Cripto para asesores: agentes de IA que utilizan cripto

En el boletín de hoy, Vincent Chok de First Digital analiza el auge de las "finanzas agenticas", donde los agentes de IA están yendo más allá del asesoramiento para ejecutar transacciones financieras, haciendo de las criptomonedas el respaldo financiero esencial para esta economía impulsada por las máquinas.

Luego, en “Pregunte a un experto”, planteamos dos preguntas a tres sistemas de inteligencia artificial líderes (Grok, Gemini y Claude) sobre los casos de uso de pagos de inteligencia artificial y los pasos necesarios para la escalabilidad.

Nota: Las respuestas fueron generadas por asistentes de IA y reflejan la perspectiva de cada modelo. No deben interpretarse como asesoramiento financiero o legal.

- Sara Morton

Agentes de IA en criptografía: lo que los asesores necesitan saber

El crecimiento explosivo de los agentes de IA

Los agentes de IA se han convertido en uno de los temas más candentes del último año. Una encuesta reciente de PwC realizada a más de 300 empresas encontró que el 79% ya está adoptando agentes de IA de alguna forma. Este crecimiento explosivo refleja un cambio más amplio: los agentes de IA están evolucionando de funciones de asesoramiento a funciones de ejecución.

Inicialmente implementados para ayudar con los servicios de chatbot y roles de copiloto, los sistemas de inteligencia artificial ahora planifican, deciden y actúan activamente según parámetros predefinidos establecidos por humanos, incluidas las transacciones financieras. El resultado es la formación temprana de “finanzas agenciales”. Se trata de una nueva primitiva en la que los agentes de IA esencialmente ejecutan acciones financieras dentro de reglas predefinidas, como límites, permisos y objetivos.

Desglosando las finanzas agentes

Las finanzas agentes pueden entenderse en tres niveles. La capa de comercio agente se centra en el descubrimiento y la toma de decisiones. Por ejemplo, un agente de IA puede buscar la mejor oferta de hotel para un próximo viaje. La capa de pagos agentes maneja la ejecución, donde el agente completa una transacción una vez aprobada.

Finalmente, la capa de gestión de activos representa la pila completa, donde el agente puede gestionar carteras, gestionar pagos y optimizar dinámicamente estrategias financieras basadas en las tendencias del mercado en tiempo real. Si bien puede parecer que estamos dando total autonomía a los agentes de IA, ese no es el caso. Es una delegación condicional, en la que los usuarios retienen el control a través de restricciones mientras descargan la ejecución.

En teoría, los agentes de IA tienen un caso de uso en el espacio financiero; sin embargo, no encajan perfectamente con la infraestructura financiera tradicional existente. Estructuralmente, los agentes de IA carecen de acceso directo a las vías bancarias globales y están diseñados para operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana. En este desajuste estructural es donde entran en juego las criptomonedas.

Las monedas estables ofrecen a los agentes de inteligencia artificial acceso a dinero programable y siempre disponible, las cadenas de bloques permiten liquidaciones instantáneas y globales, y las billeteras criptográficas brindan acceso sin permiso a los fondos. Básicamente, estos componentes forman una capa financiera que se adapta mejor a la actividad impulsada por máquinas. Por lo tanto, las criptomonedas se están convirtiendo cada vez más en la infraestructura para sistemas autónomos, en lugar de ser solo una clase de activo.

Casos de uso de agentes de IA

Las primeras implementaciones ya son visibles. Los pagos de máquina a máquina impulsados ​​por acceso API y proveedores de datos han hecho que las vías entre comerciantes sean más fuertes y rápidas. En el contexto del consumidor, el comercio autónomo ha permitido a los usuarios optimizar la investigación minorista, utilizando agentes para obtener las mejores ofertas para viajes, suscripciones y compras.

Mientras tanto, en entornos cripto-nativos, los agentes comerciales se utilizan ampliamente para la gestión de carteras, la optimización del rendimiento y las estrategias comerciales. En el lado empresarial, la gestión de la cadena de suministro y los pagos a proveedores se han automatizado fácilmente a través de agentes de IA, lo que reduce los errores y el gasto de recursos. En esta etapa, la mayor parte de la actividad sigue siendo de empresa a empresa y impulsada por la infraestructura, en lugar de estar orientada al consumidor.

Más allá de los casos de uso, los agentes de IA también desempeñan un papel integral en el impulso de nuevas categorías de inversión, así como de la demanda de criptomonedas en sí. Como los agentes de IA no pueden operar en los rieles de la infraestructura existente, está creciendo la demanda de billeteras nativas de agentes, rieles de pago de monedas estables y mercados de datos o computación.

Coinbase, por ejemplo, lanzó x402, un protocolo de pagos abierto diseñado para transacciones nativas de agentes. Este cambio es particularmente relevante para los micropagos, donde los altos volúmenes de transacciones y el bajo valor hacen que los ferrocarriles tradicionales sean ineficientes. Por primera vez, usuarios no humanos participan en el sistema financiero y conducen la actividad. Los agentes de IA se han convertido en una nueva clase de "usuario" para las redes criptográficas.

Riesgos y perspectivas de futuro

A pesar del impulso, todavía estamos en las primeras etapas y existen riesgos y limitaciones. La seguridad es la principal preocupación, particularmente en torno a agentes deshonestos o explotados que ejecutan transacciones no deseadas. Las cuestiones relativas a la autorización, la responsabilidad y el tratamiento regulatorio aún están bajo escrutinio y se están definiendo activamente. Para una adopción generalizada, debemos generar confianza entre los usuarios. Esto se logra a través de la claridad regulatoria de todas las partes interesadas involucradas, de modo que los proyectos puedan construirse con claridad y confianza mientras se salvaguardan los fondos e intereses de los usuarios.

Durante los próximos doce meses, esta tecnología seguirá creciendo y madurando. Las señales importantes incluyen el crecimiento de las transacciones impulsadas por agentes