Competencia en la pista de pagos con IA: los esquemas de tarjetas tradicionales frente a Coinbase

Foresight NewsPublicado a 2026-06-08Actualizado a 2026-06-08

Resumen

A medida que los agentes de IA asumen más transacciones comerciales, se intensifica la competencia por los canales de pago subyacentes. Dos enfoques principales han surgido: el primero, liderado por Visa y Mastercard, utiliza credenciales de tarjetas tokenizadas dentro del modelo tradicional de pago con tarjeta, ofreciendo servicios como 'Agent Pay' de Mastercard y 'Visa Intelligent Commerce', enfocados en compras minoristas y apalancando décadas de infraestructura antifraude y resolución de disputas. El segundo, encabezado por Coinbase, emplea el protocolo x402 y stablecoins como USDC para liquidaciones directas en internet, optimizado para transacciones frecuentes, de bajo valor y entre máquinas, donde los canales tradicionales son poco prácticos por costos y velocidad. Ambas vías enfrentan el desafío clave de verificar la identidad del agente de IA y gestionar disputas. Curiosamente, Visa y Mastercard no se limitan a su canal tradicional; también están invirtiendo en stablecoins (Visa procesando $7 mil millones anuales, Mastercard adquiriendo BVNK) para posicionarse como intermediarios de pago sin importar el canal dominante. Actualmente, los casos de uso se dividen claramente: aplicaciones de consumo como ChatGPT y Amazon utilizan canales de tarjetas, mientras que transacciones entre máquinas (p.ej., para APIs o datos en Amazon Bedrock) adoptan stablecoins. A corto plazo, se espera que esta coexistencia continúe. Sin embargo, la batalla a largo plazo (hacia 2030) depend...


Por:Zennon Kapron

Traducido por:Chopper, Foresight News


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


Actualmente, las rutas tecnológicas para que los agentes de IA realicen gastos autónomos se han dividido en dos esquemas incompatibles: cuando un programa de software realiza un pago, ¿a través de qué canal se liquida finalmente la transacción? Un bando construye su vía de pago sobre las credenciales tokenizadas de tarjetas bancarias controladas por Visa y Mastercard; el otro, liderado por Coinbase, adopta monedas estables para la liquidación, basándose en protocolos abiertos de Internet. La superficie del comercio electrónico con agentes de IA se centra en las aplicaciones de asistentes de compras, pero el núcleo del juego de poder subyacente es quién dominará el próximo sistema de pagos.


Dos canales de pago, adaptados a diferentes escenarios de aplicación


Los esquemas de tarjetas tradicionales han actuado primero y con rapidez. Mastercard lanzó en abril de 2025 su servicio Agent Pay (Pago por Agente), 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, ha ampliado sus funciones 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 intención estratégica clara: los socios 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 Visa Intelligent Commerce (Comercio Inteligente de Visa), abriendo su red de pagos a desarrolladores de IA, con la tarjeta bancaria adaptada a IA como elemento central. Esta solución reemplaza el número de tarjeta original con una credencial tokenizada, lo que demuestra que el usuario ha autorizado al agente de IA específico y delimita los límites de permiso para las transacciones. Visa también atrajo a varias empresas líderes en IA, con una lista de socios que incluye a Anthropic, OpenAI, Perplexity, Mistral y Samsung.


Las soluciones de ambos esquemas de tarjetas mantienen las transacciones dentro del modelo de pago con tarjeta bancaria utilizado durante décadas. Los agentes de IA son un nuevo actor, pero operan en el canal de pago tradicional que ha servido al comercio global durante medio siglo.


El bando de las monedas estables ha adoptado un enfoque arquitectónicamente diferente. Coinbase lanzó en mayo de 2025 el protocolo x402, reactivando el código de estado HTTP 402 "Payment Required" (Pago Requerido), que había quedado en desuso, y utilizando este protocolo para liquidar transacciones directamente en Internet con la moneda estable USDC. El flujo específico es: el cliente solicita acceso a un recurso, el servidor devuelve instrucciones de pago; el cliente adjunta información de pago firmada con moneda estable en la cabecera de la solicitud; una vez confirmada la transacción en cadena y recibidos los fondos, se puede acceder al recurso correspondiente. Todo el proceso no requiere registro de cuenta, vinculación de tarjeta bancaria, ni genera comisiones por transacción con tarjeta.


Esta solución está diseñada específicamente para transacciones de máquina a máquina. Un agente de IA puede necesitar realizar miles de micropagos por el uso de interfaces de programación de aplicaciones (API), la obtención de flujos de datos o la conexión con otros agentes. Si este tipo de transacciones se realizaran a través del canal tradicional de tarjetas bancarias, serían completamente inviables en términos de coste.


Ambas rutas tecnológicas tienen sus puntos fuertes. El canal de tarjetas bancarias es eficaz para el consumo minorista personal, un escenario que exige mecanismos sólidos de prevención de contracargos, fraude y arbitraje de disputas; el canal de monedas estables 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 fallan por completo. El núcleo del enfrentamiento entre ambos bandos es ver qué tipo de escenario se convertirá en el mainstream 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 quien opera es un agente legítimo autorizado por un usuario real, y no un bot malicioso que utiliza credenciales robadas; simultáneamente, el usuario también necesita un mecanismo para solicitar la revocación de una transacción si el agente de IA la inicia por error.


Visa señaló que el tráfico de acceso de IA en sitios web minoristas de EE. UU. se ha disparado 47 veces, y por ello lanzó, en colaboración con el proveedor de servicios en la nube Cloudflare, el protocolo de Agente Confiable, para distinguir entre programas de IA legítimos y rastreadores web maliciosos. Esta es también la ventaja estructural de los esquemas de tarjetas tradicionales: después de cincuenta años de acumulación, sus sistemas de puntuación de riesgo, reglas de contracargo y mecanismos de resolución de disputas son justo lo que se necesita para abordar problemas como que un agente de IA compre el producto equivocado. Mientras que las transacciones con monedas estables, una vez en cadena, son permanentes e irrevocables, y actualmente no existe una solución nativa correspondiente dentro de su ecosistema.


En el futuro, la clave para el mercado orientado al consumidor individual podría no ser qué canal de pago tiene comisiones más bajas, sino quién resuelve los desafíos de verificación de identidad del agente y manejo de disputas en transacciones.


Los esquemas de tarjetas se despliegan en dos frentes, apostando por ambas pistas


Una señal reveladora es que Visa y Mastercard no han apostado todo a defender únicamente su propio canal, sino que simultáneamente están incursionando en el campo de las monedas estables.


Hasta abril de 2026, el volumen anual de transacciones del negocio de liquidación con monedas estables de Visa alcanzó los 70 mil millones de dólares, con un crecimiento del 50% respecto al trimestre anterior; la empresa añadió 5 cadenas de bloques públicas compatibles, elevando el total de cadenas asociadas a 9, al tiempo que implementó más de 130 proyectos de "moneda estable + tarjeta bancaria" en más de 50 países. En octubre de 2025, Visa redobló su apuesta, lanzando junto con Cloudflare el protocolo de Agente Confiable para ayudar a los comerciantes a distinguir agentes legítimos de 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 monedas estables, aparentemente competidores, ahora están construyendo puentes de conexión.


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


No es difícil ver la idea central de los dos grandes esquemas de tarjetas tradicionales: ya no se aferran únicamente al canal de tarjetas bancarias, sino que buscan convertirse en la puerta de peaje para todas las vías de pago, ya sea su propio canal o el de monedas estables. 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 necesitarían invertir grandes sumas en adquirir infraestructura relacionada con monedas estables.


Divergencia en los escenarios de aplicación


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


La mayoría de los productos principales orientados al consumidor común eligen el canal de tarjetas bancarias. La función "Checkout" (Pago) de ChatGPT, lanzada en septiembre de 2025, fue desarrollada conjuntamente por OpenAI y el proveedor de servicios de pago Stripe, y utiliza un token de pago compartido para la liquidación con tarjeta bancaria. Este token es solo para uso del comerciante específico y el pedido de compra, inicialmente se integró con vendedores de Etsy y luego cubrió más de un millón de tiendas Shopify. La función "Buy for Me" (Compra por mí) de Amazon, que puede invocar a un agente de IA para comprar en sitios web de terceros, rellena automáticamente la tarjeta bancaria vinculada por el usuario al realizar el pago.


Los servicios de compras con IA para consumo personal generalmente eligen las tarjetas bancarias porque este sistema cuenta con herramientas antifraude maduras, una red consolidada de socios comerciales y la confianza acumulada a largo plazo por parte de los usuarios.


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


Este tipo de transacciones no son compras de ropa por parte de usuarios comunes, sino pagos realizados por agentes de IA por servicios como potencia de cálculo, datos o uso de API, cuya frecuencia y monto por transacción son contrarios a la lógica de diseño de las tarjetas bancarias. En septiembre de 2025, Coinbase, junto con Cloudflare, lideró la creación de la Fundación x402, con la intención de promover estándares comunes en la industria, en lugar de crear un producto privado cerrado.


Resumiendo los cinco proyectos de referencia de pagos comerciales con IA implementados a principios de 2026: 3 utilizan liquidación con tarjeta bancaria, 2 utilizan liquidación con moneda estable, y los escenarios de aplicación 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 dominan los pagos minoristas personales, las monedas estables se especializan en transacciones entre máquinas, y ambas coexisten y se desarrollan. Pero para 2030, esta situación podría romperse, ya que ambos bandos están luchando por la zona de fusión entre los dos tipos de escenarios.


El factor decisivo final dependerá de si las transacciones comerciales impulsadas por IA tenderán más hacia la forma tradicional minorista, o evolucionarán hacia una red masiva de micropagos entre máquinas. Si es lo primero, los esquemas de tarjetas tradicionales mantendrán su dominio; si es lo segundo, el canal de monedas estables capturará un gran volumen de nuevo flujo transaccional.


Visa y Mastercard han tomado la opción más segura: desplegarse en ambas pistas, de modo que, sin importar hacia dónde fluya el volumen futuro, puedan cobrar comisiones. Quienes realmente deben estar alerta son aquellas empresas que apuestan por un solo canal de pago. Los dos grandes esquemas de tarjetas ya han evitado este riesgo, lo que refleja intuitivamente su juicio sobre el futuro de la industria.

Preguntas relacionadas

Q¿Cuáles son las dos principales soluciones de pago que compiten por dominar las transacciones comerciales de los agentes de IA?

ALas dos soluciones principales son: 1) Los canales de pago tradicionales basados en credenciales tokenizadas de tarjetas bancarias, controlados por Visa y Mastercard. 2) El protocolo basado en Internet abierto que utiliza stablecoins (como USDC) para la liquidación, liderado por Coinbase a través de su protocolo x402.

QSegún el artículo, ¿en qué tipo de escenarios tiene ventajas el canal de pago con stablecoins frente al de tarjetas bancarias?

AEl canal de stablecoins tiene ventajas significativas en transacciones máquina-a-máquina (M2M) de alta frecuencia, bajo valor y transfronterizas, como pagos por uso de API, acceso a flujos de datos o interacción entre agentes de IA. En estos casos, las comisiones y los tiempos de liquidación del sistema tradicional de tarjetas no son viables.

Q¿Qué estrategia están adoptando Visa y Mastercard frente a la competencia de las stablecoins en el sector de pagos para IA?

AVisa y Mastercard están adoptando una estrategia de doble vía. No solo defienden su canal tradicional de tarjetas, sino que también están invirtiendo y desarrollando infraestructura para stablecoins. Su objetivo es posicionarse como punto de cobro de comisiones en todos los flujos de pago, independientemente de la tecnología subyacente, para capturar valor sea cual sea el canal dominante en el futuro.

QMenciona dos ejemplos concretos de productos líderes que utilizan cada canal de pago para agentes de IA.

A1) Canal de tarjetas: La función 'Checkout con un clic' de ChatGPT (desarrollada con Stripe) y la función 'Comprar por ti' de Amazon, que rellenan automáticamente los datos de la tarjeta del usuario. 2) Canal de stablecoins: El servicio central de pagos para agentes Bedrock de Amazon, que integra el protocolo x402 de Coinbase, y el propio protocolo x402, que procesó más de 169 millones de pedidos de pago en su primer año.

Q¿Cuál es, según el artículo, uno de los principales desafíos técnicos que ambos sistemas de pago deben resolver para los agentes de IA?

AUn desafío técnico fundamental para ambos sistemas es la verificación de identidad y la gestión de disputas. Los comerciantes necesitan asegurarse de que un agente de IA que realiza un pago esté autorizado por un usuario real y no sea un bot malicioso. Además, los usuarios necesitan mecanismos para revertir transacciones iniciadas por error por un agente. El sistema de tarjetas aprovecha sus décadas de experiencia en gestión de riesgos, mientras que las transacciones con stablecoins, al ser inmutables en la cadena de bloques, carecen actualmente de una solución nativa para este problema.

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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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