{"id":180413,"date":"2026-09-04T15:40:04","date_gmt":"2026-09-04T18:40:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/?p=180413"},"modified":"2026-09-04T15:40:04","modified_gmt":"2026-09-04T18:40:04","slug":"mastercard-prueba-en-chile-una-nueva-era-de-pagos-agentes-de-ia-que-pueden-comprar-por-el-usuario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/inteligencia-artificial\/mastercard-prueba-en-chile-una-nueva-era-de-pagos-agentes-de-ia-que-pueden-comprar-por-el-usuario\/","title":{"rendered":"Mastercard prueba en Chile una nueva era de pagos: agentes de IA que pueden comprar por el usuario"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial est\u00e1 a punto de cruzar una nueva frontera en el comercio digital. Hasta ahora, herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude pod\u00edan ayudar a buscar un producto, comparar alternativas o recomendar d\u00f3nde comprarlo. El siguiente paso es que la IA pueda realizar la operaci\u00f3n completa: elegir, comprar y pagar en nombre del usuario.<\/strong><\/p>\n

Ese escenario, conocido como comercio ag\u00e9ntico, fue el eje de un encuentro organizado por Mastercard en Chile para analizar el futuro de los pagos. Para la compa\u00f1\u00eda, el principal desaf\u00edo de esta nueva etapa no ser\u00e1 necesariamente qu\u00e9 inteligencia artificial tenga mejores capacidades, sino algo mucho m\u00e1s elemental: que las personas conf\u00eden lo suficiente como para delegarle una compra.<\/p>\n

El cambio ya comienza a trasladarse de los conceptos a operaciones concretas. Seis bancos presentes en Chile realizaron transacciones reales utilizando infraestructura para pagos ag\u00e9nticos desarrollada por Mastercard.<\/strong><\/p>\n

De recomendar productos a ejecutar una compra<\/span><\/h2>\n

El comercio ag\u00e9ntico supone que un sistema de inteligencia artificial pueda razonar, planificar y finalmente ejecutar una transacci\u00f3n respetando las condiciones establecidas previamente por una persona.<\/p>\n

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 podr\u00eda completar adem\u00e1s la reserva y realizar el pago.<\/strong><\/p>\n

Esto puede ocurrir de manera asistida, con el usuario presente para aprobar la operaci\u00f3n, o de forma aut\u00f3noma. En este \u00faltimo escenario, una persona podr\u00eda establecer una instrucci\u00f3n como comprar determinado vuelo cuando su precio baje de cierto valor y permitir que el agente act\u00fae cuando se cumplan esas condiciones.<\/p>\n

La expectativa alrededor de este mercado es significativa. De acuerdo con estimaciones incluidas en el comunicado de Mastercard, el comercio ag\u00e9ntico podr\u00eda crecer a una tasa anual del 66% y alcanzar un valor de US$1,7 billones en 2030. Adem\u00e1s, el 50% de los consumidores estar\u00eda 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 proporci\u00f3n supera el 60%.<\/p>\n

Mastercard Agent Pay y el problema de la confianza<\/span><\/h2>\n

Para intervenir en este nuevo ecosistema, Mastercard desarroll\u00f3 Mastercard Agent Pay<\/strong>, una infraestructura orientada a habilitar pagos realizados por agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n

Uno de sus componentes centrales es la tokenizaci\u00f3n. En lugar de entregar directamente los datos financieros al agente, la infraestructura utiliza tokens para proteger la informaci\u00f3n de pago. A esto se suman mecanismos para registrar el consentimiento y autenticar al usuario mediante herramientas biom\u00e9tricas.<\/p>\n

\u201cDurante a\u00f1os usamos la inteligencia artificial para ayudar a las personas a decidir qu\u00e9 comprar. Hoy estamos dando el siguiente paso: que pueda ejecutar esa compra de forma segura, siempre bajo el control del consumidor\u201d, se\u00f1al\u00f3 Thiago Dias<\/strong>, Country Manager de Mastercard Chile.<\/p>\n

\"Thiago
Thiago Dias, Country Manager de Mastercard Chile<\/figcaption><\/figure>\n

El ejecutivo tambi\u00e9n defini\u00f3 este cambio como algo que supera el concepto tradicional de asistente virtual. \u201cLa infraestructura detr\u00e1s de Mastercard Agent Pay permite que la IA complete transacciones seguras y escalables a nombre de los usuarios, pero siempre bajo su control. Es m\u00e1s que un asistente virtual, es el nuevo paso al futuro de los pagos digitales<\/strong>\u201d, afirm\u00f3 Dias.<\/p>\n

Para Mastercard, precisamente, la confianza ser\u00e1 una de las variables centrales para que esa posibilidad tecnol\u00f3gica se convierta en una pr\u00e1ctica cotidiana. \u201cCon Mastercard Agent Pay buscamos desarrollar una tecnolog\u00eda que genere confianza y capacidad de elecci\u00f3n para los consumidores, a trav\u00e9s de la seguridad, la autenticaci\u00f3n y la transmisi\u00f3n de datos\u201d, agreg\u00f3 el ejecutivo.<\/p>\n

Chile, un laboratorio para los pagos con agentes de IA<\/span><\/h2>\n

Chile aparece como uno de los mercados latinoamericanos con condiciones favorables para probar este nuevo modelo por el grado de digitalizaci\u00f3n de sus pagos, la penetraci\u00f3n de Internet y la madurez de su infraestructura tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

Durante el encuentro se destac\u00f3 adem\u00e1s que el pa\u00eds cuenta con una elevada tasa de tokenizaci\u00f3n y una amplia red de aceptaci\u00f3n. Seg\u00fan datos del Banco Central mencionados durante la presentaci\u00f3n, el 77% del consumo de los hogares ya est\u00e1 digitalizado.<\/p>\n

La experiencia con los bancos representa uno de los principales avances en esa direcci\u00f3n. Seis entidades presentes en Chile ya realizaron transacciones utilizando infraestructura para pagos ag\u00e9nticos desarrollada por Mastercard.<\/strong><\/p>\n

Dias destac\u00f3 el grado de avance alcanzado por el ecosistema local. \u201cNuestros emisores ya est\u00e1n habilitados con tecnolog\u00eda de tokens ag\u00e9nticos. La infraestructura est\u00e1 lista. Chile no necesita esperar el futuro; ya est\u00e1 construy\u00e9ndolo. El comercio ag\u00e9ntico es presente<\/strong>\u201d, sostuvo.<\/p>\n

A esto se suma el despliegue de soluciones como Click to Pay y la incorporaci\u00f3n progresiva de inteligencia artificial en diferentes instancias del comercio electr\u00f3nico. Durante el Cyber Day, por ejemplo, la C\u00e1mara de Comercio de Santiago incorpor\u00f3 asistentes de IA para facilitar la b\u00fasqueda y selecci\u00f3n de ofertas, mientras retailers y plataformas comienzan a utilizar agentes para recomendar productos y construir carritos.<\/p>\n

El siguiente paso ser\u00e1 conectar esas capacidades con el pago. Y all\u00ed 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.<\/strong><\/p>\n

La confianza se convierte en parte de la infraestructura<\/span><\/h2>\n

Para resolver ese desaf\u00edo, Mastercard plantea cuatro elementos alrededor de las operaciones ag\u00e9nticas. El primero es la visibilidad: emisores, adquirentes y comercios deben poder reconocer cu\u00e1ndo una transacci\u00f3n fue ejecutada por un agente.<\/p>\n

El segundo es la tokenizaci\u00f3n, que evita que el n\u00famero real de la tarjeta quede expuesto durante el proceso. El tercero es la autenticaci\u00f3n del consumidor, que puede apoyarse en mecanismos biom\u00e9tricos.<\/p>\n

El cuarto componente apunta a registrar la intenci\u00f3n original del usuario<\/strong>. Si una persona le pide a un agente que compre un pasaje bajo determinadas condiciones, la infraestructura debe permitir verificar qu\u00e9 hab\u00eda autorizado y detectar una operaci\u00f3n que se aparte de esos par\u00e1metros.<\/p>\n

Esta trazabilidad tambi\u00e9n ser\u00e1 importante ante eventuales disputas. El consumidor deber\u00e1 poder saber qu\u00e9 compr\u00f3 el agente, bajo qu\u00e9 autorizaci\u00f3n y con qu\u00e9 condiciones.<\/p>\n

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 qu\u00e9 est\u00e1 ocurriendo detr\u00e1s de cada operaci\u00f3n.<\/p>\n

El desaf\u00edo para los comercios: ser visibles para las m\u00e1quinas<\/span><\/h2>\n

La transformaci\u00f3n no afecta \u00fanicamente a bancos, emisores y consumidores. Si los agentes comienzan a decidir qu\u00e9 productos considerar, los comercios tendr\u00e1n que prepararse para vender no solamente a personas, sino tambi\u00e9n a m\u00e1quinas.<\/strong><\/p>\n

Esto implica convertir cat\u00e1logos, precios, disponibilidad y condiciones comerciales en informaci\u00f3n que pueda ser interpretada autom\u00e1ticamente 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.<\/p>\n

Para una empresa, por lo tanto, estar presente en Internet podr\u00eda dejar de ser suficiente. As\u00ed como durante a\u00f1os las compa\u00f1\u00edas optimizaron sus sitios para buscadores y posteriormente para marketplaces, ahora comienza a aparecer otra necesidad: ser descubiertas, comprendidas y seleccionadas por agentes de IA.<\/strong><\/p>\n

La adaptaci\u00f3n tambi\u00e9n puede acelerarse a trav\u00e9s de plataformas de comercio electr\u00f3nico y proveedores de checkout. En lugar de que cada tienda construya individualmente toda la infraestructura necesaria, estos intermediarios podr\u00edan habilitar las capacidades para grandes cantidades de comercios.<\/p>\n

De agentes personales al comercio entre m\u00e1quinas<\/span><\/h2>\n

Una etapa todav\u00eda m\u00e1s avanzada aparece con el comercio machine-to-machine (M2M)<\/strong>. En ese modelo, diferentes agentes podr\u00edan comunicarse y contratar servicios entre s\u00ed para completar una tarea m\u00e1s compleja.<\/p>\n

Un agente encargado de desarrollar un proyecto digital, por ejemplo, podr\u00eda interactuar con otros servicios especializados y efectuar autom\u00e1ticamente peque\u00f1os pagos a diferentes proveedores necesarios para completar el trabajo.<\/p>\n

Tambi\u00e9n podr\u00edan multiplicarse los agentes especializados. El ecosistema no necesariamente estar\u00e1 limitado a las grandes plataformas de inteligencia artificial: podr\u00edan surgir asistentes verticales para turismo, pymes, administraci\u00f3n de condominios, servicios profesionales o diferentes industrias.<\/p>\n

Durante el encuentro se mencion\u00f3, por ejemplo, una prueba realizada en M\u00e9xico con un agente local orientado a reservas de condominios y conectado con la infraestructura de Mastercard Agent Pay. El agente especializado podr\u00eda convertirse as\u00ed en un nuevo modelo de negocio<\/strong>, incluso mediante servicios de suscripci\u00f3n dirigidos a nichos concretos.<\/p>\n

El comercio entre m\u00e1quinas podr\u00eda avanzar adem\u00e1s con una din\u00e1mica diferente a la adopci\u00f3n entre consumidores, porque elimina una de las principales barreras de esta primera etapa: la necesidad de que una persona conf\u00ede lo suficiente como para permitir que un sistema gaste su dinero.<\/p>\n

Seguridad, privacidad y nuevos riesgos<\/span><\/h2>\n

La mayor autonom\u00eda tambi\u00e9n introduce interrogantes. Uno de ellos es el posible conflicto entre los intereses del usuario y los incentivos comerciales de las plataformas. Un agente podr\u00eda recomendar una alternativa porque realmente responde mejor a la necesidad de la persona o porque existe alg\u00fan acuerdo comercial detr\u00e1s de esa selecci\u00f3n.<\/p>\n

Tambi\u00e9n aparece el riesgo de los comercios fraudulentos. Si los agentes empiezan a seleccionar vendedores de manera aut\u00f3noma, verificar qui\u00e9n est\u00e1 detr\u00e1s de cada comercio y establecer mecanismos de confianza ser\u00e1 una parte fundamental de la infraestructura.<\/p>\n

Otro frente ser\u00e1 la privacidad. Un agente capaz de comprar por una persona necesita comprender cada vez mejor sus preferencias, h\u00e1bitos, presupuesto y prioridades<\/strong>, lo que aumenta la cantidad y sensibilidad de los datos involucrados.<\/p>\n

La educaci\u00f3n del consumidor ser\u00e1 igualmente importante. Un usuario deber\u00e1 comprender qu\u00e9 permisos est\u00e1 otorgando, cu\u00e1les son los l\u00edmites definidos y qu\u00e9 responsabilidad tiene sobre una operaci\u00f3n que el agente realiz\u00f3 respetando las instrucciones recibidas.<\/p>\n

Por eso, la confianza aparece como la condici\u00f3n que puede determinar la velocidad de adopci\u00f3n del comercio ag\u00e9ntico. Si ese modelo logra consolidarse, la experiencia de compra podr\u00eda cambiar de manera sustancial<\/strong>: el consumidor indicar\u00e1 qu\u00e9 necesita y bajo qu\u00e9 condiciones, mientras la inteligencia artificial se encargar\u00e1 de buscar, comparar, seleccionar y finalmente pagar.<\/p>\n

Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n

\u00bfQu\u00e9 es el comercio ag\u00e9ntico?<\/strong>
\nEs un modelo en el que agentes de inteligencia artificial pueden buscar, comparar y ejecutar compras en nombre de una persona siguiendo condiciones previamente establecidas.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es Mastercard Agent Pay?<\/strong>
\nEs una infraestructura desarrollada por Mastercard para habilitar pagos realizados por agentes de IA, incorporando herramientas de tokenizaci\u00f3n, consentimiento, autenticaci\u00f3n y registro de la intenci\u00f3n del usuario.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 pruebas realiz\u00f3 Mastercard en Chile?<\/strong>
\nSeis bancos presentes en el pa\u00eds realizaron transacciones utilizando infraestructura desarrollada para pagos ag\u00e9nticos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La compa\u00f1\u00eda ya realiz\u00f3 pruebas con seis bancos presentes en el pa\u00eds y prepara la infraestructura para que agentes de IA puedan completar transacciones.<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":180416,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[447],"class_list":["post-180413","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-mastercard"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180413","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180413"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180413\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":180418,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180413\/revisions\/180418"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/media\/180416"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180413"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=180413"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=180413"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}