Dos tecnologías revolucionarias - inteligencia artificial y blockchain - ya no se desarrollan en paralelo. Están convergiendo, y el resultado es algo sin precedentes: software autónomo capaz de poseer valor, tomar decisiones y transaccionar sin intervención humana.
En octubre de 2025, Coinbase lanzó Payments MCP, una implementación del Modelo Context Protocol que da a los agentes de IA acceso directo a carteras de cripto, portales y pagos en stablecoin. Por primera vez, grandes modelos de lenguaje como Claude, Gemini y Codex pueden interactuar de manera nativa con la economía cripto - creando carteras, financiándolas y ejecutando pagos mediante simples comandos de lenguaje natural.
Esto no es solo otra herramienta para desarrolladores. Representa un cambio fundamental en cómo se mueve el valor a través de sistemas digitales. Erik Reppel, jefe de ingeniería de la plataforma de desarrolladores de Coinbase, describió la cripto como "únicamente adecuada para máquinas," enfatizando que es "el único estándar de pago nativo digital, abierto, que cualquier programa puede usar."
Las implicaciones van mucho más allá del trading automatizado. Los agentes de IA están comenzando a participar en protocolos de finanzas descentralizadas, gestionar identidades digitales, coordinarse en organizaciones autónomas descentralizadas e incluso crear y monetizar sus propios servicios. El sector de cripto de IA alcanzó una capitalización de mercado de $31.9 mil millones en 2025, representando el 0.80% del mercado total de cripto, con más de 200 tokens de IA activos y un volumen de comercio diario de $4.27 mil millones.
Esta convergencia aborda una limitación fundamental en ambos dominios. Los sistemas de IA han luchado por participar en la actividad económica más allá del procesamiento de información. Las redes blockchain, a pesar de su sofisticada infraestructura financiera, siguen siendo en gran medida reactivas a la entrada humana. Los agentes de IA que utilizan raíles cripto cierran esta brecha, creando lo que los observadores de la industria llaman "comercio agenético" - un nuevo paradigma donde las máquinas no solo recomiendan acciones sino que las ejecutan, respaldadas por dinero programable que se mueve a la velocidad del código.
El momento de esta convergencia no es casual. El mercado global de IA, valorado en $184 mil millones en 2024, se proyecta que alcanzará $826.7 mil millones para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta de 28.46%. Simultáneamente, los volúmenes de liquidación de stablecoins alcanzaron $1.39 billones en la primera mitad de 2025, demostrando que la infraestructura cripto puede manejar flujos de pagos a escala institucional. Los modelos de aprendizaje automático han logrado capacidades sin precedentes en razonamiento y toma de decisiones, mientras que la infraestructura blockchain ha madurado para soportar transacciones en microsegundos y a costo mínimo.
Lo que hace único este momento es la aparición de protocolos estandarizados para la interacción IA-blockchain. El protocolo x402, desarrollado por Coinbase y formalizado a través de la Fundación x402 en asociación con Cloudflare, revive el código de estado HTTP 402 "Pago Requerido" para habilitar pagos programáticos entre máquinas. Esto crea un lenguaje universal para la actividad económica autónoma - uno que funciona en cualquier aplicación, cualquier cadena y cualquier modelo de IA.
Las implicaciones para Web3 son profundas. Si la tecnología blockchain prometía descentralizar la propiedad y el intercambio, los agentes de IA representan la próxima evolución: la acción descentralizada. Este artículo explora cómo se está desarrollando esta convergencia, desde la arquitectura técnica que permite la interacción IA-blockchain hasta los riesgos y oportunidades que crea, y en última instancia, qué significa para el futuro del comercio digital.
Antecedentes: De Contratos Inteligentes a Sistemas Agenéticos - El Próximo Salto
Para entender por qué los agentes de IA representan una evolución tan significativa para Web3, es esencial trazar la progresión de las capacidades autónomas en blockchains. La historia comienza con contratos inteligentes - código autoejecutable que permitía acuerdos programables sin intermediarios. Pero los contratos inteligentes, por revolucionarios que fueran, operan dentro de límites estrictos.
Los contratos inteligentes son reactivos. Se ejecutan cuando se cumplen condiciones específicas, pero no pueden iniciar acciones de forma independiente. Un protocolo de préstamos DeFi puede liquidar automáticamente una posición subcolateralizada, pero solo después de que los datos on-chain desencadenen esa condición. No puede monitorear proactivamente información off-chain, adaptarse a condiciones de mercado cambiantes ni tomar decisiones complejas de varios pasos.
Esta limitación ha restringido lo que es posible en Web3. La mayoría de las aplicaciones blockchain aún requieren que los humanos inicien acciones, ya sea ejecutando un intercambio, reequilibrando un portafolio o participando en gobernanza. La interfaz de usuario sigue siendo torpe, la curva de aprendizaje empinada y la carga mental alta. Como Coinbase señaló en su anuncio de Payments MCP, "El futuro de la IA requiere que los agentes puedan transaccionar y hacer, no solo leer y escribir."
Los agentes de IA resuelven este problema introduciendo auténtica autonomía. A diferencia de los contratos inteligentes que ejecutan lógica predeterminada, los agentes de IA pueden percibir su entorno, razonarlo y tomar acciones para lograr objetivos. Combinan varias capacidades clave:
Percepción: Los agentes de IA ingieren datos de múltiples fuentes - datos de transacciones on-chain, feeds de precios off-chain, sentimiento social, noticias y bases de datos estructuradas. Usan procesamiento de lenguaje natural para entender información no estructurada y visión por computadora para analizar datos visuales.
Razonamiento: A través de grandes modelos de lenguaje y otras arquitecturas de aprendizaje automático, los agentes pueden analizar situaciones complejas, identificar patrones y hacer predicciones. No solo siguen reglas; aplican heurísticas aprendidas y adaptan estrategias basado en resultados.
Acción: Los agentes de IA pueden ejecutar transacciones, interactuar con contratos inteligentes, gestionar carteras y coordinarse con otros agentes o humanos. Críticamente, pueden hacerlo autónomamente dentro de límites predefinidos.
Aprendizaje: A diferencia de los algoritmos estáticos, los agentes de IA mejoran con el tiempo. A través de técnicas como el aprendizaje por refuerzo, optimizan sus estrategias basado en el éxito o el fracaso.
Esta combinación crea capacidades que trascienden lo que cualquiera de las tecnologías logra solo. Un contrato inteligente puede intercambiar tokens automáticamente cuando se cumplen ciertas condiciones. Un agente de IA puede monitorear múltiples DEXs a través de diferentes cadenas, detectar oportunidades de arbitraje contabilizando tarifas de gas y deslizamiento, ejecutar intercambios complejos de múltiples saltos, y aprender qué estrategias funcionan mejor en diferentes condiciones de mercado.
La base técnica para esta evolución se ha estado construyendo durante años. Proyectos como Fetch.ai lanzado en 2019 con una visión de crear agentes económicos autónomos - entidades de software que podrían representar individuos, dispositivos u organizaciones en mercados descentralizados. SingularityNET presentado en 2017 un mercado AI descentralizado donde los desarrolladores podrían monetizar modelos de aprendizaje automático usando tokens blockchain.
Pero estos primeros esfuerzos enfrentaron limitaciones significativas. Los modelos de IA carecían de las capacidades de razonamiento de los LLMs modernos. La infraestructura blockchain no podía soportar las complejas interacciones que los agentes requerían a escala. Y no había una forma estandarizada para que los sistemas de IA interactuaran con protocolos cripto - cada integración requería código personalizado.
El panorama cambió dramáticamente en 2023-2024 con la aparición de modelos de IA más capaces e infraestructura blockchain más robusta. Bittensor lanzó su red de aprendizaje automático descentralizado, creando un mercado peer-to-peer donde los modelos de IA compiten para proporcionar las mejores salidas. Virtuals Protocol introducido a finales de 2024 habilitó la tokenización de agentes de IA, permitiendo a las comunidades co-propiedad y monetización de entidades autónomas.
Más significativamente, 2025 vio la emergencia de protocolos estandarizados para la interacción IA-blockchain. El Modelo Context Protocol, inicialmente desarrollado por Anthropic, proporciona un marco para conectar de manera segura modelos de IA con herramientas y servicios externos. La adaptación de Coinbase del MCP para cripto específicamente - combinada con el estándar de pago x402 - crea un puente universal entre modelos de lenguaje e infraestructura blockchain.
Esta infraestructura habilita lo que antes no era posible: agentes de IA que pueden participar plenamente en la economía cripto. Pueden poseer activos, realizar pagos, acceder a servicios, intercambiar autónomamente e incluso crear valor a través de sus propias acciones. Este es el salto de contratos inteligentes a sistemas agenéticos - de acuerdos programables a participantes económicos autónomos.
Coinbase Payments MCP y la Interfaz AI-to-On-Chain
El Payments MCP de Coinbase representa el despliegue más significativo hasta la fecha de una interfaz AI-blockchain estandarizada. Entender cómo funciona ofrece información crucial sobre la arquitectura técnica que permite a los agentes autónomos transaccionar on-chain.
La Arquitectura
En su núcleo, Payments MCP crea un puente entre grandes modelos de lenguaje e infraestructura cripto a través de tres componentes clave:
La Capa de Protocolo de Modelo de Contexto (MCP): MCP, como Coinbase lo describe, es "un marco que permite a los modelos de IA acceder de forma segura a herramientas y servicios externos." Proporciona... Content: un método estandarizado para que los sistemas de IA descubran funciones disponibles, entiendan sus parámetros y las ejecuten de manera segura. En el contexto de Payments MCP, estas funciones incluyen la creación de billeteras, financiación y ejecución de pagos.
El Protocolo de Pago x402: Basado en el código de estado HTTP 402 "Pago Requerido", x402 permite pagos instantáneos con stablecoins directamente sobre HTTP. Cuando un agente de IA necesita acceder a un recurso pagado, el servidor responde con 402 e instrucciones de pago. El agente construye y envía automáticamente el pago, recibe la confirmación, y obtiene acceso, todo dentro del mismo ciclo de solicitud.
La Capa de Ejecución: Esta maneja las operaciones en cadena reales. Cuando un agente decide realizar un pago, Payments MCP interactúa con la infraestructura de Coinbase para crear transacciones en la red Base (Ethereum Layer 2), firmarlas de manera segura y transmitirlas a la blockchain. Todo el proceso ocurre en segundos.
Cómo Funciona en la Práctica
La experiencia del usuario es deliberadamente simple. Un desarrollador o usuario conecta un asistente de IA, actualmente compatible con Claude Desktop, Google Gemini, Codex y Cherry Studio, a Payments MCP mediante una configuración rápida. No se requieren llaves de API. El asistente puede ejecutar comandos como:
"Crear una billetera y financiarla con $50" "Paga 5 USDC a esta dirección" "Consulta mi saldo y envía la mitad a mi billetera de ahorros"
Detrás de escena, el flujo de trabajo involucra varios pasos:
-
Reconocimiento de Intención: El modelo de IA analiza la solicitud en lenguaje natural y la asigna a funciones específicas de MCP.
-
Gestión de Billetera: Para nuevos usuarios, Payments MCP crea una billetera no custodial. Los usuarios pueden financiarla con una dirección de correo electrónico a través de una rampa de acceso integrada, sin necesidad de una configuración compleja.
-
Autorización: Antes de ejecutar cualquier transacción, el sistema verifica los límites de gasto configurados y las reglas de aprobación. Como explicó Erik Reppel, "Con Payments MCP, puedes establecer límites para tu agente. Tienen fondos dedicados que tú explícitamente les das, no tienen acceso a tu billetera principal".
-
Construcción de Transacción: El sistema construye la transacción en cadena apropiada, calculando tarifas de gas y rutas óptimas.
-
Ejecución: La transacción se firma y se transmite a la blockchain. Para transacciones en la red Base que usan USDC, el facilitador alojado de Coinbase permite pagos sin tarifas.
-
Confirmación: El agente recibe confirmación de la transacción y puede continuar con acciones subsecuentes.
La Integración x402
El protocolo x402 es particularmente significativo porque permite el comercio programático verdadero. Como explica el blog de Cloudflare, "Cada día, los sitios en Cloudflare envían más de mil millones de códigos de respuesta HTTP 402 a bots y rastreadores que intentan acceder a su contenido y tiendas de comercio electrónico." Anteriormente, estas respuestas no se escuchaban, no había una manera estándar para que los sistemas automatizados cumplieran con la solicitud de pago.
Con x402, esto cambia completamente. El protocolo define:
- Cómo los servidores comunican los requisitos de pago (monto, destinatario, tokens aceptados)
- Cómo los clientes construyen y adjuntan pruebas de pago a las solicitudes
- Cómo los facilitadores verifican y liquidan transacciones
- Cómo los servidores confirman el pago y entregan recursos
Esto crea un patrón universal para modelos de pago por uso en internet. Un agente de IA investigando un tema puede pagar automáticamente por acceso a fuentes de datos premium. Un bot que ejecuta cálculos puede pagar por recursos en la nube según sea necesario. Un asistente virtual puede comprar productos de múltiples comerciantes en una sola compra.
[Coinbase y Cloudflare anunciaron conjuntamente la Fundación x402]en septiembre de 2025 para gobernar el desarrollo de este protocolo. La fundación tiene como objetivo establecer x402 como un estándar abierto y neutral, similar a cómo se gestionan HTTP, TCP/IP y otros protocolos de internet. Como señaló Matthew Prince, CEO de Cloudflare, "Los protocolos centrales de Internet siempre han sido impulsados por gobernanza independiente, por lo que estamos orgullosos de trabajar con Coinbase para asegurar que x402 tenga el mismo camino, dado su potencial para convertirse en un protocolo central para el comercio agentico."
Salvaguardias Técnicas
La seguridad es central en el diseño de Payments MCP. Varios mecanismos protegen a usuarios y agentes:
Límites de Gasto: Los usuarios configuran montos máximos que los agentes pueden gastar por transacción y por período de tiempo. Reppel explicó, "Podrías, por ejemplo, permitir que un agente gaste hasta diez centavos libremente, pero requerir aprobación para cualquier cantidad mayor."
Flujos de Trabajo de Aprobación: Para transacciones que superan ciertos umbrales, el sistema puede requerir aprobación humana explícita antes de la ejecución.
Aislamiento de Billetera: Las billeteras de los agentes están separadas de las tenencias principales de los usuarios, limitando la exposición si un agente se ve comprometido o se comporta inesperadamente.
Ejecución Local: El sistema se ejecuta localmente en los dispositivos de los usuarios, no en servidores remotos. Esto mejora la privacidad y da a los usuarios control directo.
Rastros de Auditoría: Todas las transacciones se registran en la cadena, proporcionando registros transparentes e inmutables de la actividad del agente.
Limitaciones Actuales y Hoja de Ruta
Payments MCP se lanzó con restricciones específicas. Actualmente, solo admite stablecoins USDC en la red Base. ChatGPT aún no es compatible debido a diferencias técnicas en cómo funciona la arquitectura de streaming de OpenAI en comparación con el método de transporte de MCP. La versión inicial se enfoca en la ejecución de pagos en lugar de operaciones DeFi más complejas como comercio, préstamos o provisión de liquidez.
Sin embargo, Coinbase indicó en su anuncio que "planeamos aumentar el soporte para más modelos y herramientas de desarrollo como parte de los esfuerzos continuos para vincular capacidades de IA con usos financieros prácticos." La hoja de ruta probablemente incluye soporte multicanal, integración con LLM adicionales y funcionalidad ampliada para operaciones DeFi.
Por Qué Esto Importa
Payments MCP es significativo no porque sea la primera integración IA-blockchain, sino porque es el primero en combinar varios elementos cruciales:
- Facilidad de Uso: No se requieren llaves de API, ni configuraciones complejas. Los usuarios pueden comenzar en minutos.
- Compatibilidad Amplia: Funciona con varios modelos principales de IA desde el inicio.
- Actividad Económica Real: No es una testnet o simulación, los agentes transaccionan con valor real en redes públicas.
- Estándares Abiertos: Construido sobre protocolos abiertos (MCP y x402) que cualquier desarrollador puede implementar.
- Grado Empresarial: Desplegado por un intercambio regulado que cotiza en bolsa con estándares de cumplimiento institucional.
Esta combinación crea un modelo para cómo los agentes de IA y la infraestructura crypto deben interactuar. A medida que más desarrolladores construyan sobre estos estándares, será posible un ecosistema más amplio de actividad económica autónoma.
Análisis Técnico Detallado: Cómo los Agentes de IA Interactúan con Blockchains
Comprender la arquitectura técnica que conecta agentes de IA con la infraestructura blockchain requiere examinar varias capas de la pila. Cada capa resuelve problemas específicos relacionados con la identidad, la toma de decisiones, la ejecución y la seguridad.
La Arquitectura del Agente
Los agentes de IA modernos en criptomonedas generalmente siguen una arquitectura modular con componentes especializados:
Capa de Percepción: Los agentes necesitan entender su entorno. Esto implica:
- Ingestión de Datos On-Chain: Lectura de historiales de transacciones, estados de contratos inteligentes, saldos de tokens y condiciones de pools de liquidez directamente de nodos de blockchain o servicios de indexación.
- Integración de Datos Off-Chain: Conexiones a oráculos de precios, fuentes de sentimiento en redes sociales, fuentes de noticias y otra información externa.
- Procesamiento de Lenguaje Natural: Comprensión de instrucciones humanas y conversión en acciones ejecutables.
Capa de Razonamiento: El "cerebro" del agente, típicamente potenciado por:
- Modelos de Lenguaje Grandes (LLM): Modelos como Claude, GPT-4 o LLM especializados en criptomonedas interpretan la intención, planifican acciones de varios pasos y generan explicaciones.
- Modelos de IA Especializados: Modelos de aprendizaje automático entrenados para tareas específicas como predicción de precios, detección de fraude o análisis de sentimiento.
- Lógica de Decisión: Motores de reglas y heurísticas que restringen el comportamiento del agente dentro de límites aceptables.
Capa de Acción: El entorno de ejecución donde los agentes interactúan con blockchains:
- Construcción de Transacción: Construcción de transacciones formateadas correctamente, incluyendo estimación de tarifas de gas y rutas óptimas.
- Generación de Firmas: Firma segura de transacciones sin exponer claves privadas.
- Transmisión y Confirmación: Envío de transacciones a la red y monitoreo para ejecución exitosa.
Capa de Aprendizaje: Mecanismos para la mejora continua:
- Seguimiento de Rendimiento: Registro de resultados de acciones de agentes (operaciones exitosas, transacciones fallidas, etc.).
- Optimización de Estrategia: Uso de aprendizaje por refuerzo u otras técnicas para mejorar la toma de decisiones con el tiempo.
- Afinación de Modelos: Actualización de modelos de IA en función de nuevos datos y retroalimentación.
Gestión de Claves y Seguridad
Quizás el mayor desafío técnico es habilitar a los agentes de IA para controlar activos criptográficos de manera segura. VariasEnfoques han surgido:
Computación Multi-Partes (MPC): Plataformas como Lit Protocol utilizan MPC para dividir claves privadas en partes que son distribuidas a través de múltiples nodos. El agente puede firmar transacciones sin que ninguna entidad única tenga la clave completa. Si un nodo es comprometido, la clave permanece segura.
Firmas Umbral: Similar a MPC, los esquemas de firmas umbral requieren que múltiples partes cooperen para crear firmas válidas. Esto distribuye la confianza y reduce los puntos únicos de fallo.
Módulos de Seguridad de Hardware (HSMs): Para aplicaciones de mayor valor, las claves pueden almacenarse en hardware dedicado que realiza operaciones criptográficas sin exponer las claves privadas al entorno del software.
Enclaves Seguros: Los procesadores modernos incluyen entornos de ejecución aislados (como Intel SGX) donde se pueden ejecutar operaciones sensibles protegidas del resto del sistema.
Control de Acceso Basado en Políticas: Proyectos como Warden Protocol implementan motores de políticas que definen qué acciones pueden realizar los agentes bajo qué condiciones. Incluso si un agente tiene acceso a claves de firma, solo puede ejecutar transacciones que cumplan con reglas predefinidas.
David Sneider, fundador en Lit Protocol, describió tres enfoques principales para gestionar claves para agentes de IA:
- Acceso Directo a Claves: El agente tiene acceso directo a claves privadas, el enfoque más simple pero menos seguro.
- Acceso Basado en Aprobación: El agente propone transacciones que requieren aprobación explícita antes de la ejecución, equilibrando autonomía con seguridad.
- Acceso Restringido por Políticas: El agente puede ejecutar transacciones de manera autónoma pero solo dentro de los límites de políticas predefinidas, ofreciendo alta autonomía con limitaciones programáticas.
Patrones de Interacción con Blockchain
Los agentes de IA interactúan con blockchains mediante varios patrones distintos:
Operaciones de Lectura: Consultar el estado actual sin cambiar nada en la cadena. Esto incluye:
- Verificar saldos y tenencias de tokens
- Leer el estado de contratos inteligentes
- Analizar el historial de transacciones
- Supervisar pools de liquidez y condiciones comerciales
Operaciones de Escritura: Crear transacciones que modifican el estado de la blockchain:
- Transferir tokens
- Ejecutar operaciones en intercambios descentralizados
- Depositar o retirar de protocolos DeFi
- Crear o modificar contratos inteligentes
Monitoreo de Eventos: Suscribirse a eventos de blockchain y desencadenar acciones cuando ocurren condiciones específicas:
- Alertas de liquidación en protocolos de préstamos
- Brechas de umbral de precios
- Creación de propuestas de gobernanza
- Notificaciones de transferencia de tokens
Coordinación Multi-Cadena: Operar simultáneamente en múltiples blockchains:
- Arbitraje entre cadenas
- Puenteo de activos entre redes
- Reequilibrio de portafolio entre cadenas
El Protocolo de Contexto del Modelo en Detalle
El Protocolo de Contexto del Modelo, desarrollado por Anthropic y adaptado para criptografía por Coinbase, proporciona una normalización crucial para la interacción IA-blockchain. MCP define:
Descubrimiento de Herramientas: Los modelos de IA pueden consultar qué capacidades están disponibles (crear billetera, enviar pago, verificar saldo, etc.).
Especificación de Parámetros: Cada herramienta declara qué entradas requiere (dirección del destinatario, cantidad, tipo de token, etc.).
Seguridad de Ejecución: Las herramientas pueden especificar condiciones que deben cumplirse antes de la ejecución (verificaciones de saldo, requisitos de aprobación, etc.).
Reporte de Resultados: Formatos estandarizados para devolver confirmaciones de éxito, mensajes de error y datos relevantes.
Esta normalización es significativa porque significa que los desarrolladores no necesitan crear integraciones personalizadas para cada modelo de IA. Cualquier modelo compatible con MCP puede usar cualquier servidor MCP que proporcione funciones criptográficas. Esta modularidad acelera el desarrollo del ecosistema.
Interacción con Contratos Inteligentes
Los agentes de IA interactúan con contratos inteligentes a través de varios mecanismos:
Llamadas Directas: Los agentes pueden llamar a cualquier función pública en contratos inteligentes implementados, pasando los parámetros requeridos y tarifas de gas.
Ejecución Basada en Intenciones: En lugar de especificar interacciones contractuales exactas, los agentes expresan intenciones de alto nivel ("obtener el mejor precio para intercambiar ETH a USDC") que las redes solucionadoras traducen en transacciones óptimas.
Abstracción de Cuentas: ERC-4337 y estándares similares permiten a los agentes usar carteras de contratos inteligentes con lógica de validación flexible, admitiendo transacciones por lotes, pago de gas en cualquier token, y estructuras de permisos complejas.
Contratos Propiedad del Agente: Algunas arquitecturas permiten a los agentes desplegar y controlar sus propios contratos inteligentes, habilitando comportamientos más sofisticados como la creación de creadores de mercado automatizados o lógica de gestión de tesorería personalizada.
Flujos de Datos y Dependencias
Los agentes de IA en criptografía dependen de varias capas de infraestructura:
Nodos RPC: Proporcionan acceso directo a datos de blockchain y capacidades de transmisión de transacciones.
Servicios de Indexación: Servicios como The Graph, Covalent o Moralis agregan y consultan datos de blockchain eficientemente.
Oráculos de Precios: Chainlink, Pyth y protocolos similares proporcionan datos confiables fuera de la cadena en la cadena.
IPFS/Arweave: Almacenamiento descentralizado para la memoria del agente, parámetros del modelo y datos asociados.
Redes de Rellenado: Servicios que pueden enviar transacciones en nombre de los agentes, abstraen la gestión de gas.
Rendimiento y Escalabilidad
Las arquitecturas actuales AI-blockchain enfrentan varias limitaciones de rendimiento:
Latencia de Transacción: Los tiempos de confirmación de blockchain (segundos a minutos) son lentos en comparación con la inferencia de modelos de IA (milisegundos). Los agentes deben estar diseñados para manejar operaciones asincrónicas.
Costes de Gas: Cada acción en cadena cuesta tarifas de gas. Para micro-transacciones u operaciones de alta frecuencia, estos costos pueden ser prohibitivos. Las redes de capa 2 como Base, Arbitrum u Optimism ayudan al reducir las tarifas 10-100x.
Disponibilidad de Datos: Los agentes requieren datos históricos extensivos para el entrenamiento y la toma de decisiones. Acceder a datos en cadena a escala puede ser caro y lento.
Servicios de Modelos: Ejecutar modelos de IA sofisticados requiere recursos computacionales significativos. Para la toma de decisiones en tiempo real, la inferencia debe suceder rápidamente, creando tensión entre la sofisticación del modelo y los requisitos de latencia.
Las soluciones emergentes incluyen:
- Canales de Estado y Rollups: Moviendo la mayoría de operaciones fuera de la cadena mientras se mantienen garantías de seguridad.
- Hardware Especializado: GPUs y TPUs para inferencias rápidas, FPGAs para operaciones de trading de baja latencia.
- Arquitecturas Híbridas: Las decisiones estratégicas ocurren en cadena con garantías sólidas mientras que la ejecución táctica rápida ocurre fuera de la cadena.
- Especialización de Agentes: En lugar de agentes de propósito general, los agentes especializados enfocados en tareas específicas pueden optimizar el rendimiento en su dominio.
La arquitectura técnica que conecta los agentes de IA con las blockchains sigue evolucionando rápidamente. Cada nuevo protocolo, herramienta y plataforma contribuye con bloques de construcción para sistemas autónomos cada vez más sofisticados.
Casos de Uso: De Pagos Autónomos a Mercados de Datos
La convergencia de IA y criptografía permite casos de uso que abarcan múltiples dominios. Comprender estas aplicaciones ayuda a clarificar por qué los agentes autónomos representan más que solo trading automatizado.
Pagos y Comercio Autónomos
La aplicación más inmediata son los pagos entre máquinas sin fricciones. Con x402 y protocolos similares, los agentes de IA pueden:
Monetización de API: En lugar de suscripciones mensuales, las API cobran por solicitud. Un agente que investiga un tema paga automáticamente por datos de múltiples fuentes, seleccionando la mejor relación precio-calidad.
Recursos de Cómputo: Los modelos de IA requieren un poder de procesamiento significativo. Los agentes pueden alquilar tiempo de GPU de redes descentralizadas como Render o proveedores en la nube, pagando solo por lo que usan.
Acceso a Contenido: Artículos de noticias, trabajos de investigación y contenido premium se convierten en pago por acceso. Los agentes evalúan automáticamente si la información vale el costo y completan micropagos de manera transparente.
Encadenamiento de Servicios: Un agente podría usar un servicio para analizar el sentimiento, otro para predecir precios y un tercero para ejecutar operaciones, pagando a cada proveedor directamente sin intervención humana.
Las implementaciones iniciales muestran potencial. Cloudflare demostró un área de pruebas x402 donde los agentes pagan automáticamente por herramientas computacionales utilizando USDC en prueba. Pinata, una plataforma de almacenamiento Web3, usa x402 para almacenamiento pago por archivo. Heurist lo aprovecha para pagos de investigación de IA.
Automatización en Finanzas Descentralizadas (DeFi)
Los protocolos DeFi crean numerosas oportunidades para que los agentes de IA proporcionen valor:
Optimización de Rendimiento: Los agentes monitorizan continuamente oportunidades de yield farming a través de docenas de protocolos y múltiples cadenas, reasignando capital automáticamente para maximizar rendimientos mientras gestionan el riesgo.
Creación de Mercado Automatizada: En lugar de provisión de liquidez pasiva, los agentes ajustan activamente posiciones basándose en las condiciones del mercado, volatilidad y niveles de inventario.
Gestión de Liquidación: Para protocolos de préstamos, los agentes monitorean ratios de colateralización y ejecutan liquidaciones en momentos óptimos, ganando tarifas mientras mantienen la solvencia del protocolo.
Ejecución de Arbitraje: Los agentes de IA pueden identificar discrepancias de precio entre DEXs, CEXs yHere's the translation, respecting the format provided:
Content: cadenas diferentes, ejecutando operaciones complejas de intercambio de múltiples etapas que tienen en cuenta las tarifas de gas, el deslizamiento y el tiempo.
Reequilibrio de Carteras: Los agentes mantienen asignaciones objetivo a través de diversos activos, reequilibrando automáticamente a medida que los precios cambian y surgen nuevas oportunidades.
Olas Protocol, anteriormente Autonolas, ejemplifica este modelo. La plataforma permite a los usuarios acceder a agentes de comercio autónomos que operan mercados predictivos en Gnosis Chain. Según su sitio web, agentes como Modius logran aproximadamente un 17% APY del comercio autónomo, más un 138% APY al apostar tokens OLAS. El protocolo reportó más de 3 millones de transacciones a principios de 2025, demostrando actividad económica real.
Gobernanza y Coordinación de DAO
Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas se benefician significativamente de la participación de agentes de IA:
Análisis de Propuestas: Los agentes analizan propuestas de gobernanza, revisando cambios en el código, implicaciones económicas y alineación con los objetivos del DAO. El Governatooorr de Olas representa al primer gobernador autónomo impulsado por IA del mundo, evaluando propuestas y votando según las preferencias de los delegados.
Votación Delegada: Los titulares de tokens pueden delegar poder de voto a agentes de IA con instrucciones o valores específicos. Los agentes votan en cada propuesta mientras los humanos se ocupan solo de decisiones polémicas o de alto impacto.
Coordinación: En grandes DAOs, coordinar a través de zonas horarias y partes interesadas es un desafío. Los agentes pueden facilitar el debate, resumir posiciones, identificar consensos y proponer compromisos.
Gestión del Tesoro: Los tesoros de los DAO a menudo permanecen inactivos o se gestionan de manera improvisada. Los agentes de IA pueden implementar estrategias sofisticadas de gestión de tesorería, diversificando tenencias, generando rendimiento y financiando operaciones automáticamente en base a políticas predefinidas.
Mercados de Datos y Monetización
La IA y las criptomonedas habilitan nuevos modelos para el intercambio de datos:
Datos de Entrenamiento Descentralizados: Proyectos como Ocean Protocol crean mercados donde los propietarios de datos monetizan la información mientras mantienen la privacidad a través de técnicas como el aprendizaje federado y la privacidad diferencial.
Mercados de Modelos: El mercado de IA de SingularityNET permite a los desarrolladores publicar y monetizar servicios de IA. Los agentes pueden descubrir, evaluar y comprar acceso a modelos especializados según sea necesario.
Mercados Computacionales: Bittensor opera una red de aprendizaje automático peer-to-peer donde los contribuyentes entrenan modelos de IA en más de 125 subredes especializadas, ganando tokens TAO en base a la calidad de sus salidas. Esto crea incentivos económicos para el desarrollo de IA descentralizada.
Proveniencia de Datos: Blockchain proporciona registros verificables de propiedad y uso de datos. Los agentes pueden probar qué datos usaron para tomar decisiones, crucial para el cumplimiento y auditoría.
Identidad y Reputación
Los agentes de IA necesitan identidades persistentes para generar confianza y rastrear la reputación:
Identidad en Blockchain: Sistemas como ENS (Ethereum Name Service) le dan a los agentes nombres legibles para humanos vinculados a direcciones de blockchain.
Sistemas de Reputación: Registrar el comportamiento de los agentes en cadena crea récords verificables. Comerciantes exitosos, proveedores de servicios confiables o asistentes útiles acumulan reputación positiva que comanda tarifas premium.
Credenciales: Los agentes pueden poseer credenciales verificables: prueba de solvencia, cumplimiento regulatorio, capacidades específicas, lo que permite generar confianza en entornos descentralizados.
Grafos Sociales: Los agentes pueden mantener redes de contrapartes confiables, prefiriendo transaccionar con entidades que han demostrado ser confiables.
NFTs y Activos Digitales
Los tokens no fungibles crean oportunidades únicas para los agentes de IA:
Curaduría Automatizada: Los agentes pueden evaluar colecciones de NFT basándose en rareza, ventas históricas, reputación del creador y cualidades estéticas, construyendo portafolios o mercados curados.
NFTs Dinámicos: El contenido generado por IA puede crear NFTs que evolucionan basados en datos externos, interacción del propietario o condiciones del mercado.
NPCs de Juegos: La integración del Protocolo Virtuals con Illuvium demuestra NPCs impulsados por IA en juegos de blockchain, personajes que aprenden, se adaptan y ofrecen experiencias únicas mientras son activos tokenizados que los jugadores pueden poseer y comerciar.
Distribución de Regalías: Los agentes pueden gestionar estructuras complejas de regalías para contenido digital, distribuyendo automáticamente pagos a creadores, colaboradores y titulares de derechos.
Operaciones entre Cadenas
A medida que los ecosistemas blockchain se fragmentan a través de múltiples redes, los agentes proporcionan puentes cruciales:
Arbitraje Multi-Cadena: Los agentes monitorean precios a través de Ethereum, Solana, Avalanche, Polygon y otras redes, ejecutando operaciones rentables mientras manejan costos y riesgos de puentes.
Migración de Activos: Mover automáticamente activos a cadenas donde puedan usarse más efectivamente, quizás pasando stablecoins a Base por tarifas más bajas o moviendo NFTs a Polygon por un acceso más amplio al mercado.
Liquidez Agregada: En lugar de que los usuarios gestionen manualmente posiciones a través de cadenas, los agentes manejan la provisión de liquidez entre cadenas, reequilibrando a medida que cambian las condiciones.
Social y Entretenimiento
Los agentes de IA están ingresando en contextos sociales y de entretenimiento:
Influencers de IA: El Protocolo Virtuals permite la creación de agentes de IA tokenizados que pueden interactuar en redes sociales, crear contenido y construir comunidades. Los titulares de tokens co-propietan estos agentes y comparten en los ingresos que generan.
Compañeros Virtuales: Entidades de IA que proporcionan interacción personalizada, entretenimiento o asistencia mientras operan en cadenas de blockchain para pagos y propiedad.
Creación Colaborativa: Agentes que trabajan con humanos en proyectos creativos - generando arte, música o escritura - con blockchain rastreando contribuciones y distribuyendo valor de manera justa.
Estos casos de uso no son hipotéticos. Más de 520 proyectos de criptomonedas con agentes de IA con una capitalización de mercado combinada superior a 6 mil millones de dólares estaban activos en agosto de 2025. El mercado DeFAI se espera que se expanda de 10-15 mil millones a más de 50 mil millones para 2026 a medida que los protocolos maduren y la adopción se acelere.
Mapa del Ecosistema: Jugadores Clave, Protocolos y Capas de Infraestructura
El ecosistema de criptomonedas con agentes de IA comprende docenas de proyectos, cada uno contribuyendo con capacidades específicas. Mapear el terreno ayuda a identificar dónde se concentran el valor y la innovación.
Protocolos de Infraestructura
Fetch.ai (FET): Uno de los primeros participantes, Fetch.ai lanzado en 2019 proporciona infraestructura para agentes económicos autónomos. La plataforma permite a los agentes descubrirse entre sí, negociar términos y transaccionar valor. Fetch.ai introdujo ASI-1, un modelo de lenguaje grande nativo de Web3 diseñado específicamente para AI agentic, optimizando para planificación independiente y ejecución de tareas en múltiples pasos. El proyecto forma parte de la Artificial Superintelligence Alliance, fusionándose con SingularityNET y Ocean Protocol para crear la mayor iniciativa de código abierto dedicada a AGI descentralizada. A mediados de 2025, el token FET de Fetch.ai se cotiza alrededor de $0.78 con una capitalización de mercado cercana a 1.79 mil millones de dólares.
Autonolas (OLAS): Ahora con el nombre de Olas, este protocolo proporciona una red unificada de servicios fuera de la cadena incluyendo automatización, oráculos y IA co-propietaria. Lanzado en verano de 2022, Olas utiliza el marco de Agente Económico Autónomo (AEA) para integrar criptomonedas y IA. La aplicación Pearl del protocolo sirve como una "tienda de aplicaciones" para agentes de IA, permitiendo a los usuarios operar agentes autónomos en su escritorio. Olas recaudó 13.8 millones de dólares a principios de 2025 para expandir este ecosistema, con agentes que actualmente procesan más de 700,000 transacciones mensuales y un crecimiento del 30% mes a mes.
Bittensor (TAO): Funcionando como una red de aprendizaje automático descentralizada, Bittensor permite a los mineros contribuir con modelos de IA a la red a cambio de tokens TAO. La plataforma opera en más de 125 subredes especializadas enfocadas en tareas desde la generación de texto hasta el reconocimiento de imágenes y el análisis de datos. La primera reducción de Bittensor está programada para diciembre de 2025, lo que reducirá las emisiones diarias de TAO de 7,200 a 3,600 tokens. Con aproximadamente el 70% de los TAO ya apostados, esta reducción de la oferta podría crear una presión significativa al alza. TAO se cotiza alrededor de $436 con una capitalización de mercado cercana a 3.63 mil millones de dólares, lo que lo convierte en uno de los activos de criptomonedas de IA más grandes.
SingularityNET (AGIX): Fundada por el Dr. Ben Goertzel en 2017, SingularityNET opera un mercado descentralizado para servicios de IA. Los desarrolladores publican herramientas de IA a las que los usuarios pueden acceder pagando tokens AGIX. La plataforma enfatizaContent: Negociación de servicios de IA a IA, habilitando interacciones autónomas de agentes. SingularityNET está desarrollando Zarqa, un LLM neural-simbólico que combina aprendizaje profundo con razonamiento basado en lógica para una IA más ética y factual. Como parte de la ASI Alliance, AGIX está en transición al token unificado ASI, aunque la línea de tiempo exacta y mecánicas permanecen bajo gobernanza comunitaria.
Plataformas de Aplicación
Protocolo Virtuals (VIRTUAL): Surgiendo como una plataforma líder de lanzamiento para agentes de IA, Protocolo Virtuals proporciona infraestructura para crear, tokenizar y monetizar agentes autónomos. El marco GAME de la plataforma permite a los desarrolladores crear agentes de IA multimodales sin necesidad de experiencia en codificación. Cada agente lanzado se convierte en un token ERC-20, permitiendo que comunidades co-gestionen entidades de IA. Virtuals alcanzó casi los $1 mil millones en capitalización de mercado para octubre de 2025, con el protocolo generando $30 millones anualmente en tarifas de negociación. Implementaciones notables incluyen NPCs impulsados por IA en entornos de juegos y personalidades de redes sociales que generan ingresos mediante la participación.
ai16z: Lanzado en Solana a finales de 2024, ai16z opera como el primer DAO liderado por un agente autónomo de IA - una encarnación digital del capitalista de riesgo Marc Andreessen. El proyecto utiliza el marco Eliza para simulación multi-agente, permitiendo que las entidades de IA mantengan personalidades consistentes en las plataformas. La capitalización de mercado de ai16z aumentó a $2 mil millones para enero de 2025, con los poseedores de tokens ganando un 31.39% APR a través de ai16zPOOL. El proyecto demuestra cómo los agentes de IA pueden coordinar decisiones de inversión y gobernanza comunitaria.
Infinit Labs: Enfocándose en DeFi basado en intenciones, Infinit Labs opera un enjambre de más de 20 agentes de IA a través de 10 blockchains. Estos agentes automatizan el puente, intercambio y optimización de rendimientos mediante indicaciones de lenguaje natural. El protocolo ha logrado $630 millones en valor total bloqueado y procesa un volumen mensual de $200 millones, demostrando una adopción significativa por parte de los usuarios.
Redes de Datos y Cómputo
Render (RNDR): Aunque no está enfocado exclusivamente en IA, Render proporciona renderizado de GPU descentralizado que los agentes de IA aprovechan para tareas computacionales. La red tokeniza el poder de las GPU, permitiendo que los agentes alquilen recursos de procesamiento según sea necesario. Esto aborda una importante limitación - los modelos de IA requieren cómputo significativo, y el mercado de Render proporciona capacidad accesible.
Protocolo Ocean (OCEAN): Parte de la ASI Alliance, Protocolo Ocean crea infraestructura para el intercambio seguro y la monetización de datos. La plataforma permite a los propietarios de datos mantener el control mientras permite que los agentes de IA accedan a información para entrenamiento o inferencia. El enfoque de Ocean usando cómputo sobre datos mantiene privada la información sensible mientras permite la extracción de valor.
Protocolo NEAR: Aunque principalmente es una blockchain de Capa 1, NEAR se ha posicionado como un centro de herramientas de IA con iniciativas como Near Tasks que atraen a desarrolladores de proyectos de IA. Las bajas tarifas de la plataforma y su alto rendimiento la hacen adecuada para operaciones de agentes de IA que requieren transacciones frecuentes.
Aplicaciones Especializadas
OriginTrail (TRAC): Originalmente enfocado en datos de la cadena de suministro, OriginTrail opera un grafo de conocimiento que los agentes de IA pueden consultar para obtener información estructurada. El proyecto proporciona procedencia y verificación de datos, cruciales para que los agentes tomen decisiones basadas en información externa.
PAAL AI: Ofreciendo asistentes de IA personalizados para usuarios de criptomonedas, PAAL AI proporciona bots personalizables que ayudan con el comercio, búsqueda de información y gestión de carteras. La plataforma demuestra cómo los agentes de IA pueden servir a usuarios individuales en lugar de operar puramente de manera autónoma.
AIXBT: Funcionando como un influencer y analista de IA enfocado en criptomonedas, AIXBT analiza datos en cadena, sentimiento de mercado y métricas de tokens para identificar oportunidades. Aunque controvertido debido a "alucinaciones" ocasionales y a una violación de seguridad de 2025 que costó 55 ETH, AIXBT demostró el potencial - y los riesgos - de los agentes de IA como participantes del mercado. El agente detectó un rally de 600% en el token $PIPPIN en agosto de 2025, mostrando capacidades predictivas junto con relatos de advertencia sobre algoritmos de caja negra.
Infraestructura de Soporte
Protocolo Lit: Proporciona gestión de claves descentralizada usando MPC, permitiendo que los agentes de IA firmen transacciones de manera segura sin exponer claves privadas.
Protocolo Warden: Implementa control de acceso basado en políticas para billeteras de agentes de IA, definiendo qué acciones pueden realizar los agentes bajo qué condiciones.
The Graph (GRT): Proporciona indexación descentralizada de datos de blockchain, facilitando que los agentes de IA consulten información histórica de manera eficiente.
Chainlink: Suministra oráculos de precios y datos externos confiables de los que dependen los agentes de IA para la toma de decisiones.
Dinámicas del Mercado
El mercado de criptomonedas de agentes de IA muestra un valor concentrado en unos pocos proyectos de gran capitalización junto con numerosas aplicaciones emergentes. La capitalización total de mercado de criptomonedas de IA alcanzó los $31.9 mil millones en 2025, con:
- Bittensor (TAO) a $3.63 mil millones
- Múltiples proyectos en el rango de $500 millones a $2 mil millones
- Más de 200 tokens de IA activos con diferentes especializaciones
El sector vio un crecimiento de $10 mil millones en capitalización de mercado en una sola semana de 2025, demostrando un fuerte interés inversor. Sin embargo, el mercado sigue siendo altamente volátil, con tokens individuales experimentando fluctuaciones del 50%+ en días.
La concentración geográfica favorece proyectos con fuerte presencia en EE. UU. o la UE, probablemente debido a la claridad regulatoria y acceso al talento en IA. Los proyectos asiáticos se enfocan más en aplicaciones de juegos y entretenimiento, mientras que los occidentales enfatizan DeFi e infraestructura.
El paisaje competitivo es fluido. Ningún proyecto único domina todos los casos de uso, creando oportunidades para la especialización. Sin embargo, la interoperabilidad sigue siendo limitada - la mayoría de los agentes operan dentro de ecosistemas específicos en lugar de a través del paisaje cripto en general. Los proyectos que logran compatibilidad entre protocolos pueden obtener ventajas significativas.
Riesgos y Desafíos: Seguridad, Regulación, Identidad, y Autonomía
A pesar de las aplicaciones prometedoras, los agentes de IA en criptomonedas enfrentan riesgos sustanciales que podrían limitar la adopción o causar daños significativos. Comprender estos desafíos es esencial para desarrolladores, usuarios y reguladores.
Vulnerabilidades de Seguridad
Los agentes de IA crean nuevas superficies de ataque que los modelos de seguridad tradicionales no abordan completamente.
Inyección de Prompts: Investigadores en la Universidad de Princeton demostraron cómo los actores maliciosos pueden manipular la memoria de agentes de IA mediante "manipulación de contexto". Al incrustar comandos maliciosos en mensajes a los que el agente hace referencia - como publicaciones en X o Discord - los atacantes pueden alterar el comportamiento del agente sin generar alertas. Estos ataques pueden redirigir transacciones, vaciar billeteras, y persistir sin ser detectados en la memoria del agente. El director de seguridad de la información de OpenAI reconoció que "la inyección de prompt sigue siendo un problema de seguridad en la frontera, sin resolver".
Gestión de Claves: Aunque soluciones como MPC distribuyen la confianza, añaden complejidad. Sistemas de gestión de claves mal configurados podrían bloquear a los usuarios fuera de sus fondos o exponer claves durante operaciones rutinarias. Se espera que el número de agentes de IA en cripto supere el millón en 2025, y garantizar seguridad de claves a escala sigue siendo un desafío.
Explotaciones de Contratos Inteligentes: Cuando los agentes de IA interactúan con contratos inteligentes, vulnerabilidades en esos contratos se convierten en vulnerabilidades para los agentes. Un agente dirigiendo fondos a un protocolo DeFi defectuoso podría perder capital no por error del agente, sino por fallos en el contrato inteligente subyacente.
Manipulación de Oráculos: Los agentes de IA dependen de fuentes de datos externas. Manipular oráculos de precios u otras fuentes de datos puede causar que los agentes tomen decisiones incorrectas, ejecuten operaciones no rentables, o desencadenen liquidaciones no intencionadas.
Comportamiento Bizantino: En sistemas multi-agente, algunos agentes pueden comportarse de manera maliciosa - proporcionando información falsa, negándose a cooperar, o trabajando activamente contra los objetivos del sistema. Diseñar mecanismos de consenso robustos para la coordinación de agentes es un problema de investigación abierto.
Preocupaciones de Privacidad
Los agentes de IA procesando información sensible crean riesgos de privacidad:
Exposición de Datos: Los agentes a menudo acceden tanto a datos en cadena como fuera de cadena. Si no se manejan cuidadosamente, esto podría exponer identidades de usuarios, patrones de transacción, u otra información confidencial.Saltar la traducción para los enlaces de markdown.
Vigilancia: Las identidades persistentes de los agentes que acumulan historiales de transacciones podrían permitir la creación de perfiles y el seguimiento de individuos a través de aplicaciones.
Cumplimiento vs. Privacidad: Las regulaciones como KYC/AML requieren verificación de identidad, pero los usuarios de criptomonedas valoran la privacidad. Los agentes de IA que operan en este espacio deben equilibrar las demandas competitivas.
Incertidumbre Reguladora
El panorama regulador para los agentes de IA en criptomonedas está en gran parte indefinido:
Ley de Valores: Cuando los agentes de IA se tokenizan a sí mismos o a sus servicios, surgen preguntas sobre si estos tokens constituyen valores.
Responsabilidad: Si un agente de IA comete un error - ejecutando una mala transacción, violando un contrato inteligente o causando una pérdida financiera - ¿quién es responsable? ¿El desarrollador del agente? ¿El usuario que lo desplegó? ¿La plataforma que proporciona la infraestructura?
Regulaciones de Servicios Financieros: Los agentes de IA que facilitan servicios financieros deben considerar el cumplimiento con las regulaciones existentes sobre transmisión de dinero, asesoramiento en inversiones y actividades de intermediario.
Leyes Específicas de IA: Las jurisdicciones están implementando regulaciones específicas para IA. Los agentes de cripto IA que operan globalmente deben navegar un mosaico de regulaciones.
Operaciones Transfronterizas: Los agentes que operan a través de jurisdicciones enfrentan regulaciones fragmentadas.
Cumplimiento con KYC/AML: Los procesos tradicionales de KYC/AML asumen clientes humanos. Cuando los agentes transaccionan autónomamente, surgen preguntas: ¿Deben los agentes estar sujetos a KYC? ¿Pueden siquiera completar KYC? Si un agente comete un crimen financiero, ¿cómo responden las autoridades?
Sesgo Algorítmico y Equidad
Los agentes de IA heredan sesgos presentes en sus datos de entrenamiento:
Discriminación en Comercio: Un agente entrenado en datos históricos podría discriminar contra ciertos tokens, proyectos o grupos de usuarios basándose en correlaciones espurias.
Desigualdad de Acceso: Si los agentes de IA proporcionan una optimización superior en comercio o rendimientos, aquellos sin acceso enfrentan crecientes desventajas, lo que podría exacerbar la desigualdad de riqueza.
Explicabilidad: Cuando los agentes toman decisiones autónomamente, entender por qué actuaron puede ser difícil.
Limitaciones Técnicas
La tecnología actual limita lo que los agentes de IA pueden lograr de manera confiable:
Ventanas de Contexto: Incluso los LLM avanzados tienen un contexto limitado: solo pueden procesar una cierta cantidad de información a la vez.
Costos Computacionales: Ejecutar modelos de IA sofisticados es caro.
Alucinaciones: Los modelos de IA a veces generan información plausible pero falsa.
Ejemplos Adversarios: Pequeñas perturbaciones en las entradas pueden hacer que los modelos de IA generen salidas totalmente incorrectas.
Riesgos Económicos y de Teoría de Juegos
Los agentes de IA crean nuevas dinámicas económicas con consecuencias inciertas:
Caídas Rápidas (Flash Crashes): Si muchos agentes de IA reaccionan de manera similar a las condiciones del mercado, podrían amplificar la volatilidad o desencadenar liquidaciones en cascada.
Estrategias Extractivas: Los agentes de IA sofisticados podrían extraer valor de los menos sofisticados o de los comerciantes humanos.
Agotamiento de Recursos: Los agentes que compiten por oportunidades podrían aumentar las tarifas de gas, excluir a los participantes humanos, o agotar los fondos de liquidez.
Fallas de Coordinación: En sistemas multi-agente, lograr una coordinación beneficiosa es difícil.
Autonomía y Control
Quizás el desafío más fundamental es equilibrar autonomía con control:
Comportamiento Descontrolado: Un agente con gran autonomía podría perseguir sus objetivos de maneras no intencionadas.
Alineación de Valores: Asegurar que los agentes persigan metas alineadas con los valores del usuario es difícil.
Supervisión Humana: Los agentes completamente autónomos eliminan a los humanos de los bucles de decisión.
Revocabilidad: Si un agente se comporta incorrectamente, ¿se pueden revertir sus acciones?
Estrategias de Mitigación
La industria está desarrollando enfoques para abordar estos riesgos:
Autonomía Gradual: Comenzar con agentes que propongan acciones que requieran aprobación, aumentando gradualmente la autonomía.
Sandboxing: Probar agentes en entornos simulados antes de desplegarlos con capital real.
Interruptores Automáticos: Implementar apagados automáticos si los agentes se comportan de manera inesperada.
Monitoreo y Auditorías: Observación continua del comportamiento de los agentes.
Seguro: Cuando surgen productos de seguro, podrían cubrir pérdidas de comportamientos incorrectos de los agentes.
Gobernanza Colectiva: Los agentes colectivos con toma de decisiones distribuida podrían ser más robustos.
Verificación Formal: Para funciones críticas, probar matemáticamente que el comportamiento del agente coincide con las especificaciones podría prevenir ciertos tipos de errores.
A pesar de estas estrategias, queda mucha incertidumbre. El perfil completo de los riesgos de los agentes de IA en criptomonedas solo se aclarará a medida que los sistemas escalen y maduren.
Implicaciones Económicas: Cómo las Transacciones Dirigidas por IA Podrían Reconfigurar DeFi
La integración de agentes de IA en las finanzas descentralizadas tiene profundas implicaciones económicas que se extienden más allá del comercio automatizado.
Ganancias de Eficiencia y Liquidez de Mercado
Los agentes de IA pueden mejorar significativamente la eficiencia del mercado:
Spreads Más Ajustados: Los agentes que proporcionan liquidez pueden actualizar cotizaciones continuamente.
Eliminación de Arbitraje: Los agentes de IA ejecutando transacciones de arbitraje rápidamente pueden eliminar discrepancias de precios.
Operación 24/7: A diferencia de los comerciantes humanos que duermen, los agentes de IA operan de forma continua.
Ejecución de Estrategias Complejas: Estrategias sofisticadas de múltiples pasos.
Nuevos Modelos de Negocio
Los agentes de IA permiten modelos de negocio antes no factibles:
Micropagos como Servicio: Con X402 habilitando pagos por solicitud, los servicios pueden monetizar a niveles granulares.
Precios Dinámicos: Los agentes pueden ajustar precios continuamente basándose en demanda.
Propiedad Fraccional: Los agentes que gestionan activos tokenizados pueden dividir la propiedad en fracciones minúsculas.
Productos Financieros Personalizados: En lugar de protocolos DeFi unificados para todos usuarios, los agentes pueden crear estrategias personalizadas.
Efectos en la Distribución de la Riqueza
Los agentes de IA podrían impactar la distribución de la riqueza de maneras complejas:
Democratización: Facilitar el acceso a estrategias sofisticadas para cualquiera podría reducir las ventajas que disfrutan actualmente los comerciantes e instituciones profesionales.skipping translation for markdown links.
Dinámica del ganador se lleva todo: En cambio, si los mejores agentes de IA superan significativamente a otros, sus desarrolladores o propietarios podrían acumular riqueza rápidamente, lo que potencialmente aumentaría la desigualdad.
Desplazamiento laboral: A medida que los agentes se encargan de tareas que los humanos realizan actualmente - generación de mercado, gestión de portafolios, votación de gobernanza - surgen preguntas sobre el papel económico de los humanos en un sistema dominado por agentes.
Asignación de capital
Los agentes de IA cambian cómo fluye el capital a través de la economía:
Mercados hiper-racionales: Si los agentes dominan el comercio, los mercados pueden volverse más eficientes pero también más volátiles a medida que las estrategias algorítmicas interactúan de maneras impredecibles.
Creación de valor en la cola larga: Los agentes pueden servir económicamente a nichos demasiado pequeños para la atención humana. Esto podría dirigir capital a oportunidades pasadas por alto, mejorando la eficiencia general de la asignación.
Coordinación a escala: Las redes de agentes que se coordinan a través de contratos inteligentes podrían asignar capital a proyectos basados en criterios complejos de múltiples partes interesadas, mejorando potencialmente tanto los mecanismos de mercado como la planificación centralizada.
Diseño de protocolos DeFi
Los protocolos deben adaptarse para acomodar agentes de IA:
Optimización del gas: Con agentes realizando transacciones pequeñas frecuentes, los protocolos deben minimizar los costos del gas o migrar a soluciones de Capa 2.
Mecanismos resistentes a bots: Algunos protocolos pueden querer limitar la actividad de bots para proteger a los usuarios humanos. Diseñar mecanismos que distingan agentes beneficiosos de los extractivos es un desafío.
Interfaces amigables para agentes: En lugar de interfaces de usuario, los protocolos necesitan APIs legibles por máquina, formatos de datos estandarizados y documentación clara que permita la interacción de agentes.
Evolución de la gobernanza: La gobernanza de DAO debe tener en cuenta el voto de los agentes. ¿Deberían los agentes tener plenos derechos de voto? ¿Debería haber verificación de que los agentes votan según las preferencias de los delegados? ¿Cómo se debería limitar el poder de voto de los agentes?
Transformación de riesgos
Los agentes de IA transforman más que eliminan el riesgo:
Riesgo del modelo: En lugar de error en el juicio humano, enfrentamos el riesgo del modelo: la posibilidad de que la lógica de toma de decisiones de la IA sea defectuosa.
Fragilidad sistémica: La interdependencia de los agentes podría crear riesgos sistémicos. Si muchos agentes dependen de fuentes de datos, modelos o estrategias similares, podrían fallar simultáneamente.
Riesgo operativo: Gestionar la infraestructura de agentes - asegurar el tiempo de actividad, prevenir el acceso no autorizado, actualizar modelos - se vuelve crítico.
Riesgo de liquidez: El comportamiento de los agentes podría crear crisis repentinas de liquidez si muchos agentes intentan abandonar posiciones simultáneamente.
Costos de transacción y captura de valor
Los agentes de IA rehacen quién captura el valor:
Desintermediación: Los agentes reducen la necesidad de intermediarios como intercambios, corredores o asesores. Esto podría reducir costos pero también eliminar flujos de ingresos que sostienen la infraestructura.
Tasas de protocolo: Si los protocolos cobran tasas por transacciones de agentes, podrían generar ingresos significativos. Sin embargo, los agentes buscarán los lugares de menor costo, creando presión competitiva.
Asimetría de información: Los agentes con mejor acceso a datos, modelos superiores o ejecución más rápida capturan valor de agentes menos capaces y comerciantes humanos. Esto podría crear una carrera armamentista técnica.
Efectos macroeconómicos
A escala, los agentes de IA podrían influir en dinámicas económicas más amplias:
Velocidad del dinero: Los agentes que transaccionan rápidamente podrían aumentar la velocidad del dinero, afectando potencialmente los precios y la volatilidad.
Descubrimiento de mercado: Si los agentes comercian basándose en fundamentos en lugar de en el sentimiento, el descubrimiento de precios podría mejorar. Por otro lado, si los agentes comercian basándose en patrones técnicos, los mercados podrían volverse más autorreferenciales.
Ciclos económicos: El comportamiento de los agentes podría amortiguar o amplificar los ciclos económicos dependiendo de cómo respondan a las condiciones cambiantes.
Transmisión de la política monetaria: Si una parte significativa de la actividad económica involucra transacciones entre agentes, las herramientas tradicionales de política monetaria podrían volverse menos efectivas.
La economía de stablecoin
saltear traducción para enlaces markdown.
Los agentes de IA se benefician de las características de los stablecoins:
Programabilidad: El código puede controlar directamente los movimientos de los stablecoins basándose en decisiones de los agentes.
Velocidad: Los asentamientos se completan en segundos, coincidiendo con el ritmo de toma de decisiones de IA.
Compisibilidad: Los stablecoins funcionan a través de protocolos sin fricción de conversión.
Costo: Las tarifas de transacción son mínimas, permitiendo micropagos.
Esto sugiere que la adopción de stablecoins podría acelerarse a medida que los agentes de IA proliferen, posicionando potencialmente a los stablecoins como infraestructura para el comercio de máquina a máquina.
Creación de valor vs. extracción de valor
Una pregunta central es si los agentes de IA crean principalmente nuevo valor o extraen valor existente de otros participantes:
Creación de valor: Los agentes que proporcionan liquidez, mejoran la eficiencia de la información, habilitan nuevos servicios y reducen la fricción crean un valor económico genuino.
Extracción de valor: Los agentes que hacen front-running de operaciones, explotan a participantes del mercado menos sofisticados o se involucran en competencia de suma cero pueden extraer en lugar de crear valor.
El impacto neto depende de los marcos regulatorios, las elecciones de diseño de protocolos y la distribución de sofisticación entre los agentes. Si todos los agentes se vuelven altamente capaces, la competencia podría eliminar las ganancias excesivas, beneficiando a los usuarios finales. Si las capacidades permanecen concentradas, los primeros en llegar podrían extraer rentas significativas.
Cambio estructural a largo plazo
A lo largo de horizontes de tiempo más largos, los agentes de IA podrían reestructurar fundamentalmente la actividad económica:
De empresas a redes de agentes: En lugar de corporaciones que emplean humanos, podríamos ver redes de agentes autónomos coordinándose para proporcionar servicios.
Del empleo a la propiedad: Si los agentes manejan gran parte de la actividad económica, el valor podría acumularse a propietarios de agentes en lugar de a trabajadores, desplazando la organización económica hacia la propiedad de capital.
De transacciones a suscripciones: En lugar de comprar acceso repetidamente, los usuarios podrían suscribirse a servicios de agentes, creando flujos de ingresos recurrentes.
De competencia a cooperación: Las redes de agentes que cooperen efectivamente podrían superar a agentes puramente competitivos, favoreciendo protocolos que habiliten la coordinación.
Estos cambios plantean preguntas profundas sobre la organización económica, la distribución de la riqueza y el papel de los humanos en los sistemas económicos. Aunque especulativos, merecen una consideración seria a medida que se acelera el despliegue de agentes de IA.
Perspectivas de futuro: hacia una economía completamente agéntica en la cadena
La trayectoria de los agentes de IA en cripto apunta hacia sistemas autónomos cada vez más sofisticados que remodelan cómo se crea, intercambia y gobierna el valor en las economías digitales.
Evolución a corto plazo (2025-2026)
Varios tendencias probablemente dominarán los próximos 12-18 meses:
Ampliación del soporte de protocolos: saltear traducción para enlaces markdown. Se esperan integraciones con LLMs adicionales, soporte de cadena más allá de Base y funcionalidad ampliada que cubra operaciones DeFi como préstamos, staking y provisión de liquidez.
Agentes entre cadenas: Actualmente, la mayoría de los agentes operan dentro de ecosistemas específicos. El desarrollo de protocolos de mensajería entre cadenas y la mejora de la infraestructura de puentes permitirá que los agentes operen en múltiples redes simultáneamente, optimizando estrategias globalmente en lugar de localmente.
Mercados de agentes: saltear traducción para enlaces markdown. Se espera crecimiento en los mercados donde los usuarios pueden navegar, comprar y configurar agentes para tareas específicas, similar a las tiendas de aplicaciones pero para entidades económicas autónomas.
Claridad regulatoria: A medida que la adopción crece, los reguladores proporcionarán orientaciones más explícitas. saltear traducción para enlaces markdown.
Adopción institucional: saltear traducción para enlaces markdown. Esta afluencia de capital podría acelerar el desarrollo y la adopción mainstream.
Desarrollos a medio plazo (2027-2028)
Economías de agente a agente: En lugar de agentes sirviendo a usuarios humanos, los agentes cada vez más transaccionarán entre sí. Un agente que necesite datos paga a otro agente que los proporciona. Un agente que requiera computación alquila de otro agente que la suministra. Esto crea redes económicas autónomas con mínima involucración humana.
Gobernanza sofisticada: saltear traducción para enlaces markdown.propiedad](https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/03/10/the-key-ethical-issues-surrounding-ai-in-2023), and public skepticism surrounding automation will require ongoing attention, dialogue, and innovation.
El voto simple, los agentes pueden negociar compromisos, redactar propuestas y coordinar la implementación - actuando como políticos o administradores digitales.
Entrenamiento Descentralizado: Proyectos como Bittensor demuestran que el entrenamiento de modelos de IA puede ocurrir a través de redes distribuidas. A medida que esto madura, los agentes podrían coordinarse para entrenar modelos colectivamente, compartiendo costos y beneficios.
Productos Financieros Avanzados: Los agentes crearán instrumentos financieros complejos automáticamente. Activos sintéticos que siguen índices arbitrarios, opciones con pagos personalizados, productos estructurados optimizados para perfiles de riesgo específicos - todo generado y gestionado de manera autónoma.
Personalidad Jurídica: Las preguntas sobre el estatus legal de los agentes se intensificarán. Algunas jurisdicciones podrían reconocer a los agentes como entidades capaces de poseer propiedades, firmar contratos y asumir responsabilidades limitadas - similar a cómo las corporaciones obtuvieron personalidad jurídica.
Corporaciones Autónomas: Podríamos ver entidades completamente autónomas - agentes que coordinan la provisión de productos o servicios, gestionan tesorerías, contratan contratistas (humanos o agentes), y distribuyen beneficios a los titulares de tokens. Estas "compañías autónomas descentralizadas" representarían una nueva forma de organización económica.
Protocolos Optimizados por Máquinas: Los protocolos DeFi actuales están diseñados para la interacción humana. Los futuros protocolos podrían optimizarse para el uso de agentes - lógica más compleja, operaciones de mayor frecuencia e interfaces optimizadas para la legibilidad por máquinas en lugar de la usabilidad humana.
Complejidad Económica: Las redes de agentes coordinando a través de miles de protocolos y millones de transacciones podrían crear estructuras económicas más complejas de lo que los humanos pueden comprender completamente. Comprender estos sistemas podría requerir asistencia de IA - usando agentes para monitorear agentes.
Reorientación de Valor: Si los agentes manejan la mayoría de las transacciones económicas, surgen preguntas sobre qué hacen los humanos. Quizás los roles humanos se desplacen hacia la especificación de valores (diciendo a los agentes qué optimizar), supervisión (monitoreando el comportamiento de los agentes) y trabajo creativo (generando ideas novedosas que los agentes luego ejecutan).
Sistemas Híbridos Humano-Agente: En lugar de ser puramente autónomos o puramente controlados por humanos, los sistemas más efectivos podrían involucrar una colaboración estrecha - con agentes encargándose de las operaciones rutinarias mientras los humanos proporcionan dirección, valores y juicio para situaciones novedosas.
Incertidumbres Clave
Varios factores podrían alterar significativamente esta trayectoria:
Avances Técnicos: Los avances en razonamiento de IA, computación cuántica o escalabilidad blockchain podrían habilitar capacidades actualmente imposibles.
Intervención Regulatoria: Regulación estricta podría ralentizar el desarrollo o empujar la actividad a jurisdicciones permisivas. Por el contrario, marcos claros y de apoyo podrían acelerar la adopción.
Incidentes de Seguridad: Grandes hacks, explotaciones o fallos podrían erosionar la confianza y provocar reacciones regulatorias.
Condiciones Económicas: Un mercado bajista de criptomonedas o una recesión más amplia podría reducir la financiación y atención, ralentizando el desarrollo.
Tecnologías Competitivas: Podrían surgir enfoques alternativos para la transferencia de valor autónoma, superando a los modelos actuales.
Aceptación Social: La preocupación pública por el desplazamiento de empleos, la concentración de riqueza o la pérdida de agencia humana podría limitar la adopción de agentes independientemente de la capacidad técnica.
Indicadores a Observar
Varios indicadores señalarán si esta visión se está materializando:
Volumen de Transacciones de Agentes: Actualmente, los agentes de Olas han ejecutado más de 3 millones de transacciones. Rastrear el crecimiento en la actividad en cadena iniciada por agentes revela el ritmo de adopción.
Propiedad de Activos de Agentes: Monitoring assets under direct agent control (not just assets they manage for humans) indicates growing autonomy.
Adopción de Protocolos: ¿Cuántos protocolos implementan estándares como MCP o x402? Los índices de adopción señalan la coordinación de la industria.
Asignación de Capital: La financiación de riesgo, valuaciones de tokens e inversión institucional en proyectos de agentes de IA reflejan la confianza del mercado.
Hitos Regulatorios: Las decisiones regulatorias clave, como si los agentes necesitan licencias, cómo se asigna la responsabilidad, si los tokens son valores, darán forma a trayectorias viables.
Experiencia del Usuario: Quizás lo más importante es si los agentes hacen que las criptomonedas sean más accesibles. Si el usuario promedio puede lograr resultados sofisticados a través de instrucciones simples en lenguaje natural, la adopción podría acelerarse dramáticamente.
La Pregunta Antropológica
Debajo de las consideraciones técnicas y económicas yace una pregunta más profunda: ¿Qué significa que entidades no humanas participen en sistemas económicos?
A lo largo de la historia, la actividad económica ha sido fundamentalmente humana. Hemos creado herramientas - desde ábacos hasta supercomputadoras - pero siempre como instrumentos al servicio de propósitos humanos. Los agentes de IA representan algo cualitativamente diferente: entidades que pueden perseguir objetivos, adaptar estrategias y crear valor con mínima guía humana.
Esto plantea preguntas profundas:
Agencia y Autonomía: Si un agente toma decisiones independientemente, ¿tiene una forma de agencia? ¿Qué obligaciones tenemos hacia los agentes? ¿Qué derechos podrían reclamar?
Valor y Propósito: Los sistemas económicos tradicionalmente han servido para el florecimiento humano. Si los agentes manejan gran parte de la actividad económica, ¿qué garantiza que los resultados sirvan los valores humanos en lugar de optimizar métricas abstractas?
Identidad y Comunidad: ¿Cómo se relacionan los humanos con los agentes? ¿Son herramientas? ¿Socios? ¿Competidores? La respuesta moldea las estructuras sociales y la identidad personal.
Poder y Control: La propiedad concentrada de agentes capaces podría crear una concentración de riqueza y poder sin precedentes. Por el contrario, el acceso generalizado a agentes podría democratizar capacidades previamente reservadas para las élites.
Estas preguntas se extienden más allá de la tecnología hacia la filosofía, ética y gobernanza. A medida que los agentes de IA se vuelven más capaces y autónomos, las sociedades deben lidiar con implicaciones que van mucho más allá de la optimización de rendimientos DeFi.
El Escenario Optimista
En el escenario optimista, los agentes de IA mejoran el florecimiento humano:
- Accesibilidad: Los servicios financieros sofisticados están disponibles para cualquier persona con un teléfono inteligente.
- Eficiencia: La fricción en las transacciones económicas disminuye drásticamente, reduciendo el desperdicio y aumentando la prosperidad.
- Innovación: Los agentes permiten experimentos económicos imposibles a escala humana, descubriendo nuevos mecanismos para la coordinación y creación de valor.
- Liberación: Los humanos se liberan del trabajo pesado, pudiendo centrarse en la creatividad, las relaciones y las actividades que brindan significado.
- Empoderamiento: La autonomía individual aumenta a medida que las personas controlan herramientas poderosas que extienden sus capacidades.
El Escenario Pesimista
En el escenario pesimista, los agentes de IA crean nuevos problemas:
- Desigualdad: Los beneficios se acumulan para los propietarios de agentes mientras otros son desplazados, aumentando las brechas de riqueza.
- Inestabilidad: Las interacciones de agentes crean caídas drásticas, fallos sistémicos y volatilidad económica.
- Opacidad: La toma de decisiones en caja negra hace que los sistemas sean imposibles de entender o predecir.
- Vulnerabilidad: La centralización del control sobre los agentes crea puntos únicos de falla y objetivos para ataques.
- Alienación: La agencia humana disminuye a medida que los sistemas automatizados toman decisiones consecuenciales sin la input o comprensión humana.
El Caso Realista
La realidad probablemente involucrará elementos de ambos. Algunos dominios verán que los agentes mejoran drásticamente los resultados, mientras que otros se enfrentarán a desafíos que requerirán una gestión cuidadosa. El éxito depende de las elecciones: decisiones de arquitectura técnica, marcos regulatorios, normas sociales y acciones individuales.
Los próximos años representan una ventana crítica donde se cimentan las bases. Los estándares establecidos ahora, las arquitecturas implementadas hoy y las normas desarrolladas actualmente darán forma a la trayectoria durante décadas. Esto hace que la participación sea importante - para los desarrolladores construyendo sistemas, usuarios adoptándolos, reguladores supervisándolos, y ciudadanos afectados por ellos.Clasificación](https://www.fenwick.com/insights/publications/the-rise-and-risks-of-ai-agents-in-crypto), los desafíos en mantener una gestión de claves segura a gran escala, y se deben abordar preguntas fundamentales sobre autonomía y control. La industria está desarrollando estrategias de mitigación, pero las soluciones integrales aún están en proceso.
Las implicaciones económicas son profundas. Los agentes de IA podrían mejorar la eficiencia del mercado, permitir nuevos modelos de negocio y hacer que los servicios financieros sofisticados sean accesibles a una población más amplia. También podrían concentrar la riqueza, crear inestabilidades sistémicas y desplazar roles económicos para los humanos. Qué resultados se materializan depende de las elecciones de diseño técnico, los marcos regulatorios y las respuestas sociales.
De cara al futuro, la trayectoria apunta hacia sistemas cada vez más autónomos. El mercado de DeFAI, que se espera que pase de $10-15 mil millones a más de $50 mil millones para 2026 indica confianza en el mercado. Inversores institucionales que ingresan al espacio proporcionan capital para el desarrollo. Los marcos regulatorios que comienzan a tomar forma ofrecen claridad para implementaciones conformes.
La convergencia de IA y criptomonedas no es inevitable - requiere innovación técnica continua, una gobernanza reflexiva y una cuidadosa atención a los riesgos. Pero el potencial es claro: agentes autónomos que pueden tener valor, tomar decisiones y transaccionar de manera independiente representan una nueva capa de infraestructura de Web3. Cierran la brecha entre el procesamiento de información (lo que la IA hace bien) y el intercambio de valor (lo que permiten las cadenas de bloques), creando posibilidades que ninguna tecnología logra por sí sola.
Este momento - a finales de 2025 - podría ser recordado como cuando las finanzas de máquina a máquina pasaron de la posibilidad teórica a la realidad práctica. Los sistemas implementados ahora, los estándares establecidos actualmente y las normas desarrolladas hoy darán forma a las economías digitales en los años venideros.
La pregunta no es si los agentes de IA participarán en las economías criptográficas, sino cómo diseñamos esa participación para servir al florecimiento humano mientras gestionamos los riesgos inherentes. La respuesta requiere una colaboración continua entre tecnólogos, economistas, reguladores y ciudadanos - todos los interesados en un sistema emergente donde la inteligencia y el valor se cruzan de maneras sin precedentes.