Cuatro tipos de confianza: lo que demostró el primer pago realizado por un agente autónomo en Europa

Una clienta le pidió a una dependienta que le buscara una camiseta para una amiga. La dependienta encontró una, se la enseñó y le preguntó si quería comprarla. Ella dijo que sí. Después de eso, no tuvo que hacer nada más. El agente tramitó la compra, Nuvei se encargó de la autorización y la gestión de riesgos, Arvato se ocupó de la parte comercial y, en cuestión de minutos, recibió la confirmación de que la camiseta llegaría en dos días.

Esa fue la primera transacción comercial totalmente autónoma y basada en un agente en Europa, realizada con Visa, Arvato y la marca de moda Kings and Priests. Lo que la convirtió en una transacción genuinamente basada en un agente es que todo lo que pasó después del «sí» se llevó a cabo dentro del entorno del agente, en lugar de encheckout empresa .

Llegué al comercio agentico desde el mundo de los pagos, no desde la IA, y eso influye en cómo veo esta situación. Los modelos ya son lo suficientemente buenos como para vender. Lo que aún no está listo es la capa que hay debajo: los acuerdos, los controles y las garantías que permiten que un banco, una empresa y un consumidor acepten una compra realizada por un software que ninguno de ellos ha creado.

La investigación ya se ha puesto en marcha. El pago, no.

Hoy en día, los consumidores recurren a los modelos de lenguaje grande (LLM) para obtener mejor información sobre los productos, comparar precios más fácilmente y tener una mejor experiencia a la hora de tomar decisiones. Este comportamiento es real y va en aumento. Según la encuesta «How Agents Pay» de Nuvei, al 58 % le resulta útil la IA para buscar productos y comparar precios.

Aun así, a la hora de pagar, en casi todos esos procesos, te redirigen a lacheckout empresa checkout completas una eCommerce estándar, igual que lo habrías hecho en 2016. Ese traspaso es, ahora mismo, el principal problema comercial del «comercio mediado», porque descubrir un producto sin poder comprarlo significa que el agente influye en la venta pero no puede cerrarla, y la empresa no empresa ningún canal nuevo.

En el fondo, se trata de una falta de confianza: nuestros datos muestran que solo el 1 % de los consumidores quiere que las compras se hagan de forma totalmente automatizada mediante IA en 2026.

El objetivo de nuestra prueba piloto era demostrar que, con emisores reales, una red de tarjetas real y una empresa real empresa no solo en un entorno de prueba), se puede llevar a cabo una transacción con agente, y poner de manifiesto qué es lo que realmente requiere la confianza en la práctica.

Cuatro tipos de confianza: interoperabilidad, identidad, mandato y riesgo. Te cuento:

1. La interoperabilidad, o el problema de la traducción

Los agentes no hablan un único idioma. La intención de compra llega a través de protocolos emergentes, como el ACP de OpenAI, el UCP y el AP2 de Google, y el MCP de Microsoft. Ninguna empresa crear y mantener integraciones distintas para cada uno, y ninguno de estos protocolos habla el idioma de la autorización, la tokenización o las reglas de los esquemas.

La interoperabilidad es la confianza en que la intención se pueda entender y ejecutar correctamente.

Tiene que haber algo que actúe como intermediario y haga la traducción. Eso es lo que Nuvei está desarrollando como «Capa de Compatibilidad de Protocolos»: convertir una instrucción de un agente en una instrucción de pago sin que empresas asumir la carga técnica que supone cada nuevo estándar. La empresa una sola vez y acepta cualquier estándar que utilice el agente. Los pagos se canalizan a través de los marcos de agentes tanto de Visa como de Mastercard, y Nuvei cuenta con la certificación de Visa Intelligent Commerce y Mastercard Agent Pay.

2. Conocer al agente

En el ámbito de los pagos, hemos dedicado dos décadas a aprender a conocer empresa a la empresa al cliente. La confianza se basa en vincular cada transacción a una identidad verificable.

Los agentes presentan a un tercero sin personalidad jurídica, creado en cuestión de segundos y que opera a la velocidad de una máquina. Conocer al agente implica la validación de credenciales, su reputación a lo largo del tiempo y un registro de auditoría que se sostenga en caso de disputa. Sin ello, se le pide al emisor que apruebe una compra realizada por alguien a quien nadie puede identificar.

La identidad es la confianza en que se conoce al actor y que este rinde cuentas.

«Know Your Agent» aporta esa capa: registrar y acreditar a los agentes, validar el mandato del consumidor antes de que se mueva ningún dinero, evaluar el historial del agente y hacer que cada acción sea auditable.

3. El mandato

Un mandato es la instrucción que se le da al agente: qué puede comprar, dentro de qué límites, en qué tarjeta y durante cuánto tiempo.

El mandato es la confianza en que la acción está autorizada y es real.

Protege al consumidor si algo sale mal y ofrece a empresa, a la red y al emisor un registro común de lo acordado. En la prueba piloto, la credencial que se transmitía a través de VisaNet incluía esa autorización, lo que permitía a todas las partes comprobar que la compra entraba dentro del ámbito de aplicación.

El comercio entre agentes no se basa en la confianza como sentimiento. Se basa en mandatos que se pueden validar en el momento de la autorización.

4. Modelos de detección de fraude entrenados con especies equivocadas

Los sistemas de detección de fraudes se basan en el comportamiento humano: la cadencia al teclear, las vacilaciones, el historial del dispositivo, los patrones de sesión. Casi todas las señales en las que nos basamos dan por hecho que se trata de una persona.

Los agentes se comportan de forma diferente. No dudan, no navegan como los humanos y su velocidad puede parecerse a la de un ataque según los modelos convencionales.

El riesgo es la confianza en que la transacción es segura.

La detección de fraudes nativa del agente requiere una nueva línea de referencia de comportamiento para los compradores no humanos, que se debe crear mientras los volúmenes aún sean lo suficientemente bajos como para aprender de forma segura.

Los consumidores (todavía) no están preparados, y ese es el motivo por el que hay que construirlo ahora

Según la encuesta «How America Pays» de Nuvei, el 60 % dice que prefiere esperar a ver cómo usan los demás la IA para comprar antes de probarla ellos mismos.

Lo que parece claro es que el comercio «agente» está dando sus primeros pasos. Pero lo que realmente te puede servir es que los consumidores quieren estar al tanto de todo mientras se va ganando su confianza, igual que hicieron con los pagos sin contacto, los monederos digitales y checkout con un solo clic.

La conclusión es práctica: la infraestructura tiene que dar cabida a ambos modos. Las compras confirmadas en el momento y las compras preautorizadas mediante un mandato. Se prevé que el comercio por mandato genere un volumen de transacciones global de más de 3 billones de dólares para 2030, y esa escala no se alcanzará con una infraestructura construida una vez que surja la demanda.

Para qué servía el programa piloto

Ninguna empresa por sí sola puede definir estas cuatro capas de confianza. La transacción requirió que una red, un emisor, un socio comercial, una empresa y un proveedor de infraestructura de pagos se pusieran de acuerdo sobre cómo debe ser una compra válida a través de un agente. Hoy en día, nadie se para a pensar en el enrutamiento, los controles de fraude o la verificación de identidad que hay detrás de un pago online. Esa infraestructura se ha vuelto invisible porque se ha ganado la confianza de la gente. Estoy convencido de que el comercio a través de agentes seguirá el mismo camino.