El nuevo campo de batalla invisible para los bancos: la IA impulsa $262 mil millones en ventas

_ Por Yaacov Martin, CEO de Jifiti._

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_ Mientras el tráfico online global se desplaza hacia la IA, y las ventas online impulsadas por agentes de IA marcan nuevos récords, los bancos y prestamistas deben adaptarse a una nueva realidad._

Estamos presenciando la inminente muerte del embudo bancario tradicional. La IA y los agentes de IA se han vinculado a miles de millones de dólares en ventas online. Pero esto no es solo una tendencia de compras; está encaminado a convertirse en un cambio fundamental en cómo se descubre el crédito. Los bancos y prestamistas grandes y medianos que no se adapten a la IA quedarán completamente fuera de este nuevo juego. La única forma de avanzar para los prestamistas es resolver esta brecha de descubribilidad pasando de canales orientados al consumidor a tecnologías orientadas al agente.

Mientras la mayoría de los ejecutivos bancarios se enfocan en usar la IA para agilizar operaciones y recortar costos, el típico juego de la eficiencia, están pasando por alto el cambio más disruptivo. La IA está impulsando una revolución de la eficiencia, pero la IA Agéntica está impulsando una revolución de acceso. Está transformando el mismo “portal” del otorgamiento de crédito. Para los bancos, el riesgo no es solo cómo operas; es si incluso eres visible cuando un agente decide con qué entidad se relaciona e interactúa un cliente.

El comercio agéntico con IA ya está aquí y prospera

El informe de compras navideñas 2025 de Salesforce encontró que la IA y los agentes de IA influyeron en ventas por un total de $262 mil millones en EE. UU. durante la temporada navideña 2025. La temporada registró una cifra récord para ventas online de $1.29 billones a nivel global, y $294 mil millones en Estados Unidos.

El crédito embebido impulsado por IA, y especialmente el compra ahora, paga después (BNPL), se han convertido en opciones cada vez más comunes que impulsan terminales de pago minorista y sitios de ecommerce. El crédito embebido con IA está cambiando no solo la forma en que los consumidores gastan su dinero, sino cómo los bancos y prestamistas ofrecen crédito. Estas opciones son parcialmente responsables de las cifras de la temporada navideña.

El informe de Salesforce encontró que el crecimiento de ventas año contra año (YOY) subió a 4% en EE. UU., y que la IA y los agentes tuvieron un papel en un porcentaje masivo de las compras navideñas, representando el 20% de todas las ventas minoristas.

Pero, ¿qué significa esto para bancos y prestamistas que no han actualizado su infraestructura digital y aún operan con sistemas heredados y embudos tradicionales de crédito? Invisibilidad.

Cuando un agente de IA elige la opción de financiamiento para un comprador en milisegundos, la marca del banco, su reputación y sus condiciones de crédito se vuelven irrelevantes, si sus opciones de crédito no son descubribles. Si un agente no puede “leer” tu producto de crédito, no existes en ese contexto.

El embudo invisible: la visibilidad y la selección de crédito se alejan de los canales propios del banco

Lo que ven hoy los compradores online está fuertemente “restringido” por la IA. Cada vez más, comienzan su búsqueda de productos en herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Gemini, antes de pasar a los sitios web de minoristas online. En última instancia, en la era del Comercio Agéntico, el comprador promedio ni siquiera saldrá del entorno del agente de IA para realizar sus compras. Y el crédito va en la misma dirección.

En palabras simples, si no estás optimizado para plataformas de IA y no estás integrado con Agentes de IA mediante MCPs, las probabilidades de que los consumidores de mañana incluso vean tus ofertas de financiamiento se reducen significativamente. La buena noticia es que entrar en este nuevo embudo de IA se está volviendo cada vez más accesible y rentable gracias a plataformas de terceros.

La IA se está desplegando en una capa dual, y los bancos necesitan ambas. Progresivamente, cada vez más consumidores ya no llegan a los bancos a través de sus sitios web, sino a través de canales de búsqueda de IA como ChatGPT o Perplexity. Internamente, los bancos también están usando tecnología central de crédito con IA para agilizar la detección de fraude, la suscripción (underwriting) y el scoring.

Capacidades de agentes de IA en el checkout

Los agentes de IA no solo están integrados en páginas web para proporcionar a los usuarios recomendaciones. También están profundamente incrustados en el carrito de compras y en las opciones de pago.

A finales de enero de 2026, IBM informó que los agentes de IA ya están actuando en nombre de consumidores y empresas. Investigan, negocian y completan compras en nombre de los usuarios, a menudo sin humanos en el circuito. Empresas como Visa con “Intelligent Commerce” y Mastercard con “Agent Pay” están avanzando para integrar de forma fluida pagos en agentes de IA dentro de sus recorridos de compra y adquisición.

Incrustar opciones de pago y financiamiento dentro de recorridos de IA agéntica está diseñado para crear experiencias de cliente sin fricción, impulsar ingresos y asegurar relevancia en la era de la IA agéntica. Los bancos y prestamistas que quieran seguir siendo visibles, relevantes y competitivos deben respaldar el credentialing de agentes, tener los marcos de datos necesarios y comprender qué se requiere desde el punto de vista de cumplimiento y regulación.

Dadas las complejidades, los altos costos de construir y gestionar sistemas de IA internamente y la evolución de la regulación impulsada por demandas en torno a los datos de los usuarios y las tecnologías de IA, muchos bancos están subcontratando sus agentes de IA y sistemas listos para IA con proveedores fintech de terceros.

¿Cómo entrar en el radar de ChatGPT, Gemini y Genspark?

Al final del día, a pesar de los avances inspiradores y los saltos tecnológicos que la IA ha logrado, los líderes bancarios solo necesitan enfocarse en dos prioridades. La primera es cómo hacer que sus datos, productos y servicios sean leídos, reconocidos y recomendados por plataformas de IA.

Los minoristas y bancos no pueden integrar sus ofertas directamente en sitios como ChatGPT o Genspark como si estuvieran cargando un producto en Amazon o incrustando su financiamiento en un punto de venta. Sin embargo, pueden hacer cambios en sus estructuras de datos y flujos de trabajo para asegurarse de que los agentes de IA puedan escanear y digerir sus ofertas. Esto significa hacer que todos los datos sean legibles por máquinas y que todos los flujos de trabajo sean digitales.

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Para un agente de IA, un PDF es una caja negra. Lo que un agente de IA leerá de forma más eficiente son los datos almacenados en APIs y metadatos estructurados. Los bancos deben traducir sus complejas políticas de crédito a una lógica utilizable. Esta es la democratización del crédito: hacer que incluso los términos de préstamo de bancos más pequeños sean “explorables” y “listos para agentes” tanto como los titanes globales y fintechs.

Los bancos están acostumbrados a que los consumidores entren por su “puerta digital”. En la era agéntica, no habrá puerta. Solo habrá un agente actuando como intermediario (proxy). Si un banco solo construye una gran aplicación, está construyendo un destino que, en última instancia, nadie visitará.

Usando formatos como Schema.org, por ejemplo, la página web de un banco puede etiquetar claramente datos como nombre del producto, tasa de interés, comisiones, elegibilidad y términos, de una manera que los bots de IA puedan leer. Las páginas deben poder rastrearse (crawlable) y estar limpias, no escondidas tras inicios de sesión o muros de pago, y deben cargarse sin bloques de contenido.

Una sola integración puede conectar bancos con cientos de miles de minoristas

La segunda prioridad para los bancos es hacer que sus productos estén disponibles dentro de sistemas de compra y checkout de comercio agéntico de terceros. Esto puede sonar complicado, pero no lo es. Piensa en ello como la forma en que las aerolíneas pasaron de reservar por teléfono a plataformas online como Expedia, o cómo los hoteles pasaron a Booking usando APIs. Puedes pensar en APIs como software que conecta dos sistemas juntos; en este caso, la API es el MCP (Modern Context Protocol) que conecta a los agentes de IA con el sistema del banco.

Los bancos no deberían apuntar a construir mil endpoints individuales para participar en la era del comercio agéntico. En cambio, al aprovechar asociaciones con proveedores de terceros que respaldan tanto la orquestación como el crédito agéntico con IA, los prestamistas obtienen acceso a un “traductor universal”. Esto permite que bancos de todos los tamaños, desde bancos comunitarios más pequeños hasta instituciones financieras de nivel 1, escalen la distribución digital al instante, proporcionando la liquidez mientras la plataforma brinda la conectividad con entornos de comercio agéntico.

Las plataformas de orquestación de préstamos conectan instituciones financieras con redes de comerciantes, permitiendo que los bancos se integren con cientos o miles de minoristas con una sola integración, en lugar de construir asociaciones individuales que consumen tiempo y cuestan.

Juntos, este ecosistema permite que los bancos escalen la distribución digital hacia el lugar donde hoy el consumidor realiza cada vez más sus compras, sin gestionar decenas o cientos de integraciones separadas.

Los socios tecnológicos de terceros que están diseñados para el cumplimiento desde cero normalmente gestionan la implementación y el cumplimiento de los estándares clave de la industria, ayudando a las instituciones a mantenerse al ritmo de las expectativas regulatorias y las mejores prácticas de seguridad.

Reflexiones finales sobre cambiar de lo “orientado al consumidor” a la realidad de lo “orientado al agente”

Los canales de compras online y los embudos de crédito han cambiado. Aunque las capacidades, la tecnología y los procesos de IA siguen siendo moldeados, cualquier banco o prestamista puede desarrollar un marco de transformación digital de IA simple pero efectivo sin comprometer una supervisión crítica de cumplimiento y regulación. Este marco permite que los bancos hagan el pivote desde sistemas orientados al consumidor hacia tecnologías orientadas al agente, haciendo que sus programas de préstamos y conjuntos de datos sean legibles por IA, y asociándose con el proveedor de integración de terceros adecuado para llegar tanto a clientes nuevos como existentes.