Nandan Sheth, CEO de Splitit – Serie de entrevistas

Nandan Sheth, CEO de Splitit, es un ejecutivo fintech experimentado y emprendedor con profunda experiencia en pagos, comercio digital e infraestructura financiera, habiendo liderado la empresa desde 2022 mientras también forma parte de su junta. Antes de Splitit, pasó cinco años en Fiserv como Head of Carat & Digital Commerce, donde ayudó a dar forma a los ecosistemas de pago modernos, y anteriormente cofundó Acculynk, pionera en tecnologías de autenticación de pagos en línea seguras. Su carrera también incluye roles de liderazgo en American Express tras la adquisición de Harbor Payments, una empresa que cofundó y escaló hasta convertirse en una importante plataforma de facturación electrónica. A lo largo de más de dos décadas, Sheth se ha centrado consistentemente en crear innovaciones de pago que reduzcan la fricción, mejoren la seguridad y optimicen la economía de los comerciantes, posicionándolo para liderar la evolución de Splitit hacia un proveedor de infraestructura de compra ahora, paga después de próxima generación.

Splitit es una empresa fintech enfocada en transformar la compra ahora, paga después (BNPL) en una capa de infraestructura orientada al comerciante en lugar de un producto de préstamo dirigido al consumidor. A través de su plataforma, la empresa permite a los compradores dividir las compras en cuotas usando sus tarjetas de crédito existentes, eliminando la necesidad de nuevos préstamos, verificaciones de crédito o solicitudes extensas. Su innovación central radica en un modelo de “Installments-as-a-Service” de marca blanca que permite a los comerciantes integrar completamente BNPL en su propia experiencia de pago, manteniendo la propiedad de las relaciones y datos de los clientes mientras mejoran las tasas de conversión y el valor medio de los pedidos. Al aprovechar las redes de tarjetas de crédito existentes e integrarse directamente en los sistemas de los comerciantes mediante una única API, Splitit se posiciona como una alternativa de menor riesgo y más fluida a los proveedores tradicionales de BNPL, alineándose con el creciente escrutinio regulatorio mientras ofrece una experiencia de pago sin fricciones y controlada por la marca.

Has construido y vendido varias empresas de pagos, incluyendo Harbor Payments y Acculynk. ¿Cómo ha influido esa experiencia en tu perspectiva sobre por qué la certeza del pago puede convertirse en el factor definitorio en el auge del comercio agente?

Mi carrera se ha centrado en la capa de pagos, la parte del comercio que pocos notan a menos que falle. He aprendido que el descubrimiento atrae la atención, pero la autorización es la que finalmente genera ingresos.

En el comercio agente, donde los agentes de IA influyen en las compras, los agentes prefieren métodos de pago que sean predecibles, rápidos y con alta probabilidad de aprobación. La incertidumbre en el pago genera fricción y puede llevar a los agentes a evitar ciertos comerciantes o productos. La certeza del pago pasa de ser una preocupación de back‑end a un factor clave en las recomendaciones.

Splitit lanzó recientemente su Programa de Socios para el Comercio Agente. ¿Cómo aborda la incorporación de cuotas vinculadas a tarjetas en agentes de compra autónomos de IA el cuello de botella de certeza del pago que, según usted, está limitando la conversión hoy?

Al incorporar capacidades de pago diferido vinculadas a tarjetas en agentes de compra autónomos, el Agentic Commerce Partner Program de Splitit desplaza las compras con pagos a plazos hacia etapas anteriores del recorrido de IA, no solo al momento del checkout. Esto permite al agente evaluar la asequibilidad y la idoneidad del pago mientras reduce las opciones y decide qué comprar.

Otro beneficio es que nuestro modelo utiliza tarjetas y redes existentes, haciendo los pagos más fiables y fáciles para los agentes de IA. Esto resuelve un gran desafío: muchas conversiones fallan debido a la incertidumbre del pago más que por la adecuación del producto. Si los consumidores deben solicitar nuevo crédito o esperar una aprobación, el proceso se interrumpe. Aprovechar el crédito existente acelera el proceso.

En términos prácticos, ¿cómo permite su programa que los agentes de IA consideren la asequibilidad en las recomendaciones usando tarjetas y redes de pago existentes, sin requerir nuevas solicitudes de crédito o la creación de cuentas?

Splitit permite al agente convertir el precio total de la compra en un pago mensual usando una tarjeta que el comprador ya posee. Eso es muy diferente de empujar a alguien a un flujo de préstamo separado.

El comprador utiliza su tarjeta existente sin presentar una nueva solicitud, abrir una nueva cuenta o salir a un sitio de terceros. El plan de cuotas permanece dentro de la relación bancaria actual del comprador, introduciendo la asequibilidad en el proceso de decisión más temprano y ayudando a los agentes de IA a evaluar no solo las características y el precio del producto, sino también si el comprador puede completar la compra de manera realista.

Usted argumenta que el descubrimiento impulsado por IA ya está por delante de la conversión. ¿Dónde específicamente crean fricción los pagos en el flujo del comercio agente?

La fricción ocurre en tres áreas: elegibilidad, autorización y flujo de trabajo. Un comprador puede encontrar el producto adecuado mediante IA, pero el proceso puede fallar si la opción de pago requiere una decisión de crédito, genera una autorización impredecible o necesita una solicitud o aprobación separada.

Esta es la brecha entre el descubrimiento y la conversión. La IA ya impulsa tráfico minorista de alta intención, pero la infraestructura de pagos se queda atrás. La oportunidad está ahí. El desafío es lograr que la finalización de la compra sea tan fluida como el descubrimiento.

Muchos comerciantes dependen hoy de los mercados de Compra ahora, paga después. ¿Cómo difiere un modelo de cuotas basado en tarjetas de las plataformas tradicionales de Compra ahora, paga después cuando se integra en recorridos de compra impulsados por IA?

Nuestro modelo de cuotas basado en tarjetas utiliza el crédito existente del consumidor, mientras que el BNPL tradicional a menudo solicita al comprador que solicite nuevo crédito en el momento de la venta. Esa diferencia es importante en los recorridos de compra impulsados por IA porque cada nueva decisión de crédito introduce el riesgo de una denegación. Cuando eso ocurre con demasiada frecuencia, el agente de IA comienza a depriorizar a los comerciantes.

El BNPL tradicional requiere más pasos y nuevas marcas. Nuestro modelo mantiene a los comerciantes en control y garantiza que los compradores usen tarjetas de confianza, reduciendo la incertidumbre para los agentes de IA.

Desde el punto de vista técnico, ¿la optimización del checkout está perdiendo importancia frente a la predictibilidad de la autorización en un entorno agente?

La optimización del checkout es importante, pero la predictibilidad de la autorización lo es más. En otras palabras, un flujo de compra claro y simple sigue ayudando, pero la aprobación del pago es lo que finalmente determina el resultado. En el comercio tradicional, las empresas se centraban en la eficiencia del front‑end porque los compradores humanos gestionaban cada paso por sí mismos. En el comercio agente, los agentes de IA manejan gran parte de esa navegación.

El problema más difícil es si el pago se aprobará de manera estable y con baja fricción. Si la ruta de autorización —el proceso mediante el cual los bancos o redes de pago aprueban una transacción— es poco fiable, un checkout bellamente diseñado no resuelve el problema real. En este entorno, la predictibilidad de la autorización se convierte en parte del rendimiento del comercio, no solo en operaciones de pago.

A medida que los agentes autónomos comienzan a tomar decisiones de compra en nombre de los consumidores, ¿qué nuevas consideraciones de cumplimiento o regulatorias deberían preparar las empresas de tecnología financiera?

El consentimiento es clave. Las empresas deben definir la autoridad del agente y aclarar los requisitos de aprobación.

La responsabilidad sigue. Debe haber auditorías claras de las compras de los agentes y de los excedentes de límites.

El control es esencial. Las empresas necesitan permisos robustos, límites y lógica de excepciones.

En mi opinión, la capa de pagos debe habilitar las compras de agentes y garantizar la responsabilidad. Eso requiere una seguridad robusta, una autorización clara y un consentimiento bien definido. A medida que los humanos se alejan más de las transacciones, una gobernanza sólida en la capa de pagos se vuelve fundamental para generar confianza en el comercio agente.

¿Cómo influyen las cuotas en los motores de recomendación de IA de manera diferente a las opciones de checkout tradicionales? ¿Cambiar la asequibilidad altera de manera significativa cómo los agentes clasifican o priorizan los productos?

El checkout tradicional aparece después de la selección del producto. Las cuotas influyen antes al cambiar la asequibilidad. Los productos que están fuera de alcance a precio completo se vuelven viables con cuotas previsibles basadas en tarjetas. Esto cambia cómo los agentes de IA clasifican las opciones: consideran no solo la adecuación del producto, sino también la capacidad real de compra.

¿Qué señales o métricas está observando para determinar si el comercio agente está pasando de la experimentación a una adopción a escala?

Cinco señales pueden indicar cuándo el comercio agente pasa de la novedad a un canal escalable que remodela las transacciones.

Primero, monitoree la proporción del tráfico comercial impulsado por recorridos de compra impulsados por IA. Eso muestra si los consumidores están adoptando la tecnología, no solo probándola.

Segundo, observe la calidad de la conversión. Es importante que las sesiones impulsadas por IA conviertan a tasas significativas, no solo generen clics.

Tercero, rastree si los métodos de pago con mayor confianza de autorización ganan una proporción de recomendaciones. Eso demostraría que la certeza del pago está moldeando el comportamiento del agente.

Cuarto, busque una integración más profunda. Cuando los comerciantes, plataformas y proveedores de pagos integran los pagos directamente en los flujos de trabajo agentes, convierten la experimentación en infraestructura.

Quinto, observe tasas de aprobación más altas, tasas de conversión y valor medio de pedido cuando la asequibilidad está incorporada en las recomendaciones.

De cara al futuro, ¿ve que las transacciones impulsadas por agentes se extienden más allá del comercio electrónico a áreas como la adquisición B2B o la gestión de suscripciones?

El comercio electrónico es el primer paso, no el último. Los agentes añaden valor a cualquier proceso de compra con reglas y presupuestos establecidos. La adquisición B2B y la gestión de suscripciones son ejemplos obvios.

Todo esto depende de una capa de pagos en la que las empresas confían, se conectan e integran. Por eso Splitit soporta estándares abiertos como el Universal Commerce Protocol de Google para habilitar transacciones reales de agentes en todas las categorías.

Gracias por la excelente entrevista, quien desee obtener más información debería visitar Splitit.