La inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta asociada únicamente a la eficiencia interna para convertirse en un elemento cada vez más relevante en la relación entre las compañías y sus clientes. Esta fue una de las principales conclusiones de la mesa redonda “Clientes, agentes, datos y pago: qué está cambiando en el ecosistema. La perspectiva del comercio”, celebrada el pasado jueves 24 de septiembre en el marco del Secure Payments & ID Congress 2026, en Kinépolis – Ciudad de la Imagen (Madrid).

La sesión, moderada por Ignacio González, vicepresidente de Retail & Commerce de Mastercard en España, reunió a Alberto Mendoza, gestor senior de medios de pago, digitalización y soporte PDV de Repsol; Alex Reina, Business & Operation Director de Deporvillage; y Christophe Fernandes, Product Manager Payments de Lastminute.

Los tres ponentes coincidieron en que la IA ya está generando aplicaciones concretas dentro de sus compañías, aunque el verdadero cambio de paradigma llegará con el desarrollo del comercio agéntico, en el que los agentes podrán interactuar con los comercios, tomar decisiones en determinados contextos y desencadenar pagos en nombre del consumidor.

Repsol: una visión única del cliente y decisiones más anticipadas

Desde Repsol, Alberto Mendoza explicó que la evolución del grupo hacia un modelo cada vez más orientado al cliente está estrechamente vinculada con la capacidad de integrar y aprovechar los datos.

La compañía ha desarrollado un ecosistema de inteligencia artificial generativa que permite transformar los datos en conocimiento y utilizarlo para generar propuestas de valor para el negocio. Uno de los principales objetivos es disponer de una visión única del cliente y del negocio, evitando que cada área trabaje con métricas o interpretaciones diferentes.

Esta capacidad también se está aplicando a la anticipación de la demanda. Mendoza puso como ejemplo el sistema de pedido sugerido en tienda, que utiliza información externa como las previsiones meteorológicas para anticipar qué productos pueden tener una mayor demanda en las estaciones de servicio. Repsol ha explicado públicamente que este sistema alcanza un 85% de acierto y ya se encuentra desplegado en cientos de estaciones.

La IA también está teniendo un papel relevante en la personalización de ofertas y contenidos, con Waylet como uno de los principales puntos de desarrollo digital de Repsol. La compañía está trabajando además en nuevos servicios vinculados al pago, como experiencias más accesibles o modelos de suscripción.

Otro de los ámbitos destacados por Mendoza fue la denominada “voz del cliente”. La IA permite analizar grandes volúmenes de valoraciones, comentarios, sugerencias, quejas o reclamaciones para identificar tendencias y obtener una escucha más activa de lo que sucede en el mercado.

Deporvillage: más herramientas, más pruebas y más capacidad para iterar

Para Alex Reina, la inteligencia artificial está modificando radicalmente la manera en la que un ecommerce puede evaluar e incorporar nuevas tecnologías.

Deporvillage, especializado en la venta online de material deportivo y con presencia en distintos mercados europeos, trabaja con un consumidor especialmente exigente, por lo que mejorar la experiencia de usuario se convierte en una prioridad.

En este contexto, Reina señaló que el mercado dispone actualmente de cientos de herramientas relacionadas con búsqueda, personalización y experiencia de usuario. La diferencia respecto al pasado está en que la IA permite a los equipos técnicos integrar y probar nuevas soluciones con mucha más rapidez.

Esto también está cambiando el papel de los tradicionales tests A/B. La compañía puede combinar los resultados de una herramienta con información de Analytics, datos de las distintas plataformas y otras fuentes de comportamiento para obtener una lectura mucho más amplia del impacto real de una tecnología.

Como ejemplo, Reina explicó que Deporvillage ha trabajado con Dynamic Yield para personalizar la experiencia de su ecommerce y que la IA permite ahora cruzar los resultados obtenidos desde diferentes fuentes para determinar con mayor rapidez si una solución está cumpliendo las expectativas del negocio. Dynamic Yield se posiciona precisamente como una plataforma de personalización y experimentación basada en IA.

El resultado es una capacidad de iteración mucho mayor: probar, medir, identificar qué funciona y cambiar de herramienta cuando sea necesario, reduciendo el tiempo necesario para tomar decisiones.

Lastminute: la IA también entra en el equipo de pagos

En el caso de Lastminute, Christophe Fernandes explicó que la inteligencia artificial forma ya parte de la estrategia de la compañía y que todos los empleados disponen de distintas herramientas para trabajar con ella.

En el área de pagos, el objetivo pasa especialmente por mejorar el rendimiento y agilizar procesos. Fernandes explicó que utiliza IA para analizar datos, detectar posibles puntos de fricción en la conversión, realizar análisis de competencia y desarrollar casos de negocio.

Pero uno de los cambios que destacó fue la capacidad de crear prototipos mucho más avanzados. Frente a los prototipos básicos utilizados tradicionalmente, la IA permite generar conceptos mucho más próximos a la experiencia digital real, lo que facilita explicar ideas, priorizarlas y decidir cuáles deben desarrollarse.

La compañía también ha comenzado a explorar directamente el comercio agéntico. Lastminute ha lanzado este año un piloto en el que un agente puede buscar vacaciones, hoteles y vuelos y también realizar reservas, integrando el proceso de pago y utilizando los datos del usuario.

La experiencia del piloto ha puesto de manifiesto una conclusión especialmente relevante para el sector financiero: para que este nuevo modelo funcione será necesario contar con un ecosistema de pagos robusto, pero también altamente configurable.

Fernandes explicó que, en un entorno agéntico, algunas de las señales que actualmente se utilizan para identificar comportamientos fraudulentos pueden perder valor, ya que la interacción no se produce de la misma manera cuando quien navega y toma decisiones es un agente.

Por ello, las compañías tendrán que adaptar progresivamente sus mecanismos de autenticación, control de fraude y gestión del riesgo a esta nueva realidad.

El gran reto: cuándo llegará realmente el comercio agéntico

Más allá de las aplicaciones actuales, una de las cuestiones centrales de la mesa fue precisamente cuándo estará preparado el consumidor para dejar que un agente compre por él.

Alex Reina puso el foco en la adopción. A su juicio, el desarrollo del comercio agéntico no dependerá únicamente de la capacidad tecnológica de las empresas, sino también de cómo evolucione el comportamiento del consumidor y de la velocidad con la que los organismos públicos definan el marco regulatorio.

El ejecutivo recordó que todavía existe cierta resistencia a realizar una compra sin ver directamente el producto, el proceso o el entorno en el que se realiza la transacción. El caso de Walmart aporta una referencia en este sentido: tras probar compras dentro de ChatGPT, la compañía comunicó en marzo de 2026 que las operaciones realizadas mediante Instant Checkout registraban aproximadamente un tercio de la conversión de las compras en las que el usuario era redirigido a Walmart, lo que evidenció las dificultades de trasladar todo el proceso de compra al entorno conversacional.

Para los participantes en la mesa, la adopción será progresiva y estará condicionada por factores tecnológicos, regulatorios y, sobre todo, por la confianza del propio consumidor.

Tres fases para los pagos agénticos

En este punto, Alberto Mendoza definió el escenario de los pagos agénticos en tres fases. La primera pasaría por una etapa en la que los agentes de los consumidores interactuarán con los agentes de los comercios y serán capaces de intercambiar información y recomendaciones.

Una segunda fase estaría marcada por la creación y consolidación de protocolos de comunicación que permitan a esos agentes entenderse y establecer unas reglas comunes dentro del ecosistema. Y la tercera sería la llegada del pago agéntico propiamente dicho, donde el agente podrá desencadenar una transacción a partir de las atribuciones concedidas previamente por el usuario.

Precisamente el consentimiento aparece como uno de los grandes retos. Mendoza señaló que el consumidor tendrá que definir qué puede hacer su agente: qué producto puede comprar, por qué importe, con qué características o bajo qué condiciones. “Eso tiene que ser transparente para toda la industria”, defendió.

La cuestión no será únicamente tecnológica. También habrá que determinar cómo se distribuye la responsabilidad ante errores, fraude o comportamientos maliciosos y cómo se garantiza que el usuario pueda conocer y modificar las reglas bajo las que actúa su agente.

La mesa dejó así una idea clara: la transición hacia el comercio agéntico ya ha comenzado, pero todavía queda por definir cómo se construirá la confianza necesaria para que un agente no solo recomiende una compra, sino que pueda ejecutarla y pagarla en nombre del consumidor.