Informe sobre la economía agéntica de Morph: 500.000 millones de dólares en comercio con IA para 2028

La tesis central de Morph es que la IA está yendo más allá de la generación de contenido para participar directamente en la economía. Los agentes están empezando a descubrir productos, comparar ofertas, negociar envíos y devoluciones, autorizar pagos y completar compras sin que un humano tenga que hacer clic en cada paso.

Los últimos doce meses han hecho esto tangible. Stripe y OpenAI lanzaron el Protocolo de Comercio Agéntico detrás de Instant Checkout en ChatGPT, con más de un millón de comerciantes de Shopify preparados para seguirles. Google lanzó el Protocolo de Pagos para Agentes con más de 60 socios y liquidación en stablecoins a través de x402. Shopify presentó su Protocolo de Comercio Universal para que los agentes puedan realizar transacciones con cualquier comerciante, y tanto Visa como Mastercard publicaron marcos de pago para agentes.

Para los comerciantes, el cambio es sencillo de explicar: puede que tu próximo cliente no sea una persona navegando por tu tienda. Puede ser un agente evaluando tu catálogo frente al de la competencia en función del precio, las señales de confianza, los datos estructurados y la compatibilidad del proceso de pago. La lógica optimizada para compradores humanos no se transferirá automáticamente.

El informe reúne varios datos independientes, y por eso las empresas están invirtiendo ahora en lugar de esperar. Salesforce informó de que la IA y los agentes influyeron en el 20 % de los pedidos globales durante la Cyber Week de 2025, alrededor de 67.000 millones de dólares de un gasto récord de 336.600 millones.

El descubrimiento de productos también está cambiando. Adobe registró un aumento interanual del 693 % en el tráfico hacia sitios minoristas de EE. UU. impulsado por IA generativa durante la temporada navideña de 2025. McKinsey estima que el comercio agéntico podría alcanzar hasta 1 billón de dólares en el comercio minorista de EE. UU. y entre 3 y 5 billones de dólares a nivel global para 2030. La propia previsión de Morph de 500.000 millones de dólares en volumen influido por agentes para 2028 se sitúa dentro de ese rango, junto con predicciones de que los agentes superarán a los humanos en los pagos comerciales con stablecoins y de que uno de cada diez hogares estadounidenses permitirá regularmente que los agentes completen compras para 2028.

Estas son proyecciones, no garantías. Pero incluso una fracción de ellas favorece a las tiendas que son legibles para las máquinas, tienen precios competitivos y están preparadas para el checkout.

El comercio con agentes solo funciona cuando las máquinas pueden realizar transacciones de forma segura, por lo que una gran parte del informe de Morph se centra en la infraestructura. Divide la pila emergente en cuatro capas.

Identidad — ¿se puede confiar en este agente y exigirle responsabilidades? Mandato — ¿ha autorizado un humano esta transacción específica? Checkout — ¿puede el agente gestionar el precio, el envío, los impuestos y las devoluciones? Liquidación — ¿cómo se mueve realmente el dinero?

Varios estándares están ganando tracción en esas capas. El Model Context Protocol de Anthropic conecta agentes con herramientas y datos; el Agent Payments Protocol de Google gestiona la autorización; el Agentic Commerce Protocol, respaldado por Stripe y OpenAI, estandariza el checkout de agentes; y el Universal Commerce Protocol de Shopify expone catálogos de comerciantes y flujos de carrito a los agentes. El Trusted Agent Protocol de Visa y x402 para micropagos de máquina a máquina completan el panorama. Morph los presenta como capas complementarias, no como productos competidores.

Para los comerciantes en Shopify o cualquier plataforma que adopte UCP, el trabajo a corto plazo consiste en asegurarse de que los feeds de productos, las políticas y los endpoints de checkout sean válidos para el consumo por parte de agentes. Puedes poner a prueba la superficie de tu propio agente con nuestro validador UCP gratuito.

Morph presta una atención considerable a las stablecoins como capa de liquidación nativa para el comercio impulsado por agentes, y el argumento es económico. Las redes tradicionales de tarjetas conllevan costes fijos de procesamiento que hacen antieconómicas las transacciones de menos de un dólar, mientras que los pagos diminutos y de alta frecuencia que los agentes realizan entre sí se liquidan de forma natural sobre redes de stablecoins. El lanzamiento de AP2 de Google ofreció exactamente esto: una extensión x402 para pagos cripto basados en agentes, desarrollada junto con Coinbase y la Ethereum Foundation.

Las stablecoins han pasado los últimos años demostrando su utilidad para tesorería y flujos B2B. La siguiente fase, según argumenta Morph, es convertirse en la red predeterminada para transacciones entre agentes de alto volumen y bajo valor: compras automatizadas de servicios, llamadas API y comercio de máquina a máquina a escala de internet.

Eso no significa que todos los comercios deban aceptar stablecoins mañana. Significa que la infraestructura de pagos se está diversificando más allá del checkout con tarjeta, y que el volumen iniciado por agentes podría acabar liquidándose fuera de las redes tradicionales.

La expectación y la actividad económica real todavía no son lo mismo, y Morph lo deja claro. Un análisis de a16z examinó la cifra ampliamente citada de "24 millones de dólares de volumen x402 en 30 días" que Bloomberg publicó y descubrió que, una vez filtradas las operaciones de lavado, el volumen real de pagos estaba más cerca de 1,6 millones de dólares. La mayor parte de la actividad actual consiste en pruebas y transacciones sintéticas, más que en una demanda comercial madura.

Las herramientas subyacentes se están expandiendo mucho más rápido. El equipo de Model Context Protocol informó de 97 millones de descargas mensuales del SDK y 10.000 servidores activos al integrarse en la Agentic AI Foundation en diciembre de 2025. AP2 de Google, ACP de Stripe y OpenAI, y UCP de Shopify están lanzando rutas de producción, no demostraciones.

Para los comerciantes, la diferencia entre infraestructura y volumen es útil. Deja tiempo para corregir la claridad del catálogo, los datos estructurados, el posicionamiento competitivo y la compatibilidad del proceso de compra antes de que el tráfico de agentes se convierta en una línea principal de ingresos. Las tiendas que optimizan ahora acumulan ventaja a medida que el volumen alcanza a las herramientas.

Las diez predicciones de Morph para 2028 van de lo plausible a lo disruptivo: agentes autónomos impulsando caídas de precios superiores al 10 % en categorías comparables, una brecha de seguridad en una empresa Fortune 100 atribuida a un agente de IA y grandes minoristas reorganizándose en torno a la preparación para agentes. Tanto si todas las previsiones se cumplen como si no, la dirección está clara: las empresas optimizarán para compradores automatizados junto con los compradores humanos.

La preparación empieza con los datos de producto. Los agentes evalúan títulos, atributos, precios, disponibilidad, reseñas y señales de políticas de forma programática, por lo que un catálogo incompleto o inconsistente pierde comparaciones antes incluso de que una persona lo vea. Después vienen la preparación del checkout y de los protocolos: si un agente no puede completar una transacción a través de tu stack, el descubrimiento no sirve de nada. Para la base de datos estructurados, nuestra checklist de datos estructurados cubre exactamente qué campos priorizar.

Por último, mide la influencia de los agentes antes de que aparezca claramente en la analítica estándar. Los logs del lado del servidor, el seguimiento de visitas de agentes y la simulación de tasas de éxito a nivel de producto revelan si hoy ganas o pierdes comparaciones mediadas por IA, mucho antes de que la previsión de 500.000 millones de dólares se convierta en noticia vieja.