India apuesta por la IA para que UPI alcance 1.000 millones de transacciones diarias

Dilip Asbe, el hombre que dirige los pagos digitales del país más poblado del mundo, acaba de poner las cartas sobre la mesa: la inteligencia artificial no es opcional para la próxima fase de UPI. Es el motor.

India lleva años presumiendo —con razón— de su sistema de pagos. UPI (Unified Payments Interface), lanzado en 2016, procesa hoy más de 750 millones de transacciones al día, moviendo unos 200.000 millones de dólares al mes. Pero Dilip Asbe, CEO de NPCI —el organismo que gestiona UPI—, quiere más. Mucho más. Su objetivo: 1.000 millones de transacciones diarias. Y dice que sin IA no se llega.

Lo contó durante una entrevista con TechCrunch en el Mumbai Tech Week 2026, y la noticia ha saltado a medios de medio mundo. La entrevista original es densa y Asbe no se anda con rodeos: "La IA se usará de manera muy efectiva cuando miremos la próxima ola de UPI, y eso incluye todos los aspectos, incluyendo llegar a nuevos usuarios".

Cuatro frentes donde la IA cambia las reglas

Asbe identificó cuatro áreas concretas donde la inteligencia artificial va a ser decisiva, y no son abstractas. Son problemas reales que cualquier sistema de pagos a escala masiva tiene que resolver o muere:

1. Detección de fraude en tiempo real. Con 750 millones de transacciones al día, los analistas humanos no dan abasto. Los modelos de machine learning pueden detectar patrones fraudulentos y cuentas mula en tiempo real. Asbe fue claro: "Debemos usar la IA eficazmente para proteger a nuestros ciudadanos, encontrar fraudes, y encontrar mulas".

2. Crédito sin historial bancario. Millones de usuarios y pequeños comerciantes indios tienen años de actividad en UPI pero cero historial crediticio formal. La IA puede construir modelos de scoring a partir de esos patrones de pago. El dato lo da WWWhat's New: esto convierte a UPI de un sistema de pagos a una infraestructura financiera completa.

3. Onboarding por voz y multilingüe. India tiene 22 idiomas oficiales y cientos de millones de personas que no hablan hindi ni inglés. NPCI lanzó un asistente de voz en 2023, pero Asbe admite que la adopción no ha despegado. Los modelos de voz actuales no tienen la precisión suficiente todavía. Pero cuando la tengan, 500 millones de nuevos usuarios podrían incorporarse hablando en su lengua materna.

4. Modelos de lenguaje pequeños y especializados. Aquí es donde Asbe se pone interesante de verdad. No habla de meterle un ChatGPT a los pagos. Habla de modelos pequeños, afilados y deterministas, entrenados con los datos del ecosistema indio. NPCI ya tiene uno funcionando: FiMI, lanzado el año pasado, que ya ayuda a más de un millón de usuarios a resolver disputas y cancelar mandatos. Es pequeño, específico y funciona.

El elefante en la habitación: PhonePe y Google Pay

Hay un dato que ningún análisis de UPI puede ignorar: dos apps concentran más del 80% del mercado. PhonePe (de Walmart) y Google Pay han invertido cientos de millones en sus plataformas mientras las transacciones de UPI son, en su mayoría, gratuitas para el usuario final. El regulador indio quiere poner un límite del 30% de cuota por app, con fecha de entrada en vigor el 31 de diciembre de 2026... si no se vuelve a aplazar.

Asbe reconoce el problema sin esquivarlo. Dice que la concentración refleja la falta de un modelo comercial viable para nuevos entrantes. "En el momento en que el modelo comercial esté disponible para el ecosistema, creo que nuevos jugadores empezarán a invertir muy fuerte". Y aquí la IA vuelve a aparecer: si una app de UPI puede ofrecer scoring crediticio personalizado, asesoramiento financiero y gestión de presupuesto además de pagos gratuitos, de repente tiene una propuesta de valor que va más allá del pago.

La propia app del NPCI, BHIM, tiene apenas un 1% de cuota. Asbe dice que no persiguen un objetivo de cuota concreto, sino que quieren que BHIM sea "una alternativa soberana y segura". En un país que está debatiendo su soberanía en IA con propuestas de un fondo anual de 5.000 millones de dólares para modelos propios, esa palabra —soberana— pesa.

Pagos con agentes: el siguiente salto

NPCI ya ha hecho demos de comercio agente con Razorpay: transacciones donde un agente de IA paga en tu nombre. Pero no hay despliegue amplio aún. Asbe insiste en que hace falta un marco regulatorio robusto que permita trazar las instrucciones y el consentimiento que un usuario dio al agente si algo sale mal.

Es un enfoque prudente, casi conservador, que contrasta con la fiebre de agentes que se vive en Silicon Valley. Mientras Coinbase y Robinhood ya dejan que agentes operen en nombre de usuarios en Estados Unidos, India prefiere asegurarse de que existe un rastro claro de quién hizo qué.

Personalmente creo que tiene sentido. He visto demasiados demos de "agentes autónomos" que funcionan de maravilla en la demo y se estrellan contra la realidad en producción. Cuando hablamos del dinero de la gente —y en India hablamos de 750 millones de transacciones al día—, mejor pecar de cauteloso.

Lo que está claro es que India no está improvisando. Tiene el sistema de pagos en tiempo real más grande del mundo, tiene los datos, y tiene una hoja de ruta que pasa por modelos de IA pequeños y específicos en lugar de perseguir el modelo fundacional más grande del momento. Si lo ejecutan bien, lo que están construyendo no es solo un sistema de pagos con IA. Es el modelo de cómo la IA puede funcionar a escala de país sin romper cosas por el camino.