Nota del editor: Este artículo ofrece una perspectiva relativamente sobria desde el punto de vista del constructor: en el último año, los pagos de agentes se han convertido en una narrativa candente en la intersección entre IA, pagos y cripto, con empresas como Stripe, Visa, Coinbase, Google invirtiendo en ello. Conceptos como micropagos con stablecoins, x402, liquidaciones entre máquinas y comercio de agentes también han ganado calor. Pero el autor, después de lanzarse realmente a crear productos y contactar con comerciantes y desarrolladores, descubrió que la demanda real aún no ha surgido a gran escala.
El artículo desglosa varios escenarios típicos: las compras mediante agentes en la mayoría de categorías no son mejores que el comercio electrónico tradicional, porque los usuarios aún necesitan imágenes, comparaciones y navegación; los pagos a API de máquinas parecen adecuados para micropagos con stablecoins, pero la mayoría de los desarrolladores ya resuelven el problema mediante suscripciones, recarga de saldos y sistemas de facturación existentes; los pagos entre agentes, aunque son una visión a largo plazo, todavía están en una fase muy temprana, con falta de volumen real de transacciones.
En comparación, las finanzas para agentes son una de las pocas áreas con demanda existente. Fondos, equipos de tesorería y usuarios de DeFi ya pagan por herramientas financieras, y la IA también puede aportar mejoras reales como monitorización en tiempo real y rebalanceo automático. Pero este mercado también favorece más a las instituciones tradicionales que ya poseen licencias, cumplimiento normativo y relaciones con clientes.
La conclusión final del autor es: lo que realmente falta en la economía de agentes no es solo una capa de pago, sino una capacidad de coordinación más compleja: cómo hacer que los agentes colaboren con humanos, verifiquen la finalización de tareas y liquiden los resultados. El pago es solo una parte. Para los gigantes, invertir con anticipación es una elección defensiva; pero para las startups, lo realmente importante es encontrar un mercado que ya existe en el presente.
A continuación, el artículo original:
Durante el último año, he estado construyendo infraestructura para la economía de Agentes, y también he intercambiado opiniones con equipos de Stripe, Visa, Coinbase, Google y docenas de startups que están avanzando en la comercialización de Agentes. He analizado este campo, lanzado productos e intentado encontrar el mercado real.
Pero la realidad es: la demanda real aún no ha surgido. Para las startups que quieran entrar en este ámbito, aún existen muchos problemas estructurales.
Stripe el mes pasado en su conferencia Sessions lanzó 288 nuevos productos, y las visitas a la documentación relacionada con Agentes ya se acercan al 40% del total de lecturas. Su mercado comercial para Agentes ya ha integrado a más de 1000 comerciantes. Pero en el evento Sessions, el número real de Agentes registrados y que completaron transacciones fue de solo un puñado.
Visa mencionó que su token para Agentes actualmente requiere una aprobación KYC de 3 a 9 meses, y básicamente exige que las empresas tengan unos ingresos anuales de al menos 250 millones de dólares para poder acceder. Hoy, solo empresas del nivel de Amazon o Walmart tienen la capacidad de cerrar el circuito de verificación de identidad.
Coinbase informó que, hasta abril, en x402 ya había 69,000 Agentes activos y 165 millones de transacciones. Pero un análisis independiente en cadena mostró que el volumen real de transacciones diarias era de aproximadamente 17,000 dólares, y alrededor de la mitad eran transacciones de prueba (CoinDesk, marzo de 2026).
Lo que aprendimos al construir shop.fast.xyz
De Agente a comerciante, es decir, comercio por agencia
Construimos shop.fast.xyz precisamente para validar frontalmente el comercio por agencia. Productos reales, comerciantes reales, transacciones reales.
Pero para la mayoría de las categorías de productos, la experiencia de compra con IA actual es claramente inferior al comercio electrónico tradicional. Al comprar ropa, electrónica o muebles, el usuario quiere ver imágenes, navegar por opciones, comparar en paralelo. Un diálogo tipo chatbot es más bien un retroceso: reemplazas una interfaz visual rica por un hilo de conversación de texto. Los humanos compran, primero, con los ojos.
Los Agentes se desempeñan bien en la parte que pensábamos más difícil. Pueden entender lo que el usuario quiere y manejar bien necesidades como "algo parecido a esto, pero un poco más barato". La capa del modelo es efectiva. Pero no puede sustituir la experiencia de "ver diez productos a la vez y luego elegir uno". Se pueden añadir carruseles de productos y exhibiciones interactivas en la interfaz de chat, pero llegado ese punto, básicamente estás reconstruyendo un frontend de comercio electrónico dentro de una ventana de chat. Para escenas de compra que requieren comparación visual, aún no hemos encontrado una respuesta convincente de por qué una cáscara de chat sería mejor que la interfaz de comercio electrónico original.
Sí vemos demanda en el lado del comerciante, pero es más bien de tipo defensivo. Los comerciantes quieren que sus tiendas puedan ser consultadas por Agentes, no porque hoy muchos consumidores compren a través de Agentes, sino porque temen que si los Agentes se convierten en un canal principal en el futuro, se queden atrás. Esta es la llamada oportunidad de Optimización para Motores de Agentes (Agentic Engine Optimization), pero por ahora es más un "estaría bien tenerlo" que un "es imprescindible". Los comerciantes se están preparando con antelación para una ola que aún no ha llegado.
Donde el comercio conversacional realmente puede mejorar la experiencia es en escenarios de compra de alta frecuencia, bajo coste de decisión y donde el usuario ya sabe lo que quiere. El ejemplo más claro es pedir comida a domicilio. El mercado es suficientemente grande, la frecuencia suficientemente alta, la decisión suficientemente rápida, como "pídeme un pad thai del restaurante que me gustó la última vez". En este escenario, un Agente conversacional podría destacar. Pero las principales plataformas de comida a domicilio no abren sus API. El único camino es el "computer use", es decir, que la IA opere la App de forma visual como lo haría un humano. Este proceso es lento, frágil y, para un almuerzo de 15 dólares, el coste de inferencia no tiene sentido.
Otra oportunidad son aquellas tiendas online tan complejas que realmente causan dolor al usuario. Por ejemplo, descuentos superpuestos, códigos promocionales, puntos de socio, procesos de pago caóticos. Un Agente que entienda "ayúdame a aplicar el cupón, deducir los puntos, encontrar la forma de envío más barata y completar la operación en mi idioma" sí puede simplificar la experiencia de compra que hoy está rota. Esto es especialmente importante para usuarios mayores, usuarios no nativos y, sobre todo, para compras transfronterizas; o en escenarios muy específicos donde el usuario tiene necesidades extremadamente nicho y complejas.
Pero ambas oportunidades requieren una gran capacidad de distribución B2C. Estás compitiendo con DoorDash, Amazon por la entrada del usuario. La capacidad de distribución a escala de consumidor es una ventaja de los gigantes existentes. El lado de la oferta del comercio por agencia está listo, pero el lado de la demanda está limitado por la experiencia de usuario y los canales de distribución, y más infraestructura no resuelve estos dos problemas.
Lo que aprendimos en x402 y MPP
De Agente a Web/API, es decir, comercio entre máquinas
Hemos hablado con docenas de desarrolladores sobre sus necesidades reales de pago. El patrón es casi idéntico: el uso de API de Agentes hoy es esencialmente consumo recurrente, como capacidad de cómputo, inferencia, fuentes de datos. Los desarrolladores ya tienen suscripciones, claves de API, cuentas vinculadas y relaciones de facturación con proveedores centrales.
El argumento típico de los pagos con stablecoins es: el coste mínimo efectivo de un pago con tarjeta en Stripe es aproximadamente 2.9% más 30 centavos, lo que hace antieconómicas las llamadas a API por debajo de 1 dólar. Pero con el bajo volumen de transacciones actual, recargar saldo resuelve el problema. El desarrollador recarga su cuenta por adelantado y el problema desaparece.
El problema más profundo está en el mercado de proveedores. La mayoría de las grandes empresas SaaS no quieren ofrecer acceso fragmentado a API por fracciones de centavo. Su modelo de negocio son contratos empresariales plurianuales. Las empresas que dependen de ingresos comprometidos de gran volumen resistirán nuevas formas de precios que eluden este modelo.
El comercio entre máquinas es estructuralmente un mercado de larga cola. Sirve a pequeños servicios, fuentes de datos verticales, desarrolladores independientes, servidores MCP, etc. Protocolos como MPP y x402 encajan muy bien en este nicho. Pero, por definición, es un mercado para usuarios con necesidades profesionales; y los desarrolladores históricamente 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, etc., cubriendo la mayoría de los servicios centrales que los desarrolladores usan para construir y desplegar software, y todos accesibles a través de sistemas de facturación existentes. La parte superior de la pila tecnológica del desarrollador está bien servida. La oportunidad para una nueva vía de pago está en todo lo que está más allá de esos primeros 30 proveedores: es real, pero su tamaño es naturalmente menor que el espacio de mercado que sugieren las grandes narrativas.
El acceso a contenido sigue la misma lógica. Los Agentes ya están rastreando y resumiendo artículos constantemente, y los editores están comenzando a contraatacar. Pero cuando la monetización de contenido llegue realmente a gran escala, es probable que ocurra a través de proveedores de servicios CDN que ya están entre los editores e internet, como Cloudflare que ya lanzó herramientas de auditoría para IA; o a través de acuerdos de licencia por lotes entre editores y laboratorios de IA. Las oportunidades de infraestructura fluirán hacia los jugadores existentes que ya tienen capacidad de distribución.
Lo que aprendimos sobre pagos de Agente a Agente
El comercio entre Agentes es una visión a largo plazo, pero actualmente está casi completamente en fase teórica. Nadie ha generado aún un volumen de transacciones significativo. Las partes realmente difíciles están siendo abordadas por varias startups, incluyendo el descubrimiento de Agentes, establecimiento de confianza, negociación de términos y resolución de disputas.
Una vez que esta estructura de transacción tome forma real, se verá completamente diferente a las vías de pago existentes. Ninguna de las partes tiene identidad humana; los requisitos de latencia son inferiores a un segundo; los montos pueden ir desde fracciones de centavo hasta millones de dólares; y también implicarán liquidaciones multipartes, no el modelo bilateral comprador-vendedor predeterminado en los sistemas actuales. Cuando ocurra realmente, creemos que explotará a una velocidad y escala extremas.
Esta es precisamente la apuesta a largo plazo de una infraestructura de liquidación dedicada, y esta apuesta es real. Pero "una apuesta real a largo plazo" y "el mercado actual" no son lo mismo. Nosotros también fuimos durante meses de los que proclamaban que este mercado llegaría, y construimos toda una infraestructura alrededor en los últimos años, incluyendo nuestra red distribuida. En teoría, puede escalar a más de 10 mil millones de TPS, con latencia inferior a 50 milisegundos y un tiempo de consistencia promedio de 10 milisegundos. Pero debemos volver a donde está el mercado ahora.
Lo que aprendimos en finanzas para Agentes
Podría decirse que esta es la única categoría donde ya existe una demanda real. Los clientes ya existen, y ya están pagando. Gestores de fondos, equipos de tesorería y usuarios de DeFi ya gastan dinero hoy en herramientas financieras. Insertar IA en los flujos de trabajo existentes es un camino de producto natural.
Las finanzas para Agentes también crearán nuevos patrones de comportamiento. Un Agente capaz de monitorear autónomamente y rebalancear en tiempo real cientos de posiciones puede operar de formas que un humano no puede replicar manualmente. Aquí hay una mejora real de capacidades, no solo automatización.
El desafío está en el panorama competitivo. El sector financiero está altamente regulado y depende de relaciones preexistentes. Las instituciones existentes poseen licencias, infraestructura de cumplimiento normativo y relaciones con clientes. Las startups pueden entrar en áreas menos reguladas, como DeFi; o buscar áreas donde las instituciones existentes se mueven más lentamente, o donde la IA puede crear nuevas capacidades que los gigantes aún no tienen. Pero, en general, la dinámica competitiva en este campo es más favorable para los jugadores establecidos que en las tres categorías anteriores, porque añadir IA sobre productos y clientes existentes es mucho más fácil que partir de la IA y luego añadir productos y clientes.
Resumen honesto
Entonces, ¿por qué la gente sigue haciendo esto? Hay dos razones.
La primera son los incentivos. Las grandes empresas tienen flujo de caja suficiente para apostar por un futuro que puede tardar años en materializarse. Para ellas, entrar cinco años antes solo cuesta un error de redondeo; pero entrar un año después podría ser desastroso. Así que tienen que hacerlo.
La segunda es el punto ciego cognitivo. Cuando tu negocio son los pagos, cada problema parece un problema de pago. La economía de Agentes necesita una capa de pago, así que todos van y construyen una capa de pago.
Pero el pago es solo una parte de un problema mayor. El verdadero problema difícil no es hacer que el dinero fluya entre Agentes, sino cómo coordinar el trabajo entre Agentes y humanos, cómo verificar si las cosas se han completado y cómo 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 verdadero premio.
La coordinación a gran escala genera naturalmente la necesidad de mecanismos de liquidación. El pago se convertirá en un instrumento dentro de esta sinfonía, no en la obra completa. La empresa que realmente resuelva el problema de coordinación terminará incorporando el pago, no al revés.
La mayoría de los gigantes existentes están construyendo de forma defensiva un futuro de "transacciones masivas entre máquinas". Para ellos, la línea de tiempo no es importante, porque tienen una pista de despegue prácticamente infinita.
Pero las startups no tienen ese lujo. Debemos encontrar dónde está realmente el mercado ahora. No podemos esperar eternamente a que llegue la ola.
Un año de construcción nos ha llevado a una dirección inesperada. Allí sí hay actividad, y está creciendo rápido, con servicios insuficientes. Existe fuera de las cuatro categorías que hemos analizado.
