Los agentes de IA diseñados para operar de forma autónoma en blockchains se están encontrando con limitaciones estructurales que podrían retrasar su adopción generalizada en las finanzas onchain, ya que la infraestructura actual no logra respaldar la toma de decisiones nativa de las máquinas, según un informe.
Aunque las blockchains ofrecen acceso sin permisos, composabilidad y activos programables, carecen de capas críticas necesarias para que los sistemas autónomos interpreten el significado económico, verifiquen la confianza y coordinen acciones en tiempo real, según el report de Galaxy.
La falta de capas de confianza e identidad crea riesgos
El informe destaca que las blockchains no proporcionan mecanismos nativos para identificar contratos canónicos ni verificar la autenticidad. Cada contrato inteligente parece igualmente válido a nivel de protocolo, lo que impide que los agentes distingan entre aplicaciones legítimas y malicious or irrelevant deployments.
Esto obliga a los agentes a depender de registros offchain, listas curadas o inferencias probabilísticas, lo que aumenta el riesgo de mala asignación de capital. Casos recientes en los que agentes interactuaron con contratos dañinos o interpretaron mal el estado ilustran cómo estas carencias pueden generar pérdidas financieras directas.
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La fragmentación de datos limita la toma de decisiones autónoma
Otra limitación está en cómo se estructuran los datos en la blockchain. Los protocolos exponen salidas técnicas en bruto en lugar de información económica estandarizada como rentabilidad, riesgo o liquidez.
Como resultado, los agentes deben reconstruir estas señales a partir de fuentes fragmentadas o depender de infraestructura de terceros, introduciendo latencia, incoherencias y supuestos adicionales de confianza.
Esto dificulta que los agentes evalúen oportunidades de forma dinámica, especialmente en un entorno cambiante y adversarial.
Giro hacia una infraestructura financiera nativa para máquinas
Los hallazgos sugieren que los sistemas blockchain actuales están optimizados para la ejecución, no para la interpretación. A medida que los agentes de IA intentan pasar de estrategias preprogramadas al razonamiento en tiempo real, la falta de datos, identidad y capas de coordinación estandarizadas se convierte en un cuello de botella.
La siguiente fase de innovación onchain podría depender de crear una infraestructura nativa para máquinas que permita a los agentes descubrir, evaluar y actuar sobre oportunidades de forma segura y sin intervención humana.
Hasta entonces, las finanzas onchain totalmente autónomas seguirán limitadas por la brecha entre la execution and economic understanding.
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