Lindsay Walker, gerente de producto de AI Studio en Hedera: serie de entrevistas

Lindsay Walker es gerente de producto de AI Studio en Hedera y trabaja en herramientas e infraestructura para que los agentes de IA interactúen con la tecnología de registro distribuido. En Starling Lab, aplicó la criptografía para establecer la procedencia de pruebas digitales destinadas al periodismo y a aplicaciones jurídicas. Esa experiencia influye en su enfoque del comercio agéntico, en particular en cómo verificar la autorización humana, hacer cumplir los permisos de gasto y conservar pruebas de las acciones de un agente.

Hedera es una plataforma de registro distribuido que admite pagos digitales, tokenización, contratos inteligentes y registros verificables mediante sus servicios de consenso. Hedera AI Studio ofrece herramientas para conectar aplicaciones y agentes de IA a la red. En esta entrevista, Walker habla de controles deterministas de pago, micropagos, autoridad delegada, resolución de disputas y los estándares técnicos y comerciales necesarios para el comercio autónomo.

En Starling Lab, trabajaste en herramientas criptográficas para establecer la procedencia de pruebas digitales destinadas al periodismo y a aplicaciones jurídicas. ¿Cómo ha influido esa experiencia en tu enfoque del comercio agéntico, en el que las empresas deben verificar no solo lo que hizo un agente de IA, sino también quién lo autorizó a actuar?

Trabajar en Starling Lab me introdujo en el mundo de la criptografía aplicada. Allí aprendí todas las formas en que aplicamos y utilizamos la información criptográfica para proteger el tráfico de internet, las transacciones y mucho más.

En el laboratorio, utilizábamos estos métodos para establecer con exactitud qué contenido multimedia digital (como fotografías) se había creado, quién lo había creado y cuándo. Esto cobraba cada vez más importancia en una época en la que la IA podía generar imágenes, audio y video que podían confundirse con contenido real, con consecuencias económicas y políticas concretas. Comprender los fundamentos de la criptografía y cómo aplicarla en el mundo real mediante mecanismos sencillos pero elegantes, como PKI y TLS, me preparó para el mundo del comercio agéntico.

Este trabajo me hizo darme cuenta de cuántas opciones tecnológicas tenemos. Es posible vivir en un mundo donde la IA, la seguridad y la privacidad coexistan. Tras trabajar en proyectos en los que utilizábamos la criptografía y los sistemas distribuidos para resolver problemas, enseguida vi con claridad cómo podían resolver problemas del comercio agéntico.

En el comercio agéntico, muchas partes distintas tendrán que intercambiar pruebas e información. Es importante poder demostrar quién proporcionó esa información y disponer de datos y pruebas sobre la actividad comercial que sean a prueba de manipulaciones (es decir, que no puedan modificarse posteriormente), estén disponibles casi al instante y puedan consultar varias partes. Esto es importante porque los agentes de IA pueden alucinar y no siempre son fiables. Los métodos que utilizamos en Starling Lab —aplicar funciones hash para proteger la privacidad de los datos, firmar la información para acreditar quién proporcionó cada dato y utilizar cadenas de bloques y otras fuentes de datos de solo anexado que no requieren confianza (de modo que no tenga que haber una única autoridad central de confianza)— tienen mucho sentido para registrar tanto lo que hizo un agente como quién o qué le autorizó a realizar transacciones.

¿Qué cambia cuando quien inicia un pago es un programa informático y no una persona? ¿Qué limitaciones de la infraestructura de pagos actual justifican el uso de la cadena de bloques y en qué casos pueden seguir siendo útiles para los agentes los sistemas de pago tradicionales?

Sinceramente, creo que no cambia demasiado. Aunque sea un programa informático el que inicia las transacciones, por motivos legales y regulatorios tiene que haber una persona detrás. Quienes venden servicios, bienes o datos («comerciantes») deben asegurarse de no ser responsables de indemnizar plenamente a alguien si los fondos desaparecen o los agentes actúan de una manera que las personas que los enviaron no pretendían. De lo contrario, no estarán dispuestos a vender a agentes de IA, porque el riesgo financiero es demasiado alto. Los agentes de IA no tienen jurisdicción ni personalidad jurídica, ni deberían tenerlas. Lo que sí cambia es que los agentes tendrán que contar con pruebas fiables para todos, que no se puedan eludir y que permitan respetar sus presupuestos y permisos.

Los sectores y los gobiernos que participan en el comercio agéntico deben decidir qué debe llevar consigo un agente. En otras palabras, ¿qué tipo de «autorización» debe recibir un agente de IA de una persona? ¿Qué aspectos de ciertas compras debe autorizar explícitamente la persona, como la talla, el color y el rango de precios de una prenda? ¿Cuáles deberían ser los límites de gasto? ¿Deberían los agentes poder gastar de forma autónoma unos céntimos o miles de dólares? Por último, debemos crear sistemas universales y deterministas que establezcan las reglas que deben seguir los agentes de IA.

A menudo se considera que los micropagos son una opción natural para el comercio agéntico. ¿Qué compras, como llamadas individuales a API, consultas de datos o recursos informáticos, tienen más posibilidades de ser viables desde el punto de vista comercial, y cuál debe ser el costo total de las transacciones para que esos mercados funcionen?

Aún es pronto y ojalá tuviera una bola de cristal para saber qué ámbito del comercio adoptará primero los micropagos y cuál tendrá una adopción más amplia. Hay mucho potencial para que los datos se conviertan en un verdadero producto básico en la era de la IA.

En este momento, el uso de datos de criptomonedas está muy extendido; sin embargo, creo que se trata solo de un repunte temporal impulsado por el entusiasmo de la comunidad cripto por x402. No obstante, ahora que las principales redes de tarjetas participan en el desarrollo de este estándar, x402 cobrará mayor relevancia.

Los modelos tradicionales de suscripción, en los que una persona o una organización paga por acceder a contenidos, no necesariamente funcionan en un mundo donde la IA puede buscar y encontrar rápidamente la mejor información. Además, cuando un agente de IA visita una página web, no se generan ingresos publicitarios tradicionales. Quizá haya algunas suscripciones para tipos de datos específicos, pero los escritores y otros creadores de contenido necesitarán una nueva forma de monetizar su trabajo. Es probable que el contenido que no haya sido generado por IA también adquiera más valor.

Todo depende de quiénes (y de qué casos de uso) empiecen a adoptar primero los agentes de IA: esos primeros usuarios definirán de forma natural los primeros mercados de datos de pago. Por ejemplo, supongamos que los agentes de IA empiezan a sustituir los mercados habituales de compras minoristas. En ese caso, las reseñas y opiniones de personas reales serían el tipo de datos más valioso que se podría ofrecer mediante micropagos. La situación cambiaría si, por ejemplo, el sector jurídico fuera uno de los primeros en adoptarlos. En ese caso, los expedientes judiciales y la investigación jurídica surgirían de forma natural como el primer sector de micropagos por llamada a una API o por consulta.

¿Cómo se traducen las instrucciones de un usuario en permisos de gasto que puedan hacerse cumplir? Por ejemplo, ¿cómo se le daría a un agente suficiente flexibilidad para comparar proveedores y negociar precios, impidiéndole a la vez que divida las compras o use otra vía para eludir un límite de gasto?

Están surgiendo varios estándares y enfoques para resolver estos problemas. Todos estos mecanismos de aplicación tienen algo en común: no pueden ser probabilísticos; deben ser deterministas y seguros. Cuando hablo de probabilístico frente a determinista, me refiero a la naturaleza del software. La IA es probabilística: ante una misma entrada, el resultado puede cambiar y variar. Nunca se puede tener la certeza absoluta de que un modelo o agente de IA vaya a dar un resultado determinado. Sin embargo, usar software determinista como capa intermedia significa que, si se introduce una instrucción como «mi IA no puede gastar más de 100 dólares», se sabe que el agente siempre gastará 100 dólares o menos.

El presupuesto y los demás límites de gasto deben residir en la infraestructura de pagos e incorporarse a los sistemas donde se ejecuta el pago. Por ejemplo, en Hedera tenemos código determinista en la cadena (que cualquiera puede auditar y verificar) que controla cuánto puede gastar un agente, fija límites de gasto por transacción y por día, y restringe las cuentas a las que los agentes pueden enviar fondos. También se puede controlar cualquier otra acción que se realice en nuestra red.

Hacer cumplir los límites de lo que puede comprar un agente es un problema totalmente distinto, sobre el que todas las partes deben ponerse de acuerdo. Los proveedores de infraestructura de pagos y los comerciantes deben establecer mecanismos de gobernanza y regulación que especifiquen cuándo y cómo puede gastar un agente, para que los comerciantes no asuman demasiados riesgos al permitir que la IA realice compras en sus plataformas. Una vez establecidas estas reglas, los comerciantes y los procesadores de pagos podrán evaluar cuándo permitir compras con IA, aprovechar así las oportunidades de ingresos asociadas y protegerse frente a pérdidas y responsabilidades legales. Los clientes que utilizan IA para realizar transacciones también podrán actuar con conocimiento de causa y establecer los controles que necesiten sobre las acciones comerciales de sus agentes.

Un registro inmutable puede demostrar que se realizó una transacción, pero no que la compra fuera adecuada ni que el vendedor entregara lo prometido. ¿Qué pruebas adicionales se necesitan para que las transacciones de un agente puedan auditarse y cómo se conservan esas pruebas sin exponer información financiera o comercial confidencial?

Hay varias áreas clave que deben abordarse.

La primera son las divulgaciones y los acuerdos. El comercio electrónico está sujeto a numerosos requisitos, tanto para aceptar condiciones jurídicamente vinculantes, como los términos del servicio y las políticas de privacidad, como para recibir otras divulgaciones, por ejemplo, las políticas de devolución o entrega. Actualmente, esta información debe publicarse en un sitio web que una persona consultará antes de realizar una compra. Si una persona deja de consultar estos sitios web, como ocurre en el comercio autónomo mediante agentes, habrá que demostrar de otra forma que se tuvo acceso a la información. No estoy seguro de cómo sería. Quizá una persona deba aceptarla de antemano y permitir que los agentes realicen transacciones solo en sitios web que haya aprobado previamente. Otra posibilidad sería reservar fondos para garantizar la compra y el precio, pero exigir que el usuario complete un paso final en el que se le comuniquen y este confirme las condiciones, antes del cual aún se pueda cancelar la transacción. También habría que dejar constancia de todo ello. Registrar esta información en un registro accesible resultará sumamente útil, si no indispensable, en una época de IA descontrolada y desafíos de seguridad que crecen exponencialmente.

La segunda área consiste en definir qué características de las distintas compras deben especificarse de antemano. Por ejemplo, si se compra ropa, ¿basta con indicar la talla y el precio o también hay que especificar el color y el material para evitar que los clientes reclamen al comerciante un contracargo? Las opciones indicadas de antemano por el comprador deben quedar registradas y no deben poder ser alteradas posteriormente por agentes ni por terceros.

Lo tercero es la evidencia del permiso humano: cuándo se otorgó, durante cuánto tiempo es válido y qué abarca. No solo necesitamos registrar las características de una compra, sino también el alcance del permiso concedido por la persona o la organización.

Las cadenas de bloques se adaptan bien a estos requisitos porque son deterministas, varias partes pueden acceder a ellas y añadir información, y ni una IA ni un actor malicioso pueden modificarlas a posteriori. También pueden utilizarse métodos criptográficos para preservar pruebas de detalles específicos sin revelar públicamente los datos privados.

¿Dónde deberían residir el control de los fondos de un agente y la autoridad para firmar? ¿Cómo se gestionan la custodia, los permisos delegados y la revocación de emergencia para evitar que un agente comprometido vacíe una cuenta antes de que su titular pueda intervenir?

El control financiero total jamás, bajo ninguna circunstancia, debe otorgarse a un agente de IA. No solo son probabilísticos, sino que también son vulnerables a amenazas de seguridad, como los ataques de inyección de instrucciones. Dada la naturaleza de la IA, no podemos garantizar una protección completa contra estas vulnerabilidades. Al igual que contamos con herramientas para limitar los fondos a los que pueden acceder las aplicaciones y los comerciantes, deberíamos considerar que la IA es igual de poco confiable, o quizá incluso más. Lo que cambia en esta nueva era es que la acción autónoma ofrece enormes ventajas y podemos controlar algunas de las condiciones de esa autonomía.

Necesitamos herramientas que permitan a usuarios y organizaciones establecer límites en función del nivel de riesgo que estén dispuestos a aceptar, teniendo en cuenta la oportunidad potencial. Quizá quieras dar a tu agente de IA acceso a $2000 para comprar entradas para la Copa Mundial, siempre que sepas que solo puede comprarlas en plataformas de confianza. O quizá quieras dejar las compras completamente en manos de agentes de IA o especular con distintas acciones, bonos y materias primas, sabiendo que podrían ganar o perder mucho dinero, pero también que las pérdidas nunca superarán los $500.

También debería ser siempre posible revocar los permisos de emergencia, en cualquier momento.

Las monedas estables pueden simplificar la liquidación transfronteriza, pero las empresas siguen enfrentándose a la conversión de divisas, los requisitos de liquidez y las obligaciones de cumplimiento normativo. ¿Qué obstáculos puede eliminar de manera realista la infraestructura de pagos con agentes y cuáles siguen requiriendo bancos, proveedores de servicios de pago u otros intermediarios?

La transición a nuevas tecnologías, ya sea la liquidación transfronteriza, la tokenización o el comercio con agentes, nunca ha sido un cambio unilateral. Nuestros sistemas financieros son complejos e incluyen muchas organizaciones cuya existencia responde a una razón de ser. Tenemos que colaborar con los bancos, los proveedores de servicios de pago y otros intermediarios que llevan décadas operando en este ámbito, y aprender de ellos. Distributed Ledger Technology (DLT) ofrece nuevas soluciones en términos de velocidad, autonomía e interoperabilidad, pero no sustituye a todo lo demás. Los sistemas existentes funcionan bien en ciertas situaciones y cuentan con salvaguardias, consideraciones de estabilidad económica y marcos regulatorios y de gobernanza basados en décadas, e incluso siglos, de experiencia.

Las monedas estables ofrecen un acceso más universal y una mayor autonomía, pero se enfrentarán a muchos de los mismos desafíos que la infraestructura bancaria y de pagos ya sabe abordar. No creo que las monedas estables vayan a reemplazar nada de forma generalizada, sino que ofrecerán mejores soluciones, con mayor acceso, alcance, asequibilidad y seguridad que otras alternativas. En definitiva, seguiremos necesitando a estos intermediarios, pero deberíamos colaborar con ellos para mejorar la eficiencia y la capacidad del sistema económico mundial.

A partir de tu participación en x402 Foundation y en la labor sobre comercio de Agentic AI Foundation, ¿dónde ves las brechas de interoperabilidad más importantes? Más allá de acordar cómo solicitar y liquidar un pago, ¿qué deben reconocer las distintas plataformas sobre la identidad, la autoridad y el historial de transacciones de un agente?

Lo que más me gustaría ver es cómo podemos crear un sistema que permita identificar a la persona o la organización que está «detrás» de un agente o que le da permiso para actuar en su nombre, y cómo el agente puede llevar consigo pruebas de que ha recibido ese permiso. Tenemos que acordar una forma estandarizada para que un agente indique quién es, quién le ha dado permiso y qué está autorizado a hacer, en un formato que cualquier comerciante o vendedor pueda reconocer y aceptar. Las soluciones existentes están muy fragmentadas, cuando las hay. Es un problema de normas técnicas, además de un problema de software.

Además, para que surja el comercio autónomo con agentes, también tenemos que definir con mucha claridad quién es responsable de qué y en qué situaciones. Debe haber un conjunto estandarizado de requisitos y permisos que una persona pueda conceder a un agente de IA, de modo que los comerciantes puedan aceptar pagos de agentes autónomos sin asumir pérdidas financieras o responsabilidades potencialmente catastróficas. Este es tanto un desafío regulatorio como de normas técnicas.

También necesitamos herramientas y sistemas que registren y transmitan esta información de forma determinista. Con la participación de agentes, surgen preocupaciones por las vulnerabilidades de seguridad y la falta de determinismo; necesitamos una forma de comprobar que se transmite la información correcta antes de una transacción, así como de auditar lo ocurrido cuando algo sale mal, si es que llega a ocurrir.

La firmeza de los pagos beneficia a los vendedores, pero los compradores aún necesitan poder reclamar cuando un agente contrata el servicio equivocado o un proveedor no cumple con lo acordado. ¿Cómo deberían gestionarse los reembolsos, las disputas y la responsabilidad por las pérdidas en el comercio autónomo, y qué protecciones deberían incluirse en los contratos inteligentes y cuáles en los acuerdos comerciales?

En primer lugar, debemos reducir al mínimo la posibilidad de que los agentes contraten un servicio equivocado. Por supuesto, seguirá ocurriendo, pero los usuarios deberían poder establecer sus límites en función de su tolerancia al riesgo. Los comerciantes también deberían estar protegidos cuando comprueben que se cumplen esos requisitos y no deberían ser considerados responsables si quien pone en marcha el agente es quien asume el riesgo.

Las disputas siempre serán necesarias; sin embargo, se volverán más complejas cuando un agente realice acciones a velocidad de máquina y sin supervisión humana. Para reducir la complejidad y los costos que supone para los comerciantes gestionar reembolsos y disputas, deberíamos automatizar todo lo que podamos. No todo puede verificarse automáticamente de manera estandarizada, pero sí es posible comprobar automáticamente aspectos como los presupuestos de gasto o los límites de las transacciones.

Para ello, necesitamos registros inmutables de todo el proceso comercial y verificaciones en las que todas las partes puedan confiar y que puedan comprobar. No es viable crear datos compartidos y verificados mutuamente entre cada plataforma de compras y cada comerciante. Mantener, mediante tecnología de registro distribuido (DLT), un registro público, verificable e inmutable de las pruebas es una opción mucho más práctica.

Lo que sea determinista y pueda registrarse en la cadena debería registrarse en ella. Incorporar una verificación automatizada a un contrato inteligente cuesta prácticamente nada, y ambas partes pueden saber exactamente qué se está comprobando. Pero algunos aspectos también dependen de las políticas de la empresa, las preferencias de las personas y lo que los comerciantes quieran ofrecer a sus clientes.

A partir de tu trabajo en Hedera AI Studio, ¿qué casos de uso del comercio agéntico están más cerca de lograr una adopción comercial sostenida? ¿Qué pruebas te convencerían de que las empresas confían a los agentes gastos importantes, y qué características de Hedera determinarían su elección de infraestructura?

Sinceramente, todavía ninguno. Algunas empresas y organizaciones están lanzando «asistentes de IA» disponibles comercialmente; sin embargo, muchas plataformas se están apresurando a bloquear las operaciones comerciales. Algunos comerciantes han habilitado las compras impulsadas por IA, pero estas se limitan a ecosistemas aislados. Solo se pueden hacer compras con determinados agentes de IA o dentro de una red limitada de un proveedor de pagos. Se trata más bien de una prueba de concepto, no de una solución real, duradera y definitiva. Además, solo se pueden completar transacciones con intervención humana, en las que una persona supervisa y aprueba cada paso.

Para que surja un comercio agéntico realmente útil, necesitamos que un agente pueda buscar y realizar transacciones de forma universal, y que asuma la responsabilidad y la necesidad de atención constante que ahora recaen en la persona usuaria. Solo entonces resultará atractivo para los consumidores adoptar una nueva tecnología. Si solo se pueden comprar ciertas cosas en determinadas circunstancias y mediante un proceso que exige mucha intervención, los agentes de IA simplemente generarán más ruido, en lugar de convertirse en una tecnología que valga la pena adoptar, especialmente en el ámbito comercial.

Me convencería de que el comercio agéntico está funcionando ver agentes útiles con las herramientas que necesitan y, al mismo tiempo, una adopción por ambas partes del modelo comercial dentro de un sector concreto.

Por ejemplo, imaginemos que la comunidad científica quisiera encontrar una manera de financiar investigaciones valiosas y acelerar el desarrollo tecnológico.

El comercio agéntico podría aportar valor a este sector si varios actores importantes de ambas partes de la ecuación comercial acordaran los mecanismos o las herramientas —como plataformas de publicación y compra diseñadas para la investigación científica— y tanto los vendedores como los compradores, incluidos los equipos de I+D, las empresas farmacéuticas y las empresas de tecnología médica, estuvieran preparados para realizar transacciones significativas. La señal definitiva llegará cuando empecemos a observar un aumento real de la producción gracias a este sistema. En el sector médico, por ejemplo, eso podría traducirse en el desarrollo más rápido de nuevos medicamentos, dispositivos y pruebas diagnósticas, con transacciones facilitadas por el comercio agéntico que contribuyan a ese avance.

Muchas gracias por esta excelente entrevista. Invitamos a quienes quieran saber más sobre el comercio agéntico y la infraestructura de registros distribuidos a visitar Hedera.