Perspectivas comerciales de la inteligencia artificial: arquitectura, tendencias y caminos de implementación
La inteligencia artificial está remodelando las bases del mundo empresarial. Nos encontramos en un punto de inflexión en el que los agentes están pasando de ser herramientas comunes a ser agentes autónomos. Desde 2024, gigantes como Paypal, Visa, Mastercard, Stripe y Amazon han estado colocando sus apuestas en "comercio de agentes" y "pagos de agentes", con una lógica clara detrás: la aplicación masiva de interfaces de agentes revolucionará la lógica empresarial y las relaciones productivas establecidas durante 30 años sobre la base de la GUI. La lógica de operación de comercio electrónico, marketing publicitario y liquidación de pagos financieros será reescrita por completo, y aparecerán nuevas categorías como Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Este artículo tiene como objetivo proporcionar a los lectores una visión panorámica del comercio de agentes inteligentes, sistematizando su estructura técnica y sus caminos, analizando la innovación comercial de esta transformación, explorando las dificultades clave que enfrenta en su proceso de implementación y argumentando por qué las criptomonedas pueden convertirse en su infraestructura subyacente indispensable.
1. ¿Qué es el Comercio Agentic?
El Comercio Agentic es un modelo de negocio impulsado por agentes de IA, que pueden realizar diversas tareas en nombre de los usuarios, incluyendo la búsqueda de productos, comparación de opciones, ofrecimiento de recomendaciones y finalización de compras. Estos agentes de IA pueden interactuar con plataformas de comercio electrónico, procesar transacciones y gestionar todo el proceso de compra, con el objetivo de hacer la experiencia de compra más personalizada, segura y conveniente. La función "Buy for Me" de Amazon y la herramienta "Operator" de OpenAI son los ejemplos más conocidos en la actualidad.
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 hay un gran interés del mercado en esta tecnología. Una encuesta estadística sobre comercio electrónico de 2025 muestra que el 90% de los comercios electrónicos están dispuestos a aprender cómo integrar la inteligencia artificial agentic en sus negocios.
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 diseñado con esmero: los consumidores recorren los estantes, comparan productos y, finalmente, hacen 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 extremadamente fluido, reduciendo cualquier duda del usuario a través de interfaces elegantes, recomendaciones precisas y pagos rápidos.
En el nuevo mundo del Comercio Agentic, los usuarios no necesitan navegar uno por uno en los sitios de comercio electrónico, comparar la relación calidad-precio o realizar pedidos manualmente, solo tienen que dar una instrucción vaga a su 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 ambiental de la cadena de suministro. Durante todo el proceso, el usuario puede no haber tocado la pantalla ni haber introducido una contraseña.
El cambio clave radica en que: el papel del usuario pasa de "ejecutor" a "mandante", y el núcleo de la conducta comercial se eleva de "flujo de clics" (Click stream) a "flujo de intención" (Intent stream). El consumo ya no es una serie de elecciones discretas, sino una autorización general hacia el objetivo final (los usuarios humanos pueden decirle directamente a un asistente de IA: quiero redecorar mi casa con 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 abrumador. 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 inteligencia artificial:
• Pruebas A/B: La IA puede comparar decenas de opciones en milisegundos, lo que hace que probar el color del ícono del botón durante dos semanas para ver cuál 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, causadas por diversas experiencias u otras razones subjetivas u objetivas; la tasa de abandono del carrito de compras y diversas estrategias de optimización correspondientes se convertirán en historia (actualmente, la tasa promedio de abandono de carritos a nivel mundial es del 70%)
El marketing tradicional depende de la "economía de la atención": imágenes llamativas, anuncios de video emotivos, botones rojos de "compra por tiempo limitado"; todas estas estrategias para estimular el consumo impulsivo en los humanos están llenas de las intenciones de los comerciantes dirigidas a la psicología del comportamiento humano. En comparación, la IA no tiene impulsos, es un agente de decisión absolutamente racional, solo se preocupa por si los datos devueltos por la API son claros y si los parámetros son completos. Comparará fríamente las especificaciones del producto, los precios históricos, los tiempos de entrega, las evaluaciones de los usuarios e incluso la huella de carbono de la cadena de suministro, y así nunca más habrá "ocupación de la mente del usuario".
El marketing del comercio agentic en el futuro ya no se tratará de crear anuncios llamativos, sino de construir "historias de confianza legibles por máquinas". El "ajuste producto-agente" reemplazará al "ajuste producto-mercado". La capacidad de tu producto para ser fácilmente indexado, comprendido y recomendado por ecosistemas de inteligencia artificial de corriente principal (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará su supervivencia en el mercado.
Sin embargo, antes de que el agente avance rápidamente hacia el objetivo final: "completar la acción comercial" llevando a cabo inferencias y decisiones basadas en las metas delegadas por los humanos y "produciendo intenciones", el agente chocará contra una pared dura y se detendrá------ el sistema de pago tradicional.
2. Incompatibilidad fatal: por qué el sistema financiero tradicional es un freno para el Comercio Agentic
Los agentes inteligentes pueden completar perfectamente la recolección de información, el análisis y la toma de decisiones, pero cuando llegan a la última etapa del ciclo comercial, chocan contra una pared dura, que es el sistema de pago financiero diseñado completamente para los 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 es igual a fraude.
Piense en cada etapa de nuestro proceso de pago actual:
• Captcha: utiliza un problema que es difícil de reconocer para una máquina para demostrar que eres "humano".
• Código de verificación por SMS/autenticación de dos factores (2FA): Supongamos que tienes un dispositivo físico que puede recibir mensajes de texto y que puedes ingresar manualmente el código de verificación, este acto 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, lo que interrumpe por completo cualquier proceso automatizado.
• Análisis del comportamiento de control de riesgos: un sistema de control de riesgos avanzado incluso puede analizar la trayectoria del movimiento del mouse, la velocidad de escritura, la huella 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: diversas preguntas que equivalen a "¿eres humano?" bloquean a nuestros agentes autónomos enviados.
Por lo tanto, el futuro de los pagos ya no es una "página de pago (Checkout Page))" sino que debe ser un "protocolo ((Protocol)". Esto es una revolución en los mecanismos de confianza y autorización. Necesitamos un nuevo sistema de credenciales digitales que permita a los usuarios emitir una "autorización programable" segura a su agente inteligente de IA, con un ámbito, duración y límite de cantidad claramente definidos.
El Pago Agentic forma parte de este conjunto de protocolos, que corresponde a 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 de los usuarios. Esto garantiza que el proceso de pago sea fluido y seguro, con límites y controles establecidos por los usuarios para mantener la confianza y la seguridad. Los "Tokens Agentic" de Mastercard apoyan a los agentes de IA en la realización de suscripciones y pagos recurrentes, mientras que el Kit de Herramientas para Agentes de PayPal ayuda a los agentes de IA a gestionar el proceso de pago. Visa y Stripe también tienen herramientas similares. El experimento reciente de Stripe con Perplexity es una combinación de ambas, donde los usuarios pueden usar Perplexity como interfaz para dar instrucciones y recibir sugerencias completas sobre la decoración de su nuevo hogar, así como productos específicos. Una vez que el usuario confirma que le gusta la propuesta, el agente utiliza el backend de pago automatizado de Stripe para completar la liquidación del pago y el envío.
Creemos que al llegar a este punto, ya puedes entender por qué gigantes como VISA y Mastercard están tan ansiosos por lanzar soluciones de pago que se adapten al Comercio Agente. Porque todos están apostando quién será el legislador de las reglas del juego que definirá el próximo protocolo de pago "nativo de máquina". Es una apuesta por el control de la infraestructura subyacente del futuro mundo comercial, y el objetivo de esta transformación es devolver a los pagos su esencia: la circulación sin fricción del valor.
3. ¿Cuáles son los desafíos específicos para construir una infraestructura financiera que apoye una experiencia fluida para el Comercio Agentic? ¿Cómo se hace?
3.1 Desafíos principales: Confianza, Intención y Automatización (Trust, Intent and Automation)
El dilema de construir un sistema de Pago Agentic no es simplemente una cuestión de implementación técnica, sino que hay que resolver el problema fundamental que surge de la transferencia de paradigmas.
"¿Quién puede hacerlo?": del desafío de la verificación de identidad en los pagos tradicionales (Authentication)) a la autorización de comercio agente (Agentic Commerce代理授权(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 clara, es difícil tener objeciones (porque ingresaste la información de tu tarjeta de crédito y hiciste clic en el botón de manera explícita), así que el núcleo de los pagos tradicionales se construye en torno a "reconocer a la persona", y su pregunta esencial es: "¿Cómo puedo confirmar que el operador eres tú?" --------- es decir, la autenticación.
Pero en la futura era comercial impulsada por agentes de IA, el campo de los pagos está a punto de experimentar cambios significativos: la autorización se está convirtiendo en un aspecto clave del proceso de pago, y la cuestión de la autorización ahora parece más compleja e interesante, ya que las instrucciones de autorización de los usuarios no son tan claras como el simple escenario de "clic en el botón de compra" en el comercio electrónico tradicional; los usuarios humanos pueden expresar su intención de pago de múltiples maneras. Otro punto complejo es, cuando se emite una solicitud de pago, ¿a quién estamos autorizando realmente? ¿A usuarios humanos, a agentes, o a la empresa que desarrolla los agentes?
Actualmente, en los escenarios de pago de agentes inteligentes que podemos imaginar, hay un problema relacionado con la autorización:
• Fantasma de identidad: ¿Este "solicitante de transacción" debería ser un usuario humano final, un modelo de IA, un desarrollador de aplicaciones de agentes, 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 con precisión y se aplican estrictamente los límites de autorización (monto, tiempo, comerciante), y cómo garantizar que la autorización en sí no sea alterada o mal utilizada también es un nuevo problema.
• Asignación de responsabilidad: Cuando un agente comete un error o es explotado maliciosamente causando pérdidas, determinar quién asume la responsabilidad es un problema muy complicado. La falta de claridad en la responsabilidad y autoridad es el mayor obstáculo para la aplicación a gran escala.
"Qué hacer": la brecha de verificación de intenciones (The Intent Verification Gap)
El problema de la verificación de intenciones es en realidad una derivación del problema de autorización, y la naturaleza probabilística del LLM presenta una contradicción inherente con los requisitos de certeza del sector financiero. Aunque la capa de pagos 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 métodos de pago tradicionales procesan "instrucciones de pago" (Pagar $50 al Comerciante X), asumiendo que esta instrucción es precisa. En cambio, el pago por agentes necesita procesar "intenciones de transacción" ("Ayúdame a comprar un café latte de avena mediano"). El sistema de pago necesita tener la capacidad de verificar la instrucción de pago final con la intención en lenguaje natural original.
• Restricciones de comportamiento de IA: No necesitamos un sistema de pago que pueda comprender los pensamientos de la IA, sino un sistema con "barreras" sólidas. Este sistema puede restringir el comportamiento de la IA a través de datos estructurados, reglas estrictas a nivel de API, e incluso la lógica de contratos inteligentes, asegurando que sus resultados de ejecución se mantengan dentro de la "zona segura" preestablecida por el usuario. Por ejemplo, una regla que solo permita gastar hasta 10 dólares en Starbucks puede prevenir efectivamente las altas transacciones o errores causados por "ilusiones" de la IA.
Métodos de custodia de fondos y liquidación de pagos nativos de la máquina
Como se mencionó anteriormente, los sistemas de pago tradicionales tienen un gen de "anti-automatización" por naturaleza, todas las medidas de seguridad diseñadas para la GUI tradicional se convertirán en cadenas que obstaculizan la automatización completa en el escenario del comercio agente, por lo tanto, necesitamos un conjunto completamente nuevo de API de pago diseñadas nativamente para máquinas.
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screenshot_gains
· 07-31 20:06
Para ser sincero, este pago con IA me tiene muy nervioso.
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PoetryOnChain
· 07-29 20:46
Esta competencia empresarial volverá a quemar dinero.
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OnchainDetectiveBing
· 07-28 20:35
¿Otra vez están tomando a la gente por tonta?
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OnChain_Detective
· 07-28 20:33
el análisis de patrones sugiere un alto riesgo en la infraestructura de pagos de agentes... manténganse vigilantes, gente
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VitaliksTwin
· 07-28 20:29
Ya no tengo que mirar la cara de los demás.
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NftPhilanthropist
· 07-28 20:19
en realidad *toma té* los tokens de impacto podrían revolucionar esta economía de agentes... solo digo
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MoonRocketTeam
· 07-28 20:16
El cohete está completamente cargado. Este agente de inteligencia artificial va directo a la luna.
Revolución comercial de agentes inteligentes: un nuevo paradigma desde la intención hasta el pago
Perspectivas comerciales de la inteligencia artificial: arquitectura, tendencias y caminos de implementación
La inteligencia artificial está remodelando las bases del mundo empresarial. Nos encontramos en un punto de inflexión en el que los agentes están pasando de ser herramientas comunes a ser agentes autónomos. Desde 2024, gigantes como Paypal, Visa, Mastercard, Stripe y Amazon han estado colocando sus apuestas en "comercio de agentes" y "pagos de agentes", con una lógica clara detrás: la aplicación masiva de interfaces de agentes revolucionará la lógica empresarial y las relaciones productivas establecidas durante 30 años sobre la base de la GUI. La lógica de operación de comercio electrónico, marketing publicitario y liquidación de pagos financieros será reescrita por completo, y aparecerán nuevas categorías como Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Este artículo tiene como objetivo proporcionar a los lectores una visión panorámica del comercio de agentes inteligentes, sistematizando su estructura técnica y sus caminos, analizando la innovación comercial de esta transformación, explorando las dificultades clave que enfrenta en su proceso de implementación y argumentando por qué las criptomonedas pueden convertirse en su infraestructura subyacente indispensable.
1. ¿Qué es el Comercio Agentic?
El Comercio Agentic es un modelo de negocio impulsado por agentes de IA, que pueden realizar diversas tareas en nombre de los usuarios, incluyendo la búsqueda de productos, comparación de opciones, ofrecimiento de recomendaciones y finalización de compras. Estos agentes de IA pueden interactuar con plataformas de comercio electrónico, procesar transacciones y gestionar todo el proceso de compra, con el objetivo de hacer la experiencia de compra más personalizada, segura y conveniente. La función "Buy for Me" de Amazon y la herramienta "Operator" de OpenAI son los ejemplos más conocidos en la actualidad.
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 hay un gran interés del mercado en esta tecnología. Una encuesta estadística sobre comercio electrónico de 2025 muestra que el 90% de los comercios electrónicos están dispuestos a aprender cómo integrar la inteligencia artificial agentic en sus negocios.
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 diseñado con esmero: los consumidores recorren los estantes, comparan productos y, finalmente, hacen 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 extremadamente fluido, reduciendo cualquier duda del usuario a través de interfaces elegantes, recomendaciones precisas y pagos rápidos.
En el nuevo mundo del Comercio Agentic, los usuarios no necesitan navegar uno por uno en los sitios de comercio electrónico, comparar la relación calidad-precio o realizar pedidos manualmente, solo tienen que dar una instrucción vaga a su 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 ambiental de la cadena de suministro. Durante todo el proceso, el usuario puede no haber tocado la pantalla ni haber introducido una contraseña.
El cambio clave radica en que: el papel del usuario pasa de "ejecutor" a "mandante", y el núcleo de la conducta comercial se eleva de "flujo de clics" (Click stream) a "flujo de intención" (Intent stream). El consumo ya no es una serie de elecciones discretas, sino una autorización general hacia el objetivo final (los usuarios humanos pueden decirle directamente a un asistente de IA: quiero redecorar mi casa con 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 abrumador. 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 inteligencia artificial:
• Pruebas A/B: La IA puede comparar decenas de opciones en milisegundos, lo que hace que probar el color del ícono del botón durante dos semanas para ver cuál 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, causadas por diversas experiencias u otras razones subjetivas u objetivas; la tasa de abandono del carrito de compras y diversas estrategias de optimización correspondientes se convertirán en historia (actualmente, la tasa promedio de abandono de carritos a nivel mundial es del 70%)
El marketing tradicional depende de la "economía de la atención": imágenes llamativas, anuncios de video emotivos, botones rojos de "compra por tiempo limitado"; todas estas estrategias para estimular el consumo impulsivo en los humanos están llenas de las intenciones de los comerciantes dirigidas a la psicología del comportamiento humano. En comparación, la IA no tiene impulsos, es un agente de decisión absolutamente racional, solo se preocupa por si los datos devueltos por la API son claros y si los parámetros son completos. Comparará fríamente las especificaciones del producto, los precios históricos, los tiempos de entrega, las evaluaciones de los usuarios e incluso la huella de carbono de la cadena de suministro, y así nunca más habrá "ocupación de la mente del usuario".
El marketing del comercio agentic en el futuro ya no se tratará de crear anuncios llamativos, sino de construir "historias de confianza legibles por máquinas". El "ajuste producto-agente" reemplazará al "ajuste producto-mercado". La capacidad de tu producto para ser fácilmente indexado, comprendido y recomendado por ecosistemas de inteligencia artificial de corriente principal (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará su supervivencia en el mercado.
Sin embargo, antes de que el agente avance rápidamente hacia el objetivo final: "completar la acción comercial" llevando a cabo inferencias y decisiones basadas en las metas delegadas por los humanos y "produciendo intenciones", el agente chocará contra una pared dura y se detendrá------ el sistema de pago tradicional.
2. Incompatibilidad fatal: por qué el sistema financiero tradicional es un freno para el Comercio Agentic
Los agentes inteligentes pueden completar perfectamente la recolección de información, el análisis y la toma de decisiones, pero cuando llegan a la última etapa del ciclo comercial, chocan contra una pared dura, que es el sistema de pago financiero diseñado completamente para los 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 es igual a fraude.
Piense en cada etapa de nuestro proceso de pago actual:
• Captcha: utiliza un problema que es difícil de reconocer para una máquina para demostrar que eres "humano".
• Código de verificación por SMS/autenticación de dos factores (2FA): Supongamos que tienes un dispositivo físico que puede recibir mensajes de texto y que puedes ingresar manualmente el código de verificación, este acto 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, lo que interrumpe por completo cualquier proceso automatizado.
• Análisis del comportamiento de control de riesgos: un sistema de control de riesgos avanzado incluso puede analizar la trayectoria del movimiento del mouse, la velocidad de escritura, la huella 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: diversas preguntas que equivalen a "¿eres humano?" bloquean a nuestros agentes autónomos enviados.
Por lo tanto, el futuro de los pagos ya no es una "página de pago (Checkout Page))" sino que debe ser un "protocolo ((Protocol)". Esto es una revolución en los mecanismos de confianza y autorización. Necesitamos un nuevo sistema de credenciales digitales que permita a los usuarios emitir una "autorización programable" segura a su agente inteligente de IA, con un ámbito, duración y límite de cantidad claramente definidos.
El Pago Agentic forma parte de este conjunto de protocolos, que corresponde a 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 de los usuarios. Esto garantiza que el proceso de pago sea fluido y seguro, con límites y controles establecidos por los usuarios para mantener la confianza y la seguridad. Los "Tokens Agentic" de Mastercard apoyan a los agentes de IA en la realización de suscripciones y pagos recurrentes, mientras que el Kit de Herramientas para Agentes de PayPal ayuda a los agentes de IA a gestionar el proceso de pago. Visa y Stripe también tienen herramientas similares. El experimento reciente de Stripe con Perplexity es una combinación de ambas, donde los usuarios pueden usar Perplexity como interfaz para dar instrucciones y recibir sugerencias completas sobre la decoración de su nuevo hogar, así como productos específicos. Una vez que el usuario confirma que le gusta la propuesta, el agente utiliza el backend de pago automatizado de Stripe para completar la liquidación del pago y el envío.
Creemos que al llegar a este punto, ya puedes entender por qué gigantes como VISA y Mastercard están tan ansiosos por lanzar soluciones de pago que se adapten al Comercio Agente. Porque todos están apostando quién será el legislador de las reglas del juego que definirá el próximo protocolo de pago "nativo de máquina". Es una apuesta por el control de la infraestructura subyacente del futuro mundo comercial, y el objetivo de esta transformación es devolver a los pagos su esencia: la circulación sin fricción del valor.
3. ¿Cuáles son los desafíos específicos para construir una infraestructura financiera que apoye una experiencia fluida para el Comercio Agentic? ¿Cómo se hace?
3.1 Desafíos principales: Confianza, Intención y Automatización (Trust, Intent and Automation)
El dilema de construir un sistema de Pago Agentic no es simplemente una cuestión de implementación técnica, sino que hay que 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 clara, es difícil tener objeciones (porque ingresaste la información de tu tarjeta de crédito y hiciste clic en el botón de manera explícita), así que el núcleo de los pagos tradicionales se construye en torno a "reconocer a la persona", y su pregunta esencial es: "¿Cómo puedo confirmar que el operador eres tú?" --------- es decir, la autenticación.
Pero en la futura era comercial impulsada por agentes de IA, el campo de los pagos está a punto de experimentar cambios significativos: la autorización se está convirtiendo en un aspecto clave del proceso de pago, y la cuestión de la autorización ahora parece más compleja e interesante, ya que las instrucciones de autorización de los usuarios no son tan claras como el simple escenario de "clic en el botón de compra" en el comercio electrónico tradicional; los usuarios humanos pueden expresar su intención de pago de múltiples maneras. Otro punto complejo es, cuando se emite una solicitud de pago, ¿a quién estamos autorizando realmente? ¿A usuarios humanos, a agentes, o a la empresa que desarrolla los agentes?
Actualmente, en los escenarios de pago de agentes inteligentes que podemos imaginar, hay un problema relacionado con la autorización:
• Fantasma de identidad: ¿Este "solicitante de transacción" debería ser un usuario humano final, un modelo de IA, un desarrollador de aplicaciones de agentes, 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 con precisión y se aplican estrictamente los límites de autorización (monto, tiempo, comerciante), y cómo garantizar que la autorización en sí no sea alterada o mal utilizada también es un nuevo problema.
• Asignación de responsabilidad: Cuando un agente comete un error o es explotado maliciosamente causando pérdidas, determinar quién asume la responsabilidad es un problema muy complicado. La falta de claridad en la responsabilidad y autoridad 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, y la naturaleza probabilística del LLM presenta una contradicción inherente con los requisitos de certeza del sector financiero. Aunque la capa de pagos 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 métodos de pago tradicionales procesan "instrucciones de pago" (Pagar $50 al Comerciante X), asumiendo que esta instrucción es precisa. En cambio, el pago por agentes necesita procesar "intenciones de transacción" ("Ayúdame a comprar un café latte de avena mediano"). El sistema de pago necesita tener la capacidad de verificar la instrucción de pago final con la intención en lenguaje natural original.
• Restricciones de comportamiento de IA: No necesitamos un sistema de pago que pueda comprender los pensamientos de la IA, sino un sistema con "barreras" sólidas. Este sistema puede restringir el comportamiento de la IA a través de datos estructurados, reglas estrictas a nivel de API, e incluso la lógica de contratos inteligentes, asegurando que sus resultados de ejecución se mantengan dentro de la "zona segura" preestablecida por el usuario. Por ejemplo, una regla que solo permita gastar hasta 10 dólares en Starbucks puede prevenir efectivamente las altas transacciones o errores causados por "ilusiones" de la IA.
Como se mencionó anteriormente, los sistemas de pago tradicionales tienen un gen de "anti-automatización" por naturaleza, todas las medidas de seguridad diseñadas para la GUI tradicional se convertirán en cadenas que obstaculizan la automatización completa en el escenario del comercio agente, por lo tanto, necesitamos un conjunto completamente nuevo de API de pago diseñadas nativamente para máquinas.