el próximo "nativo de máquina" protocolo de pago, una apuesta por el control de la infraestructura subyacente del futuro mundo empresarial, y el objetivo de esta transformación es hacer que los pagos regresen a su esencia: el flujo inmaterial del valor.
3. ¿Cuáles son los desafíos específicos para construir una infraestructura financiera que soporte una experiencia fluida para el Comercio Agente? ¿Cómo se hace?
3.1 Desafíos clave: Confianza, Intención y Automatización (Trust, Intent and Automation)
La dificultad de construir un sistema de Pago Agentic no radica simplemente en la implementación técnica, sino en resolver el problema fundamental que surge de la transferencia de paradigmas.
En el ámbito de los pagos, cuando hablamos de usuarios finales, normalmente nos centramos en la autenticación en lugar de la autorización. Si haces clic en "comprar" en un sitio web de comercio electrónico, estás otorgando autorización de manera explícita, es difícil tener objeciones (porque has ingresado la información de tu tarjeta de crédito y has hecho clic en el botón de manera clara), por lo que el núcleo de los pagos tradicionales se basa en establecer "identidad", y su pregunta fundamental es: "¿Cómo puedo confirmar que el operador eres tú?"---------es decir, autenticación.
Pero en la futura era comercial impulsada por agentes de IA, el ámbito de los pagos está a punto de experimentar cambios importantes: la autorización se está convirtiendo en un eslabón clave en el proceso de pago, y la cuestión de la autorización ahora parece más compleja e interesante, porque las instrucciones de autorización del usuario no son tan claras como en el escenario tradicional de comercio electrónico de "hacer clic en el botón de compra"; los usuarios humanos pueden expresar su intención de pago de múltiples maneras. Otro punto complejo es que, cuando se emite una solicitud de pago, ¿a quién realmente estamos autorizando? ¿Al usuario humano, al agente o a la empresa que desarrolla el agente?
En los escenarios de pago de agentes inteligentes que se nos ocurren actualmente, la cuestión de la autorización es:
• Fantasma de identidad: ¿Este "solicitante de transacción" debería ser un usuario humano final, un modelo de IA, un desarrollador de aplicaciones de agente, o el servidor que lo ejecuta? Nos falta un conjunto de estándares de identidad verificables diseñados para "máquinas", lo que podría resultar en que cada eslabón sea una vulnerabilidad de seguridad.
• Límites de autorización: ¿Cómo delegar de manera segura los permisos financieros a una IA? Cómo se definen y se ejecutan estrictamente los límites de autorización (monto, tiempo, comerciante) y cómo asegurarse de que la autorización en sí no sea alterada o abusada son también nuevas preguntas.
• Asignación de responsabilidades: Cuando un agente comete un error o es mal utilizado causando pérdidas, quién asume la responsabilidad es un problema muy complicado. La falta de claridad en las responsabilidades es el mayor obstáculo para la aplicación a gran escala.
El problema de la verificación de intenciones es en realidad una derivación del problema de autorización; la naturaleza probabilística de los LLM entra en contradicción natural con los requisitos de determinación del sector financiero. Aunque la capa de pago no puede reparar la "ilusión" de la IA, un sistema financiero bien diseñado debe ser capaz de cerrar la brecha entre la salida de la IA y la verdadera intención del usuario.
• De la instrucción a la intención: los sistemas de pago tradicionales manejan "instrucciones de pago" (Pagar $50 al Comerciante X), que suponen que esta instrucción es precisa. En cambio, el pago por agentes necesita manejar "intenciones de transacción" ("Ayúdame a comprar un latte de avena mediano"). El sistema de pago necesita tener la capacidad de relacionar la instrucción de pago final con el más