Hemos realizado grandes avances en el desarrollo de la infraestructura para la próxima generación del comercio. En los últimos seis meses, hemos lanzado el protocolo Agentic Commerce (ACP), una especificación de fuente abierta que permite que los compradores, los agentes de IA y los vendedores realicen transacciones a través de las API. También hemos introducido la primera solución completa por agentes con Agentic Commerce Suite, y hemos incorporado a empresas líderes como URBN (que incluye a Anthropologie, Free People y Urban Outfitters) y Etsy, a la par que hemos impulsado las experiencias de compra de IA en los agentes de IA. Más recientemente, hemos implementado el soporte para pagos automatizados, lo que permite la monetización del contenido y de los datos directamente por parte de los agentes.

A lo largo de todo este proceso, nos hemos reunido con decenas de empresas, desde startups ágiles de SaaS y plataformas B2B, hasta grandes empresas de telecomunicaciones y servicios públicos o minoristas de Fortune 500. Todos los sectores se están preparando para el comercio por agentes.

En todas las conversaciones, las empresas formulan las mismas preguntas: ¿Qué canales debo lanzar en primer lugar? ¿Cómo me descubren los agentes? ¿Cómo encuentro al partner adecuado para crearlo?

Estas preguntas giran en torno a cinco temas principales:

1. Garantizar que los agentes sepan que existes
   
2. Ayudar a los agentes a entender cómo usar tu sitio web
   
3. Configurar tu sitio web para gestionar el tráfico no humano
   
4. Preparar a tu empresa para el comercio por agentes
   
5. Establecer la gobernanza de la IA
   

Esta guía se basa en conversaciones del mundo real y en la profunda experiencia de Stripe en su trabajo con empresas líderes que se preparan para adoptar el comercio por agentes. Tanto si estás explorando el comercio por agentes por primera vez como si quieres perfeccionar una estrategia existente, esta guía técnica de campo resume todo lo que puedes hacer hoy para optimizar tu empresa para el comercio por agentes. No se trata de una lista exhaustiva; esta guía trata tácticas clave que otras empresas han implementado con éxito.

1. Asegúrate de que los agentes sepan que existes

Para que los agentes te recomienden, tienes que tener visibilidad. Para ello, es necesario asegurarse de que tu infraestructura técnica acepte a los agentes, en vez de alejarlos, y de que implemente un feed del catálogo de productos optimizado. Aunque es demasiado pronto para formalizar una estrategia de descubrimiento cuando los propios modelos siguen en evolución, hay una serie de medidas concretas que puedes adoptar para mejorar el modo en que los agentes analizan y entienden tu sitio web y el catálogo de productos.

Confirma que el archivo robots.txt y la configuración del firewall aceptan a los agentes

Para intentar proteger sus datos, algunas empresas bloquean sin darse cuenta los mismos rastreadores (como GPTBot o Google-Extended) que impulsan estas recomendaciones de IA. Si bloqueas al agente, en la práctica tu sitio web será invisible.

Para asegurarte de que tu archivo robots.txt esté optimizado para el descubrimiento de agentes sin exponer datos confidenciales de la ruta del administrador, tendrás que diferenciar entre los agentes de comercio verificados y los rastreadores (scrapers) genéricos. Un buen punto de partida es comprobar tu configuración actual con los user-agents conocidos (como GPTBot, ClaudeBot y Google-Extended). Puedes encontrar listas actualizadas y ejemplos de la configuración directamente en la documentación oficial de los rastreadores para OpenAI, Anthropic y Google, lo que te permite distinguir los agentes de IA verificados de los rastreadores (scrapers) malintencionados.

Es posible que también quieras permitir expresamente el acceso a contenido estático de gran valor (como las páginas de detalles de productos y el almacenamiento de categorías), y, a la vez, no permitir el de las costosas rutas dinámicas (como los resultados de las búsquedas internas, el de los carritos de la compra o los endpoints de API de tarifas dinámicas). Esto orienta a los agentes a las páginas más importantes a la vez que protege tu infraestructura de despilfarrar en los ciclos de cómputo.

Pero hay una salvedad. Si tu modelo de negocio es el propio contenido (p. ej., editores de noticias, proveedores de datos especializados o escritores creativos), ofrecerlo de forma gratuita para entrenar a un LLM puede que no tenga mucho sentido. En su lugar, podrías elegir de forma estratégica el contenido que deseas exponer de forma gratuita (como un resumen) y aquel al que el acceso estará restringido (como el artículo al completo). También puedes monetizar los agentes mediante pagos automatizados. Esto te permite facilitar tus datos a cambio de una comisión, lo que convierte a los agentes de IA en clientes de pago, en lugar de extractores de contenido.

Asegúrate de que el contenido se renderiza en el lado del servidor

A muchos agentes les resulta difícil procesar el contenido renderizado en el cliente, ya que no pueden ejecutar el JavaScript que lo carga. Si las páginas de los productos, los precios o la información de la disponibilidad se renderizan del lado del cliente, es posible que los agentes pasen por alto detalles clave.

El renderizado del lado del servidor es el método más recomendable para la disponibilidad por agentes. Gracias al renderizado del lado del servidor, el servidor genera un HTML al completo antes de enviarlo al solicitante, lo que significa que los agentes reciben un contenido completo y listo para ser analizado sin necesidad de que ejecuten JavaScript. Si no es posible implementar todo el renderizado en el lado del servidor en el sitio web, puedes pensar en la generación de sitios estáticos o en la hidratación (hydration).

Optimiza la información del producto para los agentes con el archivo /llms.txt

Tienes un sitemap.xml para Google, pero a los agentes les puede resultar difícil analizar eficientemente grandes páginas HTML que están saturadas de anuncios o menús de navegación. Puedes facilitarles un archivo de texto con un elevado nivel de señal para contribuir a que encuentren tus páginas.

Para lograr esto, piensa en publicar un archivo /llms.txt. Se trata de un sencillo archivo en Markdown en la raíz, que actúa de índice seleccionado para la IA. Debe incluir tus principales selecciones de productos, las políticas de devolución y la documentación en texto sin formato. Si envías al modelo textos claros y estructurados, puedes aumentar la probabilidad de que los agentes citen tus productos y políticas de forma correcta.

En Stripe utilizamos este enfoque: nuestro archivo /llms.txt que se encuentra en stripe.com/llms.txt les proporciona a los agentes un directorio claro con las ofertas. También contamos con documentación en formato Markdown, disponible para un trabajo de referencia eficiente por parte del agente (p. ej., consulta docs.stripe.com/payments/accept-a-payment.md). Este método dual ayuda a que los agentes entiendan lo que ofrecemos y cómo utilizarlo.

Visita el documento oficial en llmstxt.org para obtener más información y un directorio sobre las implementaciones en directo de otras de las marcas más pioneras en materia tecnológica en llmsdirectory.com.

Implementa un feed de productos

Aunque los feeds de los productos aún no estén disponibles para todos los agentes, se espera que lleguen a convertirse en el punto de partida más importante de descubrimiento de productos para los agentes. Además de que los agentes pueden rastrear tu sitio web para recopilar información de los productos, los feeds de datos directos garantizan que reciben todos los cambios en el producto de forma inmediata, en lugar de tener que esperar a ciclos de rastreo más lentos y algunas veces impredecibles. Asimismo, te ofrecen un control exhaustivo sobre el lanzamiento (lo que te permite establecer los datos de lanzamiento de los productos a las plataformas de los agentes) y pueden contribuir a suprimir las alucinaciones si garantizan que los agentes obtienen las especificaciones, la disponibilidad y los precios más exactos.

Uno de los problemas es que los distintos agentes posiblemente prefieran contar con tus datos en diferentes formatos: por ejemplo, uno podría necesitar un archivo SFTP y otro, una integración de API personalizada. Un tercero incluso podría contar con una especificación del feed completamente propia. Ya hemos sido testigos de cómo algunas marcas han adaptado el mismo catálogo de productos hasta seis veces distintas para obtener visibilidad en diferentes agentes, lo cual exige un mantenimiento constante que acapara recursos y tiempo.

Puedes adelantarte si te asocias con un proveedor de comercio, como por ejemplo Stripe, que pueda distribuir el catálogo por todas partes. Gracias a Agentic Commerce Suite de Stripe, puedes subir el catálogo directamente a Stripe o conectarlo con el distribuidor. Stripe se encarga de repartir la información del producto a todos los agentes de la IA de forma automática.

2. Ayuda a los agentes a entender cómo usar tu sitio web

A diferencia de las máquinas tradicionales, los LLM funcionan basándose en la comprensión semántica. Como resultado, es especialmente importante comunicarse con los agentes de manera que reflejen el lenguaje natural de los humanos; necesitan instrucciones técnicas explícitas para interactuar con tu empresa. Para ello, es necesario alojar un conjunto de archivos específicos en tu dominio que funcionen como manuales de instrucciones para que los agentes descubran e interactúen con tu empresa.

Dile al agente quién eres y qué puede hacer tu API con well-known/ai-plugin.json

Este es el punto de entrada para que el agente te descubra. Piensa en ello como si fuera una biografía de tu marca, en la que le dices al agente quién eres y qué puede hacer tu API.

El campo description_for_model es especialmente importante y debes aplicar un diseño de prompts («prompt engineering»); es decir, debe usar un lenguaje claro y práctico que explique cuándo usar la API y qué puede hacer. Los agentes funcionan mejor con funciones específicas y casos de uso concretos, no con lenguaje de marketing genérico.

Por ejemplo, no digas solo «Vendemos zapatos». En su lugar, plantéate decir algo como: «Usa este sitio web para buscar calzado deportivo, comprobar la disponibilidad de tallas en tiempo real y obtener estimaciones de envío», que le dice a un agente de forma más clara cómo ayudar a un cliente a comprar tus artículos.

Define a tu marca con manifest.json

Cuando un agente presenta tus productos en una ventana de chat, tiene que mostrarlos con la identidad de tu marca, incluido tu logotipo, tu nombre y tu estilo visual.

Los agentes extraen esta información del archivo manifest.json para crear tarjetas de productos y otros elementos de la interfaz de usuario. Usa este archivo para definir tu short_name oficial y tus icons de alta resolución. De este modo, te asegurarás de que los agentes muestran tu marca de forma coherente en todas las interacciones.

Para ver los detalles de implementación y los ejemplos que puedes copiar y pegar, consulta la sección MDN Web Docs: Web app manifest, que es la documentación de referencia del sector.

Dales instrucciones a los agentes sobre cómo ejecutar tareas con openapi.yaml

Los agentes necesitan instrucciones precisas sobre cómo interactuar con tu API, como a qué endpoints llamar, qué parámetros incluir y cómo estructurar las peticiones. Dependen de tu archivo openapi.yaml para entender de forma precisa cómo ejecutar tareas, como buscar productos, consultar el inventario o procesar los pedidos.

Al igual que con el campo description_for_model, trata los campos de resumen y de descripción como si fueran prompts. En lugar de summary: "Get Users", usa summary: "Retrieve a list of active users filtered by subscription tier". Sé específico con las funciones, los parámetros requeridos y los casos de uso.

Para ver las especificaciones técnicas, consulta OpenAPI Specification (OAS) 3.1.0.

3. Configura tu sitio para gestionar el tráfico no humano

Los agentes se comportan de una forma fundamentalmente diferente a la de los compradores humanos. Leen más rápido, realizan consultas de más productos de manera simultánea y funcionan bajo estrictas limitaciones de plazos y de presupuestos de cálculo. Si tu infraestructura está optimizada solo para patrones de tráfico humano, a los agentes les resultará difícil acceder a tu catálogo o puede que abandonen tu sitio cuando la respuesta sea lenta, o cuando haya bloqueos o páginas muy costosas de procesar.

A continuación te indicamos algunas formas de asegurarte de que tu sitio pueda responder al tráfico de los agentes.

Mejora la eficacia de los tokens de los agentes con la lógica de edge computing

Los agentes «pagan» (en tokens de cálculo) para leer tu sitio web. Si la descripción de tu producto es de 2000 palabras, puede resultar demasiado caro procesarla para los agentes. Como resultado, es posible que los agentes le quiten prioridad o se salten tu sitio por completo y busquen fuentes más eficientes.

Para solucionar esto, considera la posibilidad de utilizar un CDN moderno capaz de ejecutar la lógica de edge computing. Configura una función de edge computing para inspeccionar el encabezado de User-Agent entrante. Si se detecta un agente (como GPTBot), intercepta la petición y sirve una plantilla de solo datos y ligera (Markdown o JSON) en lugar de tu web visual pesada. Esto puede reducir el coste de los tokens en un 90 % aproximadamente.

Establece límites de frecuencia para evitar picos de peticiones de los agentes

Los compradores humanos echan un vistazo a un producto cada vez, pero los agentes que compran en nombre de un cliente pueden hacer una consulta de 50 productos en 2 segundos y comprobar la disponibilidad, comparar los precios y leer las especificaciones de todo tu catálogo casi al instante. Un firewall estándar puede marcar esto como un ataque DDoS y prohibir el acceso a la IP.

Configura tu Web Application Firewall (WAF) para que aplique una regla de límite de frecuencia dedicada a los agentes legítimos (p. ej., GPTBot). En lugar de establecer un bloqueo estricto («Block»), define la acción en Challenge o haz que devuelva un código de estatus 429 Too Many Requests con un encabezado Retry-After. Esto le indica explícitamente al agente: «Te permitimos que estés aquí, pero espera cinco segundos».

Almacena en la caché de tus endpoints de la API de «mucha lectura» para evitar que se agote el tiempo

Los agentes trabajan con presupuestos de tiempo muy estrictos. Si tu API tarda dos segundos en responder a una comprobación de inventario, es posible que se agote el tiempo del agente o que alucine y se produzca un error.

Para evitar esto, almacena de forma activa la caché de tus endpoints de la API de «mucha lectura» (como «precio» e «inventario») en el entorno de edge del CDN usando la directiva «stale-while-revalidate». De este modo, el CDN podrá entregar al instante datos almacenados en la caché mientras obtiene las actualizaciones en segundo plano.

Lee la sección RFC 5861: HTTP Cache-Control Extensions for Stale Content, la especificación oficial de las actualizaciones de caché asíncronas.

4. Prepara a tu empresa para el comercio por agentes

Prepararse para el agentic commerce requiere cambios que van más allá de la infraestructura, como la forma en que los equipos directivos se alinean en torno a los datos y los nuevos roles que se crean. Las empresas que avanzan más rápido han realizado cambios organizativos deliberados en las prioridades de la directiva, la estructura de los equipos y la colaboración entre departamentos.

Explora los cambios en los departamentos

Estamos observando cambios en los equipos de marketing y de TI de las empresas que se están preparando para el agentic commerce. Los equipos de marketing están pasando de redactar textos persuasivos a crear contenido preciso. Estos equipos dan prioridad a los datos estructurados y a las especificaciones claras de los productos sobre las historias con carga emocional.

Los equipos de TI y de seguridad se centran en gestionar el rendimiento de los agentes. Las organizaciones más preparadas han formado a sus equipos de seguridad para que diferencien entre los rastreadores maliciosos y los agentes legítimos, lo que garantiza que se dé prioridad al tráfico válido de las máquinas en lugar de bloquearlo.

Coordina al equipo directivo en torno a cómo se utilizan los datos

En las empresas que se han preparado con éxito para el agentic commerce, hemos observado un patrón común: la alineación entre el CIO, el CTO y el CDO (director digital o de datos) en torno a un cambio fundamental en cómo se utilizan los datos. Estas organizaciones han dejado de ver los datos simplemente como una herramienta de análisis y han empezado a tratarlos como una infraestructura transaccional.

• El CIO de estas organizaciones ha ampliado su enfoque del cumplimiento de la normativa interno a la disponibilidad de la API externa. Han reconocido que los sistemas ERP del back-office, que antes se consideraban solo internos, ahora deben ser accesibles para los agentes de primera línea que toman decisiones de compra en tiempo real.
  
• El CTO ha defendido la arquitectura componible como una prioridad estratégica. Las empresas más preparadas han pasado a usar microservicios específicamente para admitir un tráfico de agentes a alta velocidad.
  
• El CDO ha asumido la responsabilidad de la higiene de los datos como una función que genera ingresos. Estos líderes entienden que en el agentic commerce los datos erróneos pueden traducirse en pérdidas de ventas. Son responsables de la «verdad fundamental» que evita las alucinaciones de los agentes y garantiza la precisión de la información de los productos.
  

Considera contratar a un mánager de productos de IA de agentic commerce

Además de los mánagers de productos para web y móvil, estamos viendo que las empresas líderes están definiendo un nuevo rol: el mánager de productos de IA de agentic commerce, que lidera el desarrollo de sistemas autónomos capaces de razonar, planificar y emprender acciones en varios canales.

Estas personas suelen tener una trayectoria profesional que combina la ingeniería de API con el merchandising, y entienden tanto la implementación técnica como la experiencia de los clientes. A diferencia de los PM tradicionales, no se encargan de una interfaz visual. En su lugar, se ocupan de la experiencia del agentic commerce probando cómo perciben los agentes a la marca, optimizando el «texto» de llms.txt y supervisando las tasas de conversión de las transacciones realizadas por las máquinas.

5. Establece la gobernanza de la IA

Las transacciones por agentes crean consideraciones operativas adicionales que podrían requerir de nuevas políticas. Esto podría incluir el establecimiento de controles técnicos para gestionar el fraude y el acceso de los agentes, políticas financieras para gestionar las transacciones de casos extremos y pautas para el modo en que los agentes internos interactúan con los clientes.

Gestiona nuevos patrones de fraude y riesgo

El comercio por agentes está reestructurando la detección del fraude. Las señales de fraude adaptadas al tráfico humano se están quedando obsoletas; los agentes de inteligencia artificial (IA) carecen de variabilidad humana y pueden marcarse erróneamente como fraudulentos. También existe la posibilidad de que se den nuevos patrones de fraude, ya que los agentes pueden ser manipulados por malhechores para que realicen pedidos arriesgados o eludan las medidas de seguridad normales. Si no cuentan con los sistemas adecuados, las empresas que aceptan pagos de agentes dedican más recursos a la lucha contra el fraude, lo que se traduce en pérdida de ingresos, aumento de chargebacks y pérdida de confianza de los clientes.

Muchas empresas solucionan esto con los Tokens de pago compartidos (SPT) de Stripe, un nuevo componente base de pago para el comercio de IA. Los SPT permiten que los agentes inicien pagos mediante el permiso de un comprador y su método de pago preferido, sin exponer sus credenciales. Al usarse en Stripe, los SPT funcionan a la perfección con Stripe Radar y pueden transmitir las señales de riesgo subyacentes mediante los datos de las transacciones y del método de pago, lo que incluye la probabilidad de que se produzca una disputa por fraude, una prueba de tarjetas, que se trate de una tarjeta robada, un pago rechazado por el emisor de la tarjeta y otras señales.

Implementa controles técnicos para el tráfico de agentes

A veces el comportamiento de los agentes puede ser impredecible, ya sea debido a errores en la lógica del agente o al modo en que un agente específico interpreta tu catálogo o tus API. Las empresas están incorporando controles granulares en su infraestructura para poder responder a estas situaciones sin interrumpir toda su operativa. Están implementando la capacidad de revocar determinados tokens de pago compartidos o ajustar el acceso a determinadas cadenas de los user-agents sin afectar al tráfico humano. Esto les aporta precisión y flexibilidad a la hora de gestionar el comportamiento de los agentes.

Establece políticas financieras para casos extremos

Los equipos financiero y jurídico están estableciendo políticas para gestionar las transacciones inusuales antes de que se produzcan. Supongamos que un agente procesa una transacción con parámetros inesperados, como un código de descuento inusual o el destino de un envío. Contar con unos umbrales predefinidos (como la aprobación automatizada de desviaciones inferiores a 50 $ y la revisión manual para cantidades superiores) ayuda a los equipos a responder de forma coherente, en vez de tomar decisiones en función de los casos bajo presión.

Garantiza la coherencia de la marca en las interacciones de los agentes

Las empresas que cuentan con agentes internos integrados en su sitio web evalúan cómo responden sus sistemas a las entradas inesperadas de los usuarios. Esto incluye la definición de comandos en el sistema y la implementación de filtros de resultados (como Azure AI Content Safety) para garantizar que las respuestas de los agentes coincidan con las directrices de la marca, incluso cuando los usuarios hagan peticiones poco habituales o desvinculadas de la marca.

Créalo una vez, véndelo en todas partes con Agentic Commerce Suite de Stripe

La Agentic Commerce Suite te permite vender a través de agentes de IA de forma más fácil. Para ello, hace que tus productos se puedan descubrir, simplifica tu proceso de compra y te permite aceptar pagos del agentic commerce mediante una única integración. Marcas líderes como URBN (que incluye Anthropologie, Free People y Urban Outfitters), Etsy, Ashley Furniture, Coach, Kate Spade, Nectar, Revolve, Halara y Abt Electronics ya están realizando el proceso de Onboarding en Agentic Commerce Suite.

Agentic Commerce Suite te permite hacer lo siguiente:

Haz que los agentes puedan descubrir tus productos

Agentic Commerce Suite proporciona endpoints alojados dedicados de ACP para compartir información sobre productos, precios y disponibilidad en tiempo real con agentes de IA, con mínimos cambios en tus sistemas existentes. Puedes subir el catálogo de tus productos directamente a Stripe o conectar tu catálogo de productos existente desde los principales sindicadores de productos. A continuación, podemos sindicar la información de tus productos a cada agente de IA, lo que te permite empezar a aceptar pagos automáticamente a través de cualquier agente compatible.

Mantén el control de la experiencia de los clientes

La suite Agentic Commerce utiliza la API Checkout Sessions de Stripe, que te ayuda con diversos aspectos del proceso de pago, como los gastos de envío y los impuestos. Puedes optar por que Stripe se encargue de todo esto por ti a través de sus productos integrados, como Stripe Tax, o puedes usar tu propia infraestructura de comercio para subir códigos fiscales, gestionar comprobaciones de inventario casi en tiempo real y establecer tarifas de envío dinámicas, todo ello con cambios mínimos en tus sistemas.

Una vez que un cliente completa una transacción a través de tu plataforma, solo tienes que seguir con tu proceso interno habitual de gestión de pedidos y envíos. Como comerciante registrado, también mantienes todo el control sobre las relaciones con los clientes, incluida la gestión de reembolsos y reclamaciones.

Acepta pagos de agentic commerce y protégete de los nuevos patrones de fraude

Para ayudar a proteger a las empresas, Agentic Commerce Suite gestiona y procesa Shared Payment Tokens (SPT), un nuevo elemento de pago básico para el agentic commerce. Se puede limitar el alcance de cada token a un vendedor en concreto, delimitarlo por tiempo e importe, y observarlo a lo largo de su ciclo de vida para evitar acciones no autorizadas de los agentes y reducir la probabilidad de disputas.

Cuando se usan en Stripe, los SPT también pueden integrarse con Radar para transmitir las señales de riesgo subyacentes a partir de los detalles de las transacciones y los métodos de pago, lo que ayuda a distinguir entre usuarios con intenciones legítimas y bots automatizados poco fiables. El resultado es una protección contra el fraude de nivel empresarial que funciona sin necesidad de semanas de historial de datos específicos del vendedor.

Consigue ayuda personalizada de Stripe

La transición al agentic commerce es compleja. Debes auditar tu esquema, refactorizar tus API para que se puedan componer e implementar nuevos protocolos, como MCP y ACP. No tienes que realizar esta transición en soledad. Stripe te ofrece distintas opciones para ayudarte a llevarla a cabo en función de las necesidades de tu organización.

Ecosistema de partners para soluciones integrales

Los partners integradores de sistemas (SI) certificados por Stripe pueden ayudarte a empezar con el agentic commerce. Estos combinan la información estratégica con el rigor técnico que necesitas para crear integraciones de alto rendimiento diseñadas para tu sector específico.

Servicios para profesionales de Stripe para asesoramiento especializado

Para las empresas que buscan que Stripe les ofrezca directamente asesoramiento sobre arquitectura, el equipo de servicios para profesionales de Stripe ofrece un compromiso técnico específico. Trabajamos junto a tus equipos de ingeniería (o de tus partners) para asegurarnos de que tu implementación siga las prácticas recomendadas de seguridad, escalabilidad y posibilidad de ser componible.