As AI moves from experimentation to scale, many organizations are discovering a hard truth. Despite heavy investment in technology and models, impact often falls short of expectations and the constraint isn’t the technology itself but the operating model, culture, and the workforce required to turn potential into performance.

It takes a certain range of skills to articulate that distinction, and Rahul Jalali, CIO of Union Pacific Railroad, is leading tech through the company’s next phase of transformation.

After more than two decades at Walmart, where he helped shape technology inside one of the world’s most sophisticated retail platforms, Jalali made a move that surprised some peers by joining a 163-year-old railroad, founded by Abraham Lincoln in 1862.

“I’ve been lucky to work at two iconic companies that have stayed relevant as times and demand have changed,” he says. “The fundamentals of true digital transformation transfer across industries.”

Five years into his tenure at Union Pacific, and with a potential merger with Norfolk Southern on the horizon, his conviction has only strengthened in that sustainable transformation, with or without AI, is powered by people.

Platform thinking in an asset-intensive world

Retail and railroading may appear worlds apart. One moves merchandise from shelf to shopper while the other moves freight across thousands of miles of track to distribution centers. But Jalali sees common principles. “When people ask about the shift from retail to transportation, I go back to fundamentals,” he says. “The most successful companies think like platform companies. They create a set of products that work together to drive customer centricity.”

At Walmart, platform thinking enabled scale. At Union Pacific, it’s meant first investing in foundations. “We had to get the fundamentals right,” he says. “Create the vision, align the teams to it, build the right platforms and capabilities, and then watch the magic happen.” That foundation now underpins customer transparency, operational efficiency, and data-driven decision making. It also provides confidence as Union Pacific prepares for the possible Norfolk Southern merger, which would create the first unified, single-service transcontinental railroad in the US.

“We’re at a clear inflection point,” Jalali says. “We’ve had success delivering foundational platforms that position us well for the AI era and for the potential merger. Technology will be at the forefront of integrating the companies and enabling a seamless supply chain network.”

At the center of this strategy is a simple philosophy, that technology must be business and customer led, not technology for its own sake. “Gone are the days of build it and they will come,” he says. “We’re building with our customers and that creates transparency, which then creates stickiness.” He applies the same logic to suppliers. “We tell our partners to build with us, not just for us, so if we thrive, they thrive as well.”

Trust before accountability

For Jalali, platform thinking is necessary but insufficient on its own since culture determines whether transformation sticks. “You can’t build accountability without first building trust,” he says. When he joined Union Pacific during the early months of the pandemic, he began writing transparent weekly memos detailing whom he was meeting and what he was learning. “I started getting unsolicited responses from the team,” he says, adding that many said it ignited new ideas and connection points across the organization.

Those memos turned into structured tech-focused listening sessions across the organization, led by Jalali and his leadership team. The intent was straightforward: explain the why behind decisions and create space for dialogue. “When you explain the why,” he says, “you create relationships and build trust, and that drives accountability.”

The impact has been measurable. Amid significant transformation and a pending merger, Union Pacific’s technology organization recorded one of its highest engagement scores last year. Jalali sees that as more than a morale indicator. “If people feel heard and invested in, they lean into change,” he says. “That always matters, especially in the AI era.”

Merging institutional knowledge with new perspectives

Union Pacific’s workforce spans generations, from employees with decades of railroading experience to early-career technologists who think natively in data, platforms, and AI. Jalali views that intersection as a competitive advantage. “When you merge deep institutional knowledge with new thinking on modern tech platforms, the results are powerful,” he says.

He’s intentionally created cross-functional exposure so technologists understand the operational realities of rail yards and supply chains, while seasoned employees are exposed to new tools and emerging capabilities. “We ask what they want to learn, what tools they need, and what knowledge we can expose them to,” he says.

For Jalali personally, stepping into the complex world of railroading at the beginning required a deliberate reset. After so many years in retail, he knew credibility would come only through immersion. “If you want to be effective, you have to respect the industry and get into the nitty gritty,” he says. “When I first joined Union Pacific, I told my peers and leaders you’re my teachers and mentors. I needed to deeply understand supply chains and how we operate as a company.” Field visits reinforced that commitment, signaling to his team that technology would be shaped by operations, not layered on top of each other.

Such an approach reflects a broader evolution in the CIO role. “We’re part of the north star decision-making arm of the company, not just managing zeroes and ones,” he adds.

Scaling AI with shared accountability

As AI adoption accelerates, Jalali thinks many organizations are applying it to solve the wrong problem. “The biggest risk is thinking technology by itself creates value,” he says. “Tech is part of the solution, but value comes when business process and people change with it.”

At Union Pacific, that belief translates into structure. AI isn’t owned by IT alone. Jalali pairs tech and business leaders in a two-in-the-box model, with shared accountability for outcomes. “We start with the business problem, not the solution. We insert AI in a meaningful way across our organizations to drive value,” he says.

That discipline keeps the focus on measurable impact. “We start by understanding how product moves from A to B, and then we find ways to optimize,” he says. “From there, teams work to quickly deploy minimally viable solutions and refine them in the field. I want progress over perfection.”

The approach reflects a broader conviction that’s shaped his leadership since leaving retail for railroading in that technology only scales when the people closest to the work own the outcome. “You have to empower the teams that own the results,” he says.

As organizations enter what many are calling the year AI scales, Jalali is less focused on the sophistication of models than on whether leaders are redefining how their companies operate. The differentiator, after all, will be whether AI is treated as a workforce transformation rather than an algorithm or technology deployment.

En tecnología financiera, el principal propósito es transformar cada interacción en valor añadido para permitir a los comercios llegar a nuevos consumidores, ofrecerles una mejor experiencia de pago, aumentar la conversión y optimizar sus operaciones. El pago, tradicionalmente percibido como un “mal menor”, se revela hoy como una palanca para impulsar el crecimiento de conversión de ventas en todos los canales, de la mano de tendencias disruptivas que ya están definiendo el futuro de las transacciones.

Mayor agilidad operativa mediante dispositivos multifunción

Lejos de desaparecer, la tienda física —el canal preferido para un 44% de consumidores— está inmersa en una profunda transformación para flexibilizar aún más la experiencia de compra. 

La tecnología “Tap to Pay” o de “pago con un toque” es una innovación que no sólo aporta rapidez, sino que logra introducir smartphones y tabletas como terminales de pago, elimina la necesidad de hardware dedicado, costoso y voluminoso. Un empleado, con el mismo dispositivo que utiliza para otras funciones como gestión de inventario o atención al cliente, puede procesar una compra en cualquier punto de la tienda, lo que se traduce en una reducción drástica de las colas, una mejora significativa en la experiencia del cliente y una mayor agilidad operativa para el comercio. 

Además, para muchos minoristas, aprovechar estos mismos dispositivos para los pagos optimiza los recursos existentes y demuestra que la tecnología de pagos se integra de manera totalmente fluida, haciendo que el acto de pagar sea casi invisible y mucho más conveniente.

Hacia la próxima frontera del comercio agente

Una de las tendencias futuras con mayor potencial disruptivo es el comercio agente, que se refiere a la capacidad de la IA para realizar compras de manera independiente en nombre de los consumidores. Gartner predice que en apenas dos años los agentes de IA reemplazarán el 20% de las interacciones en escaparates digitales como clientes máquina, y aunque esta nueva era está en sus etapas iniciales de experimentación, ya se están sentando las bases de un escenario que presentará desafíos significativos para el ecosistema de pagos. 

La estandarización de protocolos será crucial frente a las distintas aproximaciones que realizan actualmente múltiples actores, desde grandes tecnológicas hasta los propios esquemas de tarjetas. Las plataformas de pagos deberán actuar como un unificador tecnológico que permita a los comercios transaccionar con cualquier agente futuro, sin tener que realizar grandes esfuerzos tecnológicos o de integración.

Aparte de la interoperabilidad técnica, la seguridad constituye otro pilar indispensable. El agente de IA necesitará una orden explícita y verificable del consumidor para realizar la compra, así como disponer de los datos de pago del consumidor de forma legal. La tecnología de pagos, en este sentido, debe evolucionar para garantizar esta trazabilidad y consentimiento.

Los comercios también tendrán que adaptar la manera en que presentan sus productos y servicios. Al igual que hoy optimizan sus sitios web para motores de búsqueda, mañana deberán asegurar que su información sea fácilmente indexable y comprensible para los agentes, garantizando que el precio y las características sean siempre precisos en tiempo real.

Identificación dinámica basada en el comportamiento 

Gracias a la ingente cantidad de datos que procesan algunas plataformas de pagos, en particular aquellas que tienen una plataforma global y por tanto consistente en la información de diferentes mercados geográficos, es posible construir perfiles de comportamiento extremadamente precisos. La IA observa sobre estos datos múltiples factores de una transacción, como la frecuencia de uso de una tarjeta, el importe, el número de artículos, o si el país de la tarjeta coincide con la ubicación del comprador, para distinguir entre el comportamiento de un cliente legítimo y el de un defraudador. 

La capacidad de las plataformas para reconocer a los clientes habituales, incluso si no han guardado su tarjeta, permite observar la consistencia en su comportamiento y establecer un nivel de confianza, identificando rápidamente cualquier desviación que pudiera indicar un riesgo. Al aprender de millones de transacciones, la IA ayuda a incrementar la tasa de aprobación de transacciones legítimas y a minimizar los llamados falsos positivos, a la vez que reduce el tiempo dedicado a revisiones manuales.

IA predictiva para optimizar la detección de fraude

Responder al fraude es lo mínimo; la verdadera exigencia está en anticiparlo. En las plataformas de pagos ya se emplean algoritmos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de estos incidentes antes incluso de que la transacción se complete o sea autorizada. Son sistemas que analizan la transacción junto con el historial del comprador, el comercio, el método de pago y las tendencias globales de fraude. La IA logra identificar así rápidamente si existen patrones de riesgo emergentes, lo que posibilita tomar decisiones en milisegundos, ya sea aprobando la transacción con alta confianza, aplicando verificaciones adicionales o rechazándola si la amenaza es alta.

La ventaja de la IA predictiva es doble: por un lado, protege a los comercios de pérdidas financieras y, por otro, mejora la experiencia del cliente al reducir las fricciones innecesarias para los compradores legítimos. Al optimizar procesos de riesgo, las plataformas reducen costes operativos y contribuyen directamente a aumentar las tasas de conversión, evitando que transacciones válidas sean declinadas erróneamente. 

Tokenización en pagos recurrentes

La tokenización ha sido durante mucho tiempo una piedra angular de la seguridad en los pagos digitales, al reemplazar la información sensible de una tarjeta de crédito por un token único y encriptado que no puede ser utilizado para realizar compras fraudulentas. 

La innovación más reciente en este ámbito es la extensión de la tokenización entre los canales físico y online, abriendo nuevas posibilidades para los comercios. Imagínese a un cliente comprando un producto en una tienda y que, al mismo tiempo, decide suscribirse a un servicio recurrente asociado. Con las soluciones avanzadas de tokenización, el cliente puede pasar su tarjeta por un terminal de punto de venta, autorizar la suscripción —incluso leer, enviarse o firmar términos y condiciones del servicio— y, en ese mismo instante, su información de pago se tokeniza en la plataforma. A partir de ese momento, los cargos se realizarán automáticamente con ese token seguro, sin que el comercio almacene datos sensibles de pago.

Conectar la experiencia de compra física con los pagos recurrentes online supone una ventaja competitiva para comercios que quieran ofrecer modelos de suscripción, servicios o membresías de una manera fluida y segura, eliminando las barreras para el cliente que ya no necesita introducir de nuevo sus datos. Este es un claro ejemplo de cómo la tecnología protege la información a la vez que crea nuevos modelos de negocio y mejora la retención de clientes.

El rol unificador de las plataformas de pago

La gestión de distintos proveedores de pagos implica una carga tecnológica y operativa insostenible. Muchos comercios se ven casi obligados a convertirse en especialistas en integraciones de pagos, desviando recursos de su negocio principal. No obstante, ahí es donde las plataformas de pagos con un enfoque holístico brindan una ayuda inestimable. Al ofrecer una única conexión para procesar pagos en cualquier entorno y con una amplia gama de métodos y monedas relevantes globalmente, actúan como un orquestador tecnológico, absorbiendo la dificultad de las múltiples integraciones y liberando al comercio para que se enfoque en su crecimiento.

Más de un tercio de los comercios que optan por una solución unificada reportan mayores ventas, conocimiento y satisfacción de sus clientes, puesto que una parte del éxito de estas plataformas reside en su capacidad de escucha para responder a las necesidades de sus clientes y a las tendencias del mercado. A través de la interacción constante con sus equipos de ventas, gestión de cuentas y soporte, además de estudios de mercado exhaustivos, identifican qué nuevos métodos de pago o funcionalidades son esenciales, incorporándolos para todo el ecosistema de comercios, asegurando un impacto generalizado.

El futuro de los pagos se construirá a base de inteligencia, convergencia y fluidez. Con cada innovación se abre una posibilidad de hacer que el proceso de pago sea más seguro, eficiente y, en última instancia, un catalizador para el crecimiento empresarial. Para los comercios, aliarse con una plataforma tecnológica que no solo entienda el cambio sino que lo integre de forma proactiva, marcará la diferencia entre sobrevivir y prosperar en la economía digital.

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