Agente de pago un año de observación: la fría realidad detrás de la narrativa caliente

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

Autor original:律动BlockBeats

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Reproducción: Mars Finance

Prólogo del editor: Este artículo ofrece una perspectiva relativamente tranquila 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, con empresas como Stripe, Visa, Coinbase, Google y decenas de startups que están en marcha. Conceptos como micro pagos con stablecoins, x402, liquidaciones entre máquinas, comercio electrónico con agentes, también están en auge. Pero, después de 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 son mejores que el comercio electrónico tradicional, porque los usuarios todavía necesitan imágenes, comparaciones y navegación; los pagos API entre máquinas parecen adecuados para micro pagos con stablecoins, pero la mayoría de los desarrolladores ya resuelven esto mediante suscripciones, recargas de puntos y sistemas de facturación existentes; los pagos entre agentes, aunque son una visión a largo plazo, todavía están en una etapa inicial, sin volumen de transacciones reales.

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 aportar capacidades prácticas como monitoreo en tiempo real y reequilibrio automático. Pero este mercado también favorece a las instituciones tradicionales que ya tienen licencias, cumplimiento y relaciones con clientes.

La conclusión final del autor es: lo que realmente falta en la economía de los agentes no es solo una capa de pago, sino habilidades de coordinación más complejas — cómo hacer que los agentes colaboren con humanos, verifiquen la finalización de tareas y liquiden resultados. El pago es solo una parte. Para los gigantes, adelantarse en esto es una estrategia defensiva; pero para las startups, lo verdaderamente importante es encontrar un mercado que ya exista.

A continuación, el texto original:

En el último año, he estado construyendo infraestructura para la economía de los agentes, y también he intercambiado con equipos de startups como Stripe, Visa, Coinbase, Google y muchas otras que están promoviendo negocios con agentes. He organizado este 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 de documentos. Su mercado de negocios con agentes ya ha conectado a más de 1000 comerciantes. Pero en la misma conferencia, el número de agentes registrados y que han completado transacciones era de solo unos pocos dígitos.

Visa mencionó que su token de agente actualmente requiere de 3 a 9 meses para aprobación KYC, y que generalmente las empresas deben tener ingresos anuales de al menos 250 millones de dólares para calificar. Hoy en día, solo empresas del nivel de Amazon o Walmart tienen la capacidad de 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 de transacciones es de aproximadamente 17,000 dólares, de los cuales aproximadamente la mitad son transacciones de prueba (CoinDesk, marzo de 2026).

¿Qué aprendimos al construir shop.fast.xyz?

De agentes a comerciantes, es decir, comercio basado en agentes

Construimos shop.fast.xyz con el objetivo de validar positivamente el comercio basado en agentes. Productos reales, comerciantes reales, transacciones reales.

Pero para la mayoría de categorías de productos, la experiencia de compra con IA actualmente no supera a la del comercio electrónico tradicional. Cuando compras ropa, electrónicos o muebles, los usuarios quieren ver imágenes, navegar opciones y comparar en paralelo. La conversación con chatbots, en cambio, es una regresión: reemplazas una interfaz visual rica por una serie de diálogos de texto. La compra humana primero es visual.

Los agentes, en los aspectos que pensábamos más difíciles, funcionaron bien. Pueden entender lo que el usuario quiere, y manejar bien demandas como “algo similar a esto, pero más barato”. La capa de modelos funciona. Pero no pueden reemplazar la experiencia de “ver diez productos a la vez y escoger uno”. La interfaz de chat puede incluir carruseles y exhibiciones interactivas, pero en ese momento, estás reconstruyendo un front-end de e-commerce dentro de la ventana de chat. Para escenarios de compra que requieren comparación visual, todavía no hemos encontrado una respuesta convincente que explique por qué una interfaz de chat sería mejor que la interfaz original de e-commerce.

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 Agentic Engine Optimization (Optimización del motor agentico), pero por ahora, solo es “tener algo mejor”, no “tener que tenerlo”. Los comerciantes se preparan para una ola que aún no llega.

La verdadera mejora en el comercio conversacional ocurre en escenarios de compra de alta frecuencia, bajo costo de decisión y donde los usuarios ya saben qué quieren. El ejemplo más claro es pedir comida. El mercado es lo suficientemente grande, la frecuencia lo suficientemente alta, y la decisión lo suficientemente rápida, como “pídeme lo mismo que la última vez en ese restaurante tailandés”. En estos escenarios, un agente conversacional puede ganar. Pero las plataformas principales de delivery no ofrecen API abiertas. La única opción es usar la vista, es decir, hacer que la IA opere la app visualmente como un humano. Este proceso es lento, frágil, y para un almuerzo de 15 dólares, el costo de razonamiento no justifica.

Otra oportunidad son tiendas en línea demasiado complejas y dolorosas, como aquellas con múltiples descuentos, códigos promocionales, puntos de membresía y procesos de checkout caóticos. Un agente que entienda “aplicar cupones, usar puntos, encontrar la opción de envío más barata y completar la operación en mi idioma” puede simplificar mucho la experiencia de compra, que ya está rota. Esto es especialmente importante para usuarios mayores, no nativos, o en compras internacionales con requisitos específicos y necesidades muy particulares.

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

¿Qué aprendimos en x402 y MPP?

De agentes a Web/API, es decir, comercio entre máquinas

Hablamos con decenas de desarrolladores sobre sus necesidades reales de pago. El patrón es casi idéntico: hoy, el uso de API de agentes es principalmente para consumo recurrente, como computación, inferencia y fuentes de datos. Los desarrolladores ya tienen suscripciones, claves API, cuentas vinculadas y relaciones de facturación con proveedores de servicios centrales.

El argumento típico para pagos con stablecoins es que el costo efectivo mínimo de pagos con tarjeta en Stripe es aproximadamente 2.9% más 30 centavos, lo que hace que llamadas API por menos de 1 dólar sean inviables. Pero en el volumen actual, 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 comercio entre máquinas es 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 usuarios con necesidades especializadas; y los desarrolladores siempre han sido uno de los grupos menos dispuestos a pagar.

Cuando Stripe Projects se lanzó, integró a 32 socios proveedores, incluyendo Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, entre otros, cubriendo la mayoría de los servicios esenciales que usan los desarrolladores para construir y desplegar software, y todos accesibles mediante sistemas de facturación existentes. La capa superior del stack técnico 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 algo que existe, pero en escala, es mucho menor que el mercado que sugieren las narrativas grandes.

El acceso a contenido también sigue esta lógica. Los agentes ya están rastreando y resumiendo artículos, y los editores empiezan a reaccionar. Pero cuando la monetización de contenido realmente alcance gran escala, probablemente se hará a través de CDN que ya están en medio de la cadena, como Cloudflare, que ya lanzó herramientas de auditoría IA; o mediante acuerdos de licencia en masa entre editores y laboratorios de IA. La infraestructura se moverá hacia actores que ya tienen capacidad de distribución.

¿Qué aprendimos en pagos entre agentes?

El comercio entre agentes es una visión a largo plazo, pero actualmente está casi solo en la teoría. Nadie ha generado aún volumen de transacciones significativo. La parte realmente difícil la están impulsando startups en áreas como descubrimiento, confianza, negociación de términos y resolución de disputas.

Cuando esta estructura de transacción se materialice, será muy diferente a los modelos de pago actuales. 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 el modelo bilateral de comprador y vendedor. Cuando esto suceda, creemos que explotará con velocidad y escala.

Es una apuesta a infraestructura de liquidación especializada a largo plazo, 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 llegará, y en los últimos años hemos construido infraestructura, incluyendo nuestra red distribuida. Teóricamente, puede escalar a más de mil millones de TPS, con latencia menor a 50 ms, y consenso en 10 ms promedio. Pero hay que volver a la realidad del mercado actual.

¿Qué aprendimos en finanzas con agentes?

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

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 manualmente. 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 con IA para crear productos y captar clientes.

Resumen honesto

Entonces, ¿por qué todos siguen haciendo esto? Por dos razones.

Primero, los incentivos. Las grandes empresas tienen suficiente flujo de caja para apostar a un futuro que puede tardar años en materializarse. Para ellas, entrar cinco años antes solo es una pequeña diferencia decimal; 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 esa capa.

Pero el pago es solo una parte de un problema más grande. 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. El pago es 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. El pago será solo un instrumento en esta orquesta, no la obra completa. Las empresas que realmente resuelvan la coordinación integrarán los pagos en ella, en lugar de que los pagos sean absorbidos por las empresas de pagos.

La mayoría de los gigantes actuales están construyendo defensivamente un futuro de “transacciones masivas entre máquinas”. 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 eternamente.

Un año de construcción nos llevó a una dirección inesperada. Allí hay actividad, y crece rápidamente, pero aún hay servicios insuficientes. Existe fuera de las cuatro categorías que hemos organizado.