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El 4 de mayo, un mensaje en código Morse activó una transferencia de entre 150.000 y 200.000 dólares a través de Grok, de xAI, y Bankrbot.
La escena parece salida de otra época, pero describe un problema muy actual. Cuando una inteligencia artificial ya no solo responde preguntas, sino que mueve dinero, cada instrucción malinterpretada deja de ser un fallo curioso y pasa a tener consecuencias inmediatas.
Los agentes ya pagan importes mínimos a una escala difícil de ignorar
Keyrock registró 176 millones de pagos realizados por agentes en cadena hasta abril de 2026, con un total de 73 millones de dólares. El pago medio quedó entre 0,01 y 0,10 dólares, una franja que apunta a tareas automáticas, repetidas y de muy bajo valor.
Ahí aparece una paradoja interesante. Los importes individuales son casi microscópicos, pero el volumen agregado dibuja un sistema que ya opera con la constancia de una infraestructura, no con el ritmo de un experimento aislado.
En junio, Mastercard lanzó Agent Pay for Machines para pagos frecuentes y de bajo valor.
Mastercard añadió credenciales y límites aplicados automáticamente a los pagos de sus agentes, una señal de que el control entra en el diseño desde el primer momento. En paralelo, pagos reales con agentes ya han salido del terreno de la demostración en otros sistemas comerciales.
La identidad del agente importa tanto como la orden de pago
Google y Visa desarrollan estándares para que los agentes demuestren identidad y autorización. No es un matiz burocrático, porque en estas operaciones la pregunta central deja de ser solo quién paga y pasa a ser quién actuó en nombre de quién.
Google AP2 utiliza mandatos firmados criptográficamente para registrar la intención del usuario. El Trusted Agent Protocol de Visa permite que los agentes aprobados presenten firmas digitales para probar identidad y autorización.
Nitin Gaur, jefe de instituciones en Nethermind, sitúa el principal agujero en otro lugar.
"La inyección de prompts es el patrón dominante: un agente toma instrucciones de contenido no confiable que se le pidió leer y las ejecuta como si fueran órdenes directas del usuario". - Nitin Gaur, jefe de instituciones en Nethermind
Dicho de otra forma, el riesgo no siempre entra por una contraseña robada ni por un fallo clásico del software. A veces basta con colar una instrucción en el sitio equivocado para que el agente confunda una trampa con una orden legítima.
La seguridad falla donde el agente lee, interpreta y actúa
Snyk analizó 3.984 habilidades públicas de agentes en febrero y detectó al menos un problema de seguridad en el 36,82 %. Además, confirmó 76 cargas maliciosas relacionadas con robo de credenciales, puertas traseras o exfiltración de datos.
Francesco Andreoli, director de relaciones de desarrolladores en MetaMask, aterrizó esa discusión en medidas muy concretas.
"En la práctica esto significa fondos segregados, límites estrictos por transacción y por día, contrapartes aprobadas, revocación rápida y un kill switch probado". - Francesco Andreoli, director de relaciones de desarrolladores en MetaMask
No se trata solo de blindar al modelo, sino de encerrarlo dentro de un perímetro pequeño cuando toca dinero. Esa lógica recuerda a los problemas de control de acceso que ya han aflorado en otros servicios de inteligencia artificial conectados a datos sensibles.
California ya dejó claro que la máquina no carga con la culpa
Desde enero, la ley AB 316 de California impide que un acusado que desarrolló, modificó o usó inteligencia artificial alegue que el sistema causó el daño de forma autónoma. La norma corta de raíz una coartada tentadora justo cuando los agentes empiezan a ejecutar acciones con efectos económicos directos.
El detalle importa porque enlaza dos velocidades que avanzan a la vez. Por un lado crecen los sistemas capaces de pagar solos y, por otro, el marco legal deja claro que la responsabilidad sigue teniendo nombre humano incluso cuando la orden final la ejecuta una máquina.
176 millones de pagos pequeños pesan menos por importe que por significado.