
La era agéntica: la alianza de Visa con OpenAI, las trampas de VAMP y la amenaza de los sitios clonados

Bienvenido de nuevo a Fraudology.
En este episodio en solitario, me sumerjo en el comercio electrónico agéntico y, en concreto, en lo que ocurre cuando los agentes de compra con IA empiezan a realizar compras en nombre de los consumidores. Este es uno de esos temas que durante un tiempo sonaban muy futuristas. Hubo paneles en conferencias, muchas grandes predicciones y un montón de conversaciones del tipo “esto llegará algún día”, pero todavía no había mucho con lo que los equipos de fraude pudieran trabajar realmente.
Eso cambió cuando Visa y OpenAI anunciaron una asociación para crear infraestructura de pagos para el comercio con IA. Una vez que las capacidades de pago de Visa comiencen a integrarse en las experiencias de OpenAI, y a medida que las compras con ChatGPT y las transacciones iniciadas por IA se vuelvan más reales, los comercios van a necesitar entender los riesgos de fraude, contracargos, responsabilidad y operación que vienen con este nuevo canal.
Y es ahí donde creo que debemos desacelerar y hacernos algunas preguntas muy prácticas. ¿Quién es responsable cuando un agente de IA comete un error? ¿Qué pasa cuando un titular de tarjeta autorizó al agente, pero el agente compró algo equivocado? ¿Cómo puede un comercio demostrar que una transacción no fue fraudulenta cuando el titular de la tarjeta estuvo un paso alejado del proceso de pago? ¿Y qué sucede con la supervisión de fraude de VAMP cuando los contracargos de comercio electrónico con agentes y el fraude TC40 empiezan a aparecer de formas para las que el sistema actual no fue diseñado?
Este episodio trata realmente de dos riesgos que ya están empezando a aparecer. En primer lugar, la responsabilidad en el comercio electrónico con agentes y la responsabilidad por contracargos CNP no están preparadas para la forma en que se comportarán los agentes de compra con IA. En segundo lugar, el fraude de sitios web clonados y las estafas de compras en búsquedas con IA podrían generar una nueva ola de dolores de cabeza para el servicio de atención al cliente, problemas relacionados con TC40 y desafíos de gestión de riesgos para los equipos de comercio electrónico de las grandes empresas.
Lo que escucharás en este episodio:
- Por qué la alianza de Visa con OpenAI hace que el comercio electrónico agente se sienta mucho más real para los comercios.
- Cómo los agentes de compras con IA podrían crear nuevas responsabilidades por contracargos CNP y contracargos por fraude amistoso.
- Por qué los comercios pueden tener dificultades para utilizar la evidencia contundente 3.0 cuando el titular de la tarjeta dio instrucciones a un agente en lugar de completar la compra por sí mismo.
- Por qué la responsabilidad en el comercio electrónico basado en agentes necesita un nuevo marco antes de que las pérdidas se disparen.
- Cómo el fraude de sitios web clonados y las estafas de compras en línea podrían empeorar cuando los agentes de IA buscan el precio más bajo.
- Por qué el fraude TC40 y la supervisión del fraude VAMP pueden convertirse en un problema importante para los grandes minoristas.
- Qué deberían empezar a preguntar ahora mismo los líderes de fraude a los adquirentes, las marcas de tarjetas, los equipos de atención al cliente y los equipos de TI.
Deberías escuchar este episodio si:
- Trabajas en la prevención del fraude para comercios o en la prevención del fraude en el comercio electrónico y necesitas entender hacia dónde se dirige el comercio con agentes de IA.
- Son responsables de los contracargos, la monitorización de VAMP, la revisión de TC40 o la estrategia de fraude CNP.
- Trabajas en un banco, emisor, marca de tarjeta o empresa de pagos y quieres entender por qué los comercios están preocupados.
- Están tratando de averiguar cómo el checkout agente, los pagos con IA y los pagos agénticos pueden cambiar las operaciones de fraude.
- Quieren una perspectiva práctica sobre el fraude en el comercio con ChatGPT, las estafas de compras mediante búsquedas con IA y el riesgo de sitios clonados.
Notas del episodio y conclusiones clave
El comercio electrónico agéntico ya no es solo una conversación sobre el futuro
Durante un tiempo, el comercio agéntico se sintió como uno de esos temas de los que todo el mundo hablaba, pero nadie podía señalar con claridad qué debían hacer a continuación los equipos de fraude. Había muchas predicciones y muchas conversaciones teóricas, pero muy pocas conclusiones operativas aplicables.
El anuncio de Visa y OpenAI cambió eso para mí.
Cuando Visa dice que sus capacidades de pago se integrarán en las experiencias de OpenAI, y cuando el comercio con ChatGPT empiece a acercarse más a transacciones realmente iniciadas por la IA, esto se convierte en algo que los comercios deben tomarse en serio. Esto no significa que mañana todos los consumidores vayan a empezar a usar agentes de compra basados en IA. Pero sí significa que se están construyendo las vías, y una vez que esas vías están construidas, los problemas de fraude y contracargos suelen aparecer muy rápidamente.
La razón por la que esto es importante para el comercio electrónico con agentes es que los agentes de IA no se comportan exactamente como los humanos ni tampoco exactamente como los bots tradicionales. Pueden ser dirigidos por un consumidor, adaptarse a las instrucciones, buscar en distintos sitios web, comparar precios y completar una compra. Eso crea una nueva capa entre el titular de la tarjeta y el comerciante.
El sistema actual de contracargos no está preparado para los agentes de compra con IA
Una de mis mayores preocupaciones con el comercio electrónico basado en agentes es que el marco actual de contracargos no fue diseñado para ello. En este momento, si una transacción es sin tarjeta presente, la responsabilidad generalmente recae en el comerciante. Eso puede tener sentido en ciertos escenarios tradicionales de fraude CNP, pero se vuelve mucho más complejo cuando un agente de IA actúa en nombre de un titular de tarjeta real.
Si el titular de la tarjeta le dice a un agente que compre dos artículos y el agente compra 20, ¿qué se suponía exactamente que debía hacer el comercio? Si el agente reserva el vuelo equivocado, elige el producto incorrecto o malinterpreta las instrucciones del usuario, ¿cómo habría podido saberlo el comercio en el momento de la compra? A menos que el comercio tenga superpoderes o un psíquico sentado junto al equipo de fraude, puede que no haya ninguna forma práctica de detectar que esto va a convertirse en una disputa.
Por eso los contracargos en el comercio electrónico con agentes son tan preocupantes.
Es posible que el comercio reciba una disputa en la que el titular de la tarjeta afirme que dio instrucciones al agente, pero que cambió de opinión o que el agente realizó una compra incorrecta. Eso no encaja claramente en los flujos de trabajo actuales de fraude, fraude amistoso o de compelling evidence 3.0. Y si el comercio no puede cumplir con los requisitos de re-presentación existentes, perderá los fondos incluso si la compra fue iniciada por un agente autorizado por el titular de la tarjeta.
Esa es la brecha de responsabilidad.
Y a menos que las marcas de tarjetas, las plataformas de agentes y las redes de pago creen una estructura más clara para la responsabilidad en las compras realizadas por IA, los comercios acabarán asumiendo pérdidas que razonablemente no podrían haber evitado.
La exposición a VAMP hace que el comercio electrónico agente sea aún más arriesgado para los comercios
No se trata solo de perder contracargos individuales. La preocupación mayor es el impacto que estas disputas podrían tener en la supervisión del fraude de VAMP.
VAMP ya es un problema serio para los comercios. Los contracargos y los TC40 pueden generar una exposición financiera real, y no existe el mismo tipo de período de gracia al que los comercios podían estar acostumbrados con los programas de monitoreo anteriores de Visa. Una vez que un comercio supera el umbral, las multas y comisiones pueden acumularse rápidamente.
Ahora súmale el comercio electrónico agente por encima de eso.
Si los agentes de compras con IA generan más disputas, incluso en transacciones en las que el comercio no hizo nada malo, esos contracargos aún pueden contarse en su contra. Si las transacciones agentivas no se identifican claramente en el flujo de pago, es posible que los comercios no puedan separar esas transacciones en una categoría de riesgo diferente. Y si no existe un nuevo cambio de responsabilidad ni un proceso de representación para las transacciones iniciadas por IA, el comercio está asumiendo el riesgo de un canal que quizá ni siquiera pueda identificar.
Esa es la parte que necesita atención ahora.
Visa, Mastercard, OpenAI y cualquier otra plataforma de comercio con IA deben reflexionar sobre el lado del comerciante antes de que estas pérdidas se escalen. Si la plataforma agente comete el error, o si el consumidor autorizó al agente y luego impugna el resultado, no tiene sentido que el comerciante asuma automáticamente la responsabilidad financiera.
El sistema de contracargos nunca ha sido perfectamente justo. Pero este es un canal nuevo, y los canales nuevos necesitan reglas nuevas.
Los comercios necesitan una forma de identificar las transacciones realizadas por agentes
Otro problema es la visibilidad. En este momento, la mayoría de los comercios no tienen una forma confiable de saber si una transacción fue realizada por un humano, un bot o un agente de compras con IA.
Si no puedes identificar el tipo de transacción, no puedes diseñar una estrategia de riesgo diferente en torno a ella. No puedes enrutarla de otra manera. No puedes medir la tasa de contracargos. No puedes probar si el checkout agente se comporta de forma distinta al checkout móvil o al checkout web. No puedes separar los pagos realizados por agentes de las transacciones normales de comercio electrónico. Y no puedes crear una sólida estrategia de prevención de fraude para comercios en torno a un canal que no puedes ver.
Algunos proveedores más nuevos están empezando a trabajar en la detección de agentes de IA, pero la mayoría de los comercios que usan herramientas heredadas no tienen una forma clara de identificar las transacciones realizadas por agentes. El tiempo por sí solo puede no ayudar, porque estos agentes de IA pueden imitar el comportamiento de los consumidores. Las señales del dispositivo pueden no ser evidentes, ya que los agentes pueden usar identificadores de dispositivo reales o emuladores. Y el propio flujo de pago aún puede no indicar a los comercios que la transacción provino de un agente.
Por eso creo que eventualmente tendremos que considerar el comercio agéntico como su propio canal.
Ya pensamos en la web y en el móvil de forma diferente. Es posible que el comercio electrónico con agentes necesite el mismo tipo de tratamiento. Los agentes de IA pueden necesitar un flujo de pago distinto, un flujo de gestión de riesgos diferente y otro conjunto de señales, porque no interactúan con los sitios web de la misma manera que los humanos. Pueden alucinar sobre dónde está un botón. Pueden malinterpretar una página. Pueden elegir el producto equivocado. Pueden seguir un camino que tiene sentido para una máquina, pero no para los controles antifraude actuales de un comercio.
Hasta que los comerciantes puedan identificar el canal, seguirán atascados intentando gestionar el riesgo agéntico con herramientas que fueron creadas para un mundo diferente.
Los sitios clonados pueden convertirse en un problema mayor porque los agentes de IA están entrenados para encontrar la mejor oferta
El segundo gran riesgo en este episodio es el fraude mediante sitios web clonados.
A los estafadores siempre les han encantado las tiendas minoristas falsas, los sitios web de comercios falsos y las páginas de phishing. Eso no es nuevo. Lo que está cambiando es lo fácil que resulta clonar un sitio web y hacer que parezca funcional. La IA puede ayudar a los estafadores a duplicar páginas de productos, imágenes, procesos de pago y la presentación de la marca mucho más rápido que antes.
Ahora combina eso con agentes de compras de IA.
Si un consumidor le pide a un agente de IA que encuentre la mejor oferta para un producto, ¿para qué está optimizando el agente? A menudo, es para el precio. Y los sitios web minoristas falsos son muy buenos ofreciendo el mejor precio porque en realidad no intentan entregar el producto auténtico. Lo que intentan es robar datos de tarjetas, recopilar información personal, procesar una transacción fraudulenta o redirigir al comprador a una estafa.
Eso crea un problema muy evidente.
Un agente de IA puede encontrar lo que parece ser la versión de un producto con el precio más bajo y enviar al consumidor a un sitio clonado. El consumidor puede confiar en él porque la herramienta de IA se lo recomendó. El sitio puede parecer legítimo. El precio puede parecer increíble. Y el cliente puede creer que ha comprado al comerciante real.
Entonces el producto nunca llega, o el cliente recibe un producto falso, o se ve comprometida la información de su tarjeta.
¿Y quién se entera primero? A menudo, el equipo de atención al cliente del comerciante real.
Incluso si el comercio no procesó la transacción y no recibió los fondos, el cliente puede seguir creyendo que compró a ese comercio. Eso genera costos operativos, frustración del cliente, daño a la marca y otro problema de fraude que el comercio tiene que ayudar a resolver.
El fraude TC40 y los descriptores falsos pueden generar problemas VAMP incluso cuando la venta no fue tuya
El problema de los sitios clonados no es solo una cuestión de atención al cliente. También puede convertirse en un problema de TC40 y VAMP.
Los TC40 están vinculados a los descriptores, no solo al ID del comercio. Esto significa que, si un comerciante fraudulento utiliza un descriptor que se parece al nombre de un gran minorista, con palabras, números o modificadores adicionales, el comerciante legítimo puede ver actividad TC40 que en realidad no le corresponde.
Ese es un problema importante para los grandes minoristas.
Si un sitio falso utiliza un descriptor que comienza con el nombre de una marca real, el comerciante legítimo puede verse obligado a identificar esas transacciones y demostrar que no son suyas. En un entorno VAMP, ese factor de tiempo es importante. Los comercios necesitan saber con qué rapidez su adquirente les notificará si están en la lista VAMP, porque el reloj puede empezar a correr cuando se notifica al adquirente, no cuando el comerciante finalmente se entera.
Eso significa que los comercios deben ser proactivos.
Si eres responsable de la supervisión del fraude VAMP, habla ahora con tu adquirente. Pregunta con qué rapidez te notificarán. Pregunta qué datos TC40 recibirás. Pregunta si tendrás suficiente detalle para identificar descriptores fraudulentos. Pregunta cuál es el proceso para eliminar las transacciones que no pertenecen a tu ID de comercio.
Porque si el comercio electrónico agéntico impulsa más estafas de compras mediante búsquedas con IA y más tráfico hacia sitios clonados, los comercios pueden ver más ruido en sus datos TC40. Y si ese ruido no se elimina rápidamente, puede volverse costoso.
Los equipos de atención al cliente, TI y fraude deben prepararse juntos
Una de las conclusiones más prácticas de este episodio es que esto no puede recaer únicamente en el equipo de fraude.
Si el fraude en el comercio electrónico agente y en sitios web clonados se convierte en un problema mayor, los equipos de atención al cliente deben saber qué están viendo. Es posible que empiecen a recibir llamadas de clientes que insisten en que hicieron un pedido en tu sitio web, pero no hay ningún pedido en tu sistema. Eso resulta confuso para el cliente y frustrante para el equipo de soporte si nadie les ha explicado de antemano el problema de los sitios clonados.
Los equipos de TI también deben formar parte de la conversación, porque es posible que los sitios web falsos tengan que ser reportados, escalados y dados de baja a través de canales de DNS o de alojamiento. Los equipos legales, de protección de marca, de fraude, de atención al cliente y de seguridad pueden necesitar coordinarse rápidamente.
Y la parte de comunicación con el cliente también es importante.
Es posible que los comercios tengan que recordar a los clientes que vayan directamente al sitio web o a la aplicación oficiales, especialmente durante los periodos de compras de alto volumen, los lanzamientos de productos y las temporadas festivas. Ese mensaje no puede resolver todo el problema, pero sí puede reducir parte de la exposición.
Aquí es donde la gestión de riesgos del comerciante debe volverse interfuncional. El comercio electrónico agéntico no es solo un problema de fraude. Abarca los pagos, las devoluciones de cargo, el servicio al cliente, la protección de la marca, TI, el área legal y la experiencia del cliente.
Conclusión final:
El comercio electrónico agéntico está pasando de la teoría a la infraestructura. Y una vez que existe la infraestructura, el fraude le sigue.
La alianza de Visa con OpenAI puede ayudar a que el comercio impulsado por IA sea más sencillo y escalable, pero también plantea serias dudas sobre la responsabilidad en el comercio electrónico agéntico, la responsabilidad por compras realizadas por IA, la responsabilidad en contracargos CNP y la exposición de los comercios bajo VAMP. Al mismo tiempo, las estafas de compras mediante búsquedas con IA y el fraude de sitios web clonados podrían dirigir a los agentes de compra de IA hacia tiendas minoristas falsas que parecen legítimas, ofrecen excelentes precios y causan daños reales a consumidores y comercios.
Así que, si eres un líder de fraude en comercios, ahora es el momento de empezar a hacer preguntas incómodas. ¿Puedes identificar las transacciones gestionadas por agentes? ¿Puedes separar los pagos realizados por agentes de la actividad normal en la web y en el móvil? ¿Tus equipos de contracargos saben cómo manejar los contracargos de comercio electrónico gestionado por agentes? ¿Tu adquirente te notifica con suficiente rapidez si surgen problemas relacionados con VAMP? ¿Tu equipo puede identificar descriptores falsos en los datos TC40? ¿El servicio de atención al cliente sabe qué hacer cuando alguien llama por un pedido que no existe?
Porque este canal está llegando. La cuestión es si los comercios, emisores, adquirentes, marcas de tarjetas y plataformas de IA van a establecer las reglas antes de que las pérdidas se disparen o después.
Recursos y enlaces del episodio:
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- Presentadora del pódcast Fraudology
- Experto en ciberfraude galardonado
- Consultor en prevención de fraudes en comercio electrónico
- Asesor de startups, orador principal y
- Consultor para comerciantes de Fortune 500




















