Por Canuto  

Nasdaq ya expandió el uso de agentes de inteligencia artificial en vigilancia, cumplimiento y análisis de mercado, mientras un ejecutivo de la firma prevé que las plataformas cripto liderarán la siguiente etapa del trading automatizado. El avance promete eficiencia, pero también presiona el empleo en áreas como soporte, análisis y software junior.
***

  • Pranav Ramesh, investigador de Nasdaq, afirmó que los agentes de IA reemplazarán muchos trabajos hoy realizados por humanos.
  • Nasdaq ha ampliado el uso de IA en los últimos 18 meses para vigilancia del mercado, cumplimiento y análisis de microestructura.
  • El ejecutivo cree que las plataformas de trading de criptomonedas serán pioneras en análisis, sugerencias operativas y soporte de ejecución con IA.

 

La carrera por integrar agentes de inteligencia artificial en los mercados financieros ya no es una hipótesis de laboratorio. En el caso de Nasdaq, esa transición ya está en marcha en áreas sensibles como la vigilancia del mercado, el cumplimiento regulatorio y el análisis de microestructura, según explicó Pranav Ramesh, jefe de investigación de opciones en la firma y también cofundador de la startup Leadpoet.

El planteamiento de Ramesh resulta especialmente relevante para el ecosistema cripto. A su juicio, las plataformas de trading de criptomonedas serán de las primeras en adoptar de forma agresiva estos sistemas, tanto para tareas internas como para productos dirigidos a clientes minoristas. Allí entrarían funciones como análisis de posiciones, sugerencias de trading y apoyo a la ejecución.

Su diagnóstico, sin embargo, no se limita al potencial operativo. También apunta a una consecuencia más incómoda: la sustitución de puestos de trabajo. Ramesh dijo de forma directa que los agentes de IA quitarán muchos empleos y sostuvo que ese proceso ya está desplazando funciones de nivel inicial en software, atención al cliente y análisis.

De acuerdo con la información publicada por CoinDesk, Nasdaq ha incrementado drásticamente su uso de agentes de IA durante los últimos 18 meses. Para Ramesh, el cambio más importante no ha sido solo técnico, sino de confianza. En su opinión, los sistemas anteriores alucinaban con demasiada frecuencia, lo que los hacía poco adecuados para flujos empresariales delicados.

Nasdaq amplía el uso de IA en funciones críticas

Dentro de la estructura de Nasdaq, los agentes de IA ya participan en áreas que exigen trazabilidad y controles estrictos. Ramesh mencionó la vigilancia del mercado, el cumplimiento normativo y el análisis de microestructura como ejemplos concretos de esa adopción. En todos los casos, el esquema mantiene a las personas como instancia de aprobación final.

Ese detalle es central para entender el modelo que hoy predomina. La visión descrita por el ejecutivo no es la de una autonomía total e irrestricta, sino la de sistemas que procesan gran parte del análisis y del flujo operativo, mientras un humano conserva la validación final. En otras palabras, la IA avanza sobre el trabajo repetitivo y analítico, pero aún no desplaza por completo el control humano.

Uno de los ejemplos citados fue el “Agentic AI Workforce” de Nasdaq Verafin. Según la propia compañía, esa herramienta automatiza procesos de cumplimiento de bajo valor y alto volumen vinculados a la lucha contra el lavado de dinero. En un entorno donde la carga de revisión puede ser enorme, el atractivo de este tipo de automatización es evidente.

Ramesh también recordó el tipo de orden Dynamic M-ELO de Nasdaq. La empresa anunció en 2023 que se convirtió en el primer tipo de orden impulsado por IA aprobado por la SEC. El sistema utiliza un modelo con más de 140 factores para ajustarse a las condiciones del mercado en tiempo real, lo que ilustra hasta qué punto la IA ya participa en la arquitectura de ejecución bursátil.

Por qué el sector cripto podría moverse más rápido

La experiencia acumulada en Nasdaq es la base desde la cual Ramesh observa el mercado de activos digitales. Su conclusión es que las plataformas de trading cripto probablemente serán líderes tempranos en el uso de agentes de IA. La razón no se explica solo por innovación tecnológica, sino también por la velocidad competitiva del sector y su mayor tolerancia a herramientas experimentales.

En ese contexto, los agentes podrían asumir tareas orientadas al usuario final y también procesos internos. El abanico incluye desde interpretar posiciones abiertas hasta generar recomendaciones operativas y asistir en la ejecución. Ramesh resumió esa expectativa con una frase contundente: el mundo del trading de criptomonedas realmente va a liderar el uso de la IA en el entorno de trading retail.

Para lectores menos familiarizados con el tema, un agente de IA no es simplemente un chatbot. Se trata de software capaz de ejecutar secuencias de tareas, consultar datos, producir análisis y sugerir o activar acciones dentro de un flujo de trabajo. En los mercados, eso puede traducirse en monitoreo, priorización de señales, clasificación de riesgos y apoyo táctico a decisiones de compra o venta.

Aun así, el modelo descrito por Ramesh no elimina por completo la intervención humana. Más bien sugiere una distribución distinta del trabajo. Las máquinas asumirían la mayor parte de la carga operativa y analítica, mientras los humanos quedarían como supervisores de última milla. Ese patrón ya estaría presente en varios sistemas de Nasdaq, donde la revisión final sigue en manos de personas.

El impacto laboral ya empieza a sentirse

Las declaraciones de Ramesh destacan porque hablan del empleo sin rodeos. Al ser consultado sobre el efecto de los agentes de IA, respondió que sí, que quitarán muchos trabajos. Añadió que funciones de software de nivel inferior, servicio al cliente y analistas ya están siendo desplazadas a medida que los sistemas se vuelven más rápidos, baratos y confiables.

Más que una predicción abstracta, el ejecutivo lo presentó como una tendencia observable. Esa lectura coincide con recientes movimientos corporativos en empresas vinculadas a cripto y tecnología financiera. El ejemplo más reciente citado en la historia es Crypto.com, que despidió al 12% de su plantilla en un impulso orientado a mayor automatización y eficiencia mediante inteligencia artificial.

Antes de eso, Messari también se separó de varios miembros de su personal y de su director ejecutivo, en medio de una transformación interna hacia lo que su nuevo CEO definió como una compañía que pone la IA primero. El mes pasado, Block, la empresa de pagos fundada por Jack Dorsey, anunció planes para despedir al 40% de sus empleados, más de 4.000 personas, aludiendo a modelos de IA mejorados.

Estos casos no prueban por sí solos una causalidad única, pero sí muestran el clima corporativo que rodea a la automatización avanzada. Para muchas compañías, la IA ya no es solo una herramienta de productividad. Empieza a funcionar como argumento para rediseñar equipos, eliminar capas operativas y reasignar presupuestos hacia software y modelos de automatización.

Leadpoet, Bittensor y la tesis de la descentralización

La visión de Ramesh sobre el desplazamiento laboral también influyó en su trayectoria empresarial. Junto con Gavin Zaentz, a quien conoció en Nasdaq, fundó Leadpoet después de detectar repetidamente un mismo problema en ventas: las herramientas de salida podían generar listas estáticas, pero identificar la verdadera intención de compra todavía exigía investigación manual.

Leadpoet se presenta como una plataforma de calificación de prospectos impulsada por IA. Su propuesta consiste en convertir señales web y contexto corporativo en recomendaciones listas para la toma de decisiones, con énfasis en precisión antes que volumen. La firma también afirma que admite implementaciones privadas para que los clientes trabajen con sus propios datos sin exponerlos a un proveedor externo.

Según información corporativa publicada en febrero de 2026, la startup utiliza Bittensor, una red de IA descentralizada basada en blockchain que permite a los participantes aportar modelos y capacidad computacional a cambio de recompensas. Ramesh explicó que la estructura descentralizada y competitiva forma parte del atractivo, porque podría mejorar los modelos con mayor rapidez que una hoja de ruta centralizada.

Leadpoet también indica que forma parte de NVIDIA Inception, el programa para startups de IA de NVIDIA. De acuerdo con ese mismo material, la empresa alcanzó una tasa anualizada de ingresos de USD $1.000.000 en su primer trimestre tras el lanzamiento y recibió respaldo de DSV Fund y Astrid. En la misma documentación, Siam Kidd, director de inversiones de DSV Fund, dijo que Ramesh y Zaentz combinan una profunda experiencia en ingeniería de IA con una comprensión real de las ventas cotidianas.

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

Artículos Relacionados