Descifrando la verdad sobre los negocios, pagos e infraestructura de los Agentes

marsbitPublicado a 2026-06-07Actualizado a 2026-06-07

Resumen

**Resumen: La realidad del comercio, los pagos y la infraestructura de los Agentes** El artículo, basado en un año de trabajo en la infraestructura para la economía de Agentes, sostiene que la demanda real actual es mínima y existen importantes obstáculos estructurales. Se examinan cuatro categorías: 1. **Agente-Comercio (B2C):** La experiencia de compra conversacional actualmente no supera al comercio electrónico tradicional para la mayoría de productos, especialmente los visuales. Existe demanda defensiva de comerciantes (optimización para Agentes), pero no es crítica. Las oportunidades están en compras de baja fricción (como pedir comida) o en navegar interfaces complejas, pero requieren una distribución masiva, dominio de grandes plataformas. 2. **Agente-API (B2B):** El uso actual de APIs es recurrente y se maneja con prepago y suscripciones. El mercado de nicho de servicios de cola larga es adecuado para nuevos protocolos de pago, pero es pequeño. Las grandes empresas SaaS prefieren contratos corporativos, y la distribución favorece a los gigantes existentes. 3. **Agente-Agente:** Es una visión a largo plazo, actualmente teórica y sin volumen comercial significativo. Cuando se materialice, requerirá una infraestructura de liquidación dedicada por su velocidad, escala y naturaleza multipartita. 4. **Agente-Finanzas:** Es la categoría con demanda existente, ya que se integra naturalmente en flujos de trabajo financieros actuales y crea nuevas capacidades. Sin emb...

Autor:jessy

Compilación:Jiahuan, ChainCatcher

Durante el último año, me he dedicado a construir infraestructura para la economía de los Agentes, conversando con equipos de Stripe, Visa, Coinbase, Google y decenas de startups que impulsan el comercio de Agentes. He analizado toda la industria, lanzado productos e intentado encontrar la adecuación al mercado.

Actualmente no existe una demanda real, y las startups que se adentran en este campo se enfrentan a numerosos problemas estructurales.

El mes pasado, Stripe lanzó 288 nuevos productos en su conferencia Sessions, y las visitas a su documentación sobre Agentes se acercaron al 40% del total de lecturas de su documentación. Su mercado de comercio para Agentes cuenta con más de 1.000 comerciantes activados. Sin embargo, en la conferencia Sessions, el número de Agentes registrados que realizaron transacciones fue de solo un dígito.

Visa mencionó que sus tokens de pago para Agentes (credenciales de pago tokenizadas vinculadas a un Agente, utilizadas para pagar en nombre del usuario) actualmente requieren de 3 a 9 meses para la aprobación de KYC, y en realidad necesitan un umbral mínimo de ingresos de 250 millones de dólares para calificar. Hoy, solo empresas del nivel de Amazon y Walmart pueden completar ese ciclo de verificación de identidad.

Coinbase informó que, hasta abril, había 69.000 Agentes activos y 165 millones de transacciones en el protocolo x402. Pero análisis independientes en la cadena muestran que el volumen diario real de transacciones es de aproximadamente 17.000 dólares, de los cuales alrededor de la mitad son transacciones de prueba (según CoinDesk, marzo de 2026).

Agente vs. Comerciante

Construimos shop.fast.xyz para validar directamente la aplicación real del comercio de compra por delegación. Incluía productos reales, comerciantes y transacciones reales.

Para la mayoría de las categorías de productos, la experiencia de usuario actual de compra con IA palidece completamente en comparación con el comercio electrónico tradicional. Cuando compras ropa, electrónica o muebles, quieres ver imágenes, explorar varias opciones y comparar.

La interfaz conversacional del chatbot es en realidad un retroceso. Básicamente, estás reemplazando una interfaz visual rica con una conversación de texto puro, y los humanos somos compradores visuales por naturaleza.

Los Agentes sí sobresalen en las áreas que pensábamos serían difíciles. Pueden comprender las necesidades del usuario y manejar bien instrucciones como "algo así pero más barato". La capa del modelo funciona.

Pero no puede reemplazar la experiencia de ver diez productos uno al lado del otro y elegir uno. La interfaz de chat se puede mejorar con carruseles y elementos interactivos, pero en ese punto, esencialmente estás reconstruyendo un frontend de comercio electrónico dentro de una ventana de chat. Para las compras de comparación impulsadas visualmente, aún no encontramos un argumento convincente de por qué una interfaz de chat es mejor que una interfaz nativa de comercio electrónico.

Vimos una demanda real por parte de los comerciantes, pero es una demanda defensiva.

Los comerciantes quieren que sus tiendas puedan ser consultadas por Agentes. No es porque los clientes actuales estén comprando a través de Agentes, sino porque temen quedarse atrás si esto se convierte en un canal principal.

Es una estrategia de "Optimización para Motores de Agentes" (AEO), pero actualmente es un complemento, no algo esencial. Los comerciantes se están preparando para una ola que aún no ha llegado.

El comercio conversacional sí puede mejorar la experiencia en ciertos escenarios: compras de alta frecuencia y baja carga de decisión donde el usuario ya sabe exactamente lo que quiere. Pedir comida para llevar es el ejemplo más claro. Mercado grande, frecuencia alta, decisión rápida ("pídeme un Pad Thai del restaurante de la última vez"). Un Agente conversacional tiene una oportunidad aquí.

Pero las grandes plataformas de entrega de comida no tienen APIs abiertas. La única vía es el "uso por ordenador": hacer que la IA navegue visualmente por la aplicación como lo haría un humano. Esto es lento, frágil, y el costo de inferencia no se sostiene para un pedido de almuerzo de 15 dólares.

Otra oportunidad está en: ciertas tiendas cuyas interfaces de navegación son extremadamente complejas y dolorosas. Capas de descuentos, códigos promocionales, programas de fidelización y flujos de pago confusos.

Un Agente que pueda entender "usa mis cupones, aplica mis puntos de recompensa, encuentra la opción de envío más barata, opera en mi idioma nativo", puede simplificar los pasos que hoy ofrecen una experiencia terrible. Esto es particularmente valioso para usuarios mayores, compradores no nativos en tiendas web extranjeras, o escenarios muy específicos con necesidades muy particulares.

Ambas oportunidades requieren enormes canales de distribución B2C (empresa a consumidor). Estás compitiendo por la puerta de entrada del usuario con DoorDash y Amazon.

La distribución a escala de consumo es el dominio de los gigantes. El lado de la oferta del comercio por delegación está listo, mientras que el lado de la demanda está limitado por la experiencia de usuario y los canales de distribución. Construir más infraestructura no resuelve ninguno de estos dos problemas.

Agente vs. API

Conversamos con docenas de desarrolladores sobre sus necesidades reales de pago. El patrón es sorprendentemente consistente: el uso actual de APIs por parte de los Agentes es frecuente, incluyendo cómputo, inferencia y fuentes de datos. Los desarrolladores ya tienen suscripciones, claves API archivadas y relaciones de facturación con sus proveedores principales.

El argumento típico de las stablecoins es: en Stripe, el costo efectivo mínimo del procesamiento con tarjeta de crédito es aproximadamente del 2.9% más 30 centavos, lo que hace que las llamadas a API por debajo de un dólar no sean viables. Pero para el volumen de transacciones de baja frecuencia actual, los saldos prepagados resuelven esto. Los desarrolladores cargan sus cuentas por adelantado, problema resuelto.

El problema más profundo es el mercado de proveedores. La mayoría de las principales empresas SaaS no quieren ofrecer acceso temporal a APIs por fracciones de centavo. Su modelo de negocio son contratos empresariales plurianuales. Las empresas cuyos ingresos dependen de contratos grandes con compromisos resistirán los mecanismos de precios que eluden su modelo existente.

El comercio entre máquinas es estructuralmente un mercado de larga cola, que incluye servicios más pequeños, fuentes de datos de nicho, desarrolladores individuales y servidores MCP. Protocolos como MPP y x402 son muy adecuados para este nicho.

Pero, por definición, es un mercado que atiende a usuarios avanzados con necesidades específicas, y, históricamente, los desarrolladores han sido uno de los grupos con menor disposición a pagar.

Cuando Stripe Projects se lanzó, contaba con 32 socios proveedores como Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, etc., cubriendo la mayor parte de las herramientas que usan los desarrolladores para construir y desplegar software, todas accesibles a través de sistemas de facturación existentes. La demanda en la parte superior de la pila tecnológica del desarrollador ya está cubierta.

La oportunidad para nuevos canales de pago existe en todo lo que está más allá de estos primeros 30 servicios: la oportunidad es real, pero su escala es inherentemente mucho menor de lo que sugieren las cifras llamativas.

La misma dinámica se aplica a la adquisición de contenido. Los Agentes ya están rastreando y resumiendo artículos continuamente, y los editores están contraatacando.

Pero cuando la monetización del contenido llegue a gran escala, será a través de proveedores de CDN que ya están entre los editores e Internet (Cloudflare ya lanzó herramientas de auditoría de IA para esto), o a través de acuerdos de licencia masivos entre editores y laboratorios de IA.

Esa oportunidad de infraestructura eventualmente fluirá hacia los gigantes que ya tienen canales de distribución.

Agente vs. Agente

El modelo de negocio de Agente a Agente es una visión a largo plazo, actualmente casi completamente teórica, sin que nadie haya logrado un volumen de transacciones significativo. Las startups están abordando los problemas centrales: descubrimiento de Agentes, establecimiento de confianza, negociación de términos y resolución de disputas.

Cuando esta estructura de transacción se materialice, será fundamentalmente diferente de las vías de pago existentes. Ninguna de las partes involucradas contendrá una identidad humana. Las latencias son de subsegundo. Fondos desde fracciones de centavo hasta millones de dólares se mueven en el mismo flujo.

Además, están los mecanismos de liquidación multiparte, que no se ajustan en absoluto al modelo de compraventa bilateral que presuponen las vías de pago existentes. Cuando esto ocurra, creemos que sucederá rápido y a gran escala.

Esta es una apuesta a largo plazo por una infraestructura de liquidación dedicada, y es real. Pero "una apuesta real a largo plazo" y "el mercado actual" son dos cosas diferentes.

Durante meses, también fuimos quienes promovimos este mercado y construimos una infraestructura completa alrededor de él en los últimos años. Con nuestra red distribuida, teóricamente podemos escalar a más de 1,000 millones de TPS, con latencias menores a 50 ms y una consistencia promedio de 10 ms. Pero tuvimos que ajustarnos a dónde está realmente el mercado en este momento.

Agente vs. Finanzas

Esta es quizás la única categoría donde existe una demanda preexistente. La base de clientes ya existe y está dispuesta a pagar. Hoy, gestores de fondos, equipos financieros y usuarios de DeFi pagan 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 de forma autónoma y en tiempo real, opera de una manera que un humano no puede replicar manualmente. No es solo automatización, es una mejora de capacidades sustancial.

El desafío es el panorama competitivo. La industria financiera está fuertemente regulada y depende en gran medida de relaciones comerciales establecidas. Los actores consolidados tienen licencias, infraestructura de cumplimiento normativo y relaciones con clientes. Las startups pueden encontrar un lugar en áreas con menos regulación (como DeFi), donde los gigantes se mueven lentamente, o donde la IA pueda crear capacidades que los gigantes no poseen.

Pero, en comparación con las otras tres categorías, la dinámica competitiva aquí favorece más a las empresas establecidas, porque agregar IA sobre productos y bases de clientes existentes es mucho más fácil que hacerlo al revés.

El punto de inflexión real

Entonces, ¿por qué la gente sigue construyendo estas cosas? Por dos razones.

La primera es el motivo. Los gigantes de la industria tienen flujos de caja abundantes para apostar por un futuro que puede tardar años en materializarse. Para ellos, el costo de entrar cinco años antes es un error de redondeo, mientras que el costo de entrar un año tarde puede ser catastrófico. Así que deben construir.

La segunda es la ceguera cognitiva. Cuando tu negocio principal son los pagos, cada problema parece un problema de pago. La economía de los Agentes necesita una capa de pagos, así que construyes esa capa de pagos.

Pero los pagos son solo una parte de un problema mayor. El verdadero desafío no es cómo mover dinero entre Agentes, sino cómo coordinar el trabajo entre Agentes y humanos, verificar el trabajo realizado y liquidar los resultados. El pago es solo una parte de la liquidación. La liquidación es solo una parte de la coordinación. Y la coordinación es el pastel realmente grande.

La coordinación a gran escala generará naturalmente un mecanismo de liquidación como una necesidad. Los pagos son solo un instrumento en esta sinfonía, no toda la partitura. Las empresas que resuelvan el problema de coordinación absorberán el negocio de pagos, no al revés.

La mayoría de las empresas establecidas están construyendo de manera defensiva para un futuro de transacciones masivas entre máquinas. Dado que su pista de aterrizaje financiera es infinita, la línea de tiempo no es importante para ellos.

Pero las startups no tienen ese lujo. Debemos buscar dónde está realmente el mercado, no podemos esperar sentados a que llegue la ola.

Un año de construcción nos ha llevado a una dirección inesperada. Allí hay actividad de mercado real, en rápido crecimiento y aún no atendida adecuadamente. Se encuentra fuera de las cuatro categorías que hemos descrito.

Preguntas relacionadas

Q¿Por qué el autor afirma que aún no existe una demanda real en el mercado de Agent?

AEl autor señala que, a pesar de los esfuerzos de empresas como Stripe y Coinbase, el volumen real de transacciones comerciales realizadas por Agent es muy bajo. Por ejemplo, en Stripe Sessions, apenas hubo unos pocos Agent registrados realizando transacciones, y el análisis de transacciones en cadena de x402 muestra un volumen diario real de solo alrededor de $17,000, la mitad de las cuales son pruebas. Además, la demanda actual de los comerciantes es más bien defensiva (optimización para motores de Agent) por miedo a quedarse atrás, no porque los clientes ya estén comprando a través de Agent.

QSegún el artículo, ¿cuáles son las principales barreras para el comercio de tipo 'compra por delegación' (Agent para comerciante)?

ALas principales barreras son: 1) La experiencia de usuario en compras visuales (como ropa o electrónicos) es inferior en interfaces de chat frente a las interfaces tradicionales de comercio electrónico. 2) La falta de canales de distribución a gran escala dirigidos al consumidor (B2C), un dominio controlado por gigantes como Amazon y DoorDash. 3) Para casos de uso prometedores como pedidos de comida, las plataformas no ofrecen API abiertas, y el 'uso computacional' (navegación visual) es lento, frágil y costoso.

QEn la categoría 'Agent para API', ¿qué problema estructural identifica el autor más allá del costo de las transacciones con tarjeta de crédito?

AEl problema más profundo es el modelo de negocio del mercado de proveedores. La mayoría de las principales empresas de SaaS operan con contratos empresariales a largo plazo y no desean ofrecer acceso temporal a API por fracciones de centavo, ya que esto socavaría su modelo de ingresos basado en compromisos sustanciales. Las soluciones de prepago ya resuelven el problema del costo para transacciones de bajo volumen.

Q¿Por qué el autor considera que 'Agent para financiero' es la categoría con demanda existente?

APorque ya existe una base de clientes con voluntad de pago (gestores de fondos, equipos financieros, usuarios de DeFi) que ya compran herramientas financieras. Integrar la IA en estos flujos de trabajo existentes es una evolución natural del producto. Además, los Agent pueden crear capacidades completamente nuevas, como monitorizar y reequilibrar cientos de posiciones en tiempo real, algo imposible de replicar manualmente.

Q¿Cuál es, según el autor, el 'verdadero punto de inflexión' o desafío central en la economía de los Agent, más allá de los pagos?

AEl desafío central no es transferir fondos entre Agent, sino coordinar el trabajo entre Agent y humanos, verificar los resultados de ese trabajo y liquidar en función de esos resultados. Los pagos son solo una parte de la liquidación, y la liquidación es solo una parte de la coordinación. La auténtica oportunidad de negocio está en resolver el problema de la coordinación a gran escala. Las empresas que resuelvan la coordinación absorberán la función de pagos, y no al revés.

Lecturas Relacionadas

Del Código a la Cognición: Una Guía de Diez Mil Palabras sobre la Evolución del Cerebro Robótico

Desde el código clásico hasta los modelos que simulan la realidad: así ha evolucionado la inteligencia de los robots. Durante décadas, dependieron de software programado manualmente (percepción, planificación, control) para tareas específicas pero rígidas. La llegada del *deep learning* y el aprendizaje por refuerzo mejoró la percepción y el control, aunque con escasa capacidad de generalización. La aparición de los grandes modelos de lenguaje (LLM) marcó un punto de inflexión, actuando como "compiladores de lenguaje natural" que traducen órdenes en planes de acción ejecutables por sistemas como ROS. Sin embargo, el avance definitivo llegó con los **Modelos Visión-Lenguaje-Acción (VLA)**, que fusionan la percepción visual, la comprensión del lenguaje y la generación de movimientos en una sola red neuronal, permitiendo una adaptación mucho mayor. Los robots más avanzados actualmente utilizan una **arquitectura de doble cerebro**: un sistema lento (S2) para el razonamiento de alto nivel y uno rápido (S1) para el control motor reactivo, a veces con un tercer nivel reflejo (S0) para el equilibrio. Todo el procesamiento crítico se ejecuta localmente en el robot por motivos de seguridad y latencia. El siguiente gran salto son los **Modelos del Mundo**. Estas redes no predicen la siguiente acción, sino las consecuencias físicas de las acciones posibles, permitiendo al robot "imaginar" y evaluar futuros antes de actuar. Esto mejora drásticamente la recuperación ante errores, la planificación a largo plazo y la generalización. Modelos como NVIDIA Cosmos, DeepMind Genie y Meta V-JEPA exploran diferentes enfoques arquitectónicos para lograrlo. Aunque los precios del hardware caen y los modelos open-source aceleran el desarrollo, desafíos como la eficiencia en el aprendizaje, la generalización entre robots físicos y el razonamiento de sentido común persisten. La inteligencia robótica está en plena evolución, transitando desde un código predecible hacia sistemas capaces de aprender y simular el mundo que los rodea.

marsbitHace 23 min(s)

Del Código a la Cognición: Una Guía de Diez Mil Palabras sobre la Evolución del Cerebro Robótico

marsbitHace 23 min(s)

La burbuja de la IA se está pinchando

En los últimos días, la volatilidad del mercado ha avivado el debate sobre la "burbuja de la IA". Figuras como Ray Dalio advierten sobre niveles de burbuja "relativamente altos", mientras que Jensen Huang de NVIDIA ve una oportunidad enorme, con la demanda de potencia de cálculo apenas comenzando. Ambos tienen razón. La industria de la IA presenta inevitablemente una burbuja, un fenómeno común al surgir una fuerza productiva disruptiva, similar a la burbuja de las puntocom. Aunque aquella crisis evaporó billones, sentó la infraestructura física (fibra óptica, redes) que luego permitió el auge de gigantes como Amazon, Netflix o la nube. Se subestimó su impacto a largo plazo. Hoy, la inversión es masiva: se prevé que los principales proveedores de nube gasten 690.000 millones de dólares en 2026 en infraestructura física (enfriamiento, energía, redes), muy por encima de los ingresos actuales de las empresas de IA pura. Sin embargo, los costes se han desplomado: el precio por millón de tokens ha caído más de un 99.7% desde 2023. Según la "Paradoja de Jevons", esta eficiencia no reduce el consumo, sino que lo dispara al desbloquear nuevas aplicaciones (agentes autónomos, RAG, multimodalidad). Empresas de todos los sectores (finanzas, salud, manufactura) ya adoptan la "IA+", enfocándose en su implementación, no en si usarla. La burbuja se está desinflando, eliminando start-ups sin sustento, lo que purifica el mercado. El valor migrará gradualmente de la infraestructura (CapEx) a las aplicaciones que optimicen operaciones (OpEx). Aunque las valoraciones son elevadas, un crecimiento sólido de los ingresos podría digerirlas con el tiempo. Estamos en un punto de inflexión. Tras el inevitable ajuste, la infraestructura y los algoritmos optimizados, ahora baratos, impulsarán una nueva era en la que la IA integrará y potenciará todas las industrias. El ruido de la burbuja pasará; el avance de la fuerza productiva subyacente permanece.

链捕手Hace 36 min(s)

La burbuja de la IA se está pinchando

链捕手Hace 36 min(s)

La burbuja de la IA se está desinflando

El burbuja de la IA está estallando, pero esto es parte del proceso natural de una nueva tecnología disruptiva. Aunque existen paralelismos con la burbuja puntocom del 2000, donde se produjo una corrección severa, la infraestructura física construida durante ese período allanó el camino para gigantes posteriores. Actualmente, las grandes tecnológicas están invirtiendo masivamente en infraestructura para la IA, mientras que los ingresos de las empresas de IA pura son mucho menores, lo que sugiere una asimetría. Sin embargo, un factor clave es el drástico descenso de más del 99.7% en el coste de la inferencia de IA, lo que, paradójicamente, ha impulsado un aumento exponencial en su uso empresarial (Paradoja de Jevons). Las empresas ahora implementan agentes de IA para tareas complejas. El mercado se está depurando, eliminando empresas con solo ideas y sin propuestas de valor sólidas. El valor se está desplazando gradualmente de los proveedores de infraestructura (CapEx) hacia las aplicaciones que optimizan operaciones (OpEx). A pesar del ajuste en los mercados de capitales, la adopción de la IA en sectores como la fabricación, las finanzas, la medicina y el derecho es profunda e irreversible. La corrección actual elimina la especulación, pero la tendencia subyacente es clara: al igual que Internet, la IA se integrará en todas las industrias, impulsando una nueva era de productividad.

marsbitHace 37 min(s)

La burbuja de la IA se está desinflando

marsbitHace 37 min(s)

El Próximo Boom de los ETF de Bitcoin Podría Venir de Japón: He Aquí Por Qué

Los ETF de Bitcoin al contado en EE.UU. atraviesan un rendimiento bajista persistente, con salidas netas durante 13 días consecutivos entre mediados de mayo y principios de junio, totalizando unos 4.330 millones de dólares retirados. A pesar de ello, estos activos mantienen un valor neto de 75.120 millones de dólares. Mientras, los analistas comienzan a anticipar qué país podría albergar el próximo gran mercado de ETF, destacando Japón como candidato clave. Las reformas regulatorias en Japón, que trasladarían las criptoactivos al marco de la Ley de Instrumentos Financieros, están fortaleciendo las perspectivas para un ETF de Bitcoin. Se estima que, en un escenario conservador, un ETF japonés podría atraer hasta 900.000 millones de yenes (5.610 millones de dólares), dados los aproximadamente 2.350 billones de yenes en activos financieros de los hogares. En un caso base, los depósitos podrían alcanzar 1,4 billones de yenes (8.730 millones de dólares) tras el lanzamiento, representando una demanda de unas 140.000 BTC al precio actual. Un escenario alcista podría ver entradas de hasta 3,1 billones de yenes (19.340 millones de dólares) en el primer año. Más allá de la apreciación del precio, un ETF al contado facilitaría la participación de inversores, asesores e instituciones, otorgando mayor legitimidad al Bitcoin en las finanzas tradicionales. Mientras, el precio de BTC ronda los 61.038 dólares, con un descenso del 2,81% en las últimas 24 horas.

bitcoinistHace 1 hora(s)

El Próximo Boom de los ETF de Bitcoin Podría Venir de Japón: He Aquí Por Qué

bitcoinistHace 1 hora(s)

Los 43 minutos de Trump: la narrativa del hombre fuerte se descontrola y la guerra mediática se intensifica

**Resumen del artículo en español:** Tras más de una semana sin aparecer en público, el presidente Donald Trump celebró una conferencia de prensa de 43 minutos que se alejó de los temas centrales (su salud, la acción militar en Irán, las fracturas en su partido) y derivó en un espectáculo político errático y lleno de quejas. La intervención comenzó hablando extensamente sobre la renovación de un estanque reflejante, comparó el tamaño de sus mítines con los de Martin Luther King, atacó a ciudades estadounidenses y a sus adversarios políticos, y culminó con un ataque personal a una periodista de CNN, a quien criticó por "nunca sonreír" y tener "odio en los ojos". El artículo subraya dos dimensiones clave. Primero, revela un estado presidencial que parece fuera de control, defensivo y volátil, evidenciado por el abrupto final del acto y el rápido desalojo del lugar por su equipo. Segundo, analiza cambios institucionales: Trump firmó una orden ejecutiva que elimina protecciones laborales para miles de altos funcionarios federales, priorizando la lealtad política sobre la experiencia y la independencia. El texto amplía el análisis al panorama mediático, señalando cómo la presión política y los intereses comerciales están erosionando la independencia periodística, citando el caso de la destitución de un veterano periodista en la CBS. Argumenta que, ante la captura de los grandes medios, el periodismo independiente se vuelve crucial para mantener los hechos. El autor hace un llamado a apoyar económicamente a las voces independientes como forma de resistencia, enfatizando que el ataque de Trump a la prensa es un ataque al derecho del público a estar informado. El artículo concluye notando que, el mismo día de este episodio, la Cámara de Representantes (con el voto a favor de cuatro republicanos) aprobó una resolución para poner fin a la guerra en Irán, mostrando grietas en su partido y sugiriendo que su comportamiento extremo está empezando a alienar a sus propios aliados.

marsbitHace 5 hora(s)

Los 43 minutos de Trump: la narrativa del hombre fuerte se descontrola y la guerra mediática se intensifica

marsbitHace 5 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片