Aurélien Bonnel, CTO y Fundador de N3XT – Serie de Entrevistas

Aurélien Bonnel, Director Técnico y Fundador de N3XT, es un ejecutivo y ingeniero de tecnología financiera con más de 14 años de experiencia construyendo infraestructura segura y en tiempo real para banca, pagos y mercados de capital. Antes de fundar N3XT, ocupó cargos senior de ingeniería en Deutsche Bank (DB ), Nimbla, Symbiont y SADA, y ayudó a desarrollar la infraestructura de pagos blockchain utilizada por la plataforma Signet de Signature Bank. Su carrera se ha centrado en modernizar los sistemas financieros mediante arquitectura cloud‑native, blockchain, automatización y tecnología de pagos escalable.

N3XT es un banco de reservas completas construido sobre infraestructura moderna para pagos instantáneos y programables entre empresas en dólares estadounidenses. A diferencia de los bancos convencionales, N3XT no presta los depósitos de los clientes, y los depósitos están respaldados por efectivo o bonos del Tesoro de EE. UU. a corto plazo. La empresa también se está expandiendo hacia la intersección de la banca y la IA mediante N3XT MCP, un Model Context Protocol basado en un sistema diseñado para conectar agentes y asistentes de IA con datos bancarios en vivo mientras mantiene los permisos y controles de cumplimiento existentes. Esto podría permitir flujos de trabajo impulsados por IA para la preparación de pagos, informes, monitoreo financiero y otras tareas de finanzas corporativas.

Tu carrera te ha llevado desde la tecnología de precios y trading de alta frecuencia en Deutsche Bank hasta la construcción de infraestructura de pagos blockchain, liderando la ingeniería en Symbiont y, finalmente, cofundando N3XT. ¿Qué problemas surgieron repetidamente a lo largo de esos roles y te convencieron de que se necesitaba construir un nuevo tipo de banco desde cero?

No importa mi historia personal, cualquiera puede ver los problemas que llevaron a la creación de N3XT. Todos conocemos el problema de los pagos que se realizan un viernes, solo para llegar a la cuenta del destinatario el martes siguiente. El “Saldo Disponible” en esa cuenta es diferente del saldo mostrado porque los pagos “recibidos” no se han liquidado y no son utilizables.

Me pregunté por qué. ¿Quién se beneficia de todas esas demoras? Resulta que los bancos. Cada día de retraso es interés que generan a costa de sus clientes. Los bancos han tenido acceso a la misma tecnología que N3XT usa desde hace años, pero no la han adoptado — quizás porque expondría su modelo de negocio.

Todo esto me dejó claro que la única forma de arreglar este sistema es idear un modelo radicalmente nuevo, construido desde cero, con ideas nuevas: una base estrecha, donde un banco no presta y liquida los pagos al instante.

N3XT MCP está diseñado para conectar asistentes de IA directamente con datos bancarios en vivo y flujos de trabajo. ¿Qué permite el Model Context Protocol que no se podría lograr de manera tan eficaz mediante APIs bancarias convencionales, integraciones empresariales o automatización robótica de procesos?

Primero, vale la pena señalar que N3XT MCP no reemplaza nuestra infraestructura de API existente, sino que depende de ella. Necesitábamos una infraestructura de API madura y robusta ya en funcionamiento antes de poder crear N3XT MCP. Nuestras APIs (que puedes consultar aquí) siguen siendo el núcleo para gestionar el acceso a datos de cuentas en vivo y flujos de trabajo.

Donde el Model Context Protocol (MCP) cambia las cosas es en cómo los modelos de IA interactúan con esto.

Primero, las APIs requieren integraciones escritas por desarrolladores y codificadas para cada caso de uso. MCP, por otro lado, actúa como una interfaz estándar que permite a los modelos de IA descubrir y usar nuestras herramientas y datos bancarios en tiempo real. De esta manera, los asistentes de IA eliminan fricciones porque tienen la capacidad de consultar el sistema y iniciar flujos de trabajo aprobados más fácilmente.

Segundo, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) automatiza tareas repetitivas mediante reglas definidas, pero falla en el momento en que encuentra algo inesperado. Las interacciones bancarias con MCP, mientras tanto, permiten contexto en tiempo real para que el modelo pueda razonar sobre tareas complejas sin depender de lógica fija. Un usuario podría hacer una pregunta de varios pasos, o pedir al asistente de IA que considere datos bancarios en contexto con otro conjunto de datos que normalmente estaría fuera de la vista del banco.

En lugar de crear integraciones personalizadas para cada nuevo asistente o herramienta de IA en la pila empresarial, MCP proporciona un estándar unificado. Expones la capacidad una vez a través de MCP, y cualquier modelo de IA compatible puede interactuar de forma segura con ella.

En última instancia, nuestras APIs proporcionan el motor de ejecución, pero MCP brinda el lenguaje para que los asistentes de IA operen de forma segura y precisa con el entorno en tiempo real.

La plataforma ofrece capacidades de lectura y escritura gobernadas, permitiendo a los asistentes de IA analizar transacciones, conciliar actividades y preparar pagos. ¿Qué puede hacer un agente de IA de forma independiente hoy, y qué acciones aún deben pasar por la aprobación humana?

Para la gestión de tesorería y la banca, la velocidad importa, pero la seguridad y el cumplimiento son innegociables. N3XT MCP actúa como una barrera gobernada, asegurando que las mismas salvaguardas diseñadas para humanos impidan que un agente de IA realice acciones no aprobadas.

Aquí es cómo funciona ese equilibrio en la práctica:

Los agentes de IA heredan los permisos de acceso de su usuario. Si solo tienes visibilidad en un pequeño grupo de billeteras, los agentes que construyas tendrán esa misma visibilidad. Por lo tanto, el agente puede operar y realizar análisis solo dentro de su área de acceso.

Más específicamente, un agente puede monitorear y analizar flujos de cuentas en vivo para evaluar posiciones de efectivo y comprender el contexto a través de diferentes fuentes de datos, y coincidir automáticamente pagos entrantes con facturas, señalar errores e identificar discrepancias. Todas estas son cosas que un agente de IA puede hacer de forma independiente hoy.

Sin embargo, cuando la acción pasa de preparar datos a realizar pagos, una capa adicional de gobernanza y permisos asegura que las acciones agenticas cumplan con los flujos de trabajo maker/checker existentes. De esta manera, los pagos que se han configurado para requerir aprobación secundaria pueden ser iniciados por un agente, pero deben pasar al aprobador humano secundario para la autorización final antes de que se mueva cualquier dinero. También vale la pena señalar que ningún agente puede cambiar las políticas de aprobación o los caminos de gobernanza. Eso está fuera de su alcance.

Así permitimos la máxima autonomía y análisis sin el riesgo de comprometer los flujos de trabajo de gobernanza y cumplimiento existentes.

En resumen, la IA puede proporcionarte el 100 % de los insights que buscas, y la mayor parte del camino hacia tus necesidades de pago, pero cuando se trata de realmente efectuar pagos, transferencias y mover fondos, los flujos de trabajo maker/checker siguen allí para asegurar que cada transacción sea revisada y aprobada por un humano antes de que se tome una acción.

Permitir que un sistema de IA interactúe con una cuenta bancaria corporativa introduce riesgos significativos de seguridad y operacionales. ¿Cómo asegura N3XT que un agente no pueda exceder los permisos de un usuario, acceder a una billetera no autorizada o iniciar una transacción impropia?

La seguridad en la IA no se trata de confiar en que el modelo se comporte, sino de diseñar sistemas de modo que, incluso si los modelos cometen errores, la arquitectura del sistema impida que se ejecute una acción no autorizada.

Construimos N3XT MCP con una filosofía Zero Trust por esta razón, de modo que un agente de IA nunca pueda tener una clave de “super‑usuario” o derechos de acceso independientes. Cuando una persona se conecta a N3XT MCP, el agente de IA hereda los permisos de acceso de ese usuario. Si un usuario no tiene permiso para ver una billetera específica, o para redactar pagos por encima de cierto umbral en dólares, el agente tiene las mismas restricciones. Punto.

N3XT MCP también ofrece un conjunto limitado de capacidades a los agentes de IA. Cambiar permisos no es una de esas capacidades. De hecho, ni siquiera es posible mediante API cambiar permisos y flujos de trabajo. Esto hace imposible que un agente realice alguna vez un cambio en esta área.

Por último, reglas como los flujos de trabajo maker/checker se aplican a nivel de billetera, no a nivel de usuario. Esto significa que un agente nunca puede eludir las aprobaciones humanas secundarias requeridas.

N3XT dice que sus flujos de trabajo maker‑y‑approver existentes permanecen cuando los clientes usan asistentes de IA. ¿Cómo preservan la responsabilidad y una pista de auditoría clara cuando una acción financiera puede involucrar a un empleado, un modelo de IA y varios sistemas automatizados?

Cuando múltiples entidades — un humano, un modelo de IA y sistemas de backend — tocan una transacción financiera, el registro estándar de API no es suficiente. Para la auditabilidad, necesitamos saber no solo qué ocurrió, sino quién lo inició, qué razonó la IA y quién lo autorizó.

Mantenemos una responsabilidad absoluta asegurando que cada solicitud de N3XT MCP incluya una etiqueta que vincule la sesión del usuario humano, el ID de interacción específico de la IA y la llamada a la herramienta backend. Si un agente de IA redacta un pago, registramos qué empleado emitió la solicitud, la sesión y las herramientas usadas por el modelo de IA. No hay acciones anónimas en nuestros registros.

Cuando un agente de IA actúa como el “maker” al preparar un pago, no puede auto‑autorizar la ejecución. La transacción preparada se envía a la cola estándar maker/checker del banco. Cuando el humano “checker” revisa y aprueba el pago, su token de autenticación personal firma la acción final. La responsabilidad se preserva.

¿Qué casos de uso iniciales están generando el mayor interés de los equipos de tesorería corporativa y organizaciones de trading: conciliación, monitoreo de liquidez, detección de discrepancias, preparación de pagos, informes u otra cosa?

Cada equipo financiero quiere automatización de extremo a extremo, pero a pesar de eso, los tesoreros corporativos y los escritorios de trading son bastante pragmáticos. Nadie quiere comenzar con flujos de trabajo complejos y riesgosos; comienzan donde su dolor operativo es mayor y el riesgo es menor.

En este momento, la mayor demanda es de informes. Los equipos de tesorería ya están saturados de datos, y están fragmentados entre múltiples bancos y socios, lo que dificulta racionalizarlos. Ya están usando asistentes de IA para ayudarles a ver la visión general, pero ahora necesitan iniciar sesión en diferentes portales para descargar posiciones y estados. Con N3XT MCP, ya no se necesita iniciar sesión en N3XT y pueden, en su lugar, conversar con sus posiciones.

Esperamos que la Preparación de Pagos sea el próximo caso de uso. Ya estamos viendo entusiasmo inicial por esto, y espero que veamos mucha creación de flujos de pago a corto plazo.

N3XT opera como un banco de reservas completas y estrecho que no presta y respalda los depósitos uno a uno con efectivo o bonos del Tesoro de EE. UU. a corto plazo. ¿Por qué este modelo es particularmente adecuado para pagos programables y operaciones financieras impulsadas por IA, y cómo deberían los clientes evaluar sus protecciones en comparación con la banca convencional asegurada por la FDIC?

La IA es un acelerador para las finanzas, pero la respuesta a esta pregunta no se trata solo de IA, sino de liquidación. Los bancos tradicionales fueron construidos para un mundo que se movía lentamente. Dependen de un flotamiento de varios días para gestionar y obtener ganancias de las diferencias que existen entre los depósitos operativos y los préstamos comerciales del banco.

La introducción de requisitos de liquidación en tiempo real, 24/7, ya sea introducidos por una persona o un agente de IA, expone una falla en el sistema de reservas fraccionarias: para liquidar fondos al instante, necesitas tener los fondos disponibles. En un mundo donde la velocidad de pagos está aumentando, los bancos necesitan un aumento igual o mayor en reservas para asegurarse de que esos fondos estén disponibles.

Creemos que la liquidación 24/7 no puede coexistir de forma segura con la emisión de deuda a largo plazo en un solo balance. Nuestro modelo de banco estrecho separa ambos y asegura que permanezcamos líquidos, totalmente respaldados y aislados de los riesgos crediticios de una mesa de préstamos.

Cuando los tesoreros corporativos comparan nuestro modelo de banco estrecho de reservas completas con el seguro FDIC, deben considerar cómo se entrega la “seguridad”. El seguro FDIC tiene un límite de $250,000. Para empresas que manejan millones, eso deja casi todo su capital operativo expuesto a los riesgos de préstamo y balance subyacentes del banco.

El modelo de Banca Estrecha de Reservas Completas no depende en absoluto del seguro porque no prestamos. Ya sea que tu saldo sea $100,000 o $100 millones, nunca prestamos tu capital, por lo que sabes que estará disponible para respaldar tus operaciones y necesidades de pago. Creemos que esto es lo necesario para una economía de liquidación instantánea 24/7.

N3XT también ha introducido el N3XT Digital Dollar, un depósito tokenizado emitido por el banco diseñado para liquidaciones 24/7. ¿Cómo interactuará N3XT MCP con depósitos tokenizados, stablecoins y los tradicionales rieles de pago en dólares estadounidenses dentro del mismo flujo de trabajo de tesorería?

Primero, vale la pena aclarar un punto sobre nuestro modelo. N3XT está diseñado específicamente para soportar pagos B2B 24/7 con liquidación atómica. Los rieles heredados no fueron diseñados para liquidación atómica, por lo que no interactúan allí. Fue una elección deliberada.

Pasamos dos años construyendo un sistema bancario central moderno basado en blockchain. Esto incluye una cadena privada con permisos donde los clientes transaccionan en dólares para hacer pagos con otros clientes de N3XT en la red, y acceso a cadena pública donde muchos de nuestros clientes ya están transaccionando. La cadena pública es donde pueden transaccionar usando el N3XT Digital Dollar (NDD).

MCP permite a los asistentes de IA orquestar flujos de trabajo entre estos dos entornos. Por ejemplo, verificar saldos NDD en las billeteras públicas de un cliente, y luego ejecutar una transferencia entre las billeteras si es necesario, o transferir fondos de una billetera privada a una billetera NDD pública, todo mientras se adhieren a los flujos de trabajo de gobernanza.

Así, MCP proporciona una interfaz gobernada para operar a través de la arquitectura digital 24/7 de N3XT, tanto para USD como para NDD.

Gran parte del valor de un estándar abierto depende de la interoperabilidad. ¿Qué asistentes de IA, sistemas empresariales y plataformas de tesorería pueden conectarse actualmente a N3XT MCP, y cómo evitan que los clientes se vuelvan dependientes de un único proveedor de modelo o interfaz propietaria?

La razón por la que construimos sobre Model Context Protocol (MCP) en lugar de lanzar nuestro propio SDK fue para habilitar la interoperabilidad. Nuestros clientes usan las herramientas que usan, y en la era de la IA, podrían incluso cambiar más a menudo de lo que hacían antes.

Debido a que MCP es una especificación abierta, N3XT MCP se conecta directamente al entorno de IA que el cliente ya confía, como Cursor, Anthropic, OpenAI o Gemini. También ofrece compatibilidad nativa con marcos de orquestación como LangChain y AutoGen. Cuando se trata de sistemas empresariales como ERP, si esos sistemas han construido conexiones nativas MCP, los clientes también pueden trabajar entre plataformas desde su plataforma de IA elegida.

Así, con MCP, damos a los clientes más libertad. Si deciden cambiar de proveedor de IA, o quieren cambiar a los modelos más recientes, no necesitan reconstruir conectores. Simplemente apuntan el nuevo modelo de IA al servidor N3XT MCP y están listos para funcionar.

N3XT describe este lanzamiento como un paso temprano hacia la gestión autónoma del capital corporativo. ¿Qué nivel de autonomía debería alcanzar realisticamente la finanza corporativa, y qué barreras técnicas, regulatorias y culturales deben resolverse antes de que las empresas permitan que agentes de IA gestionen cantidades significativas de capital?

El objetivo de la finanza autónoma no es crear una caja negra de “configura y olvida” que mueva dinero sin supervisión humana. La autonomía sin monitoreo no es innovación; es una responsabilidad.

Más realísticamente, la finanza corporativa debería evolucionar hacia una autonomía comprometida: agentes de IA realizando el análisis de datos, monitoreo y flujos de trabajo, mientras los líderes empresariales y equipos financieros pasan de la ejecución manual a la definición de políticas, estrategia y aprobaciones.

Para generar confianza empresarial y dar a los agentes de IA acceso y control gobernado sobre pagos y capital operativo, deben resolverse los problemas de identidad y responsabilidad.

¿Quién es responsable si un modelo de IA interpreta mal una factura y desencadena un pago impropio? Nuestro modelo maker/checker funciona para prevenir que esto ocurra.

Culturalmente, todavía estamos en una fase temprana de la transición a la finanza agente. A medida que la IA asuma roles operacionales más grandes, creo que la identidad agente será un tema de creciente importancia y enfoque porque la confianza — en personas o en IA — requiere responsabilidad.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen saber más deberían visitar N3XT.