Diálogo a16z Crypto: ¿Cómo será la era en la que la IA haga tus compras?

Título del video original: ¿El fin de los anuncios? Los agentes de IA están a punto de cambiar cómo compramos
Fuente del video original: a16z crypto
Traducción del texto original: Deep潮 TechFlow

Introducción del editor

El episodio de hoy reúne a Eddy Lazzarin, CTO de a16z Crypto, Noah Levine, socio inversor, y Sam Ragsdale, ex colega de a16z y fundador de Agent Cash. Los tres discuten en profundidad sobre el estado actual de la tecnología de agentes de IA, infraestructura de pagos y la supervivencia del sistema de tarjetas de crédito.

La conclusión principal es que la liquidación instantánea de las stablecoins y su característica de costo marginal cero están naturalmente adaptadas a microtransacciones de 1-2 centavos en una economía de agentes, mientras que el sistema de tarifas de las tarjetas de crédito (2-3% de margen + 30 centavos fijos) es vulnerable en este mundo.

Agent Commerce está desmantelando el modelo de negocio publicitario que ha dominado internet durante 20 años. Eddy Lazzarin incluso afirma: «El contrato económico de la publicidad ha muerto y desaparecerá por completo en 10 años».

Citas destacadas

La esencia de los agentes de IA

·「LLM son chatbots, y los agentes son chatbots que pueden operar tu computadora. Lo que los humanos pueden hacer con una computadora, los agentes también pueden hacerlo.」

·「Desde aproximadamente noviembre del año pasado, los modelos de IA se han vuelto más inteligentes. Pueden completar tareas complejas en un período de tiempo suficiente y usar herramientas. Empezamos a llamarlos ‘agentes’ porque no solo escriben código, sino que ayudan a completar tareas completas.」

·「En nuestro equipo lo llamamos ‘programación en lenguaje natural en tiempo real’. Los usuarios describen sus necesidades en lenguaje natural, y el agente escribe en segundo plano un programa en JavaScript de quizás mil líneas para ejecutarlo, con un costo de 20 centavos por token generado y 10 centavos por llamada API, y luego descarta el programa. Hace cuatro años, esto requería una semana de trabajo de un ingeniero de software costoso.」

Reestructuración de comerciantes sin frontend y negocios

·「¿Qué es un comerciante sin frontend (Headless Merchant)? Está orientado a servicios de IA en lugar de personas. Sin sitio web frontend, solo un endpoint API y documentación suficiente para que el modelo pueda leer, entender y llamar.」

·「Los líderes en la industria de datos cobran 100 veces menos que los precios más bajos, usando la misma fuente de datos downstream. Su producto principal en realidad son equipos de ventas empresariales, no los datos en sí. En un mundo de decisiones automatizadas por agentes, estos no se dejan engañar por equipos de ventas atractivos. Prueban todas las fuentes de datos, encuentran la más útil y económica, y la recuerdan.」

·「Estás emocionado y dejas correr a tu agente toda la noche. A las 9 de la mañana, ves que desde las 2:30 de la madrugada estuvo atascado porque el siguiente paso requiere que llames al equipo de ventas de la empresa.」

El fin del modelo publicitario

·「El contrato económico de internet desde 2000 ha sido ganar dinero con distracciones. Los agentes no se distraen. Si visitan tu sitio en busca de recetas, no verán anuncios de zapatos al lado. Este viejo modelo morirá en 10 años.」

·「En 2016, el total de publicidad en internet era de 60 mil millones de dólares, y todos pensaban que ya había llegado a su techo. Google hoy gana 300 mil millones solo en publicidad al año. Pero tras la aparición de GPT-4, el tráfico en sitios de noticias tecnológicas cayó aproximadamente un 80%, igual que en Stack Overflow. Estos son los primeros adoptantes, que ya usan agentes para obtener información y ejecutar código. Los demás seguirán porque la experiencia es claramente mejor.」

Stablecoins vs Tarjetas de crédito

·「El monto promedio de transacción en Agent Cash es de 1-2 centavos. La tarifa fija de las tarjetas de crédito es de 30 centavos. La tarifa de transacción en este escenario es completamente absurda. Para 2026, la lealtad debería pertenecer a los comerciantes, no a la tarjeta que usas para pagar.」

·「Las tarjetas de crédito llegaron antes y lograron sobrevivir a la transición de no internet a internet. Aunque fue un proceso difícil, lograron mantenerse. Así que la conclusión aún no está decidida.」

·「Si hay alguien en una compañía de tarjetas de crédito escuchando, tienen licencia para transferir moneda, y pueden crear stablecoins instantáneamente para sus clientes, permitiéndoles pagar con ellas. Les recomiendo mucho que consideren esto.」

El futuro de la experiencia del consumidor

·「Si un agente te ayuda a comprar, y le instalas una habilidad de optimización de tarjetas de crédito, ahora puedes ver con precisión el ROI de cada tarjeta. Cuando no tienes lealtad a ninguna tarjeta, todos los efectos de manipulación psicológica desaparecen.」

·「Algún día te darás cuenta de que en realidad nunca te gustó comprar.」

Arquitectura del stack de negocios de agentes abiertos

Presentador: Hola a todos, hoy me acompaña Eddy Lazzarin, CTO de a16z Crypto, Noah Levine, socio inversor, y Sam Ragsdale, ex colega de a16z Crypto y fundador de Merit Systems. Él está trabajando en un proyecto llamado Agent Cash, y hablaremos en profundidad más adelante.

Antes de comenzar, quiero dar un poco de contexto. Lo que está ocurriendo en el campo de los agentes de IA es tan rápido que, a menos que estés atento las 24 horas, no podrás seguirlo. Entonces, ¿en qué estado está el mundo ahora? Sam, tú estás en primera línea, ¿puedes contarnos?

Sam Ragsdale: Me gusta empezar con una clasificación, que tomé prestada de Erik Reppel, co-creador del protocolo Coinbase x402.

Esta clasificación divide los negocios de agentes en dos categorías. La primera es el comercio conversacional, donde se realiza el pago en ChatGPT. Dices: «Soy un hombre que vive en West Village, Nueva York, quiero ir al gimnasio Equinox, comprar unos zapatos para integrarme en mi círculo social». La IA recomienda con empatía un par de Nike, y tú los compras.

La segunda categoría es delegar dinero a un agente para que gaste en tu nombre y complete tareas.

El comercio conversacional definitivamente ocurrirá. Modelos como ChatGPT, Gemini, Claude y todos los que vengan después tendrán funciones de pago. Esto beneficia a los consumidores, ayudándolos a encontrar mejores opciones; a los comerciantes, con mayores tasas de conversión; y a las plataformas, que podrán obtener entre un 5% y un 10% de comisión. Es como una nueva generación de Google Shopping.

El otro escenario es que las capacidades de los agentes aún son limitadas. Muchas personas piden a sus agentes que hagan tareas difíciles, como «ayúdame con ventas externas», y el agente responde «no sé hacerlo, no tengo acceso a esa información». Pero si el agente tiene un saldo y puede gastar unos centavos en servicios que normalmente no puede usar, se volverá más fuerte.

Por ahora, coexistirán dos mundos: uno en el que los agentes recomiendan productos y completan la última etapa en una interfaz tradicional de LLM, con plataformas que toman una comisión; y otro en el que despliegas tu propio agente para que compre productos y servicios en tu nombre.

Noah Levine: Veo dos versiones. Una es la evolución natural del comercio electrónico: el cambio en las plataformas, donde el negocio se traslada a dispositivos móviles, y surgen nuevas formas de publicidad y Google Shopping. La gente siempre compra cosas, y el comportamiento del consumidor cambia. Ahora, la forma en que obtiene información se ha trasladado a los LLM, y el comercio naturalmente migrará a los agentes.

Otra versión menos «objetual»: la forma en que internet en sí cambia. La manera en que las personas obtienen información y realizan acciones está cambiando con los LLM. La internet que construimos en los últimos 20 años puede no ser la misma en el futuro.

Buscar en Google, hacer clic en una página con ventas agresivas, quizás ya no tenga sentido. En su lugar, tendremos una internet más nativa a los agentes, donde los agentes pagan directamente por lo que necesitan, haciendo que la interacción humana sea más eficiente.

Presentador: Esto se relaciona directamente con tu tema de inversión, Noah. Pero antes, quiero hacer una explicación básica para los oyentes. Todos ya están acostumbrados a interactuar con LLM, pero ahora escuchan sobre cosas como Codex de OpenAI, y estos agentes ya tienen cierto nivel de autonomía y pueden hacer tareas reales. Si no estás atento, quizás no te das cuenta de cuánto ha avanzado la tecnología. Eddy, ¿puedes contarnos?

Eddy Lazzarin: Permíteme hacer un repaso rápido de los últimos 5 meses. Desde aproximadamente noviembre y diciembre del año pasado, los modelos de IA se han vuelto más inteligentes. Específicamente, pueden completar tareas complejas en períodos de tiempo largos y usar herramientas. Empezamos a llamarlos «agentes» porque no solo escriben código, sino que ayudan a completar tareas completas.

Pero los agentes no pueden hacer todo. El software no es solo un pequeño programa en tu computadora. La internet nos dice que necesitas conectar muchas cosas para hacer algo interesante, con varias redes y participantes.

Los agentes resuelven problemas de intención, y en cierto modo, también abordan preferencias de modelado. Les dices qué quieres, y entienden qué deseas hacer, mapeándolo a herramientas, redes y servicios. A través de diálogos y memoria, también pueden captar tus preferencias y transmitir esa intención a las herramientas, software y proveedores.

Estos dos aspectos, resolución de intención y modelado de preferencias, están resueltos, y eso es muy emocionante. Todos quieren resolver los problemas restantes, pero son complejos. Al menos, si quieres que un agente realice transacciones en tu nombre, necesitas resolver autorización y delegación: ¿cómo demuestras que el agente te representa? ¿Cómo gestionas identidad y autenticación?

Luego están los pagos y la liquidación. Una vez que el agente refleja tu intención y sabe qué hacer, necesita pagar, mostrar capacidad de pago, gestionar pagos divididos, reembolsos, etc. He omitido aspectos importantes como búsqueda y antifraude, pero puedes ver que, una vez que la construcción de intención y preferencias se automatiza, todo el proceso de negocio puede automatizarse. La reacción de los ingenieros sería: «Dios, estas cosas que antes solo los humanos podían hacer, ahora se pueden hacer automáticamente, ¡es increíble!»

Cuando la gente habla de «negocios de agentes» (Agentic Commerce), se refiere a la transición de «yo hablo con el agente» a «el agente obtiene lo que necesito», y las implicaciones en cadena, porque muchas cosas cambiarán radicalmente.

Presentador: Muy útil. Es decir, hemos pasado de interactuar con LLM en lenguaje natural a una versión mejorada que conecta varias redes y sistemas reales.

Eddy Lazzarin: No exactamente solo una cuestión de conexión. Parece que el cambio está en qué usan esas conexiones. No es que tu portátil no esté conectado a nada; ya está conectado a muchas cosas. Lo que cambia es que ahora puede usar herramientas, pensar a largo plazo, y persistir en sus esfuerzos hasta completar la tarea.

Sam Ragsdale: Permíteme simplificar aún más. LLM son chatbots especializados en diálogo, y en el pasado se pensaba que eran ideales para atención al cliente. Cuando perfeccionamos el diálogo, creamos herramientas de uso. En términos muy simples, les enseñamos a operar computadoras. LLM son chatbots, y los agentes son chatbots que pueden operar tu computadora en tu nombre.

Lo clave es que, con GPT-4, alcanzaron niveles de operación promedio humano y a un costo aproximadamente 1000 veces menor, además de poder ampliar sus capacidades con más dinero. Así que, en términos generales, lo que los humanos pueden hacer con una computadora, los agentes también.

Eddy Lazzarin: Exactamente. La premisa es simple, pero los cambios que genera son muchos, a corto, medio y largo plazo. A corto plazo, todos están abriendo canales para que los agentes puedan hacer cosas. A largo plazo, si tus agentes pueden acceder a aplicaciones, ¿qué UI o interfaz necesitas? ¿Aún necesitas la app de Amazon? Quizás no, porque los agentes pueden hacer toda la tarea, leer reseñas, mostrar solo lo que te interesa, ¿no sería eso mejor?

Sam Ragsdale: Nosotros llamamos a esto «programación en lenguaje natural en tiempo real» (Just-in-time Natural Language Programming), aunque no suena muy atractivo. Pero convierte a los no programadores en programadores. Escribe: «Quiero comprarle algo a mi prometida en Amazon, que sea de acuerdo a sus preferencias, que sea algo que le haya comprado antes, que revisé unas 1000 opciones, elija la más adecuada y ordene, usando mi dirección familiar y enviándolo allí».

Lo que realmente pasa es que el agente escribe un programa interno para hacer esa tarea, quizás en JavaScript y Bash, de mil líneas. Cuando termina, el usuario no lo ve, y simplemente lo descarta.

Hace cuatro años, esto era impensable. Escribir tal programa requería un ingeniero caro que dedicara una semana a depurarlo y obtener claves API. Ahora, cuesta unos 20 centavos por token, más 10 centavos por llamada API, y una vez comprado, el programa se descarta. Sin necesidad de subirlo a GitHub o tener conocimientos técnicos. Personas sin experiencia técnica ya pueden hacer esto. Mis padres, por ejemplo, están escribiendo programas en lenguaje natural sin saberlo. Ahora podrían considerarse ingenieros de software.

Presentador: ¡Es una locura! ¿Estás comprometido? ¿Esa historia que acabas de contar es real?

Sam Ragsdale: Estoy comprometido, gracias. Pero la alianza de anillo no la compró IA. Ese anillo fue antes de la IA, quizás incluso antes de la primera computadora.

Sobre los comerciantes sin frontend

Presentador: Bien, ahora hablemos de esas cadenas de impacto. Sam, mencionaste cómo cambiará el comercio en un mundo donde los agentes hacen muchas transacciones, y eso conecta directamente con tu concepto de «comerciantes sin frontend» (Headless Merchant). ¿Qué es un comerciante sin frontend?

Sam Ragsdale: Bueno, creo que primero hay que retroceder un paso. Además de comprar zapatos en ChatGPT, hay un enorme mercado de herramientas para desarrolladores B2B. Plataformas como Claude Code, OpenAI Codex, están democratizando todo, y cualquier persona con una computadora y tokens puede construir cosas.

Antes, los desarrolladores experimentados elegían herramientas con opiniones claras, seguían procesos con equipos de ventas, firmaban contratos. Ahora, los nuevos desarrolladores solo tienen la intención de hacer algo, sin prejuicios sobre qué recursos usar. Lo que construyen es altamente temporal, y requiere servicios de pago por uso, sin largos procesos de integración.

¿Y cómo es un comerciante sin frontend? Está orientado a servicios de IA, no a personas. No necesita una tienda física o digital para navegar, solo un endpoint API y documentación clara para que el modelo pueda entender y llamar. La facturación también es por llamadas API, no suscripción o contrato empresarial.

Eddy Lazzarin: Totalmente de acuerdo. Siento que en otra vida fui IA. Como ingeniero, siempre he pensado así: si entro a un sitio y no veo precios, ni una forma de obtener una API Key con tarjeta, cierro la página. No quiero hablar con ventas, ni enviar correos.

Porque coordinar con ventas es un compromiso grande y ralentiza todo. Solo quiero probar ahora, en el momento, porque estoy haciendo algo para lanzar el lunes. Pagar con tarjeta, obtener la clave, reembolsar después, planear más tarde. Esa es la forma rápida.

En la era del software temporal y en tiempo real, ¿quieres que tu agente espere? Si tu agente trabaja toda la noche, y a las 9 de la mañana ves que se quedó atascado desde las 2:30, porque necesita que hables con ventas, eso no funciona.

Sam Ragsdale: Además, si en el proceso de integración hay ventas empresariales, el costo de la API puede ser 10 veces mayor, porque hay que gestionar relaciones con clientes.

Eddy Lazzarin: Eso es inaceptable. Quieres que el agente opere de forma autónoma, no porque no te importe lo que hace, sino porque necesitas velocidad, pruebas rápidas, responder a los usuarios. No puedes esperar.

Si un modelo de IA ve tres opciones: una requiere contactar ventas, otra requiere configurar una tarjeta especial, y una tercera solo necesita enviar algunos stablecoins y recibe 10 dólares en tokens para una prueba de concepto, siempre elegirá la tercera. Solo esa fuerza puede impulsar una reestructuración del mercado.

Presentador: Para las empresas tradicionales, aunque estas fricciones dificultan los negocios, también las usan para mantener clientes y fidelidad. Si esas fricciones desaparecen, ¿cómo se predice con fiabilidad el ingreso?

Eddy Lazzarin: Mi respuesta provocadora sería: hagamos todo más difícil. Agreguemos fricciones, hagamos que todo sea complicado. ¿Qué estamos haciendo?

Digo esto porque a veces las fricciones son útiles, como para bloquear spam, o para filtrar. Pero también tienen un costo enorme. Con la aceleración económica, la mayor productividad y el aumento del valor del tiempo, el costo de oportunidad de esas fricciones sube. Esa es la tendencia actual.

Volviendo al tema, incluso en un entorno de mínima fricción, si en un segundo obtienes una API Key, o incluso sin ella, usando una wallet de criptomonedas, y la dirección de la wallet es tu cuenta, todavía hay otros factores que generan lealtad.

Reputación, memoria, estado, datos, y también aspectos intangibles como la confianza en el agente. Si el agente sabe que necesitas respuestas rápidas, y quieres avanzar rápido, no se tomará 20 minutos explorando nuevas opciones. Recordará lo que funcionó antes y lo usará de nuevo, como una persona inteligente.

Sam Ragsdale: Permíteme dar un ejemplo concreto. Nosotros interactuamos diariamente con muchos comerciantes, y hemos visto todo lo que se puede vender a través de API. Hablamos con vendedores sobre cómo integrar «distribución nativa de agentes» (Agent-native Distribution), que es la distribución de agentes para IA.

Los productos de datos suelen ser commodities, con entre 5 y 50 vendedores. El que más gana, aproximadamente 100 veces más barato que los demás, suele usar la misma fuente de datos downstream.

Logran esto con equipos de ventas empresariales. Personas que van a tu oficina a hacer demostraciones: «Mira qué datos tan bonitos, no hay datos mejores, cuesta 35,000 dólares al año». Firmas contratos de dos años, y cuando termina, vuelven a hacer la misma demostración. Miles de empresas pagan así.

Las empresas que ofrecen mejores productos, con mejor usabilidad en los mismos datos, fracasan por no tener canales de distribución, y acaban en quiebra. La innovación en este campo es escasa, porque el equipo de ventas es el producto principal, no los datos.

En un mundo de agentes, estos no quieren hablar con equipos de ventas, ni ser engañados por vendedores atractivos.

Buscarán todas las fuentes de datos, y recordarán cuál funciona mejor y es más barato (especialmente en volumen). Guardarán en memoria: «Para estos datos, usaré Minerva, no las otras tres». Esto crea un mundo más eficiente. Las miles de empresas que pagaban 35,000 dólares podrán gastar ese dinero en productividad.

Noah Levine: Desde otra perspectiva, si crees que la IA fomentará que empresas unipersonales o con equipos muy pequeños puedan crear productos que antes requerían 50-100 personas, entonces los equipos de ventas empresariales que visitan un sótano no tienen sentido.

Por un lado, los comerciantes actuales temen que esto afecte sus ingresos, y tienen razón. Pero, por otro lado, esto crea un nuevo embudo de adquisición de clientes. Si reduces las barreras de integración, para ellos es una gran oportunidad.

Sam Ragsdale: En nuestra experiencia, la mayoría de los usuarios nunca han usado API, no saben qué es, ni han obtenido una clave API o firmado un contrato empresarial. Pero, en su primera experiencia, pueden combinar seis API diferentes, escribir un programa en lenguaje natural, completar la tarea y descartarlo. Esto crea un mercado completamente nuevo de consumidores de API.

La reinvención del modelo de negocio en internet

Presentador: Suena como la paradoja del innovador de Clayton Christensen: el mercado premium vende software caro a clientes con grandes cheques, y el mercado de entrada son nuevos usuarios que experimentan con agentes. Pero, ¿qué puede convertir un juguete de bajo costo en algo realmente disruptivo?

Sam Ragsdale: Porque al final, ofrecerá una mejor experiencia.

Noah Levine: Quiero añadir que, aunque hoy parece experimental, la historia muestra patrones similares. Stripe empezó atendiendo a pequeños comerciantes, con un mercado muy largo y de nicho, y ahora es un gigante.

Shopify también empezó vendiendo envíos y camisetas, y ahora soporta muchas marcas que comenzaron desde cero en Shopify y se convirtieron en grandes empresas. De manera similar, veremos a nuevos desarrolladores que usan IA para construir grandes compañías, y las herramientas que compran en el modelo de agentes se convertirán en un volumen de consumo enorme a medida que crecen.

Sam Ragsdale: Esa perspectiva del comercio electrónico es muy buena. Pero quiero ir más allá: el contrato económico de internet ya murió.

Desde que Google lanzó en 2000 y promovió la «internet libre y abierta», el contrato era: tú publicas contenido, la gente lo busca, Google lo muestra.

Luego, con AdWords, añadieron banners y anuncios. El contrato cambió a: tú publicas contenido, los usuarios visitan tu sitio, y puedes poner anuncios, Google comparte ingresos contigo.

Google se convirtió en el mayor promotor de una internet abierta y libre, porque cuanto más buscas, más gana.

En esencia, el modelo de negocio de internet es «distraer». Cuando los usuarios consumen contenido, se distraen, y quizás compran esas zapatillas o descubren un SaaS B2B.

Este modelo creció más allá de todas las expectativas. Revisé el informe de tendencias de internet de 2016: publicidad de 60 mil millones de dólares, y todos pensaban que ya había llegado a su límite. Pero hoy, Google gana 300 mil millones en publicidad solo en un año.

Pero con la aparición de agentes, la búsqueda, la obtención de información y la ejecución se están trasladando a los agentes. Aún es temprano: ChatGPT tiene 100 millones de usuarios mensuales, pero todavía se usa como búsqueda, no en modo agente, por ejemplo, «ayúdame a encontrar un regalo para el Día del Padre y ordenarlo».

Pero eso está en camino. Datos del sector tecnológico muestran que, desde GPT-4, el tráfico en sitios de noticias tecnológicas cayó un 80%, igual que en Stack Overflow. Son los primeros adoptantes, que ya usan agentes para obtener información y ejecutar código. Los demás seguirán porque la experiencia es mejor.

Los viejos modelos de negocio están siendo abandonados. Los agentes no se distraen. Si visitan tu sitio en busca de recetas, no verán anuncios de zapatos. Los editores no obtienen beneficios. En el futuro, será necesario un nuevo contrato, una nueva razón para que sirvan las solicitudes de los agentes, en lugar de anuncios.

¿Será pagar directamente por artículos? No estoy seguro. ¿Pagar por recursos API? ¿La internet cambiará por completo? Tampoco lo sé. Pero el viejo modelo morirá en 10 años.

Presentador: Si el modelo de negocio de internet se basa en distraer, es interesante, porque cuando Google empezó, era anti-portales. Yahoo y AOL te daban enlaces y querían ofrecer todo. Google solo tiene una caja de búsqueda, una página en blanco, y te da información rápidamente. Pero la evolución que describes, en realidad, lo convierte en una máquina de distracción.

Ahora, decimos que los agentes no se distraen, pero ¿por qué su evolución sería diferente a la de los humanos? ¿Podría haber mecanismos diseñados para atraer a los agentes, hacer que se pierdan y se queden más tiempo?

Eddy Lazzarin: Esa es una gran y muy interesante pregunta. La clave está en: ¿quién representa a los agentes? Recientemente escuché que «he vuelto a usar Google Search porque las respuestas en la parte superior de IA ya son buenas». En ese escenario, ese «agente» trabaja para Google, está en la búsqueda de Google, en la nube de Google, controlado por Google. ¿Se distraerá ese agente? Probablemente sí.

La clave es quién optimiza su objetivo: ¿para quién trabaja? La «distraer» significa que lo que muestra es en beneficio de quién. Si es en beneficio de ellos, no en el tuyo, entonces sí se distraerá.

No soy tan pesimista. La buena publicidad es buena contenido, y esa idea ha existido por años: la buena publicidad casi no se distingue del contenido que quieres ver.

Pero para aclarar, si un agente trabaja para Google o alguien más, toda la cadena de negocio será definida por ellos, usando sus métodos y su infraestructura de transacciones más favorable.

Si un agente trabaja para ti, en un escenario extremo, en tu portátil, con código abierto, puedes ajustarlo, cambiar instrucciones. Podrías ponerle herramientas anti-distracción. Así, los que colocan anuncios se enfrentan a un oponente que los desenmascara. Aunque exagero, en esencia, esto puede generar resistencia.

Sam Ragsdale: Exacto, hay muchas formas de volver a insertar anuncios. Desde modificar los pesos del modelo, entrenándolo con datos que digan «Nike es la mejor marca de zapatos», pagando, por ejemplo, mil millones de dólares al año, y que en cualquier contexto, en ChatGPT o en un API de atención al cliente, diga que Nike es la mejor.

También se puede hacer a nivel de llamadas a herramientas, en el contexto del sistema, o en capas superpuestas, sin que el chat entre en ellas. Los modelos base están lidiando con esto. Recientemente, Anthropic y OpenAI tuvieron un conflicto: Anthropic compró un anuncio en la Super Bowl burlándose de que ChatGPT hace publicidad, y OpenAI retiró el anuncio.

Pero la respuesta de OpenAI fue muy razonable: «Solo en Texas, ChatGPT tiene más usuarios gratuitos que todos los usuarios pagos de Anthropic». Es un problema de escala diferente: deben ofrecer tecnología avanzada a muchos usuarios que no quieren pagar con tarjeta. La publicidad es una solución razonable.

La publicidad en búsquedas de internet es un modelo de negocio genial porque los consumidores no pagan. La relación de alta fricción, como pagar con tarjeta, existe entre los anunciantes, Google y los editores, y no afecta a los miles de millones de usuarios que buscan en Google. Ellos simplemente obtienen valor al buscar.

Si alineamos incentivos y separamos la publicidad, podemos mejorar la experiencia. Los modelos base están alejándose de la publicidad. ChatGPT no muestra anuncios, Gemini aún no tiene publicidad. Google probablemente lo hará, porque ya lo hizo antes, y es el mayor anunciante. Gemini tendrá anuncios, y también el equivalente a Google Shopping.

Pero saben que aún no tienen monopolio, y que hay competencia y subsidios de mercado privado. No quieren que se diga «este modelo no tiene empatía, no se preocupa por tus objetivos porque hace publicidad». Por ahora, nadie hace publicidad en estos modelos, y todos intentan mantener la neutralidad.

Noah Levine: Otra vía es que, si los comerciantes mejoran y transparentan sus precios y datos de productos, pueden convertir el dinero que gastan en publicidad en descuentos exclusivos para agentes. Si el agente actúa como comprador, pueden transformar su presupuesto publicitario en un presupuesto de descuentos.

Otra pregunta es: ¿cómo será el descubrimiento en el negocio de agentes? ¿Quién lo hará? ¿Cómo distinguir diferentes comerciantes? Mi predicción es que, si la publicidad se reduce porque los agentes actúan como compradores, y si los agentes tienen atención ilimitada, los comerciantes intentarán hacer publicidad encubierta con descuentos o ajustando descripciones para que los agentes las entiendan mejor.

Eddy Lazzarin: Hay muchas dimensiones. La publicidad en esencia es solo una forma de obtener conversiones. Si un sistema puede lograr mayores conversiones sin anuncios, lo hará. De hecho, hay muchas otras formas: recomendaciones, descuentos, cupones, canales especiales, tokens gratis para startups, etc. La adquisición tiene muchas formas, y la publicidad es solo la más visible, porque la más inmediata para la gente.

Si ajustas la personalización, y quieres que tu agente te contacte primero, te dirá: «Eddy odia la publicidad».

El papel de las stablecoins y las tarjetas en pagos con agentes

Presentador: Antes de terminar, tengo dos preguntas. La primera: ¿hasta qué punto el sistema de pagos tradicional puede adaptarse a los negocios de agentes? ¿O necesitamos un sistema de pagos nativo, como las stablecoins, que parecen estar encontrando su mercado?

Sam Ragsdale: Mi opinión general es que, para comercio electrónico o pagos conversacionales, las tarjetas de crédito funcionan muy bien. Tienen protección al consumidor, si el producto no llega o hay un accidente, Visa ayuda a resolver, y el riesgo lo asumen los comerciantes. Es un buen sistema para bienes y servicios nuevos.

Pero las stablecoins son muy útiles en otros escenarios. En Agent Cash, el monto promedio de transacción es de 1-2 centavos. Se han completado unas 600,000 transacciones así. La tarifa fija de las tarjetas es de 30 centavos, y las transferencias bancarias cerca de 1 dólar. La tasa marginal es del 2-3%, con la mayoría en tarifas de transacción y recompensas. Para el comercio electrónico, quizás prefieran puntos o millas, y una tasa del 3% la cubre el tarifa del comerciante. Pero cuando las compras son de 1-2 centavos, y las llamadas API son dispersas, las stablecoins con costo marginal cero y tarifas fijas por debajo de 1 centavo son ideales.

Un punto clave: liquidación instantánea. Cuando compras en línea, la liquidación suele ser a fin de mes, ya sea por factura, transferencia o tarjeta. En el mundo de los agentes, no siempre sabes quién es el agente.

Por ejemplo, si usas la API de Anthropic o ChatGPT, conoces el sistema de niveles: primero gastas 50 dólares, luego 100, hasta 2500. Este sistema existe porque te están dando crédito, y no saben quién eres, ni han hecho KYB o revisión de crédito. No saben si pagarás al final del mes.

Lo mismo con AWS o Nvidia. La liquidación a fin de mes es muy mala en estos casos, porque el riesgo recae en el comerciante. Si el cliente no tiene un contrato empresarial, y es solo un agente, no sabes quién es, y puede crear millones de agentes en una noche, pero no puedes darles crédito.

Alguien está intentando un sistema de crédito para agentes, pero creo que está equivocado. La liquidación instantánea resuelve esto: es como efectivo. Lo tienes, te lo entregan, y ya. Tú ofreces productos o servicios, y no puedes recuperarlos. La tarifa fija en niveles de microtransacciones es mejor con liquidación instantánea.

Noah Levine: Solo una objeción: la tarifa mínima y la participación de las tarjetas en microtransacciones dependen de las redes de tarjetas (Card Networks).

Si quieren, pueden lanzar un nuevo tipo de transacción, como «microtransacciones», sin tarifas mínimas, con tarifas bajas, y hacerlo posible.

El beneficio es que hay muchos más consumidores con tarjeta que con stablecoins. Así, los desarrolladores pueden pagar con tarjeta, y la liquidación con stablecoins en el backend. Pero eso lleva tiempo. Hasta entonces, usar wallets nativas con stablecoins en estos protocolos tiene sentido.

Sam Ragsdale: Es muy difícil que las compañías de tarjetas cambien su modelo de negocio central, que lleva 80 años. Pero sería genial.

Eddy Lazzarin: Estoy de acuerdo. No hay obstáculos técnicos para las tarjetas, pero el problema es más sutil: el modelo de negocio y la percepción del consumidor. Hace poco, vi conceptos de «tarjetas virtuales para agentes», que son extensiones de las tarjetas virtuales. Me gustan las tarjetas virtuales de mis emisores, que generan números temporales y se cancelan si hay fraude o suscripción no deseada.

Pero a veces, las nuevas plataformas o métodos ganan no por la tecnología, sino por cómo se adaptan a nuevos escenarios. La tarjeta de crédito es mucho más antigua que internet. Sobrevivió a la transición, aunque fue difícil, y sigue aquí. Así que no hay una conclusión definitiva.

Noah Levine: Además, si Apple Pay se vuelve una tecnología posible, también habilitaría negocios de agentes. ¿Eso destruirá a Visa o Mastercard? Mi intuición es que muchas transacciones B2B entre desarrolladores y API empresariales se hacen con transferencias bancarias. Si las redes de tarjetas capturan ese mercado, con micro-

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