Necesité un año para comprender la desgarradora verdad sobre los pagos de Agent

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

Resumen

Tras un año construyendo infraestructura para la economía de agentes, la autora comparte hallazgos sobre pagos. Empresas como Stripe, Visa y Coinbase están invirtiendo, pero el volumen real de transacciones comerciales es mínimo. Stripe tiene miles de comerciantes, pero solo unos pocos agentes activos. Los tokens de pago de Visa requieren verificaciones complejas y grandes ingresos. En blockchain, se reportan millones de transacciones, pero el volumen diario real es bajo. Para el comercio B2C (agente vs. comerciante), los agentes son buenos entendiendo necesidades, pero la interfaz conversacional es inferior a las tiendas visuales tradicionales para la mayoría de productos. Los comerciantes actualmente se adaptan por miedo a quedarse atrás, no por demanda real. Las oportunidades están en compras de baja decisión (como comida a domicilio) o en sitios con UX compleja, pero esto requiere una gran distribución al consumidor. Para pagos de API (agente vs. API), los desarrolladores ya tienen relaciones de facturación. Las soluciones de prepago resuelven el costo de microtransacciones. La oportunidad está en proveedores de nicho y larga cola, pero este mercado es más pequeño de lo esperado. Los grandes acuerdos de suscripción dominan. El modelo agente vs. agente es a largo plazo y aún teórico, sin volumen significativo. Requeriría una infraestructura de liquidación dedicada para transacciones ultrarrápidas entre máquinas. La categoría más prometedora es agente vs. finanzas, dond...

Autora: jessy

Traducido por: Jiahuan, ChainCatcher

Durante el año pasado, me dediqué a construir infraestructura para la economía de Agent, manteniendo conversaciones con equipos de Stripe, Visa, Coinbase, Google y docenas de startups que impulsan el comercio de Agent. Trazé todo el panorama del sector, lancé productos e intenté encontrar el ajuste al mercado.

Actualmente no existe una demanda real, y las startups que se aventuran en esta área enfrentan múltiples problemas estructurales.

El mes pasado, Stripe lanzó 288 nuevos productos en su conferencia Sessions, y sus documentos sobre Agent alcanzaron casi el 40% del total de lecturas de la documentación. Su mercado de comercio para Agent tiene más de 1000 comerciantes habilitados. Sin embargo, durante la conferencia Sessions, el número de Agent registrados que realizaban transacciones era de solo un dígito.

Visa mencionó que su token de pago para Agent (una credencial de pago tokenizada vinculada al Agent, para pagar en nombre del usuario) actualmente requiere entre 3 y 9 meses para la aprobación de KYC, y en realidad necesita un umbral mínimo de ingresos de 250 millones de dólares para ser elegible. Hoy en día, solo empresas del nivel de Amazon y Walmart pueden completar este circuito cerrado de verificación de identidad.

Coinbase informó que hasta abril había 69,000 Agent activos y 165 millones de transacciones en el protocolo x402. Pero un análisis independiente on-chain muestra que el volumen real de transacciones diarias es de aproximadamente 17,000 dólares, de los cuales alrededor de la mitad son transacciones de prueba (según reportó CoinDesk en marzo de 2026).

Agent para comerciantes

Construimos shop.fast.xyz para verificar directamente el uso real del comercio de compra por encargo. Incluye productos, comerciantes y transacciones reales.

Para la mayoría de las categorías de productos, la experiencia de usuario actual de compra con IA no se compara en absoluto con el comercio electrónico tradicional. Cuando compras ropa, productos electrónicos o muebles, quieres ver imágenes, explorar diferentes opciones y comparar de forma horizontal.

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

El Agent sobresale en las áreas donde pensábamos que sería difícil. Puede comprender las necesidades del usuario y manejar adecuadamente instrucciones como "algo así pero más barato". La capa del modelo funciona.

Pero no puede reemplazar la experiencia de tener diez productos alineados uno al lado del otro y elegir uno. La interfaz de chat podría mejorarse con carruseles y pantallas interactivas, pero en ese punto, básicamente estarías reconstruyendo una interfaz de comercio electrónico dentro de la ventana de chat. Para las compras comparativas impulsadas por lo visual, aún no hemos encontrado una razón convincente de que la interfaz de chat sea mejor que la 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 sean consultadas por Agent. No es porque los clientes actuales estén comprando a través de Agent, sino porque temen quedarse fuera si este se convierte en un canal principal.

Es una estrategia de "Optimización para Motores de Agent (AEO)", pero por ahora es solo una ventaja adicional, no una necesidad imperiosa. 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 necesidad de toma de decisiones donde el usuario ya sabe exactamente lo que quiere. Pedir comida para llevar es el ejemplo más claro. Es un mercado enorme, la frecuencia es extremadamente alta, la decisión es rápida ("pídeme un Pad Thai del restaurante de la última vez"). El Agent conversacional tiene posibilidades aquí.

Pero las grandes plataformas de entrega de comida no tienen API abiertas. La única vía es el "uso de computadora": hacer que la IA navegue y opere la aplicación visualmente como lo haría un humano. Este método es lento, frágil y el costo de inferencia simplemente no es sostenible para un pedido de almuerzo de 15 dólares.

Otra apertura radica en: algunas tiendas tienen una navegación de interfaz de usuario extremadamente compleja y dolorosa. Capas superpuestas de descuentos, códigos promocionales, programas de fidelización y procesos de pago confusos.

Un Agent que entienda "usa mi cupón, descuenta mis puntos de recompensa, encuentra la opción de envío más barata, opera en mi idioma nativo" puede simplificar aquellos aspectos de la experiencia que hoy son terribles. Esto es especialmente importante para usuarios mayores, personas que compran en tiendas web extranjeras en un idioma que no es el suyo, o escenarios muy específicos con necesidades de nicho.

Ambas aberturas requieren un enorme canal de distribución orientado al consumidor (B2C). Estás compitiendo con DoorDash (la plataforma de entrega más grande de Estados Unidos, con una cuota de mercado del 56%) y Amazon por la entrada del usuario.

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

Agent para API

Hablamos con docenas de desarrolladores sobre sus necesidades reales de pago. La situación era casi sorprendentemente consistente: el uso actual de API por parte de Agent es recurrente, incluyendo cómputo, inferencia y fuentes de datos. Los desarrolladores ya tenían suscripciones, claves de 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 de tarjetas de crédito es de aproximadamente 2.9% más 30 centavos, lo que hace que las llamadas a API por menos de un dólar no sean rentables. Pero para los volúmenes de transacción de baja frecuencia actuales, los saldos prepagados resuelven esto. Los desarrolladores cargan sus cuentas por adelantado y el problema se soluciona.

El problema más profundo está en el mercado de proveedores. La mayoría de las principales compañías de SaaS no quieren ofrecer acceso temporal a la API que cuesta solo una fracción de un centavo. Su modelo de negocio son contratos corporativos a varios años. Aquellas compañías cuyos ingresos dependen de compromisos contractuales importantes resistirán los mecanismos de precios que evitan su modelo existente.

El comercio de 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 se adaptan muy bien a este segmento.

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

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

La oportunidad para nuevos canales de pago reside en todas las áreas fuera de estos 30 servicios principales: la oportunidad existe, 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 Agent ya están rastreando y resumiendo artículos constantemente, y los editores están contraatacando.

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

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

Agent para Agent

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

Cuando esta estructura de transacción realmente se materialice, será radicalmente diferente a las vías de pago existentes. Ninguna de las partes involucradas en la transacción incluye una identidad humana. La latencia es subsegundo. Los fondos fluyen en el mismo proceso, desde fracciones de centavo hasta millones de dólares.

Además, están los mecanismos de liquidación de múltiples partes, que no encajan en absoluto con el modelo bilateral de compra-venta que presuponen las vías de pado actuales. Una vez que esto ocurra, creemos que sucederá rápido y a gran escala.

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

Durante meses, nosotros también fuimos defensores de este mercado y construimos una infraestructura completa en torno a él en los últimos años. Con nuestra red distribuida, teóricamente podríamos escalar a más de 10 mil millones de TPS, con latencia inferior a 50 milisegundos y una consistencia promedio de 10 ms. Pero tenemos que ajustarnos a dónde está realmente el mercado en este momento.

Agent para finanzas

Esta es posiblemente la única categoría donde existe una demanda preexistente. La base de clientes ya existe y tiene disposición a pagar. Hoy, los 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.

El Agent financiero también crea nuevos patrones de comportamiento. Un Agent que puede monitorear y reequilibrar de forma autónoma y en tiempo real cientos de posiciones, opera de una manera que un humano no puede replicar manualmente. No es solo automatización, es una mejora de capacidad sustancial.

El desafío es el panorama competitivo. La industria financiera está estrictamente regulada y es altamente dependiente de las relaciones comerciales existentes. Los actores establecidos tienen licencias, infraestructura de cumplimiento normativo y relaciones con clientes. Las startups pueden encontrar un lugar en áreas con menos regulación (como DeFi), áreas donde los gigantes se mueven lentamente, o áreas donde la IA puede crear capacidades que los gigantes no tienen.

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

El verdadero punto clave

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

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

La segunda es el punto ciego. Cuando tu negocio principal son los pagos, cada problema parece un problema de pago. La economía de Agent necesita una capa de pago, así que construye esa capa de pago.

Pero los pagos son solo una parte de un problema más grande. El verdadero problema no es cómo mover dinero entre Agent, sino cómo coordinar el trabajo entre Agent 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 verdadero premio mayor.

La coordinación a gran escala naturalmente dará lugar a un mecanismo de liquidación como una necesidad. El pago es 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 forma defensiva para un futuro de transacciones masivas de máquinas. Dado que su pista de financiación es infinita, el cronograma no es importante para ellos.

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

Un año de experiencia construyendo nos ha llevado a una dirección inesperada. Allí, la actividad del mercado es real, está creciendo rápidamente y aún no está bien atendida. Se encuentra fuera de estas cuatro categorías que hemos delineado.

Preguntas relacionadas

QSegún el artículo, ¿cuál es la principal conclusión que el autor saca sobre el estado actual de la demanda de pagos para Agent?

AEl artículo concluye que actualmente no existe una demanda real significativa para los pagos de Agent en la mayoría de los escenarios (Agent para comercio, para APIs, para otros Agents). Las empresas que están construyendo infraestructura lo hacen principalmente de forma defensiva, anticipando un futuro donde la transacción máquina-a-máquina sea masiva, o se centran en el nicho financiero (Agent para Finanzas), que sí tiene demanda existente. Para las startups, el mercado real actual está en otro lugar, fuera de estas cuatro categorías.

Q¿Qué dos problemas estructurales identifica el autor que dificultan el crecimiento del 'Agent para Comercio' o compras conversacionales?

AEl autor identifica dos problemas estructurales principales: 1) La experiencia de usuario (UX): Para la mayoría de las categorías de productos (ropa, electrónica), la interfaz conversacional de chat es una regresión frente a las interfaces visuales ricas del comercio electrónico tradicional, donde los humanos son compradores visuales por naturaleza. 2) La distribución: Los posibles casos de uso ganadores (como pedir comida a domicilio) requieren un canal de distribución masivo B2C, compitiendo con gigantes como DoorDash o Amazon, que tienen la ventaja del alcance y aún no abren sus APIs.

QEn el contexto de 'Agent para APIs', ¿por qué argumenta el autor que los proveedores de SaaS establecidos podrían resistirse a un modelo de pago por uso de centavos fraccionarios?

AEl autor argumenta que la mayoría de las principales empresas de SaaS tienen un modelo de negocio basado en contratos empresariales a largo plazo (multianuales) con compromisos de ingresos considerables. Ofrecer acceso API puntual por fracciones de centavo socavaría su modelo de negocio existente, ya que desincentivaría los contratos de suscripción tradicionales con compromisos mínimos. Su flujo de ingresos depende de estos acuerdos, por lo que resistirían mecanismos de precios que los eviten.

Q¿Qué distinción crucial hace el autor entre 'pago' y 'coordinación' al final del artículo, y por qué es importante para las startups?

AEl autor distingue que el pago es solo una parte de un problema mayor. El verdadero desafío y la oportunidad más grande es la 'coordinación': coordinar el trabajo entre Agents y humanos, verificar los resultados de ese trabajo y luego liquidarlos. El pago es solo una parte de la liquidación, que a su vez es solo una parte de la coordinación. Esto es crucial para las startups porque las empresas que resuelvan el problema de la coordinación a gran escala terminarán absorbiendo la funcionalidad de pagos, y no al revés. Por lo tanto, las startups deberían centrarse en resolver la coordinación, no solo en construir otra capa de pago.

QDe las cuatro categorías analizadas (Agent para Comercio, APIs, otros Agents, Finanzas), ¿cuál es la única donde el autor reconoce una demanda actual clara y clientes dispuestos a pagar? ¿Y qué desafío presenta?

ALa única categoría con demanda clara y existente es 'Agent para Finanzas'. Ya existe una base de clientes (gestores de fondos, equipos financieros, usuarios DeFi) que pagan por herramientas financieras, e integrar IA en estos flujos de trabajo es una evolución natural del producto. El desafío principal es el panorama competitivo: está altamente regulado y dominado por empresas establecidas con licencias, infraestructura de cumplimiento normativo y relaciones con los clientes. Para las startups, las oportunidades están en nichos con menos regulación (como DeFi) o donde la IA pueda crear capacidades que los gigantes no tienen.

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