Visa prepara la infraestructura para pagos iniciados por agentes de IA: qué significa para bancos y empresas

Un cambio en el origen de las transacciones

El modelo tradicional de pagos parte de una decisión humana: una persona decide comprar y un banco o red de tarjetas procesa la transacción. Visa está explorando cómo ese flujo puede cambiar cuando un software —un agente de inteligencia artificial— es quien busca productos, toma decisiones y completa compras en nombre de un usuario.

La compañía lanzó en Europa el programa “Agentic Ready”, una iniciativa orientada a probar cómo la infraestructura de pagos actual tolera y procesa transacciones iniciadas por agentes de IA. En los ensayos participan bancos como Commerzbank y DZ Bank; medios como The Paypers, Die Welt e Investing.com han reportado los avances. Según Visa, el foco está en adaptar la red y los sistemas de autorización a un “cliente” que no es una persona con una tarjeta física, sino una pieza de software.

¿Cómo comienza una transacción cuando la inicia un agente?

Hoy, las transacciones dependen de dos elementos clave: la identidad del cliente y su intención de autorizar el pago. Cuando una IA inicia un pago, esos dos pilares deben reinterpretarse:

• Identidad: ¿cómo prueba un agente que está actuando legítimamente en nombre de un usuario?
• Intención: ¿cómo se certifica que la acción responde a reglas o metas aprobadas por la persona, y no a decisiones no autorizadas del software?

Visa imagina escenarios en los que agentes gestionan compras rutinarias con poca intervención humana: monitoreo de inventarios, comparación de precios y ejecución automática cuando se cumplen condiciones predefinidas. Eso exige nuevos mecanismos de autenticación y de prueba de consentimiento a nivel de sistemas de pago, no solo a nivel de interfaces de usuario.

Control, cumplimiento y trazabilidad

Los bancos que participan en las pruebas están concentrados en encajar estas nuevas formas de iniciar pagos dentro de marcos regulatorios ya estrictos. Las preocupaciones principales incluyen prevención de fraude, mantenimientos de registros de auditoría y la gestión clara del consentimiento del cliente. Estos requisitos no pueden obviarse sólo porque la compra la ejecuta un agente de software.

Un informe de RepRisk, citado en los reportes sobre el tema, señala que las entidades financieras ya enfrentan incidentes vinculados a IA con mayor frecuencia y coste. Eso refuerza la necesidad de controles sólidos: autenticar agentes, definir límites de autonomía, registrar decisiones y establecer canales claros para resolver disputas cuando algo sale mal.

Visa pone explícitamente su esfuerzo en la infraestructura: no se trata de lanzar aplicaciones de cara al consumidor, sino de especificar cómo deben comportarse las redes de pago cuando el “cliente” es un software. Entre los aspectos que se están definiendo están los métodos de autenticación de agentes, protocolos para aprobar transacciones y reglas para el manejo de reclamaciones.

Impacto en compras empresariales y automatización

En organizaciones medianas y grandes, las compras frecuentemente requieren múltiples aprobaciones y pasos administrativos. Un agente de IA puede acelerar ese flujo automatizando adquisiciones de bajo valor o repetitivas dentro de límites predefinidos, reduciendo carga operativa.

Sin embargo, eso exige gobernanza: políticas claras sobre qué pueden comprar los agentes, límites de gasto, rutas de aprobación y mecanismos de reversión en caso de errores. Si esas reglas no existen o son débiles, aumenta el riesgo de compras erróneas, fraudes o exposición reputacional.

Adicionalmente, muchos grandes actores ya apuestan por automatizar tareas de back office y reorganizar equipos hacia roles de datos y estrategia de IA. A medida que la toma de decisiones automatizada se integra en procesos críticos como crédito o detección de fraude, la supervisión regulatoria se intensifica.

¿Qué implicaciones tiene esto para América Latina?

Aunque la prueba de Visa se realiza en Europa, el resultado tendrá impacto global. Para la región latinoamericana conviene considerar varios puntos:

• Madurez de identidad digital: la capacidad de autenticar agentes de software dependerá de la madurez de las infraestructuras de identidad digital locales. En países donde la identidad digital está menos desarrollada, la adaptación podría requerir soluciones intermedias.
• Regulación y supervisión: autoridades financieras regionales ya observan de cerca el uso de IA en decisiones financieras. Los bancos latinoamericanos deberán evaluar cómo integrar agentes manteniendo cumplimiento con normas locales y mejores prácticas internacionales.
• Oportunidades operativas: empresas con cadenas de suministro complejas y compras recurrentes pueden beneficiarse de agentes que optimicen reposición y adquisiciones, reduciendo costos operativos y tiempos de respuesta.
• Riesgos de fraude y reputación: sin controles robustos, la automatización puede aumentar la exposición a fraudes y errores. Es crítico que instituciones y empresas implementen trazabilidad y alertas en tiempo real.

Recomendaciones para tomadores de decisión en la región

Para prepararse ante esta evolución, directivos y responsables de tecnología pueden considerar acciones prácticas:

1. Evaluar la gobernanza de IA existente: revisar políticas sobre autonomía, límites de acción y trazabilidad para agentes automatizados.
2. Pilotar en entornos controlados: lanzar pruebas internas para compras de bajo impacto antes de escalar, y medir indicadores de error, fraude y eficiencia.
3. Fortalecer autenticación y registro: colaborar con proveedores y redes de pago para definir cómo se autentica un agente y cómo quedan registradas sus decisiones.
4. Coordinar con reguladores: mantener diálogo con autoridades locales para alinear prácticas y anticipar requisitos de cumplimiento.
5. Capacitar equipos: formar a áreas de compras, legal y cumplimiento en riesgos y controles específicos de agentes de IA.

Conclusión

La iniciativa “Agentic Ready” de Visa anticipa una transformación en la que el origen de las transacciones puede dejar de ser exclusivamente humano. Para bancos, redes de pago y empresas esto plantea oportunidades de eficiencia, pero también exige replantear identidad, consentimiento, controles y auditoría.

En América Latina, la adopción exitosa dependerá de la madurez de identidad digital, la capacidad de adaptar marcos regulatorios y la voluntad de las organizaciones para implementar gobernanza sólida. Si se gestionan bien los riesgos, los agentes de IA podrían convertirse en un componente útil de la operativa de pagos y compras, siempre bajo supervisión y reglas claras.