En esta noticia
En los laboratorios, las salas de conferencias y los foros de debate de Silicon Valley hay una obsesión que crece con cada mes que pasa: cómo hacer que lla inteligencia artificial (IA) no solo piense, sino que actúe. Y, sobre todo, cómo evitar que esa acción autónoma salga mal cuando hay dinero de por medio. Tres estudiantes argentinos encontraron una respuesta, la pusieron a prueba delante de los mejores del sector y se llevaron el primer lugar.
Ignacio Aracena, Mauro Proto Cassina y Nicolás Spagnuolo son alumnos del último año de la licenciatura en Negocios Digitales de la Universidad de San Andrés (UdeSA). Su creación se llama AgentPay y, en pocas palabras, funciona como un escudo financiero para los llamados “agentes de IA”: programas capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma, incluyendo el manejo de dinero real.
La primera vez de Anthropic en la región
El proyecto fue presentado en “Push to Prod”, un hackatón que pasará a la historia del ecosistema tecnológico latinoamericano por una razón concreta: fue la primera visita oficial de Anthropic —la empresa estadounidense creadora del asistente de inteligencia artificial Claude— a Sudamérica. El evento fue organizado en alianza con Kaszek, el fondo de venture capital más influyente de América Latina, y Digital House.
La convocatoria al hackatón realizado el 14 de abril fue masiva: más de 3.000 personas se anotaron para participar. Solo 250 llegaron a la instancia de competencia. Del otro lado de la mesa estaba un jurado que conoce de cerca el negocio de la IA. Y del lado de los competidores, los tres estudiantes de UdeSA con su propuesta lista para demostrar que la Argentina tiene mucho para decir en la arquitectura tecnológica global.
El resultado: un primer de 30.000 dólares en créditos de APIs de Anthropic y 2.000 dólares en efectivo otorgados por Kaszek.
Qué hace AgentPay y por qué importa
Para entender el valor del “invento”, hay que entender el problema que resuelve. La industria tecnológica atraviesa la era de los agentes de IA: sistemas que no solo responden preguntas, sino que programan, consultan bases de datos, coordinan tareas y, cada vez más, ejecutan transacciones financieras sin intervención humana. Esa autonomía es poderosa y, al mismo tiempo, riesgosa.
AgentPay se instala como complemento dentro de Claude Code —el entorno de programación autónoma de Anthropic— y actúa como un filtro de seguridad en el corazón mismo de cada operación. Antes de que cualquier instrucción de pago se ejecute, el sistema la intercepta, la analiza y decide si procede o no.
La validación funciona en tres capas. Primero, verifica que la operación coincida con los parámetros previamente autorizados. Segundo, confirma que la ruta de pago no haya sido alterada por ningún agente externo. Y tercero —y aquí está uno de los aspectos más originales del diseño—, en lugar de usar más inteligencia artificial para supervisar a la primera, AgentPay aplica reglas de programación determinísticas: código rígido que no puede ser confundido por alucinaciones del modelo ni manipulado por instrucciones maliciosas.
Es, en definitiva, un candado con lógica propia que no le pide permiso a ninguna IA para tomar decisiones de seguridad.
La jornada cerró con una cena de networking donde los estudiantes compartieron mesa con los equipos de Anthropic y Kaszek, abriendo conversaciones sobre el futuro del proyecto. Desde UdeSA destacaron que este logro “es una señal clara del papel que el talento local está asumiendo en la arquitectura de la IA global”.
Qué son los tokens de Anthropic y por qué son claves para las startups
Parte del premio que recibieron los estudiantes de UdeSA —y posiblemente la porción más estratégica de él— fueron 30.000 dólares en créditos de API de Anthropic, denominados en tokens.
Pero ¿qué es exactamente un token en este contexto? Cuando un modelo de inteligencia artificial como Claude procesa texto, no lo hace letra por letra ni palabra por palabra: lo hace en fragmentos llamados tokens, que pueden ser partes de palabras, palabras completas o signos de puntuación. Cada vez que una aplicación consulta al modelo, ya sea para generar texto, analizar documentos o ejecutar agentes autónomos, consume una determinada cantidad de tokens. Esa cantidad determina el costo del servicio.
Para una startup que quiere construir un producto sobre modelos de lenguaje de última generación, el acceso a créditos de API equivale a tener garantizada la materia prima de su negocio sin costo inicial. En lugar de enfrentar facturas mensuales que pueden volverse prohibitivas durante la etapa de desarrollo y pruebas, los fundadores pueden iterar libremente, procesar grandes volúmenes de datos y llegar a un prototipo robusto sin que el presupuesto sea un techo. En el mundo de los agentes de IA —que, como AgentPay, requieren múltiples llamadas al modelo por cada transacción procesada—, ese margen puede marcar la diferencia entre escalar una idea o abandararla antes de tiempo.
No es casualidad, entonces, que los grandes hackatones de IA hayan adoptado los créditos de API como premio preferido por encima del efectivo puro. Un premio en tokens es, en cierta forma, una apuesta sobre el futuro: la empresa organizadora le dice al ganador “creemos que vas a construir algo real con esto, y te damos el combustible para intentarlo”. Para Aracena, Proto Cassina y Spagnuolo, esos 30.000 dólares en créditos no son solo un reconocimiento; son el punto de partida concreto para convertir AgentPay de proyecto universitario en solución comercial.
