Título original: un año dentro de los pagos agenticos: la verdad incómoda

Autor original: @13yearoldvc

Traducción: Peggy

Nota del editor: Este artículo ofrece una perspectiva relativamente tranquila desde el punto de vista de un constructor: en el último año, los pagos con agentes se han convertido en una narrativa popular en la intersección de IA, pagos, y criptomonedas. Empresas como Stripe, Visa, Coinbase, Google y decenas de startups están haciendo avances en ello. Conceptos como micro pagos con stablecoins, x402, liquidaciones entre máquinas, y comercio electrónico con agentes también están en auge. Pero, tras involucrarse en la creación de productos, interactuar con comerciantes y desarrolladores, el autor descubre que las necesidades reales aún no han surgido a gran escala.

El artículo desglosa varios escenarios típicos:

• Las compras con agentes en la mayoría de categorías no superan a los métodos tradicionales porque los usuarios aún necesitan ver imágenes, comparar y navegar;
• Los pagos API entre máquinas parecen adecuados para micro pagos con stablecoins, pero la mayoría de los desarrolladores ya resuelven esto con suscripciones, recargas de puntos y sistemas de facturación existentes;
• Aunque el pago entre agentes es una visión a largo plazo, actualmente sigue en una fase inicial, con volumen de transacciones real aún escaso.

En comparación, las finanzas con agentes son una de las pocas áreas con necesidades existentes. Los fondos, equipos de tesorería y usuarios de DeFi ya pagan por herramientas financieras, y la IA puede ofrecer capacidades como monitoreo en tiempo real y reequilibrio automático. Pero este mercado también favorece a las instituciones tradicionales con licencias, cumplimiento y relaciones con clientes ya establecidas.

La conclusión final del autor es: lo que realmente falta en la economía de los agentes no es solo una capa de pagos, sino habilidades de coordinación más complejas — cómo hacer que los agentes colaboren con humanos, verifiquen tareas completadas y liquiden resultados. Los pagos son solo una parte. Para los gigantes, avanzar temprano es una estrategia defensiva; para las startups, lo verdaderamente importante es encontrar mercados que ya existan.

A continuación, el texto original:

En el último año, he estado construyendo infraestructura para la economía de los agentes, y he conversado con equipos de empresas como Stripe, Visa, Coinbase, Google y muchas startups que están promoviendo negocios con agentes. He analizado el campo, lanzado productos, y tratado de encontrar un mercado real.

Pero la realidad es: las necesidades reales aún no han surgido. Para las startups que quieren entrar en este campo, todavía hay muchos problemas estructurales.

El mes pasado, Stripe lanzó 288 nuevos productos en la conferencia Sessions, y el acceso a la documentación relacionada con agentes ya se acerca al 40% del total de lecturas. Su mercado de negocios con agentes ya tiene más de 1000 comerciantes. Pero en la misma conferencia, solo unos pocos agentes estaban registrados y completando transacciones.

Visa mencionó que su token de agente actualmente requiere de 3 a 9 meses de aprobación KYC, y que generalmente las empresas deben tener ingresos anuales de al menos 250 millones de dólares para acceder. Hoy en día, solo empresas como Amazon y Walmart pueden cerrar toda la cadena de verificación de identidad.

Coinbase reportó que, hasta abril, había 69,000 agentes activos y 165 millones de transacciones en x402. Pero análisis independientes en la cadena muestran que el volumen diario real es de aproximadamente 17,000 dólares, y la mitad son transacciones de prueba (CoinDesk, marzo de 2026).

¿Qué aprendimos al construir shop.fast.xyz?

Agentes a comerciantes, o sea, negocios basados en intermediarios

Construimos shop.fast.xyz para validar positivamente los negocios con agentes. Productos reales, comerciantes reales, transacciones reales.

Pero para la mayoría de categorías de productos, la experiencia de compra con IA todavía es claramente inferior a la del comercio tradicional. Al comprar ropa, electrónicos o muebles, los usuarios quieren ver imágenes, navegar opciones y comparar en paralelo. La conversación con chatbots es una regresión: reemplaza una interfaz visual rica por una serie de diálogos de texto. La compra humana primero es visual.

El agente, en lo que pensábamos que sería lo más difícil, funciona bien. Puede entender lo que quiere el usuario y manejar necesidades como “esto similar, pero más barato”. La capa de modelos es efectiva. Pero no puede reemplazar la experiencia de “ver diez productos y escoger uno”. La interfaz de chat puede incluir carruseles y exhibiciones interactivas, pero en ese momento, estás reconstruyendo una interfaz de comercio en la ventana de chat. Para escenarios que requieren comparación visual, todavía no hemos encontrado una respuesta convincente que explique por qué una interfaz de chat sería mejor que la original.

Vimos que los comerciantes tienen necesidades, pero estas son más de carácter defensivo. Quieren que su tienda pueda ser consultada por agentes, no porque ya haya muchos consumidores comprando así, sino porque temen que, si en el futuro los agentes se vuelven el canal principal, se queden atrás. Esto es lo que llamamos la oportunidad de Optimización del Motor Agentico (Agentic Engine Optimization), pero por ahora, solo es “mejor” y no “imprescindible”. Los comerciantes se preparan para una ola que aún no llega.

La verdadera mejora en la experiencia de negocios conversacionales se da en escenarios de compra de alta frecuencia, bajo coste de decisión y donde los usuarios ya saben qué quieren. El ejemplo más claro es pedir comida: un mercado grande, con alta frecuencia, decisiones rápidas, como “pide mi pad thai favorito de la última vez”. En estos casos, un agente conversacional puede ganar. Pero las plataformas principales de delivery no ofrecen API abiertas. La única opción es usar la vista del computador, es decir, hacer que la IA opere la app como un humano, visualmente. Este proceso es lento, frágil, y para un almuerzo de 15 dólares, el coste de razonamiento no justifica.

Otra oportunidad son tiendas en línea muy complejas, donde los descuentos, códigos promocionales, puntos de fidelidad y procesos de checkout son un caos. Un agente que entienda “usa cupones, canjea puntos, encuentra la opción de envío más barata y realiza la operación en mi idioma” puede simplificar mucho la experiencia, especialmente para usuarios mayores, no nativos, o en compras internacionales con requisitos específicos.

Pero ambas oportunidades requieren una gran capacidad de distribución B2C. Estás compitiendo por la entrada de usuarios con DoorDash, Amazon y otros gigantes. La escala en distribución de consumidores es una ventaja de los grandes. La oferta de negocios con agentes ya está lista, pero la demanda está limitada por la experiencia y los canales de distribución, y muchas infraestructuras no resuelven estos problemas.

¿Qué aprendimos en x402 y MPP?

Agentes a Web/API, o sea, negocios entre máquinas

Hablamos con decenas de desarrolladores sobre sus necesidades reales de pago. El patrón es casi idéntico: hoy, las APIs de agentes se usan principalmente para consumo recurrente, como poder de cómputo, inferencia, o fuentes de datos. Los desarrolladores ya tienen suscripciones, claves API, cuentas vinculadas y sistemas de facturación con proveedores principales.

El argumento típico a favor de pagos con stablecoins es que el costo efectivo de una tarjeta en Stripe es aproximadamente 2.9% + 30 centavos, lo que hace que llamadas API por menos de 1 dólar no sean rentables. Pero en volúmenes bajos, recargar puntos resuelve el problema. Los desarrolladores recargan sus cuentas por adelantado, y ese problema desaparece.

El problema más profundo está en el mercado de proveedores. La mayoría de las grandes SaaS no quieren ofrecer acceso API fragmentado a centavos. Su modelo de negocio son contratos empresariales a largo plazo. Las empresas que dependen de ingresos por grandes compromisos resistirán nuevas formas de fijación de precios que eviten ese modelo.

El negocio de máquinas es, en estructura, un mercado de cola larga. Sirve a pequeños servicios, fuentes de datos verticales, desarrolladores independientes, servidores MCP, etc. Protocolos como MPP y x402 son muy adecuados para este segmento. Pero, por definición, es un mercado para necesidades especializadas; y los desarrolladores siempre han sido reacios a pagar.

Cuando Stripe Projects se lanzó, integró a 32 socios proveedores, incluyendo Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, entre otros, cubriendo la mayoría de servicios esenciales para desarrollo y despliegue de software, todos accesibles mediante sistemas de facturación existentes. La capa superior de la pila tecnológica de los desarrolladores ya está bien atendida. La oportunidad en pagos nuevos está en todo lo que está fuera de esos 30 principales proveedores: es real, pero su escala es naturalmente menor que la que sugieren las narrativas grandiosas.

La misma lógica aplica al acceso a contenido. Los agentes ya están rastreando y resumiendo artículos, y los editores empiezan a reaccionar. Pero cuando la monetización de contenido alcance una escala significativa, probablemente se hará a través de CDN que ya están entre editores e internet, como Cloudflare, que ya lanzó herramientas de auditoría IA; o mediante acuerdos de licencia masivos entre editores y laboratorios de IA. La infraestructura se moverá hacia los actores que ya tienen capacidad de distribución.

¿Qué aprendimos en pagos entre agentes?

El negocio entre agentes es una visión a largo plazo, pero actualmente casi solo en teoría. Aún no hay transacciones significativas. Los desafíos reales los están impulsando startups en áreas como descubrimiento de agentes, construcción de confianza, negociación de términos y resolución de disputas.

Cuando estas transacciones se concreten, serán muy diferentes a los pagos tradicionales. No habrá identidad humana en las partes; la latencia será menor a un segundo; los montos podrán variar desde fracciones de centavo hasta millones de dólares; y se involucrarán liquidaciones múltiples, no solo la relación bilateral típica. Cuando esto ocurra, creemos que explotará rápidamente y a gran escala.

Es una apuesta a infraestructura de liquidación especializada, y esa apuesta es real. Pero “la apuesta larga real” y “el mercado actual” no son iguales. Nosotros también hemos afirmado durante meses que ese mercado llegaría, y en los últimos años construimos infraestructura, incluyendo redes distribuidas. Teóricamente, puede escalar a más de mil millones de TPS, con latencia menor a 50 ms y consenso en 10 ms. Pero hay que volver a la realidad del mercado actual.

¿Qué aprendimos en finanzas de agentes?

Es, sin duda, la categoría con necesidades reales ya existentes. Los clientes ya están pagando. Gestores de fondos, equipos de tesorería y usuarios de DeFi ya invierten en herramientas financieras. Integrar IA en sus flujos de trabajo es un camino natural de producto.

Las finanzas con agentes también crearán nuevos comportamientos. Agentes que monitorean y reequilibran cientos de posiciones en tiempo real, operando de formas que los humanos no pueden replicar. Aquí hay una verdadera mejora de capacidades, no solo automatización.

El desafío está en la competencia. La industria financiera está altamente regulada y depende de relaciones existentes. Las instituciones ya tienen licencias, infraestructura de cumplimiento y relaciones con clientes. Las startups pueden entrar en áreas menos reguladas, como DeFi, o buscar segmentos donde las instituciones actúan lentamente, o donde la IA puede crear capacidades que los gigantes aún no tienen. Pero, en general, la dinámica competitiva favorece a los actores existentes, porque agregar IA a productos y clientes ya existentes es mucho más fácil que partir desde cero.

Resumen honesto

¿Entonces, por qué todos siguen en esto? Hay dos razones.

Primero, los incentivos. Las grandes empresas tienen suficiente flujo de caja para apostar por un futuro que tomará años en materializarse. Para ellas, entrar cinco años antes es solo una pequeña diferencia; pero retrasarse un año puede ser catastrófico. Por eso, deben hacerlo.

Segundo, la ceguera cognitiva. Cuando tu negocio es pagos, cada problema parece un problema de pagos. La economía de los agentes necesita una capa de pagos, así que todos construyen una.

Pero los pagos son solo una parte de un problema mayor. La verdadera dificultad no es hacer que el dinero fluya entre agentes, sino coordinar el trabajo entre agentes y humanos, verificar que las tareas se completen y liquidar resultados. Los pagos son solo una parte de la liquidación. La liquidación es solo una parte de la coordinación. Y la coordinación, en realidad, es la verdadera recompensa.

La coordinación a gran escala generará naturalmente una demanda por mecanismos de liquidación. Los pagos serán solo un instrumento en esta orquesta, no la obra completa. Las empresas que resuelvan realmente la coordinación integrarán los pagos en ella, en lugar de que los pagos sean absorbidos por las plataformas de coordinación.

La mayoría de los gigantes actuales están construyendo defensivamente un futuro de “gran escala en transacciones máquina”. Para ellos, la línea de tiempo no importa, porque tienen un runway casi infinito.

Pero las startups no tienen ese lujo. Debemos encontrar dónde está realmente el mercado ahora. No podemos esperar a que la ola llegue.

Un año de construcción nos llevó a un rumbo inesperado. Allí hay actividad, crece rápidamente, y aún hay servicios insuficientes. Existe fuera de las cuatro categorías que hemos analizado.

[Enlace al original]

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