La carrera por el pago con IA: las organizaciones de tarjetas tradicionales frente a Coinbase

marsbitPublicado a 2026-06-08Actualizado a 2026-06-08

Resumen

A medida que los agentes de IA realizan más transacciones comerciales, se intensifica la competencia por los sistemas de pago subyacentes. Dos modelos principales están surgiendo: uno liderado por Visa y Mastercard, basado en credenciales tokenizadas de tarjetas bancarias tradicionales, y otro impulsado por Coinbase y su protocolo x402, que utiliza stablecoins en protocolos de internet abiertos. Los esquemas de las redes de tarjetas, como Mastercard Agent Pay y Visa Intelligent Commerce, se adaptan bien a las compras minoristas, aprovechando sus décadas de experiencia en prevención de fraudes y resolución de disputas. Por otro lado, la solución de stablecoins de Coinbase está diseñada para transacciones de máquina a máquina, frecuentes, de bajo valor y transfronterizas, donde las tarifas y los tiempos de liquidación de las tarjetas tradicionales son inviables. Curiosamente, Visa y Mastercard no se limitan a su canal tradicional. También están invirtiendo en infraestructura de stablecoins (por ejemplo, Visa procesando miles de millones en liquidaciones con stablecoins y Mastercard adquiriendo la plataforma BVNK), buscando posicionarse como pasarelas de pago universales independientemente del canal final. Actualmente, las aplicaciones de consumo como las funciones de compra de ChatGPT o Amazon utilizan principalmente el canal de tarjetas. Mientras, transacciones entre máquinas, como el pago por APIs o datos, dominan el protocolo x402. Se prevé que esta coexistencia continúe ...

Autor: Zennon Kapron

Compilación: Chopper, Foresight News

A medida que los agentes de IA asumen cada vez más transacciones comerciales, ha comenzado una batalla por el control de los canales de pago subyacentes.

En la actualidad, las rutas tecnológicas para permitir que los agentes de IA realicen consumos autónomos se han dividido en dos esquemas incompatibles: a través de qué canal se liquida y compensa una transacción cuando un programa de software paga en nombre del usuario. Un bando construye el flujo de pago sobre las credenciales tokenizadas de tarjetas bancarias controladas por Visa y Mastercard; el otro, liderado por Coinbase, adopta stablecoins para la liquidación basándose en protocolos abiertos de internet. Aunque el foco superficial del comercio electrónico con agentes de IA son las aplicaciones de asistencia de compras, el núcleo del juego real detrás de escena es quién dominará el próximo sistema de pagos.

Dos canales de pago, adaptados a diferentes escenarios de aplicación

Las organizaciones de tarjetas tradicionales actuaron primero y con rapidez. Mastercard lanzó en abril de 2025 su servicio de Pago por Agente (Agent Pay), desarrollado sobre su propio sistema de tokens para agentes. Esta tecnología de tokenización, originalmente utilizada para pagos sin contacto y escenarios de pago rápido vinculados a tarjetas bancarias, se ha ampliado para permitir que agentes de IA verificados realicen transacciones dentro del alcance autorizado por el usuario.

Desde su lanzamiento, el servicio reunió a varios socios de la industria, con una clara intención estratégica: los colaboradores incluyen Microsoft, la plataforma de orquestación inteligente watsonx de IBM, y los proveedores de servicios de pago Braintree y Checkout.com. Un día después, Visa también lanzó su servicio Comercio Inteligente (Visa Intelligent Commerce), abriendo su red de pagos a desarrolladores de IA, con las tarjetas bancarias adaptadas para IA como vehículo central. Este esquema reemplaza el número de tarjeta original con una credencial tokenizada para demostrar que el usuario ha autorizado a un agente de IA específico y definir los límites de autorización de la transacción. Visa también atrajo a varias empresas líderes en IA para colaborar, incluyendo Anthropic, OpenAI, Perplexity, Mistral y Samsung.

Los esquemas de ambas organizaciones de tarjetas mantienen las transacciones dentro del modelo de pago con tarjeta bancaria utilizado durante décadas. El agente de IA es un nuevo actor, pero detrás opera el canal de pago tradicional que ha servido al comercio global durante medio siglo.

El bando de las stablecoins ha adoptado un esquema con una arquitectura completamente diferente. Coinbase lanzó en mayo de 2025 el protocolo x402, resucitando el código de estado HTTP 402 "Pago Requerido" que había quedado en desuso, utilizando este protocolo para liquidar transacciones directamente en internet con la stablecoin USDC. El flujo específico es: el cliente solicita acceso a un recurso, el servidor devuelve una instrucción de pago; el cliente adjunta información de pago firmada con stablecoins en la cabecera de la solicitud; una vez confirmada la transacción en cadena y recibido el pago, se puede acceder al recurso correspondiente. Todo el proceso no requiere registrar una cuenta, vincular una tarjeta bancaria ni genera comisiones por transacciones con tarjetas.

Este esquema está diseñado específicamente para transacciones máquina a máquina. Un agente de IA podría necesitar realizar miles o decenas de miles de micropagos para llamar a una interfaz de programación de aplicaciones (API), obtener un flujo de datos o conectarse con otros agentes. Este tipo de transacciones no serían viables en términos de costos si pasaran por el canal tradicional de tarjetas bancarias.

Ambas rutas tecnológicas tienen sus fortalezas. El canal de tarjetas bancarias se destaca en el consumo minorista personal, escenarios que exigen altos niveles de protección contra fraudes, devoluciones de cargo y mecanismos de arbitraje de disputas. El canal de stablecoins muestra ventajas significativas en transacciones máquina a máquina de alta frecuencia, bajo valor y transfronterizas, donde el modelo de tarifas y los tiempos de liquidación de las tarjetas bancarias tradicionales simplemente no funcionan. El núcleo de la disputa es ver qué tipo de escenario se convertirá en la corriente principal de las transacciones comerciales con agentes de IA.

Un gran desafío común para ambas rutas es la verificación de identidad. Cuando un programa de software inicia un pago, el comerciante necesita confirmar que el operador es un agente legítimo autorizado por un usuario real, y no un bot malicioso que utiliza credenciales robadas; al mismo tiempo, el usuario también necesita un mecanismo para revocar una transacción iniciada por error por un agente de IA.

style="text-align: start;">Visa declaró que el tráfico de visitas de IA a sitios web minoristas en EE.UU. se disparó 47 veces, y por ello, en colaboración con el proveedor de servicios en la nube Cloudflare, lanzó el Protocolo de Agente Confiable para distinguir entre programas de IA legítimos y rastreadores maliciosos. Esta es también la ventaja estructural de las organizaciones de tarjetas tradicionales: sistemas de puntuación de riesgo, reglas de devolución de cargos y mecanismos de manejo de disputas acumulados durante cincuenta años, que justamente pueden abordar problemas como un agente de IA que compra un producto equivocado. En cambio, una transacción con stablecoins, una vez registrada en la cadena de bloques, es permanente e irreversible, y actualmente no existe una solución nativa correspondiente dentro de su ecosistema.

En el futuro, la clave que determinará la dirección del mercado del lado del consumidor puede no ser qué canal de pago tiene comisiones más bajas, sino quién pueda resolver los problemas de verificación de identidad del agente y manejo de disputas de transacciones.

Las organizaciones de tarjetas se despliegan en dos frentes, apostando por ambas carreras

Una señal reveladora es que Visa y Mastercard no han apostado todo a defender su propio canal, sino que también están invirtiendo en la carrera de las stablecoins.

Hasta abril de 2026, el volumen anualizado de transacciones del negocio de liquidación con stablecoins de Visa alcanzó los 7 mil millones de dólares, con un crecimiento del 50% en comparación con el trimestre anterior; la empresa añadió soporte para 5 cadenas públicas adicionales, elevando el total de cadenas públicas colaboradoras a 9, al mismo tiempo que implementó más de 130 proyectos de interconexión "stablecoin + tarjeta bancaria" en más de 50 países a nivel mundial. En octubre de 2025, Visa volvió a intensificar sus esfuerzos, lanzando junto con Cloudflare el Protocolo de Agente Confiable para ayudar a los comerciantes a distinguir entre agentes legítimos y programas maliciosos, y anunció públicamente una colaboración con Coinbase para promover la interoperabilidad entre su red y el protocolo x402. Los sistemas de tarjetas bancarias y los protocolos de stablecoins, aparentemente en competencia, ahora están construyendo puentes de interconexión.

Mastercard también ha adoptado la misma estrategia de doble frente. En marzo de 2026, Mastercard anunció que adquiriría la plataforma de stablecoins BVNK por un máximo de 1.8 mil millones de dólares. Antes de esto, su servicio de Pago por Agente se había expandido a América Latina y el Caribe, adaptándose a las instituciones emisoras locales a principios de 2026.

No es difícil ver el pensamiento central de las dos principales organizaciones de tarjetas tradicionales: ya no se aferran únicamente al canal de tarjetas bancarias, sino que buscan convertirse en la puerta de cobro para todos los flujos de pago, ya sea su propio canal o el canal de stablecoins. Este despliegue es suficiente para indicar su juicio: si la industria finalmente determina que las tarjetas bancarias son la corriente principal para los pagos con IA, no tendrían necesidad de invertir grandes sumas en adquirir infraestructura relacionada con stablecoins.

Divergencia de escenarios de implementación

Basándose en los productos ya lanzados, los límites de aplicación de las dos rutas tecnológicas son muy claros.

La mayoría de los productos principales dirigidos a consumidores comunes optan por el canal de tarjetas bancarias. La función de "pago con un clic" de ChatGPT, lanzada en septiembre de 2025, fue desarrollada conjuntamente por OpenAI y el proveedor de servicios de pago Stripe, y utiliza tokens de pago compartidos para liquidar a través de tarjetas bancarias. Este token solo puede ser utilizado por comerciantes específicos y para pedidos de compra específicos. Inicialmente se integró con vendedores de Etsy y posteriormente cubrió más de un millón de tiendas Shopify. La función de "pedido por ti" de Amazon, que puede invocar a un agente de IA para comprar en sitios web de terceros, completa automáticamente con la tarjeta bancaria vinculada por el usuario al realizar la liquidación.

Los servicios de compras con IA para consumo personal generalmente eligen las tarjetas bancarias porque este sistema cuenta con herramientas antifraude maduras, una red de colaboración de comerciantes completa y la confianza del usuario acumulada a largo plazo.

Mientras tanto, el canal de stablecoins domina firmemente el mercado de transacciones máquina a máquina. Amazon integró el protocolo x402 en su servicio central de pago para agentes, Bedrock, utilizando la cadena pública Base de Coinbase para la liquidación; una transacción individual toma aproximadamente 200 milisegundos, con una comisión de menos de un centavo de dólar. Stripe también se unió a este servicio como proveedor de acceso de pago. Según datos de Coinbase, en su primer año de lanzamiento, el protocolo x402 procesó más de 169 millones de órdenes de pago, cubriendo a 590,000 compradores y 100,000 vendedores.

Estas transacciones no son las de un usuario común comprando ropa en línea, sino pagos realizados por agentes de IA por servicios como potencia de cálculo, datos, llamadas a API, etc. La frecuencia y el monto por transacción son contrarios a la lógica de diseño de las tarjetas bancarias. En septiembre de 2025, Coinbase, junto con Cloudflare, encabezó la creación de la Fundación x402, con la intención de promover la construcción de estándares universales en la industria, en lugar de crear un producto privado y cerrado.

Considerando los cinco principales proyectos de pago comercial con IA implementados a principios de 2026: 3 utilizan liquidación con tarjetas bancarias, 2 utilizan liquidación con stablecoins. Los escenarios de aplicación básicamente se dividen claramente entre consumo personal y transacciones máquina a máquina.

Dirección futura de la industria

A corto plazo, es probable que el panorama de la industria en 2026 mantenga el statu quo: las tarjetas bancarias dominando los pagos minoristas personales, y las stablecoins especializándose en transacciones entre máquinas, coexistiendo y desarrollándose ambas. Sin embargo, para 2030, esta situación podría romperse, ya que ambos bandos están luchando intensamente por la zona de fusión entre los dos tipos de escenarios.

El factor decisivo final dependerá de si las transacciones comerciales impulsadas por IA se inclinarán más hacia la forma minorista tradicional, o evolucionarán hacia una red de numerosas transacciones máquina a máquina de pequeño monto. Si es lo primero, las organizaciones de tarjetas tradicionales mantendrán su dominio; si es lo segundo, el canal de stablecoins capturará un gran volumen de tráfico de transacciones completamente nuevo.

Visa y Mastercard han hecho la elección más segura: desplegarse en ambos frentes, para que, independientemente de hacia dónde fluya el tráfico futuro, puedan cobrar comisiones. Quienes realmente deben estar alerta son aquellas empresas que apuestan únicamente por un solo canal de pago. Las dos grandes organizaciones de tarjetas ya han evitado este riesgo, lo que también refleja intuitivamente su juicio sobre el futuro de la industria.

Preguntas relacionadas

Q¿Cuáles son las dos rutas principales de pago que compiten en el ámbito de las transacciones de agentes de IA?

AExisten dos rutas principales. La primera está liderada por las redes de tarjetas tradicionales como Visa y Mastercard, que utilizan credenciales tokenizadas de tarjetas bancarias. La segunda, promovida por Coinbase, se basa en protocolos de internet abiertos como x402 y utiliza stablecoins (principalmente USDC) para la liquidación.

Q¿Por qué las rutas de pago basadas en tarjetas y en stablecoins están adaptadas a diferentes tipos de transacciones?

ALas tarjetas son más adecuadas para el comercio minorista de consumo personal, ya que ofrecen mecanismos establecidos contra el fraude, disputas y devoluciones. Las stablecoins tienen ventaja en transacciones máquina a máquina, de alta frecuencia, bajo valor y transfronterizas, donde las comisiones y los tiempos de liquidación de las tarjetas serían inviables.

Q¿Qué estrategia están adoptando Visa y Mastercard frente a la competencia de las stablecoins?

AVisa y Mastercard no se limitan a su red tradicional. Están adoptando una estrategia de doble vía, desarrollando servicios de pagos para agentes de IA con sus tarjetas mientras también invierten y expanden sus operaciones en stablecoins (como el negocio de liquidación de Visa) e incluso buscan interoperabilidad con protocolos como x402 de Coinbase.

QSegún el artículo, ¿cómo se está distribuyendo actualmente el uso de las dos rutas de pago en aplicaciones reales?

AEl uso se divide claramente por escenario. Los pagos de consumo para usuarios finales (como la función de ChatGPT o la compra asistida de Amazon) suelen usar la ruta de tarjetas. En cambio, las transacciones máquina a máquina (como pagos por API, datos o potencia de cálculo en servicios como Amazon Bedrock) están dominadas por la ruta de stablecoins como el protocolo x402.

Q¿Cuál es el principal desafío tecnológico común que enfrentan ambas rutas de pago para los agentes de IA?

AEl principal desafío común es la verificación de identidad y la gestión de disputas. Los comerciantes deben poder confirmar que un agente de IA está autorizado legítimamente por un usuario real y no es un bot malicioso. Los usuarios también necesitan mecanismos para revertir transacciones iniciadas por error por sus agentes. La infraestructura de las tarjetas tiene más experiencia en esto, mientras que las transacciones con stablecoins en cadena son irreversibles por diseño.

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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

560 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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