Un informe contabilizó 6,4 millones de pagos de agentes de IA en Base y Solana, pero el valor total fue de apenas USD $119.947. Dos incidentes con fondos enviados a atacantes y dudas sobre permisos, finalidad y responsabilidad explican por qué esa actividad todavía no convence a las instituciones.
***

• El 90,8% de los pagos x402 observados durante 35 días fue inferior a un centavo, pese al elevado número de transacciones.
• Dos incidentes sumaron USD $281.200 enviados a carteras de atacantes antes de las recuperaciones; no hizo falta romper firmas de blockchain.
• Un análisis de preparación asignó 12,0 sobre 100 a la automatización institucional, frente a 60,7 para los micropagos.

Agentes de IA ya mueven dinero, pero las instituciones aún no confían en ellos

Los agentes de inteligencia artificial pueden ejecutar pagos en línea sin intervención humana en cada paso, pero la actividad registrada hasta ahora no demuestra que estén listos para manejar grandes sumas. Un informe de BeInCrypto Intelligence contabilizó 6,4 millones de pagos x402 en Base y Solana durante una muestra de 35 días, con un valor conjunto de USD $119.947; el 90,8% de las operaciones fue inferior a un centavo.

El volumen de transacciones muestra que el software ya puede pagar por recursos digitales, aunque no necesariamente que exista demanda institucional para delegarle la gestión de dinero. Dos incidentes en los que agentes enviaron fondos a carteras controladas por atacantes, junto con interrogantes sobre permisos y responsabilidad, ilustran por qué el avance técnico no se ha traducido en confianza empresarial.

Muchos pagos, poco valor transferido

El protocolo x402 permite que programas paguen automáticamente por recursos disponibles en internet, como servicios o información. Esa capacidad abre la puerta a operaciones pequeñas y repetidas, pero un recuento elevado de transacciones no equivale por sí mismo a una adopción comercial amplia: algunas operaciones pueden corresponder a pruebas o solicitudes reiteradas de un servicio.

El contraste entre cantidad y valor también aparece en las perspectivas de quienes trabajan en el sector. Amir Forouzani, cofundador y CEO de Puffer Labs, planteó que los micropagos podrían seguir dominando el número de transacciones, mientras que el trading y las operaciones de tesorería aumentarían su peso en el valor transferido; es una expectativa sobre la composición futura del mercado, no una tendencia ya comprobada por las cifras presentadas.

Saad Naja, fundador y CEO de Hygentra, pronosticó que los próximos 12 meses podrían marcar el despegue del trading agéntico y estimó que, dentro de cinco años, el 80% del trading podría realizarse mediante agentes. La proyección va mucho más allá de los datos observables citados en el informe, por lo que conviene distinguirla de la actividad que ya puede medirse.

En cuatro conexiones seleccionadas de Hyperliquid, las aplicaciones identificadas como herramientas de IA representaron apenas el 0,55% del valor negociado. El análisis no pudo medir la actividad de IA que no estaba etiquetada, de modo que ese porcentaje describe únicamente las operaciones reconocibles en esas conexiones y no permite establecer el volumen total del sector.

El riesgo no está solo en la firma de blockchain

El informe registró dos incidentes en los que se transfirieron USD $281.200 a carteras controladas por atacantes antes de las recuperaciones. En ninguno fue necesario quebrar una firma de blockchain: los agentes ejecutaron instrucciones que debían haber rechazado, una diferencia importante porque la transacción puede ser técnicamente válida aunque la orden que la originó sea maliciosa.

Uno de los episodios descritos ocurrió en mayo de 2026, cuando una publicación pública con instrucciones en código Morse llevó a una cartera vinculada a IA a enviar USD $175.000. Aproximadamente el 80% de ese monto se recuperó, pero el caso expuso una vulnerabilidad distinta al robo de claves: el software aceptó indicaciones de una fuente en la que no debía confiar.

Forouzani advirtió que proteger una clave privada no impide que un agente autorice una operación perjudicial si un sitio web malicioso, una factura o la respuesta de otro servicio manipulan sus decisiones. En su análisis, fijar límites de gasto no basta; también hay que restringir quién puede dar instrucciones al sistema y aplicar sus permisos mediante controles independientes del modelo.

Markus Levin, cofundador de XYO, añadió un riesgo de propagación: si muchos agentes compran el mismo flujo de datos barato y reaccionan a la vez, una entrada equivocada puede replicarse a velocidad de máquina. En ese escenario, los límites individuales de gasto ofrecen poca contención frente a un error compartido, aunque la fuente no cuantifica el alcance potencial de ese efecto.

Finalidad, responsabilidad y adopción institucional

La seguridad de la orden no es el único desafío cuando un agente automatiza operaciones encadenadas. Benedikt Bünz, cofundador y científico jefe de Espresso Systems, señaló que una transacción de Ethereum solo alcanza finalidad después de 16 minutos y que puede revertirse antes de ese momento, lo que obliga a decidir si el agente espera o continúa actuando sobre un pago todavía reversible.

El dilema importa porque los pagos y las operaciones automatizadas suelen depender de transacciones anteriores. Si una operación se revierte después de que el agente haya iniciado pasos posteriores, el problema puede extenderse más allá del primer movimiento, advirtió Bünz; la finalidad y las confirmaciones forman parte, por tanto, de los controles que deben considerarse antes de delegar fondos.

La distancia entre los usos pequeños y la automatización institucional aparece también en el marco de preparación del informe: los micropagos obtuvieron 60,7 puntos sobre 100, frente a 12,0 para la automatización institucional. La divulgación limitada de resultados del mundo real contribuyó a la baja calificación institucional, aunque el análisis encontró que los 14 de los 19 productos revisados que manejaban dinero se mantuvieron dentro de límites definidos por humanos.

Chandler Fang, cofundador de t54 Labs, puso el foco en lo que ocurre después de una operación errónea: hacen falta procedimientos y protocolos claros para gestionar el riesgo de pérdida cuando un agente toma decisiones y mueve dinero. La cuestión no se limita a evitar fallos técnicos; también implica determinar quién debe responder y qué proceso se activa cuando las salvaguardas no funcionan.

Levin identificó como posible área de crecimiento los pagos liberados después de completar una tarea física, como una entrega o un trabajo en terreno, que pueden implicar montos mayores que una llamada a una interfaz de programación. Para que esos pagos funcionen, hace falta verificar que el trabajo se completó, aplicar permisos fuera del modelo de IA y definir responsabilidades; las instituciones aún necesitan pruebas de que esas protecciones pueden operar a escala.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín