Transformación empresarial impulsada por IA: Perspectivas panorámicas del negocio de agentes inteligentes
La inteligencia artificial está remodelando las bases del mundo empresarial. Estamos en un punto de inflexión donde los agentes están pasando de ser herramientas ordinarias a entidades autónomas. Desde finales de 2024, gigantes como PayPal, Visa y Mastercard han estado posicionándose en el "comercio de agentes" y "pagos de agentes", lo que tiene una lógica clara detrás: la aplicación masiva de interfaces de agentes va a revolucionar la lógica comercial y las relaciones de producción basadas en GUI tradicionales. Sobre esta base, la lógica de operaciones de comercio electrónico, marketing publicitario y liquidación de pagos financieros ha sido completamente reescrita, y una nueva categoría comercial, "Comercio Agente", está surgiendo.
Este artículo tiene como objetivo ofrecer a los lectores una visión panorámica del negocio de los agentes inteligentes, estructurando sistemáticamente su estructura técnica y caminos, analizando la innovación comercial de esta transformación y explorando las dificultades clave que enfrenta en su proceso de implementación, y finalmente argumentando por qué la tecnología de criptografía puede convertirse en su infraestructura subyacente indispensable.
1. ¿Qué es el Comercio Agentivo?
El Comercio Agente es un modelo de negocio impulsado por agentes de IA, los cuales pueden ejecutar diversas tareas en nombre del usuario, incluyendo la búsqueda de productos, la comparación de opciones, la provisión de recomendaciones y la realización de compras. Estos agentes de IA son capaces de interactuar con plataformas de comercio electrónico, manejar transacciones y gestionar todo el proceso de compra, con el objetivo de hacer la experiencia de compra más personalizada, segura y conveniente.
Actualmente, el Comercio Agentic sigue siendo un campo emergente, y no hay muchos datos comerciales o de negocios públicos disponibles. Según un informe de Gartner de 2024, actualmente menos del 1% de las empresas o comerciantes en la industria del comercio electrónico han adoptado agentic ai en sus operaciones o servicios, pero el interés del mercado por esta tecnología es muy alto. Una encuesta estadística de comercio electrónico de 2025 muestra que el 90% de los comerciantes electrónicos están dispuestos a aprender cómo integrar agentic ai en sus negocios.
1.1 El rol de los usuarios humanos ha cambiado de "ejecutor" a "mandatario", y la etapa clave de la toma de decisiones comerciales se ha adelantado 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 extremadamente fluido, reduciendo cualquier vacilación del usuario a través de interfaces atractivas, recomendaciones precisas y pagos rápidos.
Ahora, imagina un nuevo mundo de Comercio Agente (Agentic Commerce): no necesitas navegar uno por uno a través de sitios de comercio electrónico, comparar la relación calidad-precio o hacer pedidos manualmente, solo tienes que decirle a tu asistente de IA una instrucción vaga, como "ayúdame a comprar un par de zapatillas adecuadas 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 contraseña.
El cambio clave radica en que: el papel del usuario pasa de ser "ejecutor" a "delegante", y el núcleo de la actividad comercial se eleva de "flujo de clics" (Click stream) a "flujo de intenciones" (Intent stream). El consumo ya no es una serie de elecciones discretas, sino una autorización global hacia un objetivo final (los usuarios humanos pueden decirle directamente al asistente de IA: Quiero redecorar mi casa con estilo mediterráneo, ayúdame a elegir materiales).
Cuando las decisiones comerciales se trasladan de la "página de pago" a la "capa de intención", los sistemas comerciales existentes enfrentarán un impacto en 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 la toma de decisiones racional de los agentes de IA:
• Pruebas A/B: La IA puede comparar decenas de opciones en milisegundos, haciendo que las pruebas de dos semanas sobre qué color de ícono de botón tiene una mayor tasa de conversión sean completamente irrelevantes.
• Recomendaciones personalizadas: Todos los algoritmos de recomendación basados en el historial de navegación humano han dejado de funcionar, el modelo de recomendación necesita ser reconstruido sobre la base de la lógica de decisión de la IA.
• Recuperación del carrito de compras: En las decisiones de IA no habrá "vacilaciones" o "abandono" similares a las de los humanos debido a diversas experiencias u 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 llamativas, anuncios de video emotivos, botones rojos de "oferta por tiempo limitado"; todas estas estrategias destinadas a estimular el consumo impulsivo humano esconden, sin duda, la astucia 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, solo se preocupa por la claridad de los datos devueltos por la API, si los parámetros son completos, y de manera fría compara las especificaciones del producto, los precios históricos, los tiempos de entrega, las valoraciones de los usuarios e incluso la huella de carbono de la cadena de suministro, de modo que ya no habrá más "captura de la mente del usuario".
El marketing del comercio agentivo en el futuro ya no se tratará de crear anuncios llamativos, sino de construir "historias de confianza legibles por máquinas". El "Product-Agent Fit" reemplazará al "Product-Market Fit". La capacidad de tu producto para ser fácilmente indexado, entendido y recomendado por el ecosistema de agentes de inteligencia artificial predominante (como los servidores MCP, el protocolo A2A) determinará su supervivencia en el mercado.
Sin embargo, antes de que el agente realice rápidamente inferencias y decisiones basadas en los objetivos delegados por los humanos y "produzca intenciones" para avanzar rápidamente hacia el objetivo final: "completar la actividad comercial", el agente chocará contra 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, el análisis y la toma de decisiones de información, pero cuando llegan al último eslabón del ciclo comercial, se chocan contra una pared dura, que es el sistema de pago financiero completamente diseñado para los humanos que hemos construido durante décadas.
Todo el sistema moderno de pagos y control de riesgos es, en esencia, un "sistema anti-automación". Su filosofía de diseño central es: asumir que la automatización equivale a fraude.
Piense en cada uno de los pasos de nuestro proceso de pago actual:
• CAPTCHA (Prueba de Turing): Utiliza una pregunta 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 capaz de recibir SMS y que puedes ingresar manualmente el código de verificación, esta acción es extremadamente difícil para el programa.
• Certificación de seguridad 3D: obligará a redirigirte 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 de comportamiento de riesgo: un sistema de control de riesgos avanzado incluso puede analizar la trayectoria del movimiento del ratón, 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: una serie de interrogatorios equivalentes 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)". Esta es una revolución en torno a la confianza y los mecanismos de autorización. Necesitamos un sistema completamente nuevo de credenciales digitales que permita a los usuarios emitir una "autorización programable" a su agente de IA, con un alcance, duración y límite de monto claramente definidos.
El Pago Agente pertenece a este conjunto de protocolos, y es la etapa final de liquidación de pagos dentro del Comercio Agente. Los agentes de IA utilizan métodos seguros y eficientes (como los comprobantes 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.
Creemos que hasta aquí ya puedes entender por qué gigantes como VISA y Mastercard están ansiosos por lanzar soluciones de pago adecuadas para el Comercio Agente. Porque todos están apostando quién será el creador de las reglas del juego que defina el próximo protocolo de pago "nativo de máquinas", una apuesta por el control de la infraestructura subyacente del mundo comercial futuro, y el objetivo de esta transformación es hacer que los pagos vuelvan a su esencia: la circulación del valor sin fricciones.
3. ¿Cuáles son los desafíos específicos para construir una infraestructura financiera que soporte una experiencia fluida para el Comercio Agente? ¿Cómo hacerlo?
3.1 Desafíos clave: Confianza, Intención y Automatización (Trust, Intent and Automation)
El dilema de construir el sistema de pago Agentic no es simplemente una cuestión de implementación técnica, sino que se trata de resolver un problema fundamental que surge de la transferencia de paradigmas.
"¿Quién puede hacerlo?": Desafíos de la autenticación de pagos tradicionales (Authentication)) a la autorización de comercio agentivo (Agentic Commerce) (Authorization().
En el ámbito de los pagos, cuando hablamos de usuarios finales, normalmente nos enfocamos en la autenticación en lugar de la autorización. Si haces clic en "comprar" en un sitio de comercio electrónico, estás dando claramente tu autorización, lo cual es difícil de cuestionar (porque has ingresado la información de tu tarjeta de crédito y has hecho clic en el botón de manera explícita), por lo que el núcleo de los pagos tradicionales se construye en torno a "identificar a las personas", y su pregunta fundamental es: "¿Cómo confirmo que el operador eres tú?" ------- es decir, la autenticación.
Pero en la futura era comercial impulsada por agentes de inteligencia artificial, se avecinan cambios importantes en el ámbito de los pagos: la autorización se está convirtiendo en un eslabón clave en el proceso de pago, y esta cuestión sobre la autorización ahora parece más compleja e interesante, ya que las instrucciones de autorización del usuario no son tan claras como en el simple escenario de "hacer clic en el botón de compra" en el comercio electrónico tradicional; los usuarios humanos pueden expresar sus intenciones de pago de múltiples maneras. Otro punto complejo es que, cuando se emite una solicitud de pago, ¿a quién estamos autorizando en realidad? ¿A los usuarios humanos, a los agentes o a la empresa que desarrolla los agentes?
Actualmente, los problemas de autorización en los escenarios de pago de agentes que se nos ocurren son:
• 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 puede llevar a 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 ejecutan de manera precisa y estricta los límites de autorización (monto, tiempo, comerciante), y cómo asegurar que la autorización misma no sea alterada o mal utilizada también es un nuevo problema.
• 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": La Brecha de Verificación de Intención )
La cuestión de la verificación de intenciones es en realidad una derivada del problema de autorización, y la naturaleza probabilística de los LLM presenta una contradicción inherente con los requisitos de determinación en finanzas. Aunque la capa de pago no puede reparar la "ilusión" de la IA, un sistema financiero bien diseñado debe poder cerrar la brecha entre la salida de la IA y la verdadera intención del usuario.
• De la instrucción a la intención: el procesamiento de pagos tradicional maneja "instrucciones de pago" (Pagar $50 al Comerciante X), asumiendo que esta instrucción es precisa. Por otro lado, el pago inteligente necesita manejar "intenciones de transacción" ("Ayúdame a comprar un latte de avena mediano"). El sistema de pagos debe tener la capacidad de verificar la instrucción de pago final con la intención de lenguaje natural original.
• Restricciones de comportamiento de la IA: No necesitamos un sistema de pago que pueda entender los pensamientos de la IA, sino un sistema con "barreras" sólidas. Este 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 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 de manera efectiva transacciones erróneas o excesivas causadas 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". Todas las medidas de seguridad diseñadas para GUI tradicionales se convierten en cadenas que obstaculizan la automatización total en el escenario de comercio agente. Por lo tanto, necesitamos una nueva API de pago y una red de liquidación diseñadas nativamente para máquinas, que pueden incluir las siguientes características:
• Amigable con la programación (Programmatic-First): Todas las interacciones deben realizarse a través de API estructuradas, en lugar de simular clics humanos en la GUI.
• Liquidación sin fricción (Frictionless Settlement): Las transacciones deben poder realizarse con un retraso cercano a cero.
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MEV_Whisperer
· hace6h
Bromas, esquilando a fondo a los gigantes.
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StrawberryIce
· hace7h
¡La revolución de los pagos digitales ha llegado!
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AlwaysAnon
· hace7h
Ya hemos llegado a este punto.
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HashBandit
· hace7h
maldita sea... esta cosa del comercio con IA me recuerda a mis desastres con rigs de minería de 2017. al menos el cuello de botella de tps no será tan malo como el de eth en ese entonces smh
Asistentes de IA que impulsan los negocios: el surgimiento del comercio de agentes y la reestructuración de la infraestructura financiera
Transformación empresarial impulsada por IA: Perspectivas panorámicas del negocio de agentes inteligentes
La inteligencia artificial está remodelando las bases del mundo empresarial. Estamos en un punto de inflexión donde los agentes están pasando de ser herramientas ordinarias a entidades autónomas. Desde finales de 2024, gigantes como PayPal, Visa y Mastercard han estado posicionándose en el "comercio de agentes" y "pagos de agentes", lo que tiene una lógica clara detrás: la aplicación masiva de interfaces de agentes va a revolucionar la lógica comercial y las relaciones de producción basadas en GUI tradicionales. Sobre esta base, la lógica de operaciones de comercio electrónico, marketing publicitario y liquidación de pagos financieros ha sido completamente reescrita, y una nueva categoría comercial, "Comercio Agente", está surgiendo.
Este artículo tiene como objetivo ofrecer a los lectores una visión panorámica del negocio de los agentes inteligentes, estructurando sistemáticamente su estructura técnica y caminos, analizando la innovación comercial de esta transformación y explorando las dificultades clave que enfrenta en su proceso de implementación, y finalmente argumentando por qué la tecnología de criptografía puede convertirse en su infraestructura subyacente indispensable.
1. ¿Qué es el Comercio Agentivo?
El Comercio Agente es un modelo de negocio impulsado por agentes de IA, los cuales pueden ejecutar diversas tareas en nombre del usuario, incluyendo la búsqueda de productos, la comparación de opciones, la provisión de recomendaciones y la realización de compras. Estos agentes de IA son capaces de interactuar con plataformas de comercio electrónico, manejar transacciones y gestionar todo el proceso de compra, con el objetivo de hacer la experiencia de compra más personalizada, segura y conveniente.
Actualmente, el Comercio Agentic sigue siendo un campo emergente, y no hay muchos datos comerciales o de negocios públicos disponibles. Según un informe de Gartner de 2024, actualmente menos del 1% de las empresas o comerciantes en la industria del comercio electrónico han adoptado agentic ai en sus operaciones o servicios, pero el interés del mercado por esta tecnología es muy alto. Una encuesta estadística de comercio electrónico de 2025 muestra que el 90% de los comerciantes electrónicos están dispuestos a aprender cómo integrar agentic ai en sus negocios.
1.1 El rol de los usuarios humanos ha cambiado de "ejecutor" a "mandatario", y la etapa clave de la toma de decisiones comerciales se ha adelantado 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 extremadamente fluido, reduciendo cualquier vacilación del usuario a través de interfaces atractivas, recomendaciones precisas y pagos rápidos.
Ahora, imagina un nuevo mundo de Comercio Agente (Agentic Commerce): no necesitas navegar uno por uno a través de sitios de comercio electrónico, comparar la relación calidad-precio o hacer pedidos manualmente, solo tienes que decirle a tu asistente de IA una instrucción vaga, como "ayúdame a comprar un par de zapatillas adecuadas 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 contraseña.
El cambio clave radica en que: el papel del usuario pasa de ser "ejecutor" a "delegante", y el núcleo de la actividad comercial se eleva de "flujo de clics" (Click stream) a "flujo de intenciones" (Intent stream). El consumo ya no es una serie de elecciones discretas, sino una autorización global hacia un objetivo final (los usuarios humanos pueden decirle directamente al asistente de IA: Quiero redecorar mi casa con estilo mediterráneo, ayúdame a elegir materiales).
Cuando las decisiones comerciales se trasladan de la "página de pago" a la "capa de intención", los sistemas comerciales existentes enfrentarán un impacto en 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 la toma de decisiones racional de los agentes de IA:
• Pruebas A/B: La IA puede comparar decenas de opciones en milisegundos, haciendo que las pruebas de dos semanas sobre qué color de ícono de botón tiene una mayor tasa de conversión sean completamente irrelevantes.
• Recomendaciones personalizadas: Todos los algoritmos de recomendación basados en el historial de navegación humano han dejado de funcionar, el modelo de recomendación necesita ser reconstruido sobre la base de la lógica de decisión de la IA.
• Recuperación del carrito de compras: En las decisiones de IA no habrá "vacilaciones" o "abandono" similares a las de los humanos debido a diversas experiencias u 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 llamativas, anuncios de video emotivos, botones rojos de "oferta por tiempo limitado"; todas estas estrategias destinadas a estimular el consumo impulsivo humano esconden, sin duda, la astucia 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, solo se preocupa por la claridad de los datos devueltos por la API, si los parámetros son completos, y de manera fría compara las especificaciones del producto, los precios históricos, los tiempos de entrega, las valoraciones de los usuarios e incluso la huella de carbono de la cadena de suministro, de modo que ya no habrá más "captura de la mente del usuario".
El marketing del comercio agentivo en el futuro ya no se tratará de crear anuncios llamativos, sino de construir "historias de confianza legibles por máquinas". El "Product-Agent Fit" reemplazará al "Product-Market Fit". La capacidad de tu producto para ser fácilmente indexado, entendido y recomendado por el ecosistema de agentes de inteligencia artificial predominante (como los servidores MCP, el protocolo A2A) determinará su supervivencia en el mercado.
Sin embargo, antes de que el agente realice rápidamente inferencias y decisiones basadas en los objetivos delegados por los humanos y "produzca intenciones" para avanzar rápidamente hacia el objetivo final: "completar la actividad comercial", el agente chocará contra 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, el análisis y la toma de decisiones de información, pero cuando llegan al último eslabón del ciclo comercial, se chocan contra una pared dura, que es el sistema de pago financiero completamente diseñado para los humanos que hemos construido durante décadas.
Todo el sistema moderno de pagos y control de riesgos es, en esencia, un "sistema anti-automación". Su filosofía de diseño central es: asumir que la automatización equivale a fraude.
Piense en cada uno de los pasos de nuestro proceso de pago actual:
• CAPTCHA (Prueba de Turing): Utiliza una pregunta 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 capaz de recibir SMS y que puedes ingresar manualmente el código de verificación, esta acción es extremadamente difícil para el programa.
• Certificación de seguridad 3D: obligará a redirigirte 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 de comportamiento de riesgo: un sistema de control de riesgos avanzado incluso puede analizar la trayectoria del movimiento del ratón, 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: una serie de interrogatorios equivalentes 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)". Esta es una revolución en torno a la confianza y los mecanismos de autorización. Necesitamos un sistema completamente nuevo de credenciales digitales que permita a los usuarios emitir una "autorización programable" a su agente de IA, con un alcance, duración y límite de monto claramente definidos.
El Pago Agente pertenece a este conjunto de protocolos, y es la etapa final de liquidación de pagos dentro del Comercio Agente. Los agentes de IA utilizan métodos seguros y eficientes (como los comprobantes 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.
Creemos que hasta aquí ya puedes entender por qué gigantes como VISA y Mastercard están ansiosos por lanzar soluciones de pago adecuadas para el Comercio Agente. Porque todos están apostando quién será el creador de las reglas del juego que defina el próximo protocolo de pago "nativo de máquinas", una apuesta por el control de la infraestructura subyacente del mundo comercial futuro, y el objetivo de esta transformación es hacer que los pagos vuelvan a su esencia: la circulación del valor sin fricciones.
3. ¿Cuáles son los desafíos específicos para construir una infraestructura financiera que soporte una experiencia fluida para el Comercio Agente? ¿Cómo hacerlo?
3.1 Desafíos clave: Confianza, Intención y Automatización (Trust, Intent and Automation)
El dilema de construir el sistema de pago Agentic no es simplemente una cuestión de implementación técnica, sino que se trata de resolver un problema fundamental que surge de la transferencia de paradigmas.
En el ámbito de los pagos, cuando hablamos de usuarios finales, normalmente nos enfocamos en la autenticación en lugar de la autorización. Si haces clic en "comprar" en un sitio de comercio electrónico, estás dando claramente tu autorización, lo cual es difícil de cuestionar (porque has ingresado la información de tu tarjeta de crédito y has hecho clic en el botón de manera explícita), por lo que el núcleo de los pagos tradicionales se construye en torno a "identificar a las personas", y su pregunta fundamental es: "¿Cómo confirmo que el operador eres tú?" ------- es decir, la autenticación.
Pero en la futura era comercial impulsada por agentes de inteligencia artificial, se avecinan cambios importantes en el ámbito de los pagos: la autorización se está convirtiendo en un eslabón clave en el proceso de pago, y esta cuestión sobre la autorización ahora parece más compleja e interesante, ya que las instrucciones de autorización del usuario no son tan claras como en el simple escenario de "hacer clic en el botón de compra" en el comercio electrónico tradicional; los usuarios humanos pueden expresar sus intenciones de pago de múltiples maneras. Otro punto complejo es que, cuando se emite una solicitud de pago, ¿a quién estamos autorizando en realidad? ¿A los usuarios humanos, a los agentes o a la empresa que desarrolla los agentes?
Actualmente, los problemas de autorización en los escenarios de pago de agentes que se nos ocurren son:
• 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 puede llevar a 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 ejecutan de manera precisa y estricta los límites de autorización (monto, tiempo, comerciante), y cómo asegurar que la autorización misma no sea alterada o mal utilizada también es un nuevo problema.
• 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.
La cuestión de la verificación de intenciones es en realidad una derivada del problema de autorización, y la naturaleza probabilística de los LLM presenta una contradicción inherente con los requisitos de determinación en finanzas. Aunque la capa de pago no puede reparar la "ilusión" de la IA, un sistema financiero bien diseñado debe poder cerrar la brecha entre la salida de la IA y la verdadera intención del usuario.
• De la instrucción a la intención: el procesamiento de pagos tradicional maneja "instrucciones de pago" (Pagar $50 al Comerciante X), asumiendo que esta instrucción es precisa. Por otro lado, el pago inteligente necesita manejar "intenciones de transacción" ("Ayúdame a comprar un latte de avena mediano"). El sistema de pagos debe tener la capacidad de verificar la instrucción de pago final con la intención de lenguaje natural original.
• Restricciones de comportamiento de la IA: No necesitamos un sistema de pago que pueda entender los pensamientos de la IA, sino un sistema con "barreras" sólidas. Este 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 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 de manera efectiva transacciones erróneas o excesivas causadas por "ilusiones" de la IA.
Como se mencionó anteriormente, los sistemas de pago tradicionales tienen un gen de "anti-automatización". Todas las medidas de seguridad diseñadas para GUI tradicionales se convierten en cadenas que obstaculizan la automatización total en el escenario de comercio agente. Por lo tanto, necesitamos una nueva API de pago y una red de liquidación diseñadas nativamente para máquinas, que pueden incluir las siguientes características:
• Amigable con la programación (Programmatic-First): Todas las interacciones deben realizarse a través de API estructuradas, en lugar de simular clics humanos en la GUI.
• Liquidación sin fricción (Frictionless Settlement): Las transacciones deben poder realizarse con un retraso cercano a cero.