Cada vez que se intercepta una Mastercard, la red tiene menos de una décima de segundo para juzgar la probabilidad de que la compra sea fraudulenta. Hizo esa llamada en 175 mil millones de transacciones el año pasado. Ahora el comprador que está al otro lado de ese juicio está empezando a cambiar, y Greg Ulrich, director de datos e inteligencia artificial de la compañía, explicó en detalle las consecuencias para el Transformación VB 2026 audiencia en Menlo Park el 14 de julio. «Hemos creado un montón de reglas de riesgo a lo largo del tiempo que tenían como objetivo impedir que un robot realice transacciones», dijo Ulrich. «Ahora necesitamos permitir que el robot realice transacciones, por lo que eso requiere un cambio en nuestro marco de riesgo y nuestras reglas de riesgo».
Ulrich se unió a Mastercard hace once años cuando se adquirió una empresa de análisis en la que trabajaba y dijo que la confianza lo invadió desde el primer día en el trabajo. «Es lo que permite a un comerciante que nunca lo ha conocido aceptar el pago y asegurarse de que se le pagará. Es lo que le permite a usted, como consumidor, realizar transacciones y garantizar que las cosas funcionarán de una manera confiable y segura. Y si algo sale mal, existe un camino seguro para una disputa y para resolverlo», dijo.
175 mil millones de transacciones, puntuadas en menos de 100 milisegundos
Llevó a la audiencia al interior de cada una de esas llamadas. «Cuando utiliza su Mastercard para pagar un producto o servicio, le otorgamos una puntuación a esa transacción», dijo. «Tenemos menos de 100 milisegundos para analizar eso y dar una puntuación de cero a 999 sobre la probabilidad de que sea fraudulento o real. Y se lo pasamos al banco emisor».
La IA generativa amplió lo que esa puntuación puede ver. «Debido a que tenemos nueva tecnología, podemos incorporar más datos, podemos incorporar más contexto, y ahora estamos descubriendo que podemos identificar entre 300 y 400% más transacciones fraudulentas en esas bandas de alto riesgo», dijo Ulrich, sin agregar fricciones ni falsos positivos para los consumidores. la empresa Red de seguridad El sistema ha detenido más de 70 mil millones de transacciones fraudulentas, dijo a la audiencia, y Mastercard está construyendo su propio modelo transformador a partir de sus datos de transacciones como base para nuevas soluciones de seguridad y personalización. VentureBeat Más allá del podcast piloto desmontó en detalle ese fraude de producción a principios de este año.
Un tercio del negocio de servicios ya funciona con IA
Lo que está en juego en el negocio va más allá del fraude. Alrededor del 40% de la empresa Mastercard se basa ahora en servicios, dijo Ulrich, incluidos servicios de marketing; fraude, seguridad y protección; e inteligencia empresarial. «Un tercio de ellos se basan en la IA, y están creciendo a un ritmo mucho más rápido que todo lo demás», dijo.
Una línea que volvió a todas las sesiones fue más allá. «Lo que permitirá que la IA siga escalando no son las capacidades de los agentes, sino cuánto confiamos en que esos agentes hagan en nuestro nombre como consumidor, como empresa, como institución financiera o de otra manera», dijo.
Cinco capas se interponen entre los agentes y la red
El comercio agente cambia el objeto que se protege. «En lugar de una única transacción atómica en la que digo que vayamos a comprar algo, estoy delegando efectivamente autoridad, o la autoridad de un consumidor, una empresa está delegando autoridad», dijo Ulrich. «Y cuando eso sucede, es una transacción mucho más complicada». La confianza, a su vez, tiene una condición previa. «La única manera de que funcione con confianza es si podemos identificar cuál fue la intención, cuáles son los comportamientos, cuáles son las limitaciones que se pretendían en esa transacción».
Ulrich analizó cinco capas que Mastercard ha construido para enfrentar ese problema. La identidad es lo primero. «Quiero asegurarme de poder entender no sólo quién es el consumidor, sino también quién es el agente, que los combino y que tengo KYA o conozco a su agente, que estoy validando que es tecnología legítima, que es un agente legítimo», dijo. «Podemos registrarlo en nuestro sistema».
La intención verificable resuelve el problema de las «Nikes equivocadas»
La intención verificable es la segunda: un registro criptográfico a prueba de manipulaciones de las instrucciones originales que viaja con la transacción. «Si pediste Nike negras en talla 12, pero las obtuviste en una venta final y no son retornables y eso no estaba en tus instrucciones, hay una manera de verlo de una manera objetiva y clara en la parte posterior», explicó.
Los controles forman la tercera capa, que define a qué comerciantes puede comprar un agente, con qué límite y bajo qué restricciones. La ejecución pasa por Pago del agente de Mastercardque lleva «la tokenización, la autenticación y el marco de aceptación integrados en él» y se lanzó con Microsoft, OpenAI, Google y otros, dijo Ulrich. La inteligencia es la quinta capa, que abarca reglas de riesgo, tokens de información que otorgan «acceso consentido o autorizado a información» para recomendaciones personalizadas y monitoreo a través de Recorded Future para identificar actores de amenazas en el sistema.
El premio mayor es un agente de adquisiciones con un presupuesto.
Las compras de los consumidores son el lugar donde comenzó el comercio agente. Ulrich señaló a la sala que había más allá de ellos, hacia las adquisiciones entre empresas como la mayor oportunidad. Su ejemplo fue un fabricante que quiere una línea de montaje siempre activa, con un agente que gestione los niveles de inventario, realice un seguimiento cuando las existencias se agotan, reabastezca automáticamente y comprenda el presupuesto y los proveedores aprobados. «Cuando puedas empezar a habilitar eso, necesitarás esas mismas cinco capas para ese tipo de transacción», dijo.
Hacer que funcione en todas las empresas multiplica las partes que tienen que confiar entre sí. «Se necesitan estándares claros para la identidad, se necesitan estándares claros para la intención, es necesario que estos funcionen. Tendrás un agente de adquisiciones, un agente proveedor, un agente bancario. Todos necesitarán comunicarse para permitir que esto suceda de manera autónoma, y eso requerirá una infraestructura de confianza realmente escalada».
Nuevos modelos potentes, mismo movimiento de seguridad
Mastercard se sentó en la primera ola de Proyecto Ala de Vidrio con el modelo Mythos de Anthropic y trabajó con OpenAI GPT-5.5-Cibernéticodijo. «Lo que hemos visto en ambos son modelos increíblemente poderosos que encuentran nuevas vulnerabilidades en el ecosistema que antes eran difíciles de detectar, pero en realidad es una nueva herramienta en lugar de un nuevo movimiento», dijo Ulrich.
Dentro de la empresa, el director de seguridad dirige ese trabajo. Un equipo dedicado ha priorizado los activos más críticos, los analiza a través de los modelos de manera rutinaria, rastrea los hallazgos por gravedad alta, media y baja y utiliza la misma tecnología para manejar los parches. Ulrich dijo que el enfoque ya se ha ampliado y que Mastercard está trabajando para que la misma arquitectura y parches estén disponibles para otros también.
Lo que Mastercard construiría de manera diferente después de 14 meses
«Las barreras de seguridad, la seguridad, todo esto tiene que estar integrado en la parte delantera. Estas no pueden ser cosas que estamos agregando en la parte trasera. Esa es la lección uno. La lección dos es que hay que operar a escala, y la otra tiene que ver con la observabilidad y la responsabilidad, que son tan importantes como la inteligencia», dijo Ulrich, contando lo que la construcción dentro de Mastercard le enseñó al equipo. La empresa construyó lo que describió como una fábrica de agentes, un sistema operativo con cumplimiento, observabilidad y barreras de seguridad integradas en lugar de atornilladas por agente. La deriva del modelo, que antes era rastreada manualmente por equipos dedicados, ahora está automatizada en esa fábrica.
Cuando un miembro de la audiencia le preguntó sobre las trampas, Ulrich no suavizó la trampa del piloto a la producción. «Si intentas ampliar eso y luego agregas barandillas a medida que lo extiendes, una vez que ya lo hayas construido, creo que estás condenado al fracaso», dijo.
Mastercard creó una serie de agentes el año pasado para sus 4.000 consultores, cubriendo investigación profunda, texto a SQL, Excel y PowerPoint, herramientas que, según su cuenta, no existían al nivel que Mastercard necesitaba. Si la empresa comenzara hoy, dijo Ulrich, los construiría de manera fundamentalmente diferente. «No sé si anticipamos cuando construimos las cosas hace catorce meses que ya estaríamos repensando la arquitectura fundamental y el enfoque».
La identidad agente se une a KYB y KYC
La capa de identidad es hacia donde Ulrich espera que se mueva el mercado a continuación. Dentro de Agent Pay, Mastercard autentica al consumidor como lo hace en el comercio electrónico tradicional y vincula al agente con esa persona. «Fuera de ese marco, creo que habrá estándares abiertos para identificar quién es un agente y vincularlo con el consumidor», afirmó. «Y luego podemos vincular eso con una intención verificable».
Investigación Pulse de junio de 2026 de VentureBeat apunta a la misma brecha. Sólo el 32% de las 107 empresas cualificadas encuestadas Brinde a cada agente su propia identidad administrada y con alcance.y sólo el 12 % incluye un producto de identidad de agente en su conjunto de consideraciones.
Llamó a la identidad «uno de los ecosistemas de más rápido crecimiento», y señaló que Mastercard se ha estado expandiendo allí de manera orgánica e inorgánica durante unos seis o siete años, y que el trabajo ahora abarca «la identidad agencial así como la identidad tradicional KYB y KYC». Las reglas de riesgo que mantienen a los bots fuera de la red surgieron de más de dos décadas de aplicación de IA a esas transacciones. La reescritura, para los agentes que Mastercard ahora quiere dejar entrar, ya está en marcha en la misma red que obtuvo 175 mil millones de ellos el año pasado.
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