Hemos logrado un progreso considerable en el desarrollo de la infraestructura para la próxima generación de comercio. En los últimos seis meses, lanzamos el Protocolo de Comercio con Agentes (ACP), una especificación de código abierto que les permite a los compradores, agentes de inteligencia artificial y vendedores realizar transacciones a través de API; presentamos la primera solución completa para agentes con Agentic Commerce Suite de Stripe e incorporamos a empresas líderes como URBN (que incluye Anthropologie, Free People y Urban Outfitters) y Etsy; además, impulsamos experiencias de compra con inteligencia artificial a través de agentes de inteligencia artificial. Recientemente, comenzamos a admitir los pagos de máquinas, lo que permite que los agentes moneticen el contenido y los datos de manera directa.

En el camino, nos hemos sentado con decenas de empresas, desde startups de SaaS ágiles y plataformas B2B hasta grandes empresas de telecomunicaciones, empresas de servicios públicos y minoristas de Fortune 500. Todos los sectores se están preparando para el comercio con agentes.

En cada conversación, las empresas hacen las mismas preguntas: ¿qué canales debo lanzar primero?, ¿cómo logro que los agentes me descubran? y ¿cómo encuentro al socio adecuado para desarrollar esto?

Estas preguntas se agrupan en cinco temas principales:

1. Garantizar que los agentes sepan que existes
   
2. Ayudar a los agentes a comprender cómo usar tu sitio
   
3. Configurar tu sitio para manejar tráfico no humano
   
4. Alinear a tu empresa en torno al comercio con agentes
   
5. Establecer la gobernanza de IA
   

Esta guía se basa en conversaciones del mundo real y en la profunda experiencia de Stripe en el trabajo con empresas líderes que se preparan para adoptar el comercio con agentes. Ya sea que estés explorando el comercio con agentes por primera vez o refinando una estrategia existente, esta guía técnica de campo describe los pasos concretos que puedes seguir hoy para optimizar tu empresa para el comercio con agentes. No se trata de una lista exhaustiva; más bien, esta guía abarca las tácticas clave que hemos visto que otras empresas implementan con éxito.

1. Asegúrate de que los agentes sepan que existes

Para ser recomendado por los agentes, debes tener visibilidad. Esto requiere garantizar que tu infraestructura técnica admita a los agentes en lugar de rechazarlos y que implementes un feed del catálogo de productos optimizado. Todavía es pronto para formalizar una estrategia de descubrimiento cuando los propios modelos siguen evolucionando, pero hay pasos concretos que puedes seguir para mejorar la forma en que los agentes analizan y comprenden tu sitio web y tu catálogo de productos.

Confirma que tu archivo robots.txt y la configuración de firewall admitan agentes

Algunas empresas, en su intento por proteger sus datos, bloquean sin saberlo a los mismos rastreadores (como GPTBot o Google-Extended) que impulsan estas recomendaciones de inteligencia artificial. Si bloqueas al agente, tu sitio web se volverá invisible.

Para asegurarte de que tu archivo robots.txt está optimizado para el descubrimiento de agentes sin exponer rutas de administración confidenciales, debes diferenciar a los agentes comerciales verificados de los rastreadores genéricos. Un buen punto de partida es comprobar tu configuración actual con los agentes de usuario de los agentes conocidos (como GPTBot, ClaudeBot y Google-Extended). Puedes encontrar listas actualizadas y ejemplos de configuración directamente en la documentación oficial de los rastreadores para OpenAI, Anthropic y Google, que te permiten distinguir los agentes de IA verificados de los rastreadores maliciosos.

También te sugerimos permitir de manera explícita el acceso a contenido estático de alto valor (como las páginas de detalles de productos y los archivos de categorías) mientras deniegas el acceso a las rutas dinámicas costosas (como los resultados de búsquedas internas, las acciones de adición al carrito o los endpoints de la API para precios dinámicos). Esto guía a los agentes hacia las páginas más importantes y, al mismo tiempo, protege tu infraestructura de los ciclos de procesamiento inútiles.

Existe una advertencia importante. Si tu modelo de negocio se centra en el contenido en sí (p. ej., editores de noticias, proveedores de datos especializados o redactores creativos), ofrecerlo gratis para entrenar un modelo fundacional (LLM) podría no tener sentido. En cambio, puedes elegir estratégicamente qué contenido expones de forma gratuita (como resúmenes o sumarios) y cuál mantienes cerrado (como el artículo completo). También puedes monetizar los agentes por medio de los pagos de máquinas. Esto te permite proporcionar tus datos por una comisión, lo que convierte a los agentes de inteligencia artificial en clientes de pago y no en rastreadores de contenido.

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

A muchos agentes se les dificulta procesar el contenido renderizado en el lado del cliente porque no pueden ejecutar el JavaScript que lo carga. Si tus páginas de productos, los precios o la información sobre la disponibilidad se renderizan del lado del cliente, es probable que los agentes se pierdan detalles importantes.

La renderización del lado del servidor es el enfoque que se recomienda para la preparación del agente. Con la renderización del lado del servidor, tu servidor genera todo el HTML antes de enviarlo al solicitante, lo que significa que los agentes obtienen contenido completo y listo para analizar sin tener que ejecutar JavaScript. Si no se puede llevar a cabo la renderización completa del lado del servidor en todo el sitio, considera la hidratación o la generación de sitios estáticos.

Optimiza la información de tus productos para los agentes con un archivo /llms.txt

Tienes un sitemap.xml para Google, pero a los agentes les puede costar trabajo analizar de manera eficaz páginas HTML pesadas y repletas de menús de navegación y anuncios. Puedes darles un archivo de texto de alta señal para ayudarlos a que encuentren tus páginas.

Para lograr esto, considera publicar un archivo /llms.txt. Se trata de un archivo de Markdown simple en tu raíz que actúa como un índice seleccionado para la inteligencia artificial. Debería enumerar tus principales colecciones de productos, las políticas de devolución y la documentación en texto sin formato. Al alimentar el modelo con texto claro y estructurado, puedes aumentar la probabilidad de que los agentes citen tus productos y políticas correctamente.

Stripe usa este enfoque: nuestro archivo /llms.txt en stripe.com/llms.txt les brinda a los agentes un directorio claro de las opciones que ofrecemos. También ofrecemos toda nuestra documentación en formato Markdown para que los agentes la usen como referencia de forma eficiente (p. ej., consulta docs.stripe.com/payments/accept-a-payment.md). Este enfoque dual ayuda a los agentes a comprender lo que ofrecemos y cómo usarlo.

Visita el estándar oficial en llmstxt.org para obtener más información y ver un directorio de implementaciones en vivo de otras marcas de tecnología de vanguardia en llmsdirectory.com.

Implementar un feed de productos

Si bien los feeds de productos aún no están disponibles para todos los agentes, esperamos que se conviertan en el punto de entrada más importante para que los agentes descubran tus productos. Aunque los agentes pueden rastrear tu sitio web para recopilar información de los productos, los feeds de datos directos garantizan que los agentes reciban los cambios de tus productos al instante, sin tener que esperar los ciclos de rastreo, que suelen ser lentos e impredecibles. También te dan un control preciso sobre el momento del lanzamiento, lo que te permite establecer las fechas exactas en que los productos aparecerán en las plataformas de los agentes y pueden ayudarte a eliminar las alucinaciones al garantizar que los agentes obtengan los precios, la disponibilidad y las especificaciones más precisos.

Un desafío: los diferentes agentes probablemente querrán tus datos en formatos diferentes. Uno podría necesitar el envío de archivos SFTP. Otro podría requerir la integración de una API personalizada. Un tercero podría tener su propia especificación del feed. Ya hemos visto que las marcas reformatean el mismo catálogo de productos de seis formas distintas a fin de que aparezca en varios agentes, lo que genera una carga de mantenimiento continuo que consume tiempo y recursos.

Para prepararte, puedes asociarte con un proveedor de comercio, como Stripe, que pueda distribuir tu catálogo en cualquier lugar. Con Agentic Commerce Suite de Stripe, puedes subir tu catálogo directamente a Stripe o conectarlo con tu distribuidor existente. Nosotros nos encargaremos de distribuir la información de tu producto de manera automática a todos los agentes de IA.

2. Ayudar a los agentes a comprender cómo usar tu sitio

A diferencia de las máquinas tradicionales, los LLM operan en torno a la comprensión semántica. Como resultado, es especialmente importante comunicarse con los agentes de manera que reflejen el lenguaje humano natural; necesitan instrucciones técnicas explícitas para interactuar con tu empresa. Esto requiere alojar un conjunto de archivos específicos en tu dominio que funcionen como manuales de instrucciones para el descubrimiento y la interacción de los agentes.

Indicarle 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 una biografía de tu marca, donde le cuentas al agente quién eres y qué puede hacer tu API.

El campo description_for_model es particularmente importante y debe estar diseñado con mensajes claros y prácticos que expliquen cuándo usar tu API y qué puede hacer. Los agentes funcionan mejor con capacidades específicas y casos de uso concretos, no con un lenguaje de marketing genérico.

Por ejemplo, no digas simplemente «Vendemos zapatos». En su lugar, considera usar un lenguaje como el siguiente: «Utiliza este sitio web para buscar calzado deportivo, consultar la disponibilidad de tallas en tiempo real y obtener estimaciones de envío», que le indica mejor a un agente cómo ayudar a un cliente a comprar tus productos.

Definir tu marca con manifest.json

Cuando un agente presenta tus productos en una ventana de chat, necesita renderizarlos con tu identidad de marca, lo que incluye 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 (IU). Usa este archivo para definir tu short_name oficial y los icons de alta resolución. Esto garantiza que los agentes rendericen tu marca de manera coherente en cada interacción.

Para obtener detalles de implementación y ejemplos listos para copiar y pegar, consulta MDN Web Docs: Web app manifest, la documentación estándar del sector.

Indicar a los agentes 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 solicitudes. Se basan en el archivo openapi.yaml para entender exactamente cómo ejecutar tareas, como buscar productos, consultar el inventario o procesar pedidos.

Al igual que el campo description_for_model, trata los campos de resumen y descripción como indicaciones. En lugar de summary: “Get Users”, usa summary: “Retrieve a list of active users filtered by subscription tier”. Sé específico sobre las capacidades, los parámetros requeridos y los casos de uso.

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

3. Configura tu sitio para manejar el tráfico no humano

Los agentes se comportan de manera fundamentalmente diferente a los compradores humanos. Leen más rápido, consultan más productos de forma simultánea y operan con presupuestos computacionales estrictos y limitaciones de tiempo de espera. Si tu infraestructura está optimizada solo para patrones de tráfico humano, los agentes tendrán dificultades para acceder a tu catálogo o podrían abandonar tu sitio cuando se encuentren con respuestas lentas, bloqueos o páginas que son costosas de procesar.

A continuación, se indican algunas maneras de garantizar que tu sitio pueda responder al tráfico agéntico.

Mejorar la eficiencia de los tokens de los agentes con lógica de edge computing

Los agentes «pagan» (en tokens de procesamiento) para leer tu sitio web. Si la descripción de tu producto tiene 2000 palabras, el procesamiento puede resultar demasiado costoso para los agentes. Como resultado, es posible que los agentes le quiten prioridad a tu sitio o lo ignoren por completo y elijan fuentes más simples y eficientes.

Para solucionar esto, considera utilizar una CDN moderna capaz de ejecutar la lógica de edge computing. Configura una función periférica para inspeccionar el encabezado de User-Agent entrante. Si se detecta un agente (como GPTBot), intercepta la solicitud y ofrece una plantilla ligera y solo de datos (Markdown o JSON) en lugar de tu sitio visual pesado. Esto puede reducir el costo del token en aproximadamente un 90 %.

Establecer límites de frecuencia para evitar las «ráfagas agénticas»

Los compradores humanos examinan un producto a la vez, pero los agentes que compran en nombre de un cliente pueden consultar 50 productos en 2 segundos, comprobar la disponibilidad, comparar precios y leer las especificaciones en todo el catálogo de forma casi instantánea. Un firewall estándar podría marcar esto como un ataque DDoS y prohibir la dirección IP.

Configura tu Web Application Firewall (WAF) para aplicar una regla de límite de frecuencia específica a los agentes legítimos (p. ej., GPTBot). En lugar de un «Bloqueo» estricto, establece la acción como Challenge o devuelve un código de estado 429 Too Many Requests con un encabezado Retry-After. Esto le indica explícitamente al agente: «Aquí tienes permiso, pero espera cinco segundos».

Almacenar en caché los endpoints de la API con muchas lecturas para evitar que se agote el tiempo de espera

Los agentes operan con presupuestos de tiempo de espera estrictos. Si la API tarda dos segundos en responder a una comprobación de stock, es posible que se agote el tiempo de espera del agente o que se alucine un fallo.

Para evitar esto, almacena activamente en caché los endpoints de la API «con muchas lecturas» (como «precio» e «inventario») en el edge CDN con la directiva stale-while-revalidate. Esto le permite a la CDN servir datos almacenados en caché de forma instantánea mientras recupera actualizaciones en segundo plano.

Lee el documento RFC 5861: HTTP Cache-Control Extensions for Stale Content, que es la especificación oficial para las actualizaciones de caché asincrónicas.

4. Alinear a tu empresa en torno al comercio con agentes

Prepararse para el comercio agéntico requiere cambios más allá de la infraestructura, lo que incluye 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 organizacionales deliberados en cuanto a las prioridades de liderazgo, la estructura del equipo y la colaboración entre los distintos departamentos.

Explorar los cambios a nivel departamental

Estamos observando cambios dentro de los equipos de marketing y de TI en las empresas que se preparan para el comercio agéntico. Los equipos de marketing están pasando de un texto centrado en la persuasión a un contenido basado en la precisión. Estos equipos están priorizando los datos estructurados y las especificaciones claras de los productos en lugar de la narración emocional.

Los equipos de TI y de seguridad se centran en gestionar el rendimiento de los agentes. Las organizaciones mejor preparadas han capacitado a sus equipos de seguridad para diferenciar entre los scrapers maliciosos y los agentes legítimos, lo que garantiza que el tráfico válido de las máquinas se priorice en lugar de bloquearse.

Coordinar a los altos ejecutivos en torno a la forma en que se utilizan los datos

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

• El CIO de estas organizaciones ha ampliado su enfoque desde el cumplimiento de la normativa interna hasta la disponibilidad de las API externas. Han reconocido que los sistemas ERP administrativos (que antes se consideraban exclusivamente 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 mejor preparadas han migrado a microservicios específicamente para admitir un alto volumen de tráfico de agentes.
  
• El CDO ha asumido la responsabilidad de la higiene de los datos como una función de ingresos. Estos líderes entienden que en el comercio agéntico, los datos incorrectos pueden provocar la pérdida 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.
  

Considerar la posibilidad de contratar a un gerente de productos de inteligencia artificial agéntica

Además de los gerentes de productos para web y móvil, estamos viendo que las principales empresas definen un nuevo rol: el gerente de productos de inteligencia artificial agéntica, que lidera el desarrollo de sistemas autónomos capaces de razonar, planificar y actuar en varios canales.

Por lo general, estas personas provienen de entornos que combinan la ingeniería de API con la comercialización, y entienden tanto la implementación técnica como la experiencia del cliente. A diferencia de los gerentes de productos tradicionales, no son responsables de una interfaz visual. En cambio, son responsables de la experiencia agéntica, lo que incluye probar cómo los agentes perciben la marca, optimizar el «texto» de llms.txt y supervisar las tasas de conversión de las transacciones impulsadas por máquinas.

5. Establecer la gobernanza de la IA

Las transacciones de agentes crean consideraciones operativas adicionales que pueden requerir nuevas políticas. Esto podría incluir establecer controles técnicos para administrar el fraude y el acceso de los agentes, políticas financieras para manejar transacciones de casos extremos y pautas sobre cómo los agentes de origen interactúan con los clientes.

Administrar nuevos patrones de riesgo y fraude

El comercio con agentes está redefiniendo la detección de fraudes. Las señales de fraude adaptadas al tráfico humano se están volviendo obsoletas; los agentes de inteligencia artificial carecen de variabilidad humana y pueden ser marcados erróneamente como fraudulentos. También existe la posibilidad de que surjan nuevos patrones de fraude, ya que los agentes pueden ser manipulados por actores malintencionados para realizar pedidos riesgosos o evadir las protecciones normales. Sin los sistemas adecuados, las empresas que aceptan pagos de agentes dedican más recursos a combatir el fraude, lo que genera pérdida de ingresos, aumento de contracargos y deterioro de la confianza del cliente.

Muchas empresas están resolviendo esto mediante el uso de los Tokens de pago compartidos (SPT, por sus siglas en inglés) de Stripe, una nueva forma de pago para el comercio con IA. Los SPT permiten a los agentes iniciar pagos usando el permiso del comprador y su método de pago preferido, sin exponer las credenciales. Al usarse en Stripe, los SPT funcionan a la perfección con Stripe Radar y pueden transmitir las señales de riesgo subyacentes usando los detalles de la transacción y del método de pago, incluyendo la probabilidad de una disputa por fraude, una prueba de tarjetas, una tarjeta robada, un pago rechazado por el emisor de la tarjeta y otras señales.

Implementar controles técnicos para el tráfico de agentes

El comportamiento de los agentes a veces puede ser impredecible, ya sea por errores en la lógica del agente o por la forma en que un agente específico interpreta tu catálogo o tus API. Las empresas están integrando controles detallados en su infraestructura para poder responder a estas situaciones sin interrumpir toda su operación. Están implementando la capacidad de revocar Tokens de pago compartidos específicos o de ajustar el acceso de determinadas cadenas de agentes de usuario (User-Agent) sin afectar el tráfico humano. Esto les da precisión y flexibilidad a la hora de administrar el comportamiento de los agentes.

Establecer políticas financieras para casos extremos

Los equipos financieros y legales están estableciendo políticas para manejar transacciones inusuales antes de que ocurran. Supongamos que un agente procesa una transacción con parámetros inesperados, como un código de descuento inusual o un destino de envío imprevisto. Tener umbrales predefinidos (como la aprobación automática para variaciones menores a USD 50 y la revisión manual por encima de eso) ayuda a los equipos a responder de manera consistente en lugar de tomar decisiones caso por caso bajo presión.

Garantizar la consistencia de la marca en las interacciones de los agentes

Las empresas que cuentan con agentes propios integrados en su sitio están probando cómo responden sus sistemas ante la entrada inesperada de información por parte del usuario. Esto incluye la definición de comandos del sistema (system prompts) y la implementación de filtros de salida (como Azure AI Content Safety) para garantizar que las respuestas de los agentes se mantengan alineadas con las pautas de la marca, incluso cuando los usuarios hagan solicitudes inusuales o ajenas a ella.

Desarrolla una vez y prepárate para vender en todas partes con Agentic Commerce Suite de Stripe

La Agentic Commerce Suite te permite vender en agentes de inteligencia artificial de manera más fácil al hacer que tus productos sean detectables, simplificar la confirmación de compra y permitirte aceptar pagos agénticos a través de una única integración. Las principales marcas ya están completando el onboarding a la Agentic Commerce Suite, como URBN (que incluye Anthropologie, Free People y Urban Outfitters), Etsy, Ashley Furniture, Coach, Kate Spade, Nectar, Revolve, Halara y Abt Electronics.

La Agentic Commerce Suite te permite hacer lo siguiente:

Hacer que los agentes descubran tus productos

La Agentic Commerce Suite proporciona endpoints de ACP alojados dedicados para compartir información de productos, precios y disponibilidad casi en tiempo real con agentes de inteligencia artificial, con cambios mínimos requeridos en tus sistemas existentes. Puedes cargar el catálogo de tus productos directamente a Stripe o conectar el catálogo de tus productos existente desde los principales sindicadores de productos. Luego, podemos sindicar la información de tu producto a cada agente de inteligencia artificial, lo que te permite comenzar a aceptar pagos automáticamente a través de cualquier agente compatible.

Mantener el control sobre la experiencia del cliente

Agentic Commerce Suite utiliza la API Checkout Sessions de Stripe, que facilita diversos aspectos del proceso de pago, como los gastos de envío y los impuestos. Puedes optar por que Stripe se encargue de ello en tu nombre a través de productos integrados de Stripe, como Stripe Tax, o bien puedes utilizar tu pila de software de comercio actual para cargar códigos fiscales, gestionar comprobaciones de inventario casi en tiempo real y establecer tarifas de envío dinámicas, con cambios mínimos en tus sistemas.

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

Aceptar pagos agénticos y protegerse contra los patrones de fraude emergentes

Para ayudar a proteger a las empresas, la Agentic Commerce Suite gestiona y procesa los Shared Payment Tokens (SPT), una nueva primitiva de pago para el comercio agéntico. Cada token puede limitarse a un vendedor específico, estar delimitado por el tiempo y el monto, y ser observable a lo largo de su ciclo de vida para evitar acciones de agentes no autorizadas y reducir la probabilidad de disputas.

Cuando se utilizan en Stripe, los SPT también pueden integrarse en 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 agentes de alta intención de compra y bots automatizados de baja fiabilidad. El resultado es una protección contra fraudes de nivel empresarial que funciona sin necesidad de disponer de semanas de historial de datos específicos del vendedor.

Obtener soporte personalizado de Stripe

La transición hacia el comercio agéntico es compleja. Es necesario auditar el esquema, refactorizar las API para que sean componibles e implementar nuevos protocolos, como MCP y ACP. No tienes que hacer esta transición por tu cuenta, ya que Stripe ofrece distintas opciones para ayudarte a completarla en función de las necesidades de tu organización.

El ecosistema de partners para soluciones integrales

Los partners integradores de sistemas (SI) certificados por Stripe pueden ayudarte a empezar con el comercio agéntico. Combinan la información estratégica con el rigor técnico necesario para crear integraciones de alto rendimiento adaptadas a tu sector específico.

Servicios profesionales de Stripe para servicios de asesoramiento especializado

Para las empresas que buscan la orientación de forma directa y desde el principio para su arquitectura, el equipo de servicios profesionales de Stripe ofrece un compromiso técnico y enfocado. Trabajamos junto a tus equipos de ingeniería (o a tus partners) para garantizar que tu implementación siga las prácticas recomendadas de seguridad, escalabilidad y capacidad de composición.