Los agentes de IA están pasando de dar consejos a actuar; en los pagos, las consecuencias son inmediatas y pueden ser difíciles de revertir.
Las instituciones financieras llevan mucho tiempo construyendo la confianza en torno a saber quién está detrás de una transacción; la IA agéntica añade una capa entre la persona y el pago para la que los controles existentes no fueron diseñados.
El futuro de las transacciones fiables dependerá de comprender la intención, la autoridad y el contexto, además de aplicar los rigurosos controles de identidad establecidos.
El propietario de una pequeña empresa pide a un asistente de IA que gestione una tarea sencilla: revisar las facturas pendientes, comprobar a qué proveedores hay que pagar y preparar la siguiente tanda de pagos. El asistente revisa los correos electrónicos, compara las fechas de vencimiento y prepara recomendaciones para su aprobación.
Para el propietario de la empresa, esto podría eliminar horas de trabajo repetitivo.
Pero para la institución financiera que procesa esos pagos, cambia la naturaleza de la confianza. El pago puede seguir procediendo de una cuenta legítima, pero la decisión que lo sustenta puede haber sido influida, preparada o iniciada por un programa que actúa en nombre de alguien.
Esto plantea un reto importante para los servicios financieros. Ya no basta con entender quién o qué está detrás de una transacción; ahora las instituciones deben poder discernir si la acción refleja una intención auténtica de una persona o empresa.
Los agentes de IA han pasado de aconsejar a actuar
Este reto cobra especial importancia en los pagos.
El Fondo Monetario Internacional ha descrito la IA agéntica como un avance que podría hacer que los pagos pasaran de instrucciones iniciadas por personas a decisiones mediadas por agentes. Los pagos no son un flujo de trabajo automatizado más. Cuando se mueve dinero, las consecuencias son inmediatas y pueden ser difíciles de revertir. Los sistemas financieros se han construido durante mucho tiempo sobre el supuesto de que una instrucción de pago puede vincularse a una persona, empresa o institución con autoridad clara para actuar. La IA agéntica complica ese supuesto al añadir otra capa entre la persona y la transacción.
Esto no significa que haya que mantener a los agentes de IA al margen de la actividad financiera. Si se usan con cuidado, podrían ayudar a personas y empresas a gestionar tareas financieras rutinarias con menos fricción. Pero cuanto más útiles se vuelvan estos sistemas, más importante será definir las condiciones en las que pueden actuar. La cuestión no es si los agentes de IA deben usarse en las finanzas, sino cómo pueden las instituciones facilitar su uso sin debilitar la rendición de cuentas.
En 2026, Santander y Mastercard demostraron el primer pago en tiempo real de Europa ejecutado por un agente de IA en un entorno bancario regulado. La transacción se completó utilizando permisos de clientes preautorizados, credenciales tokenizadas y controles bancarios existentes, lo que demuestra que los agentes autónomos pueden operar dentro de los marcos normativos y de seguridad establecidos, en lugar de quedar fuera de ellos. Iniciativas similares anunciadas por BBVA con Visa y Nordea con Mastercard sugieren que las instituciones financieras exploran cada vez más cómo los agentes de IA pueden actuar en nombre de los clientes y, al mismo tiempo, mantener la gobernanza, la autenticación y la auditabilidad que se esperan de los servicios financieros regulados.
Las transacciones fiables necesitarán algo más que identidad
Un agente capaz de actuar con rapidez en varios sistemas también puede cometer errores con rapidez. Podrían manipularlo mediante información falsa, instrucciones comprometidas o solicitudes fraudulentas que parezcan legítimas. En el entorno de los pagos, la diferencia entre una automatización útil y una actividad perjudicial puede depender de si las instituciones logran comprender la intención, la autoridad y el contexto antes de que se mueva el dinero.
Hoy, muchos controles financieros se centran en la identidad. ¿Quién es el cliente? ¿Es legítima la cuenta? ¿Coincide la transacción con el comportamiento esperado? Estas preguntas seguirán siendo esenciales, pero quizá ya no basten. Si un agente de IA actúa en nombre de una persona o empresa, las instituciones también deberán entender si la acción responde a una instrucción auténtica, si se ajusta al cometido permitido del agente y si hay pruebas suficientes para explicar por qué se realizó la transacción.
La confianza en las finanzas agénticas deberá diseñarse con cuidado. Será importante reforzar la autenticación, pero también contar con registros de auditoría más claros. Las instituciones financieras deberán saber cuándo intervino un agente de IA, qué estaba autorizado a hacer y si su acción puede vincularse a una decisión legítima de una persona o empresa.
La explicabilidad también cobrará mayor importancia. Si una transacción se bloquea, se retrasa o se marca para revisión, los clientes y los equipos de cumplimiento necesitan entender por qué. Si se aprueba una transacción sospechosa, las instituciones deben entender qué señales pasaron por alto. La toma de decisiones opaca resulta incómoda en cualquier entorno regulado, pero en los servicios financieros, donde las decisiones pueden afectar al acceso de las personas al dinero, los mercados y los servicios esenciales, se convierte en una cuestión de confianza directa.
También hay una dimensión humana dentro de las instituciones financieras. Los equipos de cumplimiento y prevención del fraude ya trabajan bajo presión debido a unos pagos más rápidos, al aumento del volumen de alertas y a conductas delictivas más sofisticadas. La IA agéntica podría ayudarles a identificar patrones, resumir casos y priorizar riesgos. Sin embargo, debería respaldar el criterio humano, no sustituirlo.
La regulación evoluciona junto con estos avances tecnológicos. En el Reino Unido, la Autoridad de Competencia y Mercados ha publicado orientaciones que dejan claro que las organizaciones siguen siendo responsables de las acciones de los agentes de IA que actúan en su nombre. En toda Europa, la Ley de IA de la UE refuerza los requisitos de transparencia, supervisión humana, gobernanza y conservación de registros para los sistemas de IA de mayor riesgo. En conjunto, estos avances apuntan a un modelo emergente de cumplimiento autónomo, en el que se espera que los agentes de IA operen dentro de marcos sólidos de gobernanza y auditoría.
El futuro de las transacciones fiables
El Manual de IA para los servicios financieros del Foro Económico Mundial sostiene que la confianza, la gobernanza y la supervisión humana se están convirtiendo en pruebas fundamentales a medida que las instituciones financieras pasan de la experimentación a la adopción de la IA a gran escala. La IA agéntica hará que esas pruebas sean más exigentes. Las instituciones deberán definir dónde es aceptable la autonomía, cuándo sigue siendo necesaria la aprobación humana y cómo se registra la responsabilidad cuando un programa actúa en nombre de alguien.
El futuro de las transacciones fiables no dependerá únicamente de saber quién es una persona. También dependerá de comprender qué pretendía, qué se permitía hacer a su agente de IA y si la acción puede explicarse después de que ocurra.
A medida que los agentes de IA participen más en la actividad económica, la confianza financiera tendrá que evolucionar con ellos. La tarea que tenemos por delante no es frenar el progreso, sino asegurarnos de que, cuando la IA empiece a actuar, el sistema financiero aún pueda responder a una de sus preguntas más importantes: ¿debe considerarse fiable esta transacción?
