Diálogo a16z Crypto: ¿Cómo será la era en la que la IA haga tus compras?

Título original: ¿Qué pasará en la era en la que la IA hace tus compras? Diálogo con a16z Crypto

Autor original: a16z crypto

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Reproducción: Mars Finance

Introducción del editor

Este episodio del podcast reúne al CTO de a16z Crypto, Eddy Lazzarin, al socio inversor Noah Levine, y a Sam Ragsdale, ex a16z y fundador de Agent Cash. Los tres discuten intensamente sobre el estado actual de la tecnología de agentes de IA, infraestructura de pagos y la supervivencia del sistema de tarjetas de crédito.

La conclusión principal es que la liquidación instantánea de stablecoins y su costo marginal cero están naturalmente adaptadas a la economía de agentes para microtransacciones de 1-2 centavos, mientras que el sistema de tarifas de las tarjetas de crédito (2-3% de comisión marginal + 30 centavos fijos) en este mundo sería vulnerable.

Agent Commerce está desmantelando el modelo de negocio publicitario que ha dominado internet durante 20 años. Eddy Lazzarin incluso afirma: «El contrato económico de la publicidad ha muerto y desaparecerá por completo en una década».

Citas destacadas

La esencia de los agentes de IA

· «LLM son chatbots, y los agentes son chatbots que pueden operar tu computadora. Lo que los humanos pueden hacer con una computadora, los agentes también.»

· «Desde aproximadamente noviembre del año pasado, los modelos de IA se han vuelto más inteligentes. Pueden completar tareas complejas en períodos de tiempo suficientemente largos y usar herramientas. Empezamos a llamarlos ‘agentes’ porque no solo escriben código, sino que ayudan a completar tareas completas.»

· «A esto lo llamamos ‘programación en lenguaje natural en tiempo real’. El usuario describe en lenguaje natural lo que necesita, y el agente en segundo plano escribe un programa en JavaScript que puede tener mil líneas para ejecutarlo, generando solo 20 centavos por token y 10 centavos por llamada API, y luego desecha el programa. Hace cuatro años, esto requería una semana de trabajo de un ingeniero costoso.»

Reestructuración de comerciantes sin frontend y negocios

· «¿Cómo es un comerciante sin frontend (Headless Merchant)? Está orientado a servicios de IA, no a personas. No tiene un frontend web, solo puntos finales API y documentación suficiente para que el modelo pueda leer, entender y llamar.»

· «Los líderes en la industria de datos cobran al menos 100 veces menos que los precios más altos, usando la misma fuente de datos downstream. Su producto principal en realidad no es los datos en sí, sino los equipos de ventas empresariales. En un mundo de decisiones automatizadas por agentes, estos no se dejan engañar por equipos de ventas atractivos. Prueban todas las fuentes de datos, encuentran la más útil y económica, y la recuerdan.»

· «Te emocionas y dejas correr a tu agente toda la noche. A las 9 de la mañana, ves que desde las 2:30 de la madrugada estuvo atascado porque el siguiente paso requiere que llames al equipo de ventas de la empresa.»

El fin del modelo publicitario

· «Desde 2000, el contrato económico en internet se basa en distraer a los usuarios para ganar dinero. Los agentes no se distraen. Si visitan tu sitio en busca de recetas, no verán anuncios de zapatos al lado. Este modelo morirá en 10 años.»

· «En 2016, el total de publicidad en internet alcanzaba 60 mil millones de dólares, y todos pensaban que ya había llegado a su techo. Hoy, Google gana 300 mil millones solo en publicidad al año. Pero tras la llegada de GPT-4, el tráfico en sitios de noticias tecnológicas cayó aproximadamente un 80%, igual que en Stack Overflow. Los primeros adoptantes ya usan agentes para obtener información y ejecutar código. Los demás seguirán porque la experiencia es claramente mejor.»

Stablecoins vs Tarjetas de crédito

· «El gasto promedio en Agent Cash es de 1-2 centavos. La tarifa fija de las tarjetas de crédito es de 30 centavos. La tarifa de transacción en este escenario es absurda. Para 2026, la lealtad debería pertenecer a los comerciantes, no a la tarjeta que usas para pagar.»

· «Las tarjetas de crédito llegaron antes que internet y lograron sobrevivir a la transición del mundo offline al online. Aunque fue difícil, siguen aquí. La conclusión aún no está definitiva.»

· «Si hay alguien en las compañías de tarjetas escuchando, tienen licencias para transferir dinero, y podrían crear stablecoins instantáneamente para sus clientes, permitiéndoles pagar con ellas. Les recomiendo mucho que consideren esto.»

El futuro de la experiencia del consumidor

· «Si un agente hace tus compras, puedes agregarle habilidades de optimización de tarjetas de crédito y ver exactamente el ROI de cada una. Cuando no tienes lealtad a ninguna tarjeta, se eliminan los efectos de manipulación psicológica.»

· «Algún día te darás cuenta de que en realidad nunca te gustó comprar.»

Arquitectura del stack abierto de negocios de agentes

Moderador: Hola a todos, hoy me acompaña Eddy Lazzarin, CTO de a16z Crypto; Noah Levine, socio inversor; y Sam Ragsdale, ex colega de a16z Crypto y fundador de Merit Systems, que está trabajando en Agent Cash. Hablaremos en profundidad en unos momentos.

Antes, quiero poner en contexto. Lo que sucede en el campo de los agentes de IA es tan rápido que, si no estás atento las 24 horas, no puedes seguir el ritmo. Entonces, ¿cómo está el mundo ahora? Sam, tú estás en la primera línea, cuéntanos.

Sam Ragsdale: Me gusta empezar con una clasificación, que tomé prestada de Erik Reppel, co-creador del protocolo Coinbase x402.

Esta clasificación divide el negocio de agentes en dos tipos. El primero es el comercio conversacional, donde pagas en ChatGPT. Le dices: «Soy un hombre en West Village, Nueva York, quiero ir al gimnasio Equinox, comprar unos zapatos para integrarme en mi círculo social». Él te recomienda con empatía unos Nike, y tú los compras.

El segundo tipo es delegar dinero a un agente para que gaste en tu nombre y complete tareas.

El comercio conversacional definitivamente ocurrirá. Modelos como ChatGPT, Gemini, Claude y todos los futuros que salgan tendrán funciones de pago. Es bueno para los consumidores, ayuda a encontrar mejores productos; para los comerciantes, aumenta la conversión; y para las plataformas, pueden cobrar entre un 5 y un 10%. Es como una nueva generación de Google Shopping.

El otro escenario es que las capacidades de los agentes todavía son limitadas. Muchos quieren que hagan tareas difíciles, como «ayudarme con ventas externas», pero el agente dice «no puedo, no tengo acceso a esa información». Si el agente tiene un saldo y puede gastar unos centavos en servicios que normalmente no puede usar, se vuelve más potente.

Así que ahora coexistimos en dos mundos: uno donde los agentes recomiendan productos y completan la última etapa en interfaces tradicionales, y otro donde despliegas tu propio agente para comprar bienes y servicios.

Noah Levine: Veo dos versiones. Una es la evolución natural del comercio electrónico: los cambios en plataformas, el paso a móvil, nuevas formas de publicidad y Google Shopping. La gente siempre compra, y el comportamiento del consumidor cambia. Ahora, la forma en que obtiene información es a través de LLM, y el comercio migrará a los agentes.

Otra versión menos «objetual»: la forma en que internet en sí cambia. La manera en que las personas obtienen información y ejecutan acciones está cambiando con los LLM. La internet que construimos en 20 años puede no ser la misma del futuro.

Buscar en Google y hacer clic en páginas con ventas agresivas puede dejar de tener sentido. En su lugar, tendremos una internet más nativa a los agentes, donde los agentes pagan directamente por lo que necesitan y hacen que las tareas sean más eficientes.

Moderador: Esto conecta con tu tema de inversión, Noah. Pero antes, una explicación básica para la audiencia. Todos ya interactúan con LLM, pero ahora escuchan sobre cosas como Codex de OpenAI, que ya tienen cierto grado de autonomía y pueden hacer tareas reales. Si no estás atento, no sabes cuánto ha avanzado la tecnología. Eddy, cuéntanos.

Eddy Lazzarin: Voy a hacer un repaso rápido de los últimos 5 meses. Desde noviembre o diciembre del año pasado, los modelos de IA se han vuelto más inteligentes. Específicamente, pueden completar tareas complejas en períodos largos y usar herramientas. Empezamos a llamarlos «agentes» porque no solo generan código, sino que ayudan a completar tareas completas.

Pero los agentes no hacen de todo. La informática no es solo un pequeño programa en tu computadora. La internet nos dice que necesitas conectar muchas cosas para hacer algo interesante, con redes y participantes diversos.

Los agentes resuelven el problema de la intención, y en cierto modo, también el de la preferencia de modelado. Tú les dices qué quieres, y ellos entienden y mapean esa intención a herramientas, redes y servicios. A través del diálogo y la memoria, también captan tus preferencias y transmiten esa intención a las herramientas y proveedores.

Estos dos problemas están resueltos, y eso es muy emocionante. Todos quieren resolver lo que falta, pero lo que falta es muy complejo. Al menos, si quieres que un agente haga transacciones en tu nombre, necesitas resolver autorización y delegación: ¿cómo demuestras que el agente te representa? ¿Cómo gestionas identidad y autenticación?

Luego, están los pagos y liquidaciones. Cuando la intención y la preferencia están modeladas y automatizadas, el agente necesita pagar, mostrar capacidad de pago, gestionar pagos divididos, reembolsos, etc. He omitido aspectos como búsqueda y antifraude, pero se puede ver que, una vez que la intención y la preferencia están automatizadas, todo el proceso de negocio puede ser automatizado. La reacción de los ingenieros sería: «¡Dios! Estas cosas que antes solo los humanos podían hacer, ahora se pueden hacer automáticamente», ¡es increíble!

Cuando la gente habla de «negocios de agentes» (Agentic Commerce), se refiere a la transición de «yo hablo con el agente» a «el agente obtiene lo que necesito», y qué más se necesita resolver en ese proceso, y las cadenas de impacto, porque muchas cosas cambiarán radicalmente.

Moderador: Muy útil. Es decir, hemos pasado de interactuar con LLM en lenguaje natural a una versión mejorada que conecta diversas redes y sistemas reales.

Eddy Lazzarin: No exactamente en la conexión en sí. Parece que el cambio está en qué conecta, pero no. Tu portátil ya está conectado a todo, la conexión no ha cambiado. Lo que ha cambiado es que ahora puede usar herramientas, pensar a largo plazo, y persistir en sus intentos hasta completar la tarea.

Sam Ragsdale: Voy a simplificar aún más. LLM son chatbots especializados en diálogo, que antes se pensaba que eran ideales para atención al cliente. Cuando perfeccionamos el diálogo, creamos herramientas de uso. En términos muy simples, aprendieron a operar computadoras. LLM son chatbots, y los agentes son chatbots que pueden operar tu computadora en tu nombre.

Lo clave es que, con GPT-4, alcanzaron el nivel promedio humano en operaciones, y a un costo aproximadamente 1000 veces menor, además de poder ampliar capacidades con más dinero. Entonces, en términos generales, lo que los humanos pueden hacer con una computadora, los agentes también.

Eddy Lazzarin: Exactamente. La premisa es sencilla, pero los cambios que genera son muchos, a corto, mediano y largo plazo. A corto plazo, todos están conectando canales para que los agentes puedan hacer cosas. A largo plazo, si tus agentes pueden acceder a apps, ¿qué UI o interfaz necesitas? ¿Aún necesitas Amazon App? Quizá Amazon no sea mejor que simplemente dejar que el agente haga todo, lea reseñas, te muestre solo lo que te interesa, ¿no sería eso mejor?

Sam Ragsdale: Nosotros llamamos a esto «programación en lenguaje natural en tiempo real» (Just-in-time Natural Language Programming), aunque no suena muy atractivo. Pero convierte a no programadores en programadores. Tú dices: «Quiero comprarle algo a mi prometida en Amazon, que sea de acuerdo a sus preferencias, que sea algo que le guste, que compré la última vez, que revise unas mil opciones, elija la más adecuada y la ordene, con mi dirección, y que lo envíe.»

Lo que realmente pasa es que el agente escribe un programa interno para hacer esa tarea compleja. Puede ser un JavaScript y Bash de mil líneas. Cuando termina, el usuario no lo ve, y simplemente lo descarta.

Hace cuatro años, esto era impensable. Escribir tal programa requería un ingeniero costoso que dedicara una semana a depurarlo y obtener claves API. Ahora, el costo de ejecución es unos 20 centavos por token, más 10 centavos por llamada API, y el programa se descarta tras usarlo. Es tan barato que ni siquiera necesitas subirlo a GitHub. Personas sin conocimientos técnicos ahora pueden hacer esto. Mis padres están escribiendo programas en lenguaje natural, sin saberlo. Ya pueden considerarse programadores.

Moderador: ¡Eso es una locura! ¿Estás comprometido? ¿Esa historia que acabas de contar es tu experiencia real?

Sam Ragsdale: Sí, estoy comprometido, gracias. Pero no compré el anillo con IA. Ese anillo fue antes de la IA, quizás incluso antes de la primera computadora.

«Sobre comerciantes sin frontend»

Moderador: Bien, ahora hablemos de esas cadenas de impacto. Sam, mencionaste cómo cambiará el negocio en un mundo de transacciones masivas con agentes, y eso conecta con tu concepto de «comerciantes sin frontend» (Headless Merchant). Explícanos qué es un comerciante sin frontend.

Sam Ragsdale: Claro. Primero, creo que hay que retroceder un paso. Además de comprar zapatos en ChatGPT, hay un enorme mercado de herramientas para desarrolladores B2B. Plataformas como Claude Code, OpenAI Codex, están democratizando todo. Cualquier persona con una computadora y tokens puede construir cosas.

Antes, los desarrolladores experimentados elegían herramientas con opiniones claras, seguían procesos de ventas y firmaban contratos. Ahora, los nuevos desarrolladores solo tienen la intención de «hacer algo», sin prejuicios sobre qué recursos usar. Lo que construyen es muy temporal, y requiere un modelo de pago por uso, sin largos procesos de integración.

¿Y cómo es un comerciante sin frontend? Está orientado a servicios de IA, no a personas. No necesita una tienda física o digital para que los usuarios naveguen. Solo necesita un API y documentación clara para que el modelo pueda entender y llamar. La facturación también es por llamadas API, no por suscripción o contrato empresarial.

Eddy Lazzarin: Totalmente de acuerdo. Siento que en otra vida fui IA. Como ingeniero, siempre he pensado así: si entro a un sitio y no veo precios ni forma de obtener una API Key con tarjeta, cierro. No quiero hablar con ventas, no quiero enviar correos.

Pedir una reunión con ventas es un compromiso grande y ralentiza todo. Quiero probar ahora, en el momento, porque estoy haciendo algo para lanzarlo el lunes. Uso mi tarjeta para obtener la API Key, y después de reembolsar, sigo con el plan. Esa es la forma rápida.

En la era del software instantáneo y temporal, ¿realmente quieres que el agente espere? Tu agente corre toda la noche, y a las 9 de la mañana ves que se quedó atascado desde las 2:30, porque necesita que hables con ventas.

Sam Ragsdale: Y aún más, si en el proceso de integración hay que hablar con ventas, el API será mucho más caro, quizás 10 veces más, porque hay que gestionar relaciones.

Eddy Lazzarin: No puede ser. Quieres que el agente opere de forma autónoma, no porque no te importe, sino porque necesitas velocidad, pruebas rápidas, responder a los usuarios. No puedes esperar.

Si un modelo de IA tiene tres opciones: una requiere contactar ventas, otra requiere configurar una tarjeta especial, y la tercera solo necesita enviar algunos stablecoins y recibe 10 dólares en tokens para una prueba de concepto, siempre elegirá la tercera. Esa fuerza puede reestructurar parte del mercado.

Moderador: Para las empresas tradicionales, aunque estas fricciones dificultan los negocios, también las usan para fidelizar clientes. Si esas fricciones desaparecen, ¿cómo predecir ingresos de forma confiable?

Eddy Lazzarin: Te doy mi respuesta provocadora: hagamos todo más difícil. Añadamos fricciones, hagamos todo complicado. ¿Qué estamos haciendo?

Digo esto porque a veces las fricciones son útiles, como para bloquear spam o filtrar. Pero también tienen un costo enorme. Con la aceleración económica, la mayor productividad y el valor del tiempo, el costo de esas fricciones aumenta. Esa es la tendencia actual.

Pero incluso en entornos de mínima fricción, algo más allá del API Key —como una wallet de criptomonedas que paga directamente— puede crear lealtad. La reputación, la memoria, el estado, los datos, e incluso la confianza en el agente, hacen que no quieras perder esa relación. Si el agente sabe que necesitas respuestas rápidas, no perderá 20 minutos explorando opciones, sino que recordará lo que funcionó antes y lo usará de nuevo, como una persona inteligente.

Sam Ragsdale: Un ejemplo práctico. Hablamos con muchos comerciantes y hemos visto cómo se conecta la gente con agentes nativos (Agent-native Distribution), orientados a IA. La mayoría de los productos de datos son commodities, con 5 a 50 vendedores. El que más gana cobra unas 100 veces menos que los más caros, y muchas veces usan la misma fuente de datos.

Logran esto con equipos de ventas empresariales. Personas que van a tu oficina y te muestran: «Mira qué datos tan bonitos, no hay datos mejores, cuesta 35,000 dólares al año». Firmas por dos años, y luego vuelven a repetir la misma presentación. Miles de empresas pagan así.

Pero hay empresas que ofrecen mejores productos, con mejor usabilidad, en la misma fuente de datos, y acaban quebrando porque no tienen canales de distribución. La innovación en ese campo es escasa, porque los equipos de ventas son el producto principal, no los datos.

En un mundo de agentes, los agentes no quieren hablar con ventas ni ser engañados por vendedores atractivos. En cambio, prueban todas las fuentes, encuentran la mejor relación calidad-precio, y la almacenan en su memoria: «Para estos datos, usa Minerva, no las otras». Eso crea un mundo más eficiente. Las empresas que pagaban 35,000 dólares pueden gastar ese dinero en productividad real.

Noah Levine: Desde otra perspectiva, si crees que la IA permitirá a una sola persona o pequeños equipos crear productos que antes requerían 50-100 empleados, las ventas tradicionales y las reuniones con un solo agente en un sótano no tienen sentido.

Por un lado, los comerciantes temen que cambien sus ingresos, y es cierto. Pero, por otro, esto abre un nuevo canal de adquisición de clientes. Si reduces las barreras para acceder a herramientas, puede ser una gran oportunidad para ellos.

Sam Ragsdale: La mayoría de los usuarios no han usado API, no saben qué es, no tienen claves API, ni contratos empresariales. Pero, al usar solo seis APIs diferentes en lenguaje natural, pueden completar tareas y descartarlas tras usar. Esto crea un mercado completamente nuevo para consumidores de API.

Reestructuración del modelo de negocio en internet

Moderador: Suena como la «trampa del innovador» de Clayton Christensen. El mercado premium vende software caro a clientes con grandes cheques, y el mercado de entrada usa agentes para experimentos rápidos. Pero, ¿qué puede convertir esto en algo realmente disruptivo?

Sam Ragsdale: Porque al final, ofrecerá una mejor experiencia.

Noah Levine: Añadiría que, aunque hoy parezca experimental, la historia muestra patrones similares. Stripe empezó atendiendo a pequeños negocios y a largo plazo creció hasta convertirse en gigante, por eso sigue creciendo.

Shopify también, inicialmente vendía dropshipping y camisetas, y ahora soporta muchas marcas que empezaron desde cero y crecieron. De manera similar, nuevos desarrolladores con IA construirán grandes empresas, y las herramientas que compran en el modelo de agentes se convertirán en grandes volúmenes a medida que crecen.

Sam Ragsdale: Desde la perspectiva del comercio electrónico, esto es muy relevante. Pero quiero ir más allá: el contrato económico de internet murió.

Desde que Google popularizó la «internet libre y abierta» en 2000, el acuerdo era: tú publicas buen contenido, la gente busca y Google lo muestra.

Luego, con AdWords, se añadieron banners. El contrato cambió: tú publicas contenido, los usuarios visitan tu sitio, y puedes poner anuncios. Google comparte ingresos con los creadores, y todo funciona con la relación entre anunciantes y Google.

Google se convirtió en el motor de esa economía, haciendo que internet fuera rápido, barato y omnipresente, porque cuanto más buscas, más gana Google.

En esencia, el modelo de negocio de internet es «distraer». Cuando un usuario consume contenido —buscando info, recetas, resultados deportivos—, su atención se dispersa. Después, puede comprar esas zapatillas o descubrir un SaaS B2B.

Este modelo creció más allá de lo esperado. Revisando el informe de tendencias de internet de 2016, con 60 mil millones en publicidad, pensaron que ya estaba saturado. Pero hoy, Google gana 300 mil millones solo en publicidad anual.

Pero con la llegada de agentes, la búsqueda, la obtención de info y la ejecución se están trasladando a los agentes. Aún es temprano: GPT-4 tiene 100 millones de usuarios mensuales, pero todavía se usa como Google, no en modo agente, por ejemplo, «ayúdame a encontrar un regalo para papá y cómpralo».

Pero eso está en camino. Datos del sector muestran que, desde GPT-4, el tráfico en sitios tecnológicos cayó un 80%, igual que en Stack Overflow. Los primeros adoptantes ya usan agentes para obtener info y ejecutar código. Los demás seguirán porque la experiencia es mejor.

Los viejos modelos de negocio están muriendo. Los agentes no se distraen. Si visitan tu sitio en busca de recetas, no verán anuncios de zapatos. Los creadores no obtienen beneficios. En el futuro, se necesitará un nuevo contrato, una nueva razón para que los servicios respondan a los agentes, y no solo por publicidad.

¿Será pagar directamente por artículos? No lo sé. ¿Por recursos API? No estoy seguro. ¿La internet cambiará radicalmente? Tampoco. Pero los viejos modelos morirán en 10 años.

Moderador: Si el negocio de internet se basa en distraer, es interesante, porque Google empezó en contra de los portales. Yahoo y AOL te daban enlaces y contenido, y Google solo un cuadro de búsqueda. Rápido, sin distracciones, entregando info. Pero la evolución que describes lleva a que la internet sea una máquina de distracción.

¿Y por qué la evolución de los agentes será diferente a la de los humanos? ¿Habrá mecanismos diseñados para engañar a los agentes y que se queden más tiempo?

Eddy Lazzarin: Es una gran pregunta. La clave es: ¿quién representa al agente? Escuché que «volví a usar Google porque las respuestas de IA en la parte superior ya son buenas». En ese escenario, el agente trabaja para Google, está en la búsqueda, en la nube de Google, controlado por Google. ¿Se distraerá? Probablemente sí.

La cuestión es: ¿quién optimiza su objetivo? ¿Para quién trabaja? La «distraer» significa que lo que muestra al usuario favorece sus intereses o los del usuario. Si favorece a Google, no al usuario, entonces sí se distrae.

No soy tan pesimista. La buena publicidad y el buen contenido han coexistido mucho tiempo, y a veces son indistinguibles.

Pero para aclarar: si el agente trabaja para Google o alguien más, toda la cadena de negocio será definida por ellos, usando sus métodos y su infraestructura.

Si el agente trabaja para ti, en un escenario extremo, en tu propio código abierto, ajustando sus instrucciones, puedes ponerle herramientas anti-distracción. Así, quien ponga anuncios enfrentará a un agente que lo detecta. Es una forma de contrarrestar.

Sam Ragsdale: Hay muchas maneras de volver a insertar anuncios. Desde modificar los pesos del modelo, entrenándolo con datos que digan «Nike es la mejor marca de zapatos», pagando millones a Nike para que su marca predomine en las respuestas, ya sea en ChatGPT o en sistemas de atención al cliente.

También se puede hacer a nivel de llamadas a herramientas, en el contexto del sistema, o en capas superpuestas, sin que el chat entre en ellas. Los modelos base están lidiando con esto. Recientemente, Anthropic y OpenAI tuvieron un conflicto: Anthropic compró un anuncio en la Super Bowl burlándose de ChatGPT, y OpenAI retiró el anuncio.

Pero la respuesta de OpenAI fue muy razonable: «Solo en Texas, ChatGPT tiene más usuarios gratuitos que todos los usuarios pagos de Anthropic». Es un nivel de escala muy diferente. Necesitan ofrecer tecnología avanzada a muchos usuarios que no quieren pagar con tarjeta, y la publicidad es una opción razonable.

La razón por la que la publicidad funciona tan bien en búsquedas es que los usuarios no pagan. La fricción alta, como pagar con tarjeta, existe entre anunciantes, Google y los creadores, no en los miles de millones de usuarios que simplemente abren Google y obtienen valor.

Si alineamos incentivos, separamos la publicidad y la hacemos relevante, podemos mejorar la experiencia. Los modelos base no están en publicidad ahora. ChatGPT no muestra anuncios, Gemini aún no tiene. Google probablemente sí, porque fue su negocio principal. Gemini tendrá anuncios, y su enorme base de usuarios y Google Shopping lo facilitarán.

Pero saben que no tienen monopolio todavía, y compiten con muchas empresas que aún invierten mucho dinero. No quieren que se diga «este modelo no tiene empatía ni se preocupa por tus objetivos porque está haciendo publicidad». Por eso, por ahora, no hay anuncios en estos modelos, solo neutralidad.

Noah Levine: Desde otra perspectiva, si los comerciantes mejoran precios y datos de productos, pueden convertir el dinero que gastan en publicidad en descuentos exclusivos para agentes. Si el agente es comprador, ese gasto en publicidad puede convertirse en un presupuesto de descuentos.

Otra cuestión es cómo será el descubrimiento en el negocio de agentes. ¿Quién lo hará? ¿Cómo distinguir diferentes comerciantes? Mi predicción es que, si la publicidad se reduce porque los agentes compran en nombre del usuario, y si los agentes tienen atención ilimitada, los comerciantes intentarán ofrecer descuentos o modificar descripciones para que los agentes entiendan mejor, haciendo «publicidad encubierta».

Eddy Lazzarin: Hay muchas dimensiones. La publicidad en esencia solo busca conversiones. Si un sistema puede lograr más conversiones sin anuncios, lo hará. De hecho, hay muchas otras formas: recomendaciones, descuentos, cupones, canales especiales, tokens gratis para startups. Hay muchas formas de captar clientes, y la publicidad es solo la más visible y la que más se nota.

Si ajustas la personalización, y tu agente te dice: «Eddy odia la publicidad», eso también influye.

Stablecoins vs Tarjetas en pagos por agentes

Moderador: Antes de terminar, dos preguntas clave. Primera: ¿el sistema de pagos tradicional puede adaptarse a los negocios de agentes? ¿O necesitamos un sistema nativo, como las stablecoins, que parecen estar encontrando mercado?

Sam Ragsdale: Creo que para comercio electrónico y pagos conversacionales, las tarjetas funcionan bien. Tienen protección al consumidor, si el producto no llega o hay un accidente, Visa ayuda. Es un buen sistema para bienes y servicios nuevos.

Pero las stablecoins son muy útiles en otros escenarios. En Agent Cash, el gasto promedio es de 1-2 centavos. Se han hecho unas 600,000 transacciones así. La tarifa fija de las tarjetas es de 30 centavos, y las transferencias bancarias cerca de un dólar. La tarifa marginal es 2-3%, en su mayoría por transacción, con recompensas y puntos. Para comercio, quizás prefieras puntos o millas, y pagar esa tarifa. Pero si las transacciones son de 1-2 centavos, las stablecoins con tarifa marginal cero y costo fijo menor a un centavo son ideales.

Un punto clave: liquidación instantánea. Cuando compras en línea, la liquidación suele ser a fin de mes, ya sea con factura, transferencia o tarjeta. El comerciante otorga crédito al cliente o agente. En el mundo de agentes, no siempre sabes quién es el agente.

Por ejemplo, si usaste la API de Anthropic o ChatGPT, sabes que hay un sistema de niveles: primero gastas 50 dólares, luego 100, hasta 2500. Este sistema existe porque te dan crédito, y no saben quién eres, ni han hecho KYB o revisión de crédito. No saben si pagarás a fin de mes.

Lo mismo con AWS o Nvidia. La liquidación a fin de mes en estos casos es muy mala, porque el comerciante asume todo el riesgo. Si el cliente no tiene contrato empresarial, solo un agente, no sabes quién es, y puede crear miles de agentes en una noche, pero no puedes darles crédito.

Alguien que ofrezca crédito a agentes, creo que está equivocado. La liquidación instantánea resuelve esto: es como efectivo. Lo tienes, se lo entregas, y ya. Tú ofreces productos o servicios, y no puedes recuperarlos. La tarifa fija en niveles bajos, con liquidación instantánea, es mejor para transacciones pequeñas y de ese tipo.

Noah Levine: Un punto a refutar: la tarifa mínima y la participación de las tarjetas en microtransacciones dependen de las redes de tarjetas (Card Networks). Si quisieran, podrían lanzar un nuevo tipo de transacción, «microtransacciones», sin tarifas mínimas y con tarifas bajas.

El beneficio sería que más consumidores tienen tarjeta, y podrían pagar con ella, mientras que los desarrolladores usan stablecoins en el backend. Pero eso tomaría tiempo. Hasta entonces, usar wallets nativas con stablecoins en estos protocolos tiene sentido.

Sam Ragsdale: Es muy difícil que las compañías de tarjetas cambien su modelo de negocio de 80 años. Pero sería bueno que lo hicieran.

Eddy Lazzarin: Estoy de acuerdo. No hay una barrera técnica real, pero sí en el modelo de negocio y en la percepción del consumidor. Hace poco, vi conceptos de «tarjetas virtuales para agentes», que son extensiones de las tarjetas virtuales. Me gustan, porque permiten generar números temporales y cancelar si hay fraude o problemas.

Pero a veces, las nuevas plataformas o métodos ganan porque se adaptan mejor a nuevos escenarios, no solo por tecnología. La tarjeta de crédito es muy antigua. Sobrevivió a la transición offline a online, aunque fue difícil. La conclusión aún no está clara.

Noah Levine: Además, si Apple Pay se vuelve una opción, también habilitará negocios con agentes. ¿Eso destruirá a Visa o Mastercard? Mi intuición es que muchas transacciones B2B entre desarrolladores y empresas ya se liquidan por transferencia bancaria. Si las redes de tarjetas capturan ese mercado, mediante microtransacciones…