Mastercard anunció el 27 de enero el lanzamiento de Mastercard Agent Suite, un conjunto de servicios y agentes de inteligencia artificial agéntica personalizables diseñados para ayudar a empresas a construir, probar e implementar agentes de IA en operaciones cotidianas. La plataforma representa un avance significativo en la adopción de inteligencia artificial agéntica en sectores bancarios y de comercio, posicionando a las redes de pagos como líderes en esta transformación tecnológica.
Según Kaushik Gopal, vicepresidente ejecutivo de insights de negocios y mercado en Mastercard, los líderes empresariales deben considerar la IA agéntica como un cambio fundamental en la forma de trabajar. La plataforma está programada para estar disponible en el segundo trimestre de este año.
La Inteligencia Artificial Agéntica Transforma el Sector de Pagos
Mastercard está posicionando Agent Suite como una solución a un desafío práctico que enfrentan muchas organizaciones. Aunque numerosas empresas buscan avanzar rápidamente en la adopción de tecnología, muchas carecen de la infraestructura necesaria para utilizar agentes de IA de manera segura a escala.
Según datos de eMarketer citados por Mastercard en su comunicado de prensa, se espera que un tercio de las aplicaciones empresariales incorporen inteligencia artificial agéntica para 2028. Adicionalmente, la compañía anticipa que un porcentaje significativo de interacciones con clientes y tareas operacionales estarán respaldadas por agentes de IA para 2030.
“La preparación es la nueva ventaja competitiva”, declaró Gopal a PYMNTS, enfatizando que la preparación adecuada permite a las empresas transformar la innovación en resultados de manera más rápida. Esta preparación incluye múltiples elementos fundamentales que las organizaciones deben desarrollar.
Componentes Clave para la Implementación de IA Agéntica
Según Gopal, la preparación organizacional requiere varios bloques de construcción esenciales. Las empresas necesitan cultivar una cultura preparada para IA, donde equipos reciban capacitación para que grupos de negocios y tecnología puedan tomar decisiones utilizando un lenguaje compartido.
Además, los datos deben estar estructurados, organizados y etiquetados para que el software pueda utilizarlos de manera confiable. Las organizaciones también requieren reglas claras de gobernanza y propiedad, junto con controles de seguridad que mantengan a los agentes dentro de límites apropiados.
Agent Suite combina soporte técnico con agentes personalizables, construidos sobre la experiencia en pagos de Mastercard, insights basados en datos y plataformas tecnológicas, según el comunicado oficial. La plataforma también aprovecha un equipo de asesoría global de 4,000 consultores.
Desafíos Actuales para las Empresas
Cuando se le preguntó sobre los mayores desafíos que enfrentan las empresas actualmente, Gopal indicó que las organizaciones se encuentran en diferentes etapas de madurez. La mayoría no se considerarían completamente “nativas de IA”, lo que significa que aún están construyendo las habilidades, procesos y fundamentos de datos necesarios para utilizar la IA como una capacidad central.
“Hay mucha capacitación necesaria, y se requiere mucha inversión”, afirmó. “Luego está la política de cómo implementaría. La seguridad y la confianza deben sustentar todo eso”. Para muchas organizaciones, el cuello de botella frecuentemente radica en decisiones operativas sobre aprobaciones, acceso a datos y supervisión humana.
Estrategias de Adopción: Comprar, Construir o Asociarse
Gopal señaló que bancos y comerciantes están planteando una pregunta familiar mientras los agentes de IA avanzan de demostraciones a trabajo real: ¿deberían comprar, construir internamente o asociarse con proveedores externos?
El ejecutivo anticipó una combinación de enfoques. Algunas empresas construirán agentes internamente y los ejecutarán en sus propios sistemas, mientras otras licenciarán un agente o se asociarán con un proveedor cuando este aporte activos difíciles de replicar, como señales de datos amplias, experiencia práctica o plataformas que puedan mejorar resultados.
Como ejemplo, Gopal destacó las herramientas de detección de fraude, donde los puntajes de fraude de Mastercard pueden agregar valor porque la compañía puede identificar patrones a través de múltiples mercados, complementando los datos propios de un banco. También expresó que espera que el panorama se vuelva más complejo con el tiempo a medida que los agentes comiencen a coordinar otros agentes.
Casos de Uso Iniciales en Banca y Comercio
Los casos de uso iniciales de Agent Suite se enfocan en descubrimiento de productos para bancos y compras conversacionales para comerciantes, según indicó Mastercard en el comunicado de prensa. En el escenario bancario, un agente podría recomendar productos como tarjetas de viaje o cuentas con menores comisiones, explicando por qué se ajustan a las necesidades del cliente.
En el escenario comercial, los comerciantes pueden configurar reglas para inventario, márgenes, promociones y voz de marca. Un agente puede entonces guiar a un comprador de manera conversacional a través de diferentes canales, ofreciendo recomendaciones en tiempo real basadas en preferencias mientras sigue las reglas del comerciante.
Estos puntos de entrada reflejan lo que Mastercard está escuchando a través de “cientos de interacciones” con bancos y comerciantes, según Gopal. También se ajustan al criterio de impacto versus dificultad, ya que los datos iniciales suelen estar más estructurados y el beneficio para el cliente es fácilmente visible.
Privacidad y Seguridad en IA Agéntica
La promesa de los agentes es la acción delegada, pero el riesgo es la acción delegada sin control adecuado. La privacidad, el consentimiento y la intención se vuelven aún más importantes cuando el software actúa en nombre de una persona, explicó Gopal.
En comercio delegado, la intención significa capturar lo que el cliente solicitó al agente. El consentimiento significa que el agente solo debe usar datos del cliente cuando este lo haya autorizado, mientras que la identidad y autenticación importan porque el humano no siempre está presente en el momento en que un agente actúa.
Los agentes construidos a través de Agent Suite utilizarán privacidad e IA responsable “por diseño” y seguirán los principios de seguridad de la compañía, señaló el comunicado oficial.
Gopal indicó que sabrá que la inteligencia artificial agéntica ha alcanzado masa crítica cuando la adopción se refleje en actividad real, no solo en interés. Comparó este cambio con la tokenización, que reemplaza números de tarjetas sensibles con tokens digitales seguros, y señaló el objetivo público de Mastercard de migrar a un ecosistema de pagos completamente tokenizado para 2030. La compañía medirá el progreso observando la proporción de interacciones con clientes y tareas operacionales respaldadas por agentes, y qué tan rápidamente crece esa proporción conforme las empresas ganan confianza en las salvaguardas implementadas.