La inteligencia artificial ha llegado a los pagos. Las grandes empresas tecnológicas están incorporando IA en la autenticación, la personalización, el autopago y el comercio conversacional. Recientemente, Amazon reportó un aumento de ganancias de 35% con ayuda de inversiones en IA en pagos y checkout. Las empresas fintech también están explorando en profundidad con la IA agéntica, recomendaciones en tiempo real y servicio al cliente automatizado. Finn, el asistente de IA de bunq, que forma parte del primer neobanco europeo impulsado por IA, gestiona hasta el 40% de las preguntas de asistencia de los usuarios de forma independiente, al tiempo que ayuda a resolver hasta el 75% de las consultas diarias.
Sin embargo, para muchos bancos de primer y segundo nivel, procesadores y empresas fintech ya consolidados, la cuestión no es si utilizar o no la IA, sino cómo hacerlo sin comprometer la escala, la seguridad o el cumplimiento de normas.
La mayoría de las instituciones financieras se enfrentan a tres obstáculos fundamentales en su camino hacia la IA: la falta de una estrategia clara de IA, debilidad en la base tecnológica y de datos, y modelos operativos diseñados para una era más lenta.
Aunque la estrategia y el talento son importantes, las iniciativas de IA se estancan constantemente en el mismo cuello de botella: los datos de alta calidad. Los datos de los pagos son complejos, sensibles y altamente transaccionales. No es posible simplemente "agregar IA" a una plataforma legacy y esperar resultados. La IA requiere datos limpios, estructurados y en tiempo real.
Muchos casos de uso de la IA requieren sistemas que puedan interpretar los resultados de la IA y ejecutar acciones al instante. La IA en los pagos consiste en actuar mientras se realiza una transacción, no en generar información a posteriori. Un agente de IA solo aporta valor si el sistema puede responder en tiempo real: autorizando, enrutando, actualizando límites, desencadenando interacciones con el cliente o adaptando el flujo de pagos.
Aquí es donde Way4 de OpenWay4, una plataforma de software de pagos digitales en la que confían los principales bancos y empresas fintech en todo el mundo, resulta decisiva. Way4 se diseñó como un core financiero en tiempo real, capaz de compartir datos en tiempo real y ejecutar acciones en línea. Con esta base, la plataforma de gestión de datos (DMP) de Way4 permite a las entidades tratar la IA como un servicio API integrado directamente en los flujos de pago.
Para que la IA tenga éxito en los pagos, es clave dónde se originan los datos y cuán rápido pueden convertirse en acción. El core de pagos en tiempo real de Way4 autoriza y ejecuta transacciones a escala, generando datos limpios, estructurados y ricos en contexto cuando se toman las decisiones. Way4 DMP transforma estos datos en tiempo real en estructuras preparadas para la IA, lo que permite a las instituciones analizar el comportamiento, experimentar de forma rápida y desplegar una lógica basada en la IA dentro de los flujos de pago en directo, no en sistemas desconectados.
Juntos, Way4 y Way4 DMP permiten a las organizaciones pasar de los pilotos de IA a la producción de forma rápida y segura, permitiendo la interpretación y la acción en tiempo real mientras se mantiene el control de la empresa. Las instituciones pueden elegir entre tres modelos flexibles:
Datos como servicio: datos de pago estructurados y en tiempo real para casos de uso de IA.
Entrenamiento de modelos: uso de los datos de Way4 para entrenar modelos de IA adaptados a los objetivos del negocio.
Servicios de formación y despliegue de agentes: despliegue de agentes de IA que operan directamente en los procesos de pago.
Las capacidades de IA pasan de ser teóricas a operativas, integrando la inteligencia en los pagos y permitiendo la experimentación, la escalabilidad y la obtención de resultados cuantificables.
Way4 DMP se basa en una arquitectura cloud-first diseñada específicamente para las empresas fintech y los pagos digitales. Ofrece escalabilidad elástica, despliegue rápido e innovación continua sin interrumpir las operaciones. La orquestación de contenedores, los pipelines CI/CD, la infraestructura como código y las herramientas avanzadas de observabilidad permiten una iteración rápida, una capacidad de recuperación automatizada y una escalabilidad eficiente de los pipelines de datos en tiempo real.
Fundamentalmente, Way4 DMP no es una plataforma de datos genérica. Conoce de forma nativa los modelos de datos, la semántica de las transacciones y la lógica de ejecución de Way4, e interactúa con el core de pagos de Way4 en tiempo real. Esta estrecha integración permite capturar datos, analizarlos y actuar en consecuencia dentro del mismo ciclo de vida de la transacción, lo que facilita la toma de decisiones en tiempo real, la experimentación y la lógica basada en IA dentro de los flujos de pago.
Al mismo tiempo, la arquitectura respeta las realidades de la empresa. Los datos pueden permanecer locales donde la soberanía o los requisitos normativos lo exijan, combinando la agilidad de la nube nativa con la gobernanza y la fiabilidad que se esperan de una plataforma de pagos nuclear.
La IA es intrínsecamente experimental. Para bancos y procesadores, el reto consiste en hacer posible esta experimentación sin perturbar los sistemas de producción ni incurrir en costes excesivos. Aquí es donde las plataformas potenciadas por la IA resultan esenciales como areneros tecnológicos para la innovación rápida.
Cuando la experimentación se integra en la plataforma, los proyectos de IA se vuelven asequibles, medibles y repetibles. La economía del pago por uso o Pay-as-you-go permite además a las organizaciones calcular con precisión el retorno de la inversión en cada caso de uso, lo que genera confianza para la transición de la fase piloto a la producción.
Las entidades que triunfen en la era de la IA la tratarán como una capacidad continua, no como un proyecto puntual, incorporando la inteligencia directamente a los flujos de pago y escalando lo que funcione.
Con Way4 DMP, OpenWay ayuda a bancos, empresas fintech y procesadores a ir más allá de pilotos aislados. A través de un taller centrado, los equipos pueden alinearse en los principios básicos e identificar casos de uso de alto impacto, para luego dar forma y lanzar un MVP sobre datos de pago reales, ampliando las capacidades de IA probadas de forma segura en todo el negocio de pagos.
Permítanos mostrarle cómo la apuesta por la IA se convierte en innovación en pagos medible y replicable.