Pasé un año para entender la amarga verdad del pago de Agent

Autor: jessy; Traducción: Jiāhuān, ChainCatcher

Durante el último año, he estado dedicado a construir infraestructura para la economía de agentes, intercambiando ideas con equipos de startups que impulsan negocios de agentes, como Stripe, Visa, Coinbase, Google y muchas otras. He analizado toda la industria, lanzado productos y tratado de encontrar puntos de ajuste en el mercado.

Actualmente, no existe una demanda real, y las startups enfrentan numerosos problemas estructurales al incursionar en este campo.

El mes pasado, Stripe lanzó 288 nuevos productos en la conferencia Sessions, y el volumen de visitas a la documentación de agentes se acercó al 40% del total de lecturas del documento. Su mercado de agentes cuenta con más de 1000 comerciantes habilitados. Sin embargo, en Sessions, el número de agentes registrados que realizan transacciones es de solo unos dígitos.

Visa mencionó que su token de pago de agente (que está vinculado al agente y se usa como comprobante de pago tokenizado en nombre del usuario) actualmente requiere de 3 a 9 meses de aprobación KYC, y en realidad necesita alcanzar un umbral mínimo de ingresos de 250 millones de dólares para calificar. Hoy en día, solo empresas del nivel de Amazon y Walmart pueden completar este ciclo de verificación de identidad.

Coinbase reportó que, hasta abril, en el protocolo x402 hay 69,000 agentes activos y 165 millones de transacciones. 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 (según un informe de CoinDesk de marzo de 2026).

Agentes para comerciantes

Hemos creado shop.fast.xyz para verificar directamente la aplicación real del comercio de compra por encargo. Incluye productos, comerciantes y transacciones reales.

Para la mayoría de las categorías de productos, la experiencia de compra con IA actualmente no supera a la del comercio electrónico tradicional. Cuando compras ropa, electrónicos o muebles, quieres ver imágenes, explorar varias opciones y compararlas lateralmente.

El formato de diálogo de los chatbots, en cambio, representa un retroceso. En realidad, estás reemplazando una interfaz visual enriquecida con una conversación en texto plano, y los humanos, en esencia, son compradores visuales.

El agente ha mostrado un rendimiento sobresaliente en áreas que pensábamos serían muy difíciles. Puede entender las necesidades del usuario y manejar instrucciones como "algo similar pero más barato". La capa de modelos ha jugado un papel importante.

Pero no puede reemplazar la experiencia de navegar en paralelo por diez productos y escoger uno. La interfaz de chat puede mejorarse con carruseles y exhibiciones interactivas, pero a ese nivel, en realidad solo estás reconstruyendo una interfaz de comercio electrónico dentro de la ventana de chat. Para compras comparativas impulsadas por lo visual, todavía no hemos encontrado una razón convincente para que la interfaz de chat sea mejor que una interfaz nativa de comercio electrónico.

Hemos visto demandas reales de los comerciantes, pero son demandas defensivas.

Los comerciantes quieren que su tienda pueda ser consultada por agentes. No porque los clientes actuales compren a través de agentes, sino porque temen que, si esto se vuelve un canal principal, serán desplazados por la marea.

Es una estrategia de "Optimización del motor de agentes (AEO)", pero por ahora solo es un complemento, no algo imprescindible. Los comerciantes se están preparando para una ola que aún no ha llegado.

El comercio conversacional puede mejorar la experiencia en ciertos escenarios: compras de alta frecuencia y bajo coste de decisión, donde el usuario ya sabe exactamente qué quiere. La entrega de comida a domicilio es el ejemplo más claro. Mercado grande, alta frecuencia, decisiones rápidas ("Pídeme lo mismo de la última vez en esa tienda"). Aquí, un agente conversacional tiene ventajas.

Pero las grandes plataformas de entrega no ofrecen API abiertas. La única vía es "uso de computadoras": hacer que la IA navegue y opere aplicaciones visualmente como un humano. Este método es lento, frágil, y para un pedido de almuerzo de 15 dólares, el coste de razonamiento simplemente no aguanta.

Otra vía de avance es que: en algunos comercios, la interfaz de usuario es extremadamente compleja, causando mucha frustración. Descuentos acumulados, códigos promocionales, programas de fidelidad y procesos de pago confusos.

Un agente que entienda cómo "usar mi cupón, canjear mis puntos, encontrar la opción de envío más barato, operar en mi idioma" puede simplificar esas experiencias actualmente pésimas. Esto es especialmente importante para usuarios mayores, compradores en tiendas en el extranjero que no hablan su idioma, o en escenarios con necesidades muy específicas y poco comunes.

Ambas vías requieren canales de distribución masivos orientados al consumidor (B2C). Estás compitiendo con DoorDash (la mayor plataforma de delivery en EE. UU., con el 56% del mercado) y Amazon por la entrada del usuario.

La distribución a escala de consumo es una ventaja de los gigantes. La oferta de compra por encargo ya está lista en el lado de la oferta, pero la demanda está limitada por la experiencia del usuario y los canales de distribución. Construir más infraestructura no resolverá estos dos problemas.

Agente para API

Hemos conversado con decenas de desarrolladores sobre sus necesidades reales de pago. La situación es casi sorprendentemente uniforme: actualmente, el uso de API por parte de los agentes es frecuente, incluyendo cálculos, razonamiento y fuentes de datos. Los desarrolladores ya tienen suscripciones, claves API archivadas y relaciones de facturación con proveedores principales.

El argumento típico de las monedas estables es: en Stripe, el coste mínimo efectivo de procesamiento con tarjeta de crédito es aproximadamente 2.9% más 30 centavos, lo que hace que las llamadas API por menos de un dólar no sean rentables. Pero para el volumen de transacciones actual, un crédito prepagado resuelve el problema. Los desarrolladores simplemente recargan sus cuentas por adelantado, y el problema desaparece.

El problema más profundo está en el mercado de proveedores. La mayoría de las empresas SaaS principales no quieren ofrecer acceso API temporal que cueste solo unos pocos centavos. Su modelo de negocio se basa en contratos empresariales a largo plazo. Las empresas que dependen de grandes compromisos de ingresos resistirán mecanismos de precios que eviten su modelo actual.

El comercio de máquinas es, por estructura, un mercado de cola larga, que incluye servicios menores, fuentes de datos especializadas, desarrolladores individuales y servidores MCP. Protocolos como MPP y x402 son muy adecuados para este segmento.

Pero, por definición, es un mercado para usuarios avanzados con necesidades especiales, y desde la historia, los desarrolladores suelen ser uno de los grupos con menor disposición a pagar.

Cuando se lanzó Stripe Projects, colaboró con 32 socios proveedores como Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, cubriendo la mayoría de las herramientas que los desarrolladores usan para construir y desplegar software, todas accesibles mediante sistemas de facturación existentes. Las necesidades en la parte superior del stack tecnológico de los desarrolladores ya están cubiertas.

Las oportunidades en nuevos canales de pago existen en todos los ámbitos fuera de los 30 principales servicios: hay oportunidades, pero en escala son mucho menores que las cifras llamativas que sugieren.

Lo mismo aplica para la adquisición de contenido. Agent ya está rastreando y resumiendo artículos, pero los editores están contraatacando.

Pero cuando la monetización de contenido alcance escala, se realizará a través de los CDN que ya están entre los editores y la internet (Cloudflare ya lanzó herramientas de auditoría AI), o mediante acuerdos de licencia masivos entre editores y laboratorios de IA.

Las oportunidades en infraestructura, en última instancia, fluirán hacia los gigantes que ya tienen canales de distribución.

Agente para Agente

El modelo de negocio de Agente a Agente es una visión a largo plazo, actualmente casi solo en teoría, sin transacciones significativas. Las startups están resolviendo los problemas centrales: descubrimiento de agentes, construcción de confianza, negociación de términos y resolución de disputas.

Cuando esta estructura de transacción realmente se implemente, será radicalmente diferente a los caminos de pago existentes. Las partes no involucrarán identidades humanas. La latencia será del orden de milisegundos. Desde fracciones de centavo hasta millones de dólares, todo en un mismo flujo.

Además, habrá mecanismos de liquidación multilateral, que no encajan en el modelo bilateral de compra-venta actual. Cuando esto ocurra, creemos que llegará rápidamente y en gran escala.

Es una apuesta a largo plazo por infraestructura de liquidación dedicada, y existe en realidad. Pero "una apuesta real a largo plazo" y "el mercado actual" son cosas distintas.

Durante meses hemos promovido este mercado y en los últimos años hemos construido infraestructura completa alrededor de él. Con nuestra red distribuida, teóricamente puede escalar a más de mil millones de TPS, con latencia menor a 50 ms y consenso en 10 ms en promedio. Pero debemos ajustarnos a la posición real del mercado actual.

Agente para Finanzas

Este es quizás el único campo con demanda existente. La base de clientes ya está allí y tiene disposición a pagar. Hoy en día, gestores de fondos, equipos financieros y usuarios de DeFi están pagando por herramientas financieras. Integrar IA en los flujos de trabajo existentes es una evolución natural del producto.

Las finanzas con agentes también crean nuevos comportamientos. Un agente que monitorea y reequilibra cientos de posiciones en tiempo real, de forma autónoma, es algo que los humanos no pueden replicar manualmente. No solo es automatización, sino una mejora sustancial de capacidades.

El desafío está en el panorama competitivo. La industria financiera está altamente regulada y depende mucho de relaciones comerciales existentes. Las instituciones tradicionales tienen licencias, infraestructura de cumplimiento y relaciones con clientes. Las startups pueden buscar espacio en áreas menos reguladas (como DeFi), en sectores donde los gigantes son lentos, o en ámbitos donde la IA puede crear capacidades que los grandes no tienen.

Pero, en comparación con las otras categorías, la dinámica competitiva aquí favorece a las empresas maduras, porque agregar IA sobre productos y clientes existentes es mucho más fácil que invertir en innovación desde cero.

La verdadera clave

Entonces, ¿por qué todos siguen construyendo estas cosas? Hay dos razones.

Primero, la motivación. Los gigantes tienen suficiente flujo de caja para apostar a un futuro que puede tardar años en materializarse. Para ellos, entrar cinco años antes es solo una pequeña diferencia, mientras que retrasarse un año puede ser catastrófico. Por eso, deben construir.

Segundo, las zonas ciegas de percepción. Cuando tu negocio principal es el pago, cada problema parece un problema de pago. La economía de agentes necesita una capa de pago, así que construye esa capa.

Pero el pago es solo una parte de un problema mucho mayor. La verdadera dificultad no está en transferir fondos entre agentes, sino en coordinar el trabajo entre agentes y humanos, verificar resultados y liquidar los acuerdos. El pago es solo una parte de la liquidación. La liquidación es solo una parte de la colaboración. Y la colaboración, en realidad, es el gran pastel.

La colaboración a gran escala naturalmente generará mecanismos de liquidación como una necesidad. El pago es solo un instrumento en esta sinfonía, no toda la obra. Las empresas que resuelvan los problemas de colaboración acabarán adquiriendo las de pago, no al revés.

La mayoría de las grandes empresas están en modo defensivo, preparándose para escenarios de transacciones masivas con máquinas en el futuro. Como su flujo de fondos es ilimitado, el tiempo no es un problema para ellos.

Pero las startups no tienen ese lujo. Debemos buscar el verdadero mercado, sin esperar que la ola llegue por sí sola.

Un año de construcción nos llevó a una dirección inesperada. Allí, la actividad del mercado existe realmente, crece rápidamente y aún no está bien atendida. Se encuentra fuera de las cuatro categorías que hemos descrito.