La masificación de los pagos electrónicos en Chile está redefiniendo la forma en que las pymes operan y gestionan sus ventas. Hoy, la cantidad de transacciones digitales no solo refleja un cambio de hábito entre los consumidores, sino también un aumento significativo en la complejidad operativa y en los riesgos asociados a la seguridad de los pagos.
Según el Informe de Sistemas de Pago 2025 del Banco Central, durante el último año se registraron más de 6.391 millones de transacciones electrónicas en el país, cifra que representa un volumen superior al 110% del PIB. En paralelo, cada persona mayor de 15 años realizó en promedio 374 pagos digitales al año, consolidando este medio como el principal canal de pago en la economía local.
Este crecimiento acelerado ha obligado a los comercios y pymes a enfrentar nuevos desafíos. A mayor volumen de operaciones, aumentan las probabilidades de fraudes, rechazos erróneos y fallas en los sistemas de autorización, especialmente en períodos de alta demanda como campañas comerciales o eventos masivos de descuentos. En ese contexto, asegurar la continuidad operativa se vuelve tan relevante como concretar la venta.
Para responder a este escenario, la inteligencia artificial comienza a cumplir un rol más activo dentro de los sistemas de pago. En particular, los modelos de IA agéntica y predictiva están siendo incorporados para analizar transacciones en tiempo real, evaluando los riesgos antes de que el pago se complete, a diferencia de los enfoques tradicionales que operan de forma posterior.
Estas soluciones se integran directamente en el flujo de pago y procesan múltiples variables de manera simultánea, como el comportamiento histórico del cliente, el monto de la compra, la frecuencia de uso, el canal utilizado y eventuales desviaciones respecto de patrones habituales. A partir de ese análisis, el sistema puede anticipar anomalías y ejecutar decisiones automáticas sin intervención humana.
“Hoy el desafío para los comercios no es solo vender más, sino hacerlo de forma segura y sin interrupciones. Estos modelos permiten identificar señales de fraude o fallas operativas antes de que el pago se concrete, reduciendo riesgos y tiempos de respuesta”, explica Lucas Souza, gerente de Innovación de Kuvasz Solutions.
En la práctica, este tipo de tecnología permite que, en cuestión de milisegundos, una transacción sea autorizada, derive en una validación adicional, se redirija por otra ruta de pago o sea bloqueada de manera preventiva. Esta capacidad resulta especialmente crítica en escenarios de alta presión operativa, donde una caída o error puede impactar directamente en las ventas y en la experiencia del cliente.
“La principal diferencia es que ya no se reacciona después del problema. La IA agéntica actúa dentro del proceso de pago, tomando decisiones automáticas basadas en riesgo y comportamiento, lo que mejora la continuidad del negocio para comercios y pymes”, agrega Souza.
