Visa invierte 1.800 millones de dólares para no quedarse atrás frente a la IA

比推Publicado a 2026-03-20Actualizado a 2026-03-20

Resumen

Visa ha apostado durante décadas por la irracionalidad humana: comisiones del 2-3% que financian recompensas, protección contra fraudes y estatus, todo basado en que los humanos son ansiosos y buscan privilegios. Pero los agentes de IA, absolutamente racionales, no necesitan estos beneficios. Su único objetivo es encontrar la forma más barata y eficiente de pagar, usando stablecoins y microtransacciones en lugar de tarjetas. Esto amenaza el modelo de negocio de Visa, Mastercard y American Express, cuyas acciones cayeron tras un informe que proyectaba que para 2027 los agentes evitarían las redes tradicionales. La industria ya reacciona: Visa lanzó una herramienta para pagos por terminal, Mastercard adquirió BVNK por 1800 millones de dólares, y se desarrollan protocolos como Tempo y Nanopayments para transacciones automáticas. Aunque el volumen actual es bajo, McKinsey prevé que los agentes mediaran hasta 5 billones de dólares en comercio para 2030. Visa no se queda quieta: intenta adaptarse, pero su ventaja—la lealtad humana—es irrelevante para las máquinas. La disrupción ya comenzó en pagos de infraestructura de IA, y podría extenderse.

Autor: Thejaswini M A

Título original: AI Agents are Coming for Visa's Lunch


El imperio de Visa se construyó sobre la "participación humana", y los humanos se están retirando.

Todo el modelo de negocio de Visa es una apuesta al comportamiento humano. Se trata de los hábitos de consumo y la psicología humana.

Esos puntos que acumulas, la protección contra fraudes en la que confías, la codiciada tarjeta Black Card, la política de "responsabilidad cero" que te hace sentir seguro al usar un cajero automático en el extranjero: todo esto existe no porque "mover dinero" sea inherentemente difícil. Existe porque los humanos son ansiosos, motivados por el estatus y malos para leer los términos y condiciones. Visa construyó una empresa de 500.000 millones de dólares sobre esta "brecha cognitiva".

Los agentes de IA (AI Agent), por otro lado, carecen por completo de estos rasgos.

No acumulan puntos. No se sienten más seguros por la protección contra fraudes. No anhelan la Black Card. Tienen una sola instrucción: completar la tarea. Y cuando la tarea implica un pago, el agente hará el cálculo matemático que los humanos nunca se molestan en hacer: la ruta más barata, la liquidación más rápida, las tarifas más bajas. Cada vez, automáticamente, sin emoción.

El mes pasado, un artículo en Substack titulado "La Crisis Global de Inteligencia de 2028" hizo que las acciones de Visa cayeran un 4%, las de Mastercard un 6% y las de American Express se desplomaran un 12%.

El informe se presentó como un "escenario", no una "predicción" (según el texto original). Pero al mercado no le importó. La propuesta técnica en sí no es el problema; el problema es esta: para 2027, los agentes eludirán los centros de compensación existentes y utilizarán stablecoins para las liquidaciones. Visa pasó 50 años construyendo un producto perfecto y sofisticado para una base de clientes que está siendo reemplazada.

En un mundo comercial de "máquina a máquina" (M2M), una tarifa de intercambio del 2% al 3% es un objetivo obvio. La frase de Citrini Research es el núcleo del argumento. No es que la IA vaya a destruir Visa mañana, sino que la estructura de tarifas sobre la que Visa construyó su imperio siempre ha sido un impuesto sobre el comportamiento irracional humano, y los agentes son absolutamente racionales. De eso se trata.

¿Qué vende realmente Visa?

Para entender por qué esto es crucial, debes entender qué financia exactamente la tarifa de intercambio (Interchange fee).

Cuando compras algo con una tarjeta de crédito, el comerciante paga una tarifa del 2% al 3% a la red de tarjetas y al banco emisor. Este dinero paga tus puntos de recompensa, protección contra fraudes, seguros de compra y gestión de disputas. Toda la propuesta de valor para el consumidor de la tarjeta de crédito está financiada por los comerciantes, quienes trasladan el costo a todos al subir ligeramente los precios. Es un sistema hermoso y estable que ha funcionado durante 50 años porque el "humano" en la transacción estaba dispuesto a pagar por todo esto, aunque no directamente.

Los agentes de IA no necesitan esto. No necesitan disputar transacciones ni quieren cashback. Las protecciones que justifican las altas tarifas son, en esencia, protecciones contra el error humano, el fraude humano y el impulso humano. Una vez que se elimina al humano de la transacción, la lógica misma de esta tarifa se derrumba por completo.

American Express (Amex) es la versión más clásica de este problema. Sus clientes son titulares de tarjetas de élite con altos ingresos y alto consumo, orientados a la aspiración. Sus tarifas son más altas que las de Visa o Mastercard precisamente porque sus clientes están dispuestos a pagar por estatus y privilegios. Todo este modelo supone que es un humano quien toma la decisión consciente de elegir Amex sobre Visa por el acceso a la sala VIP del aeropuerto. Pero un agente no elegirá Amex. Un agente solo buscará la opción más barata que complete la tarea. En un mundo donde el software sostiene la tarjeta, no existe tal cosa como un "nivel premium".

El comercio impulsado por agentes que elude las tarifas representa un riesgo enorme para los bancos y los emisores de un solo negocio que dependen de las operaciones con tarjetas. Estas instituciones dependen en gran medida de su parte de esa tarifa del 2% al 3% y han construido segmentos comerciales completos en torno a programas de recompensas subsidiados por los comerciantes. Visa y Mastercard tienen negocios de red que pueden transformarse, pero los emisores que construyeron sus modelos de cuenta de resultados (P&L) en torno a las tarifas de intercambio y los puntos de recompensa no tendrán a dónde ir.

La semana en que "todos enviaron a la vez"

El informe de Citrini y el lanzamiento de varias infraestructuras coincidieron en la misma ventana de tres semanas.

Tempo lanzó oficialmente su mainnet el miércoles. La blockchain de pagos de Stripe y Paradigm (construida para liquidaciones de stablecoins de alto volumen) se lanzó en sincronía con el "Protocolo de Pagos de Máquinas" (Machine Payments Protocol). Este es un estándar abierto que permite a los agentes de IA pagar servicios de forma autónoma sin necesidad de aprobación humana en cada paso. El protocolo introduce el concepto de "Sesiones": un humano autoriza un límite de gasto una vez, y luego el agente realiza micro pagos continuos en flujo mientras consume datos, potencia de cálculo o llamadas a API. Es el "OAuth del dinero". Los humanos autorizan el presupuesto, los agentes gastan el dinero, sin tarjetas en ningún paso.

Anthropic, DoorDash, Mastercard, Nubank, OpenAI, Ramp, Revolut, Shopify, Standard Chartered y Visa figuran como socios de diseño de Tempo. Toda la stack de pagos y comercio está reconociendo este cambio estructural.

Justo el mismo día del lanzamiento de Tempo, la división de criptomonedas de Visa presentó una herramienta de interfaz de línea de comandos (CLI) para agentes de IA, permitiendo que los agentes paguen directamente desde la terminal sin necesidad de claves API, cuentas o autorización humana por cada transacción. Visa lo define como "Comercio de Línea de Comandos (Command Line Commerce)": máquinas realizando transacciones sin intervención humana.

Cuy Sheffield (@cuysheffield)

"Encantado de compartir Visa CLI, el primer producto experimental de Visa Crypto Labs. Échale un vistazo y solicita acceso aquí: visacli.sh"

— 18 de marzo de 2026

Mastercard acordó adquirir la startup de infraestructura de stablecoins BVNK por 1.800 millones de dólares. Circle lanzó en testnet Nanopayments: transacciones USDC sin gas fee y de sub-centavo, diseñadas para agentes, para pagar APIs de pago por uso, sin necesidad de cuentas o credenciales. El proyecto World de Sam Altman (anteriormente Worldcoin) lanzó AgentKit, permitiendo que los agentes lleven credenciales criptográficas que prueban que representan a humanos reales, e integrándose directamente en la ruta de pagos de Coinbase, permitiendo que las plataformas verifiquen la identidad del agente sin obstaculizar la actividad comercial legítima.

En mi opinión, lo que sucedió esta semana es una carrera entre empresas por convertirse en la "nueva Visa", antes de que Visa se dé cuenta de lo que ha perdido.

La paradoja obvia

Ahora, algo que no se ha articulado con suficiente claridad es que Visa no se está quedando de brazos cruzados.

Participa en el Protocolo de Pagos de Máquinas de Tempo, creó Visa Crypto Labs, y su responsable de negocios cripto explicó en Fortune cómo los agentes pueden usar la ruta de las tarjetas para pagar mediante nuevos estándares. Mastercard invirtió 1.800 millones de dólares en infraestructura de stablecoins. Stripe adquirió Bridge y Privy. Los gigantes existentes entienden este cambio y están tratando de posicionarse antes de que la nueva infraestructura llegue por completo.

El argumento de Visa es: puede ampliar su propia ruta para cubrir estas transacciones de agentes antes de que el comercio impulsado por agentes establezca nuevas rutas que hagan a Visa irrelevante.

Este argumento no es obviamente erróneo. Stripe procesó 1,9 billones de dólares en volumen de pago total (GPV) en 2025, un aumento del 34% interanual. Estas empresas no se están encogiendo. La ventaja del canal de las redes de tarjetas no es fácil de replicar. Admito que me da un poco de miedo decirlo en voz alta, porque históricamente, cada vez que alguien plantea este argumento, se lanza un nuevo producto que hace que quien habla parezca un tonto.

Así que, el agujero en el argumento es este: La ventaja del canal de Visa se construye sobre relaciones con comerciantes y confianza del consumidor. Los comerciantes aceptan Visa porque los consumidores llevan Visa; los consumidores llevan Visa porque los comerciantes la aceptan. Todo el volante de inercia gira bajo la premisa de que hay una "persona" en la transacción. Una vez que los agentes se conviertan en los compradores principales de una categoría comercial significativa, el volante de inercia se ralentizará. Los agentes no tienen lealtad a la marca, ni carteras. Tienen un presupuesto y una instrucción. Cualquier ruta que sea la más barata y rápida ganará su negocio cada vez, con un coste de cambio cero.

Quiero describir con precisión dónde estamos ahora, porque la narrativa a menudo se adelanta a los datos.

A pesar de que el ecosistema alrededor del protocolo x402 tiene una valoración de unos 7.000 millones de dólares, los datos on-chain muestran que la semana pasada el protocolo procesaba solo alrededor de 28.000 dólares por día, la mayoría proveniente de pruebas y no de transacciones comerciales reales. Esta cifra no está ni cerca del volumen que Visa procesa diariamente.

@artemisanalytics

El volumen de transacciones de x402 ha superado los 50 millones. El valor por transacción es minúsculo, pero el número de transacciones indica que la infraestructura se está utilizando y los desarrolladores están construyendo sobre ella. El lado del comerciante (proveedores de servicios que aceptan pagos de agentes) está creciendo. Así es como se ve una red de pagos en sus inicios.

McKinsey predice que para 2030, los agentes de IA podrían mediar en 3 a 5 billones de dólares de comercio de consumo global. Esta valoración puede ser correcta o demasiado optimista. Lo que es indiscutible es que el comercio impulsado por agentes aún no está a escala. Los comerciantes que construyen servicios nativos para agentes, las empresas que despliegan agentes como compradores principales, y el volumen de transacciones que realmente podría ejercer presión sobre la economía de las tarifas existente, todavía se están construyendo.

El informe de Citrini asustó al mercado porque simuló una serie de eventos creíbles. El informe de resultados del primer trimestre de 2027 de Mastercard no citará la "optimización de precios liderada por agentes" como la razón de una desaceleración del volumen. Todavía no es el momento.

Este impacto ocurrirá primero en el ámbito de los micro pagos de infraestructura de IA, no en el comercio de consumo ordinario.

Un agente que complete una tarea de investigación podría hacer cientos de llamadas a API de datos especializados en una sola sesión. Cada llamada cuesta solo centavos. En una semana, estas llamadas podrían generar 40 dólares en ingresos para el proveedor del servicio. Las redes de tarjetas no pueden manejar este tipo de transacciones: el coste mínimo de transacción (modelo económico) no funciona, el proceso de onboarding de comerciantes no funciona, la estructura de tarifas no funciona. Este tipo de comercio nunca podría haber funcionado en la ruta de Visa desde el principio. Necesita algo completamente nuevo, y x402, Nanopayments y Tempo lo están construyendo.

La disrupción del comercio de consumo, según el modelo de Citrini, incluso si ocurre, será posterior. Esto requiere que los agentes puedan asumir una parte significativa del gasto discrecional, lo que a su vez requiere que los consumidores confíen la toma de decisiones de compra que ahora hacen ellos mismos a los agentes.

Visa está siendo disruptida por un cliente superior, uno que no tiene necesidad de todo aquello de lo que Visa alguna vez se enorgulleció. Ese 2-3% de tarifa de intercambio no es un impuesto a la transacción, es un impuesto a la irracionalidad humana. Los agentes son absolutamente racionales.

¿Cómo sé que esto va a suceder? Porque Visa gastó esta semana 1.800 millones de dólares para asegurarse de no quedarse fuera.


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Preguntas relacionadas

Q¿Por qué la caída de las acciones de Visa, Mastercard y American Express se relaciona con los agentes de IA?

ALas acciones cayeron debido a un informe de Citrini Research que planteó un escenario donde los agentes de IA podrían eludir las redes de pago tradicionales, utilizando stablecoins para transacciones, lo que amenaza el modelo de negocio basado en tarifas de intercambio del 2-3%.

Q¿Qué características de los agentes de IA representan una amenaza para el modelo de Visa?

ALos agentes de IA son completamente racionales: no buscan recompensas, no valoran protecciones contra fraudes ni tarjetas premium. Solo optimizan costos, buscando siempre la ruta más barata y eficiente para completar una transacción, eliminando la base psicológica del modelo de Visa.

Q¿Qué adquisición clave hizo Mastercard para adaptarse a este cambio?

AMastercard acordó adquirir la startup de infraestructura de stablecoins BVNK por 1800 millones de dólares, una movida estratégica para integrarse en el ecosistema de pagos nativo para máquinas y agentes de IA.

Q¿Qué nuevo concepto introduce el 'Machine Payments Protocol' para permitir pagos automatizados?

AIntroduce el concepto de 'Sesiones', donde un humano autoriza un límite de gasto una vez, y luego el agente de IA realiza micro-pagos continuos en flujo (streaming) por servicios como datos o API, sin necesidad de aprobación humana en cada paso, similar a 'OAuth para el dinero'.

QSegún el artículo, ¿en qué tipo de transacciones impactarán primero los agentes de IA?

AEl impacto inicial será en los micro-pagos para infraestructura de IA, como el pago por uso de APIs de datos o computación, donde las tarifas son de centavos y el volumen de transacciones es enorme. El comercio minorista tradicional para consumidores humanos será afectado más tarde.

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Esta ausencia de datos genera preocupaciones, ya que el conocimiento del trasfondo del equipo es a menudo esencial para establecer credibilidad dentro del sector blockchain. Por lo tanto, hemos categorizado esta información como desconocida hasta que se disponga de detalles concretos en el dominio público. ¿Quiénes son los Inversores de Euruka Tech, $erc ai? De manera similar, la identificación de inversores u organizaciones de respaldo para el proyecto Euruka Tech no se proporciona fácilmente a través de la investigación disponible. Un aspecto crucial para los posibles interesados o usuarios que consideren involucrarse con Euruka Tech es la garantía que proviene de asociaciones financieras establecidas o respaldo de firmas de inversión reputadas. Sin divulgaciones sobre afiliaciones de inversión, es difícil llegar a conclusiones completas sobre la seguridad financiera o la longevidad del proyecto. 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A medida que la información sobre eventos notables, asociaciones o adiciones funcionales se haga evidente, las actualizaciones seguramente mejorarán la visibilidad de Euruka Tech en la esfera cripto. Aclaración sobre Otros Proyectos “Eureka” Es importante señalar que múltiples proyectos y empresas comparten una nomenclatura similar con “Eureka”. La investigación ha identificado iniciativas como un agente de IA de NVIDIA Research, que se centra en enseñar a los robots tareas complejas utilizando métodos generativos, así como Eureka Labs y Eureka AI, que mejoran la experiencia del usuario en educación y análisis de servicio al cliente, respectivamente. Sin embargo, estos proyectos son distintos de Euruka Tech y no deben confundirse con sus objetivos o funcionalidades. Conclusión Euruka Tech, junto con su token $erc ai, representa un jugador prometedor pero actualmente oscuro dentro del paisaje de Web3. Si bien los detalles sobre su creador e inversores siguen sin revelarse, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se erige como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían distinguirlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado de criptomonedas continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como están las cosas, esperamos más información sustancial que podría desvelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

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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. 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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.

442 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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