Economía M2M: Agentes de IA y el Futuro de los Pagos de Máquinas

La Inteligencia Artificial (IA) ha permeado cada vez más negocios en diferentes sectores. Los datos muestran el 88 % de las organizaciones están usando IA, un aumento respecto al 50 % en 2022, y se proyecta que la tecnología contribuya $15.7 billones a la economía global para 2030.

A medida que la adopción se acelera, el papel de los sistemas impulsados por aprendizaje automático avanzado ha pasado de roles estrechos y asistenciales a una profunda integración en el comercio, las finanzas, la logística y otras industrias.

Estos sistemas de IA ayudan a mejorar la eficiencia, reducir costos y habilitar la automatización al tomar decisiones informadas y optimizar flujos de trabajo en tiempo real. Sin embargo, dependen de los humanos. Esta dependencia ahora está evolucionando hacia una mayor autonomía.

A medida que tanto la tecnología como su adopción continúan madurando, surge un cambio profundo. La IA ya no es solo una herramienta; se está convirtiendo en un actor económico, dando lugar a la Economía Máquina‑a‑Máquina (M2M). En el centro de este cambio están las entidades de software autónomas llamadas “agentes” de IA, que operan dentro de una arquitectura subyacente compuesta por algunos elementos clave.

En su núcleo hay un modelo, que ayuda al agente a comprender la intención y luego proporciona la secuencia de pasos que puede seguir a través de aplicaciones y sistemas para lograr el resultado deseado.

Luego, ejecutar los pasos requiere integraciones seguras con herramientas de inventario, plataformas logísticas y pasarelas de pago para que el agente pueda realizar acciones como realizar un pedido, programar entregas o emitir reembolsos. Apoyando esto está una plataforma de datos de clientes (CDP), que almacena preferencias de usuario, historial de servicio y consentimientos, junto con grafos de conocimiento que mapean relaciones entre productos y políticas, asegurando que los agentes operen con contexto y no con suposiciones.

Con el tiempo, el aprendizaje por refuerzo a partir de interacciones como clics, conversiones y quejas ayuda a los agentes a aprender qué acciones conducen a mejores resultados, haciendo la experiencia más fiable.

Juntos, estos niveles forman un sistema coordinado que permite un comercio agente‑céntrico exitoso.

Los agentes de IA no solo asisten; también toman decisiones, ejecutan tareas e interactúan con otros sistemas, con supervisión humana mínima o nula. Más sorprendente, estos agentes proactivos y orientados a resultados ahora pueden comprar y vender productos y servicios entre sí. Un modelo de IA paga automáticamente a un proveedor de nube por recursos de cómputo. Otro negocia acceso a API. Asignan recursos y optimizan costos de forma autónoma.

Según el CEO de Nvidia (NVDA ), Jensen Huang, estos agentes de IA podrían crear una “oportunidad de varios billones de dólares” para muchas industrias, llamándolos “la nueva fuerza laboral digital”.

“La era de la agenticidad de IA ha llegado”, anunció Huang en el CES 2025.

Esto se ve con gigantes minoristas como Walmart (WMT ), que utilizan agentes de IA para automatizar experiencias de compra personal y facilitar la planificación de mercancía. Incluso el gigante bancario JPMorgan Chase está explorando su uso para detectar fraudes, ofrecer asesoría financiera y automatizar procesos legales y de cumplimiento.

Mientras tanto, Google, Microsoft (MSFT ), IBM y Salesforce (CRM ) han incorporado capacidades de IA agente directamente en sus plataformas de software.

Lo que estamos presenciando es la formación temprana de una economía donde las máquinas no solo participan, sino que son compradores y vendedores autónomos, actuando en nombre de un usuario o un sistema.

IA como Actores Económicos: Compra y Venta con Dinero Digital

A medida que los agentes de IA comienzan a transaccionar, surge la pregunta: ¿cómo están pagando? Los sistemas financieros tradicionales no funcionan para estas máquinas, ya que están diseñados alrededor de los humanos. Estos sistemas requieren aprobaciones manuales, presencia física, estándares de verificación de identidad humana y horarios bancarios que simplemente no sirven para interacciones autónomas y en tiempo real entre máquinas.

Lo que los agentes de IA necesitan es un sistema de pago programable, interoperable a nivel global y siempre disponible. Aquí es donde entran las monedas digitales.

Los stablecoins, un tipo de criptomoneda diseñada para mantener un valor estable al anclar su precio a un activo como el dólar estadounidense, son especialmente adecuados para este comercio máquina‑a‑máquina.

Para empezar, son programables, lo que introduce inteligencia en las transacciones y es exactamente lo que los agentes de IA necesitan. Esto significa que la lógica, reglas y condiciones pueden incorporarse directamente al movimiento de fondos.

Al permitir que los pagos se ejecuten automáticamente mediante contratos inteligentes, los stablecoins habilitan a los agentes de IA a transaccionar de forma condicional, por ejemplo, liberando fondos automáticamente una vez que se entrega un servicio o ajustando el gasto según condiciones en tiempo real, algo que los sistemas bancarios tradicionales luchan por soportar.

Stablecoins como USDT y USDC también proporcionan liquidación instantánea. A diferencia de los sistemas heredados que pueden tardar horas o días, las transacciones basadas en blockchain se liquidan en segundos, si no minutos. Para los agentes de IA que operan en tiempo real, esta velocidad es esencial.

Más importante aún, son transfronterizos, y con agentes de IA operando sin fronteras nacionales, los stablecoins permiten un movimiento de fondos fluido y sin interrupciones al eliminar la conversión de divisas y los retrasos regulatorios.

Luego está el hecho de que las redes blockchain sin permisos están siempre activas. No hay fines de semana ni festivos que restrinjan el flujo de fondos en el ámbito cripto. Al operar 24/7, los stablecoins se alinean perfectamente con los sistemas autónomos que tampoco siguen horarios de oficina.

Estos beneficios habilitan microtransacciones, permitiendo a los agentes de IA pagar tan poco como fracciones de centavo, desbloqueando así nuevos modelos de negocio que antes no eran posibles debido a la fricción de pagos. Cuando se trata de niveles subdólar, la economía tradicional de pagos no tiene mucho sentido, ya que bancos y procesadores como Visa (V ) y Mastercard (MA ) cobran una tarifa fija por transacción, haciendo inviable económicamente la transferencia de pequeñas cantidades.

Por ello, Circle, el emisor del segundo stablecoin más grande, USDC, está construyendo sus propios sistemas de pago diseñados específicamente para el comercio de máquinas. El mes pasado, la compañía lanzó nanopagos, permitiendo a los agentes enviar tan solo $0.000001 en USDC sin comisión en su nueva blockchain Arc.

Los stablecoins están siendo adoptados ampliamente. En 2025, el volumen total de transacciones de stablecoins alcanzó los $33 billones, y la adopción se extendió más allá de los traders cripto. Un informe encontró que el 33 % de los líderes financieros globales ya usan stablecoins en sus operaciones comerciales, y un impresionante 86 % está interesado en hacerlo en los próximos años.

Así, usando “dólares digitales”, los agentes de IA pueden transaccionar casi al instante, las 24 horas del día, a nivel global.

“Muy pronto habrá más agentes de IA que humanos realizando transacciones”, anunció el CEO de Coinbase, Brian Armstrong, en una publicación de X, citando su imposibilidad de abrir una cuenta bancaria. “Pero pueden poseer una billetera cripto”, añadió.

Y por eso el intercambio cripto ha estado adoptando una “mentalidad AI‑first en toda la compañía”, como compartió recientemente Armstrong. Esto incluye Base, incubado por Coinbase, donde los agentes operan en cadena como mini‑negocios, trabajando para hacer que la capa 2 sea nativa de agentes.

Luego está la firma de capital de riesgo cripto Paradigm, que se asoció con la empresa financiera tradicional Stripe para lanzar una blockchain centrada en pagos llamada Tempo, que gestionará pagos globales, microtransacciones y pagos agente‑céntricos con su diseño orientado a stablecoins.

Todos estos desarrollos están formando una capa económica nueva y significativa, una que McKinsey proyecta podría mediar $3‑$5 billones en comercio de consumo para 2030.

Los Agentes de IA como una Nueva Clase de Cliente

El avance de la tecnología de IA y la expansión de la economía M2M están conduciendo a la aparición de los agentes de IA como un nuevo tipo de cliente.

A diferencia de los consumidores humanos, estos agentes operan de forma continua, sin cansarse ni aburrirse. Además, pueden operar indefinidamente, sin la influencia de sentimientos y emociones. Las emociones no son la base de la toma de decisiones aquí; más bien, se basa en datos y optimización.

Esta nueva clase de cliente también prioriza el costo y la eficiencia por encima de todo y puede escalar instantáneamente. Los agentes de IA pueden pasar de manejar unas pocas tareas a volúmenes masivos muy rápidamente y con poco esfuerzo adicional. Todos estos factores cambiarán fundamentalmente los patrones de demanda en la economía.

Hasta ahora, los humanos han sido el foco principal de los negocios, pero ya no es así. Ahora están empezando a diseñar productos y servicios específicamente para el consumo de máquinas, es decir, API, flujos de datos y servicios de cómputo.

Y eso significa que, en lugar de mercadear a los humanos, las empresas optimizarán sus ofertas para la selección algorítmica, asegurando que sus servicios sean la opción más rápida, barata o fiable para los agentes de IA que toman decisiones.

“Esto cambia mucho la forma en que pensamos sobre el panorama de inversión y sobre la construcción de productos. Realmente tienes que pensar primero en el agente y asumir que la mayoría de tus clientes serán agentes y no personas.”

– Matt Huang, socio director en Paradigm

En este contexto, el papel de los pagos digitales programables se vuelve aún más central. Y con los agentes de IA necesitando dinero rápido, barato y programable para transaccionar, la industria de los stablecoins ha encontrado su caso de uso.

Según Dan Morehead, fundador de Pantera Capital, que gestiona $5 mil millones en activos digitales, la IA no tiene otra opción que usar cripto para transacciones financieras porque los agentes de IA no pueden manejar efectivo físico. Y sin importar qué empresa gane la carrera de IA, todas necesitarán infraestructura blockchain para mover dinero, cree.

Aunque los stablecoins muestran promesas para habilitar el comercio agente‑céntrico, todavía enfrentan desafíos.

“La mayoría de la gente no tiene una billetera de stablecoin”, dijo Rubail Birwadker, jefe global de crecimiento de Visa, a Bloomberg. Esta brecha entre el impulso narrativo y la realidad de la infraestructura importa profundamente para los agentes que operan a escala. “Es increíblemente importante separar la merecida atención que los stablecoins reciben en el mundo agente‑céntrico, y la realidad”, añadió Birwadker.

Las brechas de infraestructura son solo parte del desafío. La incertidumbre regulatoria también es enorme. El estatus legal de un agente de IA sigue sin definirse, y preguntas sobre responsabilidad, como quién es responsable cuando un agente infringe la ley o comete un error, permanecen sin respuesta.

Además, cuando la entidad que inicia y maneja la transacción es un programa en lugar de un humano, el cumplimiento de las regulaciones contra el lavado de dinero (AML) se vuelve difícil.

Sin embargo, en lo que respecta a los stablecoins, han comenzado a ganar claridad, con el marco MiCA (Markets in Crypto‑Assets) en la UE exigiendo requisitos de reserva estrictos para los emisores de stablecoins. En EE. UU., la Ley GENIUS ha establecido un marco regulatorio federal para los stablecoins vinculados al dólar estadounidense.

Estos desarrollos están habilitando el cumplimiento regulatorio para las firmas cripto y una adopción masiva en pagos, ayudando a que los stablecoins pasen de ser un activo de nicho a una infraestructura financiera mainstream.

La Tecnología que Habilita Contratos y Pagos Autónomos

Con los agentes de IA convirtiéndose en la nueva gran clase de clientes, la pregunta no solo es cómo pagan, sino también sobre la infraestructura. Para que los agentes de IA participen plenamente en la economía, deben poder transaccionar legal y seguramente, lo que requiere nuevos estándares técnicos y legales.

Una de las innovaciones clave que lo permite es un conjunto de protocolos que permiten a los agentes de IA descubrir servicios, negociar términos y ejecutar pagos.

La capa de infraestructura está actualmente formada por algunos protocolos emergentes clave, incluidos el Model Context Protocol (MCP) de Anthropic y el Agentic Commerce Protocol (ACP) de OpenAI.

En abril del año pasado, Google también introdujo el protocolo Agent‑to‑Agent (A2A), un protocolo de comunicación para agentes de IA. Luego, a principios de este año, el gigante tecnológico anunció el lanzamiento del Universal Commerce Protocol (UCP) para crear un sistema unificado a lo largo de la experiencia de compra, de modo que los minoristas no tengan que construir sus propias herramientas.

Las redes de tarjetas también están ocupadas posicionándose para poseer este cambio agente‑céntrico a través de Visa Intelligent Commerce y Agent Pay de Mastercard. Mientras tanto, los pagos cripto realizados por agentes de IA fluyen a través de x402, un estándar abierto desarrollado por Coinbase para proporcionar a los proveedores de servicios en línea una forma de cobrarles directamente.

El punto es que, hoy, incluso tareas simples como alquilar potencia de cómputo requieren registrarse en servicios, proporcionar los datos de la tarjeta y generar una clave API para que el software pueda acceder a otro servicio. Esta configuración se vuelve aún más complicada cuanto más sofisticado y ambicioso es el proyecto.

Pero con x402, Erik Reppel, creador del estándar y jefe de ingeniería en Coinbase Developer Platform, señala que “tu billetera se convierte en la clave API universal que te permite acceder a cualquier servicio habilitado para x402”.

X402 ofrece un modelo de pago por uso, donde cuando un agente solicita un servicio, el servidor responde con un precio, y el agente lo paga automáticamente en cripto desde una billetera asignada por su desarrollador.

“Herramientas como x402 permiten a los agentes pagar por datos, API y servicios… Aún es temprano, pero el impulso es real: x402 está desbloqueando una nueva clase de aplicaciones y agentes que pueden pagar a medida que avanzan”, dijo Reppel.

Lanzado hace aproximadamente un año, los asistentes de IA han realizado más de 100 millones de transacciones a través del estándar. En los últimos 30 días, casi 1 millón de transacciones se han llevado a cabo en X402, generando $2.5 millones en volumen, según el proveedor de datos Artemis.

Alrededor de 4 000 comerciantes, incluidos Amazon Web Services (AWS), Messari, Pinata, Heurist y Alchemy, están dispuestos a vender a través del estándar. Pero los pagos por sí solos no son suficientes. Para que los agentes de IA operen como actores económicos totalmente autónomos, también necesitan firmar contratos y establecer una identidad legal. Para que una IA firme un contrato, debe poseer una identidad única e inviolable que establezca la procedencia de quién lo firmó. Aquí es donde entran los Identificadores Descentralizados (DIDs) y las Credenciales Verificables (VCs).

En los DIDs, a los agentes de IA se les asigna un número de identidad único anclado a una blockchain, lo que les permite firmar transacciones, autenticarse ante servicios y establecer confianza sin intervención humana mediante una clave privada que controlan. Mientras tanto, las VCs son attestaciones digitales emitidas al agente de IA, que le permiten probar sus capacidades autorizadas sin revelar datos privados.

Luego están los contratos inteligentes, código auto‑ejecutable que ejecuta automáticamente los acuerdos cuando se cumplen los términos y condiciones predefinidos. Permiten que la IA entre en contratos donde el pago se libera solo al entregarse el servicio.

Esta pila de capas de identidad, pagos y ejecución está permitiendo que los agentes de IA operen de extremo a extremo sin supervisión humana.

La Acción a Observar

En el ámbito de los agentes de IA, Teradyne (TER ) destaca por construir la capa física crítica mientras gran parte del mundo se centra en software y pagos digitales.

La compañía está construyendo robots que los agentes de IA pueden controlar en entornos del mundo real. Para que un agente de IA mueva una caja en un almacén, necesita un brazo robótico, y Teradyne es el líder mundial en estas plataformas de robots colaborativos a través de Universal Robots y Mobile Industrial Robots (MiR).

Los robots de Teradyne pueden ser controlados programáticamente, lo que los convierte en puntos finales ideales para los agentes de IA que operan en el mundo físico. Más importante aún, los cobots son más fáciles de desplegar que los robots industriales tradicionales, lo que permite una adopción más rápida en diversas industrias.

Sus sólidas capacidades de IA han impulsado sus acciones a nuevos máximos. Al momento de escribir, las acciones de Teradyne cotizan a $369, lo que sitúa su capitalización de mercado en $57.6 billones. TER ha subido más del 90 % en lo que va del año y un 399.65 % en el último año.

La compañía tiene un EPS (TTM) de 3.48 y un P/E (TTM) de 105.65. Paga un rendimiento de dividendo del 0.14 %.

En el cuarto trimestre, Teradyne reportó un aumento del 44 % en ingresos respecto al año anterior, alcanzando $1.08 mil millones. La IA impulsó más del 60 % de esos ingresos, y la compañía espera que esta proporción supere el 70 % en el trimestre actual. El CEO Greg Smith atribuyó el impulso a los centros de datos como “el motor principal del mercado”, y la empresa prevé un crecimiento interanual en 2026 impulsado por la demanda de IA en cómputo.

Segmento por segmento, Semiconductor Test, que incluye operaciones relacionadas con el diseño y fabricación de productos y servicios de prueba de semiconductores, representa la mayor parte de los ingresos con $883 millones. El segmento Product Test, que cubre productos y servicios para pruebas de defensa y aeroespacial, pruebas de fotónica de silicio, sistemas de prueba inalámbricos y pruebas de placas de circuito, registró $110 millones en ingresos, mientras que el segmento Robotics, que incluye robots móviles autónomos y brazos robóticos colaborativos, reportó $89 millones.

“Nuestros resultados del Q4 superaron el extremo superior de nuestro rango de guía, impulsados por la demanda relacionada con IA en cómputo, redes y memoria dentro de nuestro negocio Semi Test”, dijo Smith, señalando “crecimiento secuencial” en todos los segmentos y logrando un crecimiento del 13 % a nivel de empresa en 2025.

Para este período, Teradyne también reportó ganancias ajustadas de $1.80 por acción. El ingreso neto del Q4 fue de $257.2 millones, o $1.63 por acción diluida, frente a $146.3 millones, o 90 centavos por acción, del año anterior.

La compañía de robótica también emitió una guía fuerte, esperando “crecimiento interanual en todos nuestros negocios, con un fuerte impulso en cómputo impulsado por IA”. Pronostica ingresos del primer trimestre entre $1.15 mil millones y $1.25 mil millones y ganancias ajustadas por acción en el rango de $1.89 a $2.25.

Últimas Noticias y Desarrollos de la Acción Teradyne, Inc. (TER)

Conclusión

Con la adopción de IA en todas las industrias en aumento, está redefiniendo la forma en que se trabaja al mejorar la eficiencia y reducir costos. Más profundamente, los sistemas inteligentes están evolucionando de herramientas a agentes autónomos, remodelando ahora quién participa en la economía.

La capacidad de estos agentes de IA para transaccionar está impulsando la aparición de pagos máquina‑a‑máquina, impulsados por monedas digitales como los stablecoins. Esto está generando un cambio, donde los pagos se vuelven instantáneos, programables e integrados directamente en la lógica del software, habilitando una nueva clase de actividad económica que opera de forma continua y global.

De cara al futuro, la convergencia de IA, pagos digitales y robótica definirá la próxima fase de esta transformación. Los agentes de IA no solo tomarán decisiones y moverán dinero, sino que también controlarán cada vez más sistemas físicos, ejecutarán tareas en el mundo real y remodelarán industrias enteras.