Compras automatizadas y pagos invisibles: próxima frontera de IA en banca y comercio

La inteligencia artificial está transformando de forma profunda y acelerada la forma en que las personas interactúan con servicios digitales, y el ámbito de los pagos se está convirtiendo en uno de los escenarios más prometedores para esta evolución. Hasta hace poco, los agentes conversacionales podían guiar una búsqueda o resolver una consulta, pero no concluir una transacción. Esa limitación está a punto de desaparecer.

Las principales redes de pago han comenzado a abrir sus infraestructuras a desarrolladores de IA para que los asistentes inteligentes puedan, con autorización previa, ejecutar compras en nombre del usuario. Este cambio plantea implicaciones profundas no solo para los consumidores, sino también para bancos, fintechs, comercios y marketplaces.

De canal conversacional a canal de compra

Uno de los movimientos más significativos lo ha dado Mastercard, que ha lanzado su programa Agent Pay. Este modelo permite que un asistente conversacional —como un chatbot o un agente de voz— no solo recomiende un producto, sino que pueda finalizar el proceso de compra sin salir del entorno conversacional. El primer gran acuerdo se ha cerrado con Microsoft, integrando esta funcionalidad en su ecosistema de IA generativa.

En paralelo, Visa ha presentado Intelligent Commerce, una propuesta orientada a habilitar lo que denomina “tarjetas preparadas para IA”: credenciales tokenizadas que permiten establecer parámetros de uso personalizados. El sistema otorga a los agentes de IA acceso limitado y seguro para consultar, elegir y ejecutar compras dentro de unos márgenes definidos por el titular. Esta lógica no solo prioriza la seguridad, sino también la eficiencia operativa y el control por parte del usuario.

Este tipo de iniciativas anticipa una transformación estructural en la experiencia de compra: el agente actúa como intermediario inteligente, reduce fricciones y convierte la conversación en transacción. Pero también redefine el punto de decisión, desplazándolo desde la navegación visual hacia la recomendación algorítmica.

Nuevos desafíos para comercios, bancos y consumidores

La implementación de este modelo en mercados como el español plantea cuestiones que van más allá de la viabilidad técnica. Desde una perspectiva comercial, surge un nuevo canal de intermediación: los agentes de IA. Para los comercios, esto implica no solo ser visibles en buscadores o marketplaces, sino también ser seleccionables por agentes entrenados con modelos de reputación, afinidad o calidad percibida.

Esto puede tener consecuencias sobre la estructura del mercado. Algunas empresas podrían adaptar su catálogo o sus precios para agradar al algoritmo, del mismo modo que ya ocurre con las plataformas de cupones, comparadores u outlets. Además, podría surgir una segmentación no declarada en la que los agentes prioricen ciertas marcas o gamas, generando riesgos de discriminación algorítmica.

Desde el punto de vista bancario, la irrupción de este modelo obligará a revisar los servicios actuales de banca electrónica, así como las alianzas con portales y plataformas de venta. También puede afectar a la lógica de las tarjetas virtuales y a los sistemas de fidelización, que podrían quedar desintermediados por los agentes.

Por su parte, los consumidores deberán entender cómo sus decisiones están condicionadas por los parámetros de entrenamiento del agente y el acceso a información disponible. La transparencia en el proceso de recomendación y la protección de los derechos del usuario en este nuevo contexto serán claves para evitar abusos.

IA en banca: una transformación ya en marcha

Más allá del comercio, el sector financiero lleva años integrando capacidades de inteligencia artificial en múltiples ámbitos. Desde la detección de fraude y la personalización de productos hasta la atención al cliente y el análisis de riesgos, la IA ya forma parte de los procesos internos de muchas entidades.

En el ámbito del fraude, los modelos predictivos permiten detectar patrones anómalos en tiempo real y reducir pérdidas de forma significativa. En el diseño de producto, la personalización basada en IA ha mejorado las tasas de conversión y fidelización. Y en los canales digitales, los asistentes virtuales están ayudando a resolver consultas básicas y optimizar los costes de atención. No obstante, también están generando situaciones sensibles, como los bloqueos de cuentas automatizados en algunos neobancos, que afectan directamente a la experiencia del cliente.

La llamada “agentic AI”, término que empieza a ganar terreno en la banca digital, representa la siguiente fase en esta evolución: una inteligencia artificial no solo reactiva, sino capaz de tomar decisiones acotadas dentro de una lógica operativa segura. En este sentido, el desarrollo de tarjetas tokenizadas, parametrizables y seguras —que pueden ser utilizadas por agentes en nombre del usuario— se convierte en una ventaja competitiva de primer orden.

Nueva arquitectura del comercio

La colaboración entre redes de pago, plataformas tecnológicas y actores bancarios está sentando las bases de una nueva arquitectura del comercio. En esta nueva etapa, la compra ya no se inicia en un navegador ni en una app, sino en una conversación. El agente de IA explora, selecciona, consulta precios, evalúa reseñas y ejecuta la transacción, todo en nombre del usuario.

Para los bancos, esto abre nuevas oportunidades para diseñar soluciones de pago adaptadas a este nuevo contexto, como credenciales de un solo uso, límites dinámicos o validaciones biométricas integradas. Para los comercios, implica construir catálogos accesibles, legibles y alineados con los criterios de selección de los agentes. Y para los consumidores, supone un cambio en la forma en que se accede, decide y ejecuta una compra.

Regulación y visión estratégica

El avance de la IA en el sector de los pagos plantea cuestiones que no pueden quedar fuera del debate regulador. La libertad de comercio, la equidad en el acceso, la transparencia en los algoritmos y la protección de los datos personales son aspectos que deben abordarse con una visión anticipatoria.

En este escenario en evolución, las entidades financieras y tecnológicas con experiencia en transformación digital y gestión del dato —como SEIDOR en su papel de consultora tecnológica— están llamadas a desempeñar un papel clave en la definición de arquitecturas seguras, interoperables y centradas en el usuario.