Las tecnologías de inteligencia artificial y blockchain están
convergiendo rápidamente en 2025, creando nuevos paradigmas
en múltiples industrias y prometiendo transformar
la economía digital. Esta fusión combina el poder de
computación de la IA con el marco descentralizado de
Web3, abordando limitaciones en ambas tecnologías
mientras abre nuevas posibilidades para la innovación.
El gestor de activos Bitwise predice
que la combinación de IA y criptomonedas podría agregar hasta
20 billones de dólares al PIB mundial para 2030,
destacando el vasto potencial que muchos ven en esta convergencia.
Qué saber:
- Desde 2022, la inversión en IA ha aumentado dramáticamente, con
el 42% del capital de riesgo de EE. UU. fluyendo ahora hacia
empresas de IA en comparación con solo el 22% dos años antes. - Web3, que representa la tercera generación de
tecnología de internet construida sobre blockchain, ofrece
soluciones al problema de la "caja negra" de la IA a través
de registros transparentes e inmutables. - Expertos de la industria predicen que la combinación de IA
y criptomonedas podría agregar hasta $20 billones al
PIB mundial para 2030, a pesar de los desafíos
significativos en privacidad de datos y gobernanza.
La evolución de Web3
Empecemos con lo básico.
Web3 representa la tercera generación de tecnología
de internet, enfatizando la descentralización y
la propiedad de los usuarios a través de la infraestructura
de blockchain. Esto marca un alejamiento significativo
de las eras anteriores de internet. Web1.0 en los años 90
proporcionó sitios web estáticos de solo lectura, mientras
que Web2.0 (2000s-2010s) introdujo interactividad y
redes sociales, pero estuvo dominado por grandes corporaciones
tecnológicas que controlaban los datos de los usuarios.
El término Web3 fue acuñado en 2014 por Gavin Wood,
cofundador de Ethereum, pero ganó atención general
durante el auge de las criptomonedas de 2021. Su
fundamento reside en redes blockchain de código abierto
que reemplazan servidores corporativos, con tokens
criptográficos permitiendo la propiedad digital de activos
y la gobernanza comunitaria. Estos sistemas permiten
transacciones sin confianza e innovación sin permisos
sin intermediarios centralizados.
Las tecnologías clave que sustentan Web3 incluyen
criptomonedas como Bitcoin y Éter para pagos
entre pares y contratos inteligentes que aplican
automáticamente acuerdos en plataformas blockchain.
El lanzamiento de Ethereum en 2015 introdujo contratos
inteligentes que permitieron aplicaciones más allá de
la moneda: protocolos de finanzas descentralizadas,
tokens no fungibles para la propiedad digital
y organizaciones autónomas descentralizadas para
gobernanza.
El ciclo inicial de entusiasmo alcanzó su punto máximo
en 2021 cuando las obras de arte NFT se vendieron por
millones y Facebook se renombró como Meta. Sin embargo,
una corrección del mercado en 2022 trajo expectativas
más realistas. Durante este período volátil,
la infraestructura de Web3 continuó avanzando con
mejoras en Ethereum, blockchains alternativas ganando
tracción y redes de capa 2 mejorando las velocidades
de transacción.
Para 2025, el ecosistema ha madurado considerablemente.
Lecciones clave han surgido: la descentralización desbloquea
creatividad y modelos de negocio novedosos, pero la experiencia
del usuario, la gobernanza y la seguridad requieren mejoras
significativas. Esto prepara el terreno para la integración
de la IA, ya que las blockchains ahora aseguran un valor
y datos sustanciales, creando demanda de herramientas que
hagan estos recursos más accesibles e inteligentes.
Transformación rápida de la IA desde ChatGPT
Introducimos a la IA, la nueva reina del mundo tecnológico.
El lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022 marcó un
momento transformador para la inteligencia artificial,
a menudo comparado con el impacto del iPhone en la
tecnología móvil. En solo dos años, la IA generativa
evolucionó de tecnología de nicho a impulsor central de
innovación empresarial.
Para principios de 2024, más del 75% de las empresas
encuestadas informaron usar IA en al menos una función
empresarial, con un 65% empleando regularmente IA
generativa, casi el doble de la tasa del año anterior.
Esta adopción sin precedentes fue impulsada por avances
tecnológicos significativos. Modelos como el GPT-4 de
OpenAI mejoraron dramáticamente la sofisticación del
contenido generado por IA, mientras que competidores
como Google y Anthropic ingresaron al mercado. El
hardware se volvió estratégicamente crucial, siendo
los procesadores gráficos de NVIDIA tan demandados
que la compañía alcanzó brevemente una capitalización
de mercado de billones de dólares.
Las industrias tradicionales han adoptado soluciones
de IA junto con empresas tecnológicas. Las instituciones
financieras emplean algoritmos para la detección de fraudes
y gestión de carteras. Los fabricantes utilizan
robótica impulsada por IA y mantenimiento predictivo.
Las empresas de medios confían en la IA para la personalización
de contenidos. Incluso las agencias gubernamentales
despliegan IA para servicios públicos. La computación
en la nube ha democratizado el acceso, permitiendo
acceder a modelos de IA a través de APIs o adaptarlos
en servidores alquilados.
Esta rápida expansión ha generado preocupaciones
sobre ética, privacidad y fiabilidad. Incidentes
que involucran algoritmos sesgados o chatbots
que funcionan incorrectamente hicieron titulares,
provocando respuestas regulatorias. La Unión Europea
desarrolló una Ley de Inteligencia Artificial para
establecer límites, mientras que algunas jurisdicciones
prohibieron temporalmente ciertas aplicaciones de IA
debido a problemas de privacidad.
Cómo se complementan AI y Web3
La integración de AI y Web3 en 2025 revela poderosas
sinergias a pesar de aparentes contradicciones entre
los conjuntos de datos centralizados de la IA y los
principios de descentralización de Web3. La IA mejora
significativamente la usabilidad e inteligencia de
aplicaciones descentralizadas. Tradicionalmente, las
blockchains tienen dificultades con la facilidad de uso
y ejecutan lógica relativamente simple, pero la
integración de IA permite contratos inteligentes
e servicios más receptivos.
Los algoritmos de IA pueden analizar datos en tiempo
real para activar contratos inteligentes bajo
condiciones matizadas, permitiendo que los contratos
procesen información antes de ejecutarse. En finanzas
descentralizadas, esto significa que los contratos de
préstamos automatizados pueden ajustar sus términos
según las condiciones del mercado o la solvencia.
Las interfaces impulsadas por IA pueden guiar a los
usuarios a través de aplicaciones blockchain,
traduciendo intenciones en transacciones y ofreciendo
asistencia personalizada. Esto aborda las barreras de
usabilidad que han limitado la adopción general de
criptomonedas.
A su vez, Web3 ofrece soluciones a las debilidades de
la IA. La transparencia de blockchain puede mitigar el
problema de la "caja negra" de la IA registrando datos
de entrenamiento, parámetros y procesos de decisión
en libros inmutables, creando rastros de auditoría
verificables. Esto permite a los reguladores y usuarios
inspeccionar cómo se entrenó una IA y verificar su
integridad. Los sistemas de identidad basados en
blockchain pueden adjuntar credenciales a agentes de
IA, estableciendo identidades digitales con registros
rastreables—cruciales a medida que la IA autónoma
comienza a transaccionar en nombre de humanos.
El enfoque de Web3 hacia la propiedad de datos también
presenta una alternativa convincente a los modelos
centralizados. En lugar de que las empresas tecnológicas
acumulen información de los usuarios, los individuos
podrían contribuir con datos para el entrenamiento de IA
mientras mantienen el control y reciben compensación
a través de tokens.
A pesar de estas interesantes integraciones, persisten
desafíos significativos. La privacidad de los datos
presenta una preocupación mayor, ya que la IA requiere
vastos datos mientras que las blockchains públicas
son transparentes por diseño. Técnicas como el aprendizaje
federado o las pruebas de conocimiento cero pueden
permitir que la IA opere sin exponer información
sensible, pero estos métodos aún se están desarrollando.
El cumplimiento regulatorio genera dudas sobre cómo
se aplican leyes como el GDPR cuando los datos
personales se registran de manera inmutable en
blockchains.
Aplicaciones reales de la IA en Web3
Transformación de los servicios financieros
La finanza descentralizada representa uno de los
campos más prometedores para la integración de IA
y Web3. En 2025, la IA está haciendo que el DeFi
sea más inteligente y accesible al evaluar el riesgo
crediticio, optimizar estrategias de rendimiento
y ejecutar operaciones autónomas.
Los asesores robot monitorean continuamente
los mercados de criptomonedas, ajustando las carteras
de activos según los parámetros definidos por el
usuario y la tolerancia al riesgo. Estos agentes de
IA funcionan como pequeños fondos de cobertura que
operan de manera transparente en la cadena,
democratizando estrategias financieras sofisticadas
para inversores más pequeños.
Los pagos basados en blockchain también se están
beneficiando de la integración de IA. Las monedas
estables—criptomonedas vinculadas a monedas fiduciarias—
han crecido
de $4 mil millones en circulación en 2020 a casi
$200 mil millones a fines de 2024. La IA superpuesta
en redes de monedas estables puede automatizar
operaciones financieras complejas. Las empresas
pueden poner los flujos de efectivo del tesoro
en piloto automático, con IA analizando datos
de mercado e activando pagos o coberturas
apropiados. Esto crea sistemas financieros más
inteligentes donde los procesos rutinarios
ocurren automáticamente cuando se cumplen las
condiciones, mejorando la eficiencia mientras
reduce errores.
La IA está habilitando nuevos productos financieros
en plataformas Web3. Las pólizas de seguro
paramétrico que pagan automáticamente cuando
ocurren condiciones específicas pueden ser
impulsadas por algoritmos de IA que procesan
datos en tiempo real de fuentes externas. Esto
permite microseguros para poblaciones desatendidas,
como seguros de clima asequibles para agricultores
en mercados emergentes con pagos activados por
condiciones de sequía detectadas por IA y
distribuidos en monedas estables sin papeleo.
En el mundo real:
La integración de IA en plataformas financieras
descentralizadas (DeFi), como
USDC stablecoin de Circle,
permite operaciones financieras automatizadas
que incluyen transacciones en tiempo real con
monedas estables impulsadas por IA y
gestión inteligente de portafolios. Proyectos
como Aave y MakerDAO también están utilizando
IA para mejorar las capacidades de préstamos,
comercio y evaluación de riesgos en la cadena.
Gobernanza descentralizada en evolución
Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas
están empleando IA para mejorar la
coordinación y toma de decisiones. La
gobernanza tradicional de DAO puede ser caótica,
con miles de miembros participando en debates
y votaciones. La IA ayuda al analizar el
sentimiento en plataformas sociales antes de
las votaciones formales y resumiendo debates
extensos en resúmenes concisos,
Content: reduciendo las barreras de participación.
Los agentes de IA están convirtiéndose en participantes dentro de los ecosistemas de DAO. Los experimentos incluyen otorgar subvenciones a agentes de IA para desarrollar estrategias de inversión, actuando esencialmente como gestores de fondos bajo la supervisión del DAO. En otros casos, los bots manejan tareas rutinarias como el reequilibrio de tesorería o la moderación de la comunidad según las pautas establecidas por los miembros humanos.
La gestión de tesorerías representa una aplicación concreta donde la IA demuestra su valor. Muchos DAOs controlan fondos significativos, a veces superando los $100 millones en criptoactivos. Las herramientas de gestión de carteras basadas en IA pueden diversificar automáticamente los activos o generar rendimiento a través de protocolos DeFi mientras se adhieren a los parámetros de riesgo definidos por la comunidad.
Estos agentes siguen reglas codificadas con todas las transacciones registradas en la cadena, brindando completa transparencia.
Las organizaciones abordan la integración de IA con cautela, generalmente manteniendo a los humanos en roles de supervisión. La confianza se desarrolla permitiendo que la IA ejecute estrategias mientras los humanos retienen la autoridad para establecer políticas y la capacidad de anulación. La transparencia de Web3 hace que las acciones de la IA sean rastreables de maneras que la IA corporativa tradicional a menudo no lo es: cada acción en la cadena por la IA de un DAO puede ser auditada por los miembros en tiempo real.
En el mundo real:
Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAOs), como Aragon y Compound, están utilizando cada vez más herramientas de IA para la gestión de tesorería, el análisis de gobernanza y la moderación de la comunidad. Notablemente, DAOstack ha experimentado con análisis de sentimientos impulsados por IA y la toma de decisiones automatizadas para agilizar los procesos de gobernanza y mejorar la eficiencia organizacional.
Innovaciones en la Economía Creativa
La economía creativa construida alrededor de Web3 está experimentando una transformación a través de la integración de IA. Artistas y desarrolladores utilizan cada vez más herramientas de IA para generar contenido que se posee, comercia o experimenta en redes blockchain. Esto abarca desde arte visual, colecciones de imágenes de perfil, música, obras literarias y entornos de metaverso.
Los NFTs de arte generativo representan una manifestación notable. Los artistas entrenan modelos de IA en estilos o conceptos específicos, produciendo interminables variaciones que pueden acuñarse como tokens únicos.
Las principales casas de subastas han validado esta tendencia, con Christie's realizando su primera subasta dedicada al arte generado por IA a principios de 2025, logrando ventas de más de $700,000 a pesar de resultados mixtos.
Los NFTs interactivos están emergiendo con funcionalidades de IA integradas. Los ejemplos incluyen mascotas virtuales o avatares con personalidades IA con los que los propietarios pueden interactuar, evolucionando con el tiempo. Esto convierte a los NFTs en experiencias dinámicas en lugar de coleccionables estáticos. Los juegos Web3 de manera similar incorporan IA para crear personajes no jugadores más realistas capaces de improvisar diálogos y adaptarse a las acciones de los jugadores.
Los mercados de contenido generado por IA se están desarrollando en plataformas Web3, permitiendo a los creadores acuñar música generada por IA como NFTs con distribución automática de regalías tanto para los creadores de modelos como para los músicos. Algunos DAOs encargan modelos de IA para generar propiedad intelectual que los miembros de la comunidad gestionan colectivamente y licencian en formatos de medios, compartiendo ingresos a través de tokens.
Los límites entre creador, herramienta y propietario se están difuminando de maneras fascinantes. Web3 puede registrar contribuciones a obras creativas y usar contratos inteligentes para asignar participaciones de ingresos apropiadas. Esto potencialmente aborda controversias en torno al arte de IA al compensar automáticamente a los artistas cuyos estilos influyen en las salidas de IA.
En el mundo real:
El arte generado por IA está causando sensación en el mercado de NFT, destacado por la primera subasta dedicada al arte de IA de Christie, que presenta artistas como Refik Anadol y plataformas como Art Blocks. Los proyectos de NFT interactivos, incluido Altered State Machine (ASM), están integrando IA en los NFTs, permitiendo interacciones dinámicas y coleccionables digitales en evolución.
Avances en el Ecosistema de Juegos
El gaming en Web3 está experimentando una mejora significativa a través de la integración de IA, con mejoras tanto dentro de los mundos de juegos como en los procesos de desarrollo. Dentro de los juegos, la IA impulsa personajes no jugadores y la generación de contenido, creando experiencias más ricas. Los personajes en juegos de blockchain pueden recordar interacciones con jugadores y evolucionar con el tiempo, con recuerdos almacenados como datos adjuntos a NFTs, creando narrativas de juego personalizadas.
Los estudios de juegos utilizan IA generativa para la creación de contenido procedimental, produciendo rápidamente paisajes, objetos y diálogos diversos. Los motores de juegos estándar de la industria ahora incluyen herramientas de IA integradas para generar texturas y simular físicas, ayudando a los juegos Web3 a lograr una profundidad visual y narrativa comparable a los títulos convencionales.
La IA está reduciendo drásticamente el tiempo y los costos de desarrollo para los juegos de blockchain. Según líderes de la industria, el desarrollo asistido por IA—generar fragmentos de código, diseñar arte, probar errores—ha reducido los plazos de producción en aproximadamente un 65% en el último año. Esto permite a estudios más pequeños competir eficazmente usando IA para tareas laboriosas como la animación de personajes o el equilibrio de economías. Un desarrollador móvil describió el uso de IA para simular miles de estrategias de jugadores de la noche a la mañana para optimizar los sistemas de recompensas de tokens, trabajo que tradicionalmente requeriría equipos de prueba extensos.
La IA también está mejorando los sistemas económicos dentro de los juegos de jugar-para-ganar. Equilibrar economías donde los jugadores ganan valor real presenta desafíos complejos—la modelación con IA predice cómo las economías virtuales responden a los cambios analizando los datos de los jugadores, ayudando a los diseñadores a mantener la estabilidad.
La IA puede personalizar las experiencias financieras, ofreciendo a los jugadores más nuevos misiones accesibles con recompensas razonables mientras dirige a los veteranos hacia eventos comunitarios que sostienen el compromiso.
En el mundo real:
Las plataformas de juegos en Web3, como Illuvium e Immutable, están aprovechando la IA para mejorar la jugabilidad con NPCs adaptativos y contenido generado de manera procedimental. Axie Infinity y los próximos juegos basados en blockchain de estudios que usan Unreal Engine 5 integran herramientas avanzadas de IA para experiencias de jugador más ricas y personalizadas.
Desarrollos en Infraestructura y Seguridad
La infraestructura tras bambalinas representa un área fundamental donde AI y Web3 están convergiendo. Esto incluye mejorar las redes de blockchain y utilizar los principios de Web3 para descentralizar el desarrollo de IA en sí. El poder de cómputo ilustra esta sinergia. El entrenamiento de modelos de IA requiere recursos computacionales inmensos, tradicionalmente limitados a las principales empresas tecnológicas. Mientras tanto, la minería de criptomonedas ha creado redes globales de computadoras de alta potencia que a menudo están infrautilizadas.
Los mercados de computación descentralizados han surgido para cerrar esta brecha. Las redes permiten a los mineros de criptomonedas y centros de datos alquilar capacidad de GPU excedente a los investigadores de IA, con sistemas basados en blockchain manejando los pagos. Esto crea "supercomputadoras" distribuidas sin dependencia de proveedores únicos, alineándose con la filosofía anti-monopolio de Web3 mientras ofrece a los mineros fuentes alternativas de ingresos.
Una descentralización similar está ocurriendo con los conjuntos de datos. Los mercados de datos de Web3 permiten a los proveedores vender acceso a conjuntos de datos para el entrenamiento de IA, con todas las transacciones registradas en blockchain. Esto crea rastros auditables que muestran qué datos entrenaron modelos específicos de IA, abordando preocupaciones de transparencia. Varias organizaciones están explorando la "proveniencia de modelos" en blockchain, donde cada actualización de model de IA se registra como un compromiso en un repositorio de software.
La seguridad dentro de la infraestructura cripto se beneficia del despliegue de IA. La naturaleza anónima e irreversible de las transacciones en blockchain ha atraído actividad fraudulenta que los monitoreos tradicionales luchan por detectar. Las exchanges y protocolos emplean modelos de aprendizaje automático para analizar transacciones en tiempo real, señalando anomalías y patrones sospechosos. Estos sistemas pueden identificar posibles compromisos de cuentas o prevenir ataques como los préstamos rápidos simulando impactos de transacciones antes de la ejecución.
Blockchain está asegurando de manera similar los sistemas de IA. A medida que los modelos se convierten en propiedad intelectual valiosa, verificar su integridad se vuelve crucial. Blockchain puede marcar tiempo y "hashear" parámetros de modelos, creando efectivamente huellas dactilares evidentes de manipulaciones. Esto ha generado "NIATs de modelos de IA" experimentales que representan la propiedad de versiones específicas de IA, potencialmente incluyendo contratos inteligentes que compensan automáticamente a los creadores originales a través de regalías.
En el mundo real:
Proyectos como Render Network, Bittensor y Ocean Protocol ejemplifican mercados descentralizados que ofrecen potencia informática de GPU y servicios de intercambio de datos de IA en blockchain. Mientras tanto, exchanges como Binance emplean aprendizaje automático para fortalecer la seguridad blockhain, la detección de fraudes, y la resiliencia de infraestructura, mejorando la protección del usuario en ecosistemas cripto.
El Futuro de la Convergencia AI-Web3
A medida que la intersección AI-Web3 progresa hacia 2025, el entusiasmo inicial está dando paso a implementaciones prácticas. Los casos de uso examinados demuestran progreso tangible en finanzas, gobernanza, creatividad, juegos e infraestructura.
La participación institucional está moldeando las trayectorias de desarrollo. Las organizaciones financieras inicialmente cautelosas respecto a ambas tecnologías están explorando aplicaciones combinadas para problemas duraderos. Las firmas de consultoría asesoran a clientes sobre estrategias integradas para cadenas de suministro y gestión de identidad. Incluso los gobiernos utilizan blockchain para asegurar datos públicos para análisis de IA. Los enfoques regulatorios están volviéndose más holísticos, reconociendo que las aplicaciones AI-Web3 abarcan múltiples dominios simultáneamente.
Están surgiendo estándares y colaboraciones industriales en esta intersección. Las comunidades técnicas que históricamente operaban por separado están combinando cada vez más su experiencia, y la investigación interdisciplinaria explora temas como los incentivos de blockchain para el aprendizaje federado o los algoritmos de consenso optimizados por IA.
Mirando hacia adelante en 3-5 años, varios escenarios parecen plausibles. Las aplicaciones de consumidor que combinan Web3 y IA podrían lograr una adopción masiva.Contenido: tal vez como asistentes personales que gestionen activos digitales e identidad mientras preservan la propiedad de los datos. La adopción empresarial podría ver porciones significativas de las cadenas de suministro globales siendo rastreadas en blockchain y optimizadas por sistemas de IA. La infraestructura financiera podría combinar monedas digitales de bancos centrales con finanzas descentralizadas mediante la integración de IA.