Por Canuto  

Mastercard está ampliando su apuesta por el comercio del futuro con herramientas para pagos iniciados por agentes de IA y nuevas vías para gastar criptomonedas en compras cotidianas. La firma ya prueba estos flujos en pagos empresariales en Australia y Nueva Zelanda, mientras suma alianzas para mantener ese volumen dentro de su red.

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  • Mastercard lanzó Agent Pay y Verifiable Intent para habilitar pagos confiables iniciados por agentes de IA.
  • La empresa se asoció con KuCoin en Australia para conectar tenencias de USDC con compras del mundo real.
  • Pilotos en Australia y Nueva Zelanda muestran cómo la IA podría automatizar pagos y tareas financieras para pymes.

 

Mastercard está profundizando su estrategia para seguir siendo una pieza central del comercio digital en un momento en que los pagos comienzan a moverse más allá de la tarjeta tradicional.

La compañía anunció avances en infraestructura para agentes de IA capaces de iniciar transacciones bajo reglas de autorización y cumplimiento, y al mismo tiempo amplió sus capacidades para gasto con criptos mediante una alianza con KuCoin en Australia.

La iniciativa combina dos tendencias que hoy concentran la atención del sector financiero: el ascenso de agentes de IA con capacidad de ejecutar tareas y el crecimiento del uso de activos digitales como medio de pago. En lugar de dejar que esos flujos migren hacia sistemas cerrados o rieles alternativos basados solo en stablecoins, Mastercard busca mantenerlos dentro de su propia red.

Según la cobertura de Simply Wall St, Mastercard está desplegando Agent Pay y Verifiable Intent para respaldar pagos confiables apoyados por la red en las principales plataformas abiertas de agentes. La empresa también está ampliando esas capacidades con integraciones junto a Lobster.cash y OpenClaw, enfocadas en la autorización y la supervisión de transacciones iniciadas por agentes autónomos.

En paralelo, la compañía cerró una asociación con KuCoin en Australia para permitir pagos directos con criptomonedas en compras cotidianas. El esquema conecta billeteras de activos digitales con comercios del mundo real, mientras la liquidación sigue realizándose en moneda fiduciaria a través de la infraestructura existente de Mastercard.

Una apuesta por el comercio iniciado por agentes

La idea detrás de Agent Pay y Verifiable Intent es que la inteligencia artificial no solo recomiende qué hacer, sino que pueda completar la acción. Eso incluye desde evaluar una factura pendiente hasta elegir el mejor momento para pagarla, o ejecutar una compra si se detecta una necesidad operativa como inventario bajo.

En esa visión, Mastercard quiere aportar su red de aceptación global y sus controles ya conocidos. Eso abarca herramientas contra fraude, reglas de emisores y marcos para disputas, elementos que suelen estar ausentes o menos desarrollados en soluciones experimentales que operan fuera del ecosistema tradicional de pagos.

La empresa también se está alineando con esfuerzos más amplios de estandarización. La FIDO Alliance anunció nuevas iniciativas para construir marcos compartidos para interacciones impulsadas por agentes, con tres focos: instrucciones de usuario verificables, autenticación de agentes y delegación confiable para el comercio.

Dentro de ese trabajo, Google aportó su Agent Payments Protocol, mientras Mastercard contribuyó con Verifiable Intent, un marco desarrollado con Google. El objetivo es crear un registro compartido de acciones aprobadas por el usuario, de modo que el ecosistema de pagos pueda verificar que un agente actúa dentro de límites definidos y en línea con la intención real del cliente.

Ese punto es clave porque uno de los grandes desafíos del comercio agéntico no es solo técnico, sino también de confianza. Si un agente va a comprar, pagar o iniciar operaciones en nombre de una persona o empresa, la industria necesita mecanismos sólidos para autenticar instrucciones, delimitar permisos y resolver errores o disputas.

Pagos empresariales con IA en Australia y Nueva Zelanda

Más allá de lo conceptual, Mastercard ya está probando estos casos de uso en entornos empresariales. La compañía completó una serie de transacciones guiadas por agentes en Australia y Nueva Zelanda, enfocadas en pagos comerciales y decisiones de pequeñas empresas.

Las pruebas involucraron a bancos como CBA, Westpac, Bendigo, HSBC y AMP, junto con comercios y plataformas como Hnry, MYOB y Pay.com.au. El propósito fue conectar pasos que hoy suelen estar separados: los datos del negocio entran a un sistema de IA, este genera una recomendación y luego el usuario debe salir de esa plataforma para ejecutar el pago.

Anouska Ladds, vicepresidenta ejecutiva de flujos comerciales y nuevos pagos para Asia-Pacífico en Mastercard, explicó a SmartCompany que esa “última milla” es donde lo agéntico puede jugar un papel importante. En otras palabras, el valor está en unir el análisis y la ejecución dentro de una misma experiencia operativa.

Para las pequeñas empresas, el argumento se centra en el ahorro de tiempo. Mastercard indicó que las pymes dedican alrededor de 60 horas por semana a gestionar su negocio, además de entre 10 y 20 horas en tareas administrativas como pagos y gestión financiera.

Las demostraciones revelaron escenarios y avances concretos. En uno, a un empresario que revisaba próximas facturas se le sugirió cómo y cuándo pagar según su flujo de caja y posibles recompensas. En otro, un agente detectó niveles bajos de inventario y activó una compra a un proveedor existente. También se presentó una situación en la que el sistema calculó cómo maximizar puntos moviendo pagos a una tarjeta antes de completar la transacción.

Surin Fernando, vicepresidente sénior de Mastercard Australia, dijo al medio que el objetivo es reducir el número de pasos entre identificar una tarea y completarla. Para la firma, combinar datos empresariales con IA y capacidad de pago en una sola cadena de acción puede convertir procesos administrativos en flujos automatizados.

Cripto, USDC y defensa del modelo multirriel

La asociación con KuCoin en Australia cumple una función estratégica similar, aunque en el frente de los activos digitales. El acuerdo permite que usuarios conecten sus tenencias de USDC a pagos en comercios que aceptan Mastercard, acercando el saldo cripto al consumo cotidiano sin modificar la forma en que los establecimientos reciben el dinero.

Ese detalle importa porque la liquidación sigue haciéndose en moneda fiduciaria sobre la red existente. Para Mastercard, esto significa incorporar el uso de criptomonedas sin obligar a comercios y bancos a cambiar por completo su operativa, y al mismo tiempo evitar que este volumen se mueva a alternativas totalmente externas a los rieles de tarjetas.

La lógica encaja con una narrativa más amplia de infraestructura multirriel. Mastercard lleva tiempo desarrollando servicios alrededor de ciberseguridad, prevención de fraude y gestión de datos, con la intención de mantenerse relevante incluso cuando el comercio adopta nuevas capas de automatización, tokenización o liquidación digital.

Sin embargo, este movimiento también deja ver el riesgo competitivo. Si los agentes de IA y los pagos con cripto terminan creciendo con mayor velocidad en redes privadas de stablecoins, sistemas domésticos de pagos en tiempo real o circuitos cerrados de fintech, la participación de Mastercard podría ser menor de lo que esperan algunos inversionistas.

Simply Wall St también advirtió que la empresa ya opera con un nivel elevado de deuda. Eso obliga a sopesar la inversión continua en IA y alianzas de activos digitales frente a la fortaleza del balance, así como frente a posibles mayores costos legales o de cumplimiento, incluido el escrutinio sobre tasas de intercambio que enfrenta junto a Visa y American Express.

Qué falta para una adopción masiva

Aunque la narrativa es ambiciosa, el despliegue real todavía depende de muchas piezas. Ladds señaló que se trata de una jugada de ecosistema y que ningún actor podrá hacerlo por sí solo. Para escalar, los bancos deben respaldar autenticación y flujos de pago, las plataformas de software deben integrar la IA y los comercios necesitan exponer datos estructurados sobre precios e inventario.

También existe dependencia de modelos y plataformas de IA que Mastercard no controla directamente. Eso agrega una capa extra de complejidad para las empresas, sobre todo en lo relativo a confiabilidad, costos y responsabilidad cuando un sistema toma una decisión técnicamente válida pero comercialmente equivocada.

Fernando reconoció que aún hacen falta mejoras en el lado adquirente y mayor preparación por parte de los comercios. Tampoco está claro cómo se presentará esta experiencia a las pymes, ya que podría aparecer dentro de software contable, apps bancarias u otras herramientas, según decidan los socios involucrados.

Otro interrogante es el costo para empresas más pequeñas cuando estas funciones salgan del piloto. Aun así, Mastercard cree que se trata de una oportunidad de corto plazo. Ladds sostuvo que no están hablando de un horizonte de dos a tres años, sino de algo más cercano, siempre que el ecosistema logre encajar con rapidez.

De cara al futuro, la señal más importante no estará en los anuncios, sino en la adopción. En IA, el mercado observará cuántos emisores, comercios y plataformas activan Agent Pay y Verifiable Intent, y si los volúmenes justifican la inversión. En cripto, las preguntas se concentran en la adopción entre usuarios de KuCoin en Australia, una posible expansión a otras regiones y el trato regulatorio a las conversiones en tiempo real de USDC a moneda fiduciaria en el punto de venta.

También será relevante comparar estos avances con los movimientos de Visa y American Express en liquidación tokenizada y pagos basados en agentes. Si Mastercard logra convertir estas pruebas en flujos recurrentes, podría consolidar su papel como capa de confianza para una nueva generación de comercio automatizado. Si no, una parte del crecimiento podría desplazarse hacia infraestructuras ajenas a la red de tarjetas.

Imagen editada de Unsplash

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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