De ser una herramienta de asistencia, está mutando hacia un actor económico autónomo con capacidad de decisión y, lo que es más revolucionario, con poder de gasto propio. Mientras Visa, Google y Klarna construyen las autopistas por las que estos agentes digitales transaccionarán, gigantes como Meta descubren que el coste de esta nueva era puede ser tan astronómico como su promesa.
En abril de 2026, Visa presentó Intelligent Commerce Connect (ICC), una plataforma diseñada para que los agentes de IA puedan descubrir comercios, comparar productos y completar compras de principio a fin sin intervención humana. La solución funciona como un "rampa de acceso" agnóstica a redes, protocolos y bóvedas de tokens, permitiendo a los comercios aceptar pagos iniciados por agentes a través de múltiples redes de tarjetas sin quedar atrapados en un único proveedor.
El corazón de esta infraestructura es el Trusted Agent Protocol (TAP), un ecosistema que verifica la identidad de los agentes de IA en tiempo real y bloquea bots maliciosos, asegurando que solo los asistentes legítimos accedan al sistema de pagos. Visa ha ampliado su red mediante alianzas estratégicas con AWS para habilitar pagos agénticos seguros en la nube y con Stripe para soportar pagos liderados por la red. En mayo de 2026, junto a la plataforma Inflow, lanzaron "tarjetas Visa para agentes de IA", proporcionando credenciales de pago virtuales específicas para que los bots operen con autonomía financiera.
Paralelamente, Google y Klarna están estandarizando cómo los agentes de IA interactúan con los sistemas comerciales. En febrero de 2026, Klarna anunció su adhesión al Universal Commerce Protocol (UCP) de Google, un estándar de código abierto que actúa como un "traductor universal" entre agentes de IA, sistemas de comerciantes y proveedores de pago. El UCP permite a los consumidores comprar de manera fluida directamente dentro de conversaciones de IA, eliminando por completo la necesidad de rellenar formularios de tarjeta o pasar por procesos de checkout convencionales.
El respaldo de Klarna al UCP profundiza su colaboración con Google y se suma a su apoyo previo al Agent Payments Protocol (AP2), posicionando a la compañía como un actor clave en la estandarización del comercio agéntico. La consultora McKinsey proyecta que los agentes de IA podrían ser responsables de un billón de dólares en transacciones solo en Estados Unidos para 2030.
Mientras se levanta esta infraestructura, el coste de operar la IA a escala masiva está golpeando a los gigantes tecnológicos con una crudeza inesperada. Meta, la compañía de Mark Zuckerberg, ha iniciado una restricción formal del uso interno de sus herramientas de IA para frenar un gasto que amenazaba con alcanzar miles de millones de dólares en 2026. Según un memo interno filtrado, la empresa envió a unos 6.000 empleados detalles de límites estrictos en el consumo de "tokens" tras detectar un crecimiento explosivo en el uso interno de estas herramientas. Para mantener el control, Meta ha desarrollado una plataforma interna que rastrea el uso y el gasto de la IA en tiempo real.
El contexto de estos recortes es la apuesta más ambiciosa de la historia de la compañía. Meta prevé destinar entre 125.000 y 145.000 millones de dólares a infraestructura de IA solo en 2026, casi el doble de lo que gastó el año anterior. A esto se suma un plan de inversión a largo plazo que contempla un desembolso de hasta 600.000 millones de dólares para la construcción de centros de datos en Estados Unidos hasta 2028.
Para hacer frente a estos costes, Meta está tomando medidas drásticas que incluyen la eliminación de unos 8.000 puestos de trabajo. Paralelamente, busca trasladar parte de esta carga financiera a los usuarios finales mediante la introducción de suscripciones de pago como "Meta One Essential" (14,99 dólares al mes) y "Meta One Advanced" (49,99 dólares al mes).
El caso de Meta no es un hecho aislado. Microsoft, AT&T, Uber, Walmart y Amazon también han impuesto topes al uso interno de la IA corporativa. En algunas empresas, el gasto descontrolado llegó a alcanzar los 7.500 dólares por empleado al mes, lo que obligó a la dirección a intervenir con urgencia.
Vivimos una paradoja fascinante: al mismo tiempo que se construyen las autopistas para que los agentes de IA compren y paguen con total autonomía, las empresas que desarrollan esta tecnología se ven forzadas a racionar su propio uso interno. La fase de experimentación sin límites ha terminado. La verdadera ventaja competitiva ya no será solo quién tiene el modelo más grande, sino quién logra la mayor eficiencia en la inferencia, la optimización de sus modelos y una gestión rigurosa de las cargas de trabajo para que la economía unitaria de la IA sea finalmente rentable.
La economía de las máquinas está aquí. Pero como toda revolución, su precio es tan real como su promesa.
Fuente: diarionorte.com
