La inteligencia artificial está a punto de cruzar una nueva frontera en el comercio digital. Hasta ahora, herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude podían ayudar a buscar un producto, comparar alternativas o recomendar dónde comprarlo. El siguiente paso es que la IA pueda realizar la operación completa: elegir, comprar y pagar en nombre del usuario.
Ese escenario, conocido como comercio agéntico, fue el eje de un encuentro organizado por Mastercard en Chile para analizar el futuro de los pagos. Para la compañía, el principal desafío de esta nueva etapa no será necesariamente qué inteligencia artificial tenga mejores capacidades, sino algo mucho más elemental: que las personas confíen lo suficiente como para delegarle una compra.
El cambio ya comienza a trasladarse de los conceptos a operaciones concretas. Seis bancos presentes en Chile realizaron transacciones reales utilizando infraestructura para pagos agénticos desarrollada por Mastercard.
De recomendar productos a ejecutar una compra
El comercio agéntico supone que un sistema de inteligencia artificial pueda razonar, planificar y finalmente ejecutar una transacción respetando las condiciones establecidas previamente por una persona.
La diferencia respecto de los asistentes actuales es importante. Una IA puede ayudar hoy a encontrar un vuelo o comparar hoteles. Un agente de comercio podría completar además la reserva y realizar el pago.
Esto puede ocurrir de manera asistida, con el usuario presente para aprobar la operación, o de forma autónoma. En este último escenario, una persona podría establecer una instrucción como comprar determinado vuelo cuando su precio baje de cierto valor y permitir que el agente actúe cuando se cumplan esas condiciones.
La expectativa alrededor de este mercado es significativa. De acuerdo con estimaciones incluidas en el comunicado de Mastercard, el comercio agéntico podría crecer a una tasa anual del 66% y alcanzar un valor de US$1,7 billones en 2030. Además, el 50% de los consumidores estaría dispuesto a delegar determinadas compras a un agente cuando opere bajo reglas de gasto previamente establecidas. Entre madres y padres con poco tiempo disponible, esa proporción supera el 60%.
Mastercard Agent Pay y el problema de la confianza
Para intervenir en este nuevo ecosistema, Mastercard desarrolló Mastercard Agent Pay, una infraestructura orientada a habilitar pagos realizados por agentes de inteligencia artificial.
Uno de sus componentes centrales es la tokenización. En lugar de entregar directamente los datos financieros al agente, la infraestructura utiliza tokens para proteger la información de pago. A esto se suman mecanismos para registrar el consentimiento y autenticar al usuario mediante herramientas biométricas.
“Durante años usamos la inteligencia artificial para ayudar a las personas a decidir qué comprar. Hoy estamos dando el siguiente paso: que pueda ejecutar esa compra de forma segura, siempre bajo el control del consumidor”, señaló Thiago Dias, Country Manager de Mastercard Chile.
El ejecutivo también definió este cambio como algo que supera el concepto tradicional de asistente virtual. “La infraestructura detrás de Mastercard Agent Pay permite que la IA complete transacciones seguras y escalables a nombre de los usuarios, pero siempre bajo su control. Es más que un asistente virtual, es el nuevo paso al futuro de los pagos digitales”, afirmó Dias.
Para Mastercard, precisamente, la confianza será una de las variables centrales para que esa posibilidad tecnológica se convierta en una práctica cotidiana. “Con Mastercard Agent Pay buscamos desarrollar una tecnología que genere confianza y capacidad de elección para los consumidores, a través de la seguridad, la autenticación y la transmisión de datos”, agregó el ejecutivo.
Chile, un laboratorio para los pagos con agentes de IA
Chile aparece como uno de los mercados latinoamericanos con condiciones favorables para probar este nuevo modelo por el grado de digitalización de sus pagos, la penetración de Internet y la madurez de su infraestructura tecnológica.
Durante el encuentro se destacó además que el país cuenta con una elevada tasa de tokenización y una amplia red de aceptación. Según datos del Banco Central mencionados durante la presentación, el 77% del consumo de los hogares ya está digitalizado.
La experiencia con los bancos representa uno de los principales avances en esa dirección. Seis entidades presentes en Chile ya realizaron transacciones utilizando infraestructura para pagos agénticos desarrollada por Mastercard.
Dias destacó el grado de avance alcanzado por el ecosistema local. “Nuestros emisores ya están habilitados con tecnología de tokens agénticos. La infraestructura está lista. Chile no necesita esperar el futuro; ya está construyéndolo. El comercio agéntico es presente”, sostuvo.
A esto se suma el despliegue de soluciones como Click to Pay y la incorporación progresiva de inteligencia artificial en diferentes instancias del comercio electrónico. Durante el Cyber Day, por ejemplo, la Cámara de Comercio de Santiago incorporó asistentes de IA para facilitar la búsqueda y selección de ofertas, mientras retailers y plataformas comienzan a utilizar agentes para recomendar productos y construir carritos.
El siguiente paso será conectar esas capacidades con el pago. Y allí aparece una diferencia fundamental: recomendar un producto equivocado puede ser una molestia; gastar dinero sin respetar las instrucciones del usuario puede convertirse en un problema mucho mayor.
La confianza se convierte en parte de la infraestructura
Para resolver ese desafío, Mastercard plantea cuatro elementos alrededor de las operaciones agénticas. El primero es la visibilidad: emisores, adquirentes y comercios deben poder reconocer cuándo una transacción fue ejecutada por un agente.
El segundo es la tokenización, que evita que el número real de la tarjeta quede expuesto durante el proceso. El tercero es la autenticación del consumidor, que puede apoyarse en mecanismos biométricos.
El cuarto componente apunta a registrar la intención original del usuario. Si una persona le pide a un agente que compre un pasaje bajo determinadas condiciones, la infraestructura debe permitir verificar qué había autorizado y detectar una operación que se aparte de esos parámetros.
Esta trazabilidad también será importante ante eventuales disputas. El consumidor deberá poder saber qué compró el agente, bajo qué autorización y con qué condiciones.
La idea resume una de las tesis centrales planteadas durante el encuentro: se puede automatizar cada vez una mayor parte del comercio, pero la confianza sigue dependiendo de que consumidores, bancos y comercios sepan qué está ocurriendo detrás de cada operación.
El desafío para los comercios: ser visibles para las máquinas
La transformación no afecta únicamente a bancos, emisores y consumidores. Si los agentes comienzan a decidir qué productos considerar, los comercios tendrán que prepararse para vender no solamente a personas, sino también a máquinas.
Esto implica convertir catálogos, precios, disponibilidad y condiciones comerciales en información que pueda ser interpretada automáticamente por agentes. Protocolos como MCP aparecen como parte de esa nueva infraestructura que busca hacer que productos y servicios sean comprensibles para sistemas de inteligencia artificial.
Para una empresa, por lo tanto, estar presente en Internet podría dejar de ser suficiente. Así como durante años las compañías optimizaron sus sitios para buscadores y posteriormente para marketplaces, ahora comienza a aparecer otra necesidad: ser descubiertas, comprendidas y seleccionadas por agentes de IA.
La adaptación también puede acelerarse a través de plataformas de comercio electrónico y proveedores de checkout. En lugar de que cada tienda construya individualmente toda la infraestructura necesaria, estos intermediarios podrían habilitar las capacidades para grandes cantidades de comercios.
De agentes personales al comercio entre máquinas
Una etapa todavía más avanzada aparece con el comercio machine-to-machine (M2M). En ese modelo, diferentes agentes podrían comunicarse y contratar servicios entre sí para completar una tarea más compleja.
Un agente encargado de desarrollar un proyecto digital, por ejemplo, podría interactuar con otros servicios especializados y efectuar automáticamente pequeños pagos a diferentes proveedores necesarios para completar el trabajo.
También podrían multiplicarse los agentes especializados. El ecosistema no necesariamente estará limitado a las grandes plataformas de inteligencia artificial: podrían surgir asistentes verticales para turismo, pymes, administración de condominios, servicios profesionales o diferentes industrias.
Durante el encuentro se mencionó, por ejemplo, una prueba realizada en México con un agente local orientado a reservas de condominios y conectado con la infraestructura de Mastercard Agent Pay. El agente especializado podría convertirse así en un nuevo modelo de negocio, incluso mediante servicios de suscripción dirigidos a nichos concretos.
El comercio entre máquinas podría avanzar además con una dinámica diferente a la adopción entre consumidores, porque elimina una de las principales barreras de esta primera etapa: la necesidad de que una persona confíe lo suficiente como para permitir que un sistema gaste su dinero.
Seguridad, privacidad y nuevos riesgos
La mayor autonomía también introduce interrogantes. Uno de ellos es el posible conflicto entre los intereses del usuario y los incentivos comerciales de las plataformas. Un agente podría recomendar una alternativa porque realmente responde mejor a la necesidad de la persona o porque existe algún acuerdo comercial detrás de esa selección.
También aparece el riesgo de los comercios fraudulentos. Si los agentes empiezan a seleccionar vendedores de manera autónoma, verificar quién está detrás de cada comercio y establecer mecanismos de confianza será una parte fundamental de la infraestructura.
Otro frente será la privacidad. Un agente capaz de comprar por una persona necesita comprender cada vez mejor sus preferencias, hábitos, presupuesto y prioridades, lo que aumenta la cantidad y sensibilidad de los datos involucrados.
La educación del consumidor será igualmente importante. Un usuario deberá comprender qué permisos está otorgando, cuáles son los límites definidos y qué responsabilidad tiene sobre una operación que el agente realizó respetando las instrucciones recibidas.
Por eso, la confianza aparece como la condición que puede determinar la velocidad de adopción del comercio agéntico. Si ese modelo logra consolidarse, la experiencia de compra podría cambiar de manera sustancial: el consumidor indicará qué necesita y bajo qué condiciones, mientras la inteligencia artificial se encargará de buscar, comparar, seleccionar y finalmente pagar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el comercio agéntico?
Es un modelo en el que agentes de inteligencia artificial pueden buscar, comparar y ejecutar compras en nombre de una persona siguiendo condiciones previamente establecidas.
¿Qué es Mastercard Agent Pay?
Es una infraestructura desarrollada por Mastercard para habilitar pagos realizados por agentes de IA, incorporando herramientas de tokenización, consentimiento, autenticación y registro de la intención del usuario.
¿Qué pruebas realizó Mastercard en Chile?
Seis bancos presentes en el país realizaron transacciones utilizando infraestructura desarrollada para pagos agénticos.
