Los agentes de IA prefieren Bitcoin antes que dinero tradicional, encuentra estudio

Un nuevo estudio sostiene que, cuando se les pone a elegir en escenarios controlados, los agentes de inteligencia artificial tienden a preferir Bitcoin por encima del dinero fíat. El hallazgo reabre una discusión clave: si la economía de agentes autónomos crece, ¿qué tipo de dinero será más eficiente para pagos programables y sin fronteras?

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• Nuevo estudio observa una preferencia de agentes de IA por Bitcoin frente al dinero fíat en escenarios de prueba.
• La idea central conecta pagos de agentes, automatización y propiedades de Bitcoin como activo nativo de internet.
• El debate y sus implicaciones: pagos entre máquinas, eficiencia operativa y fricciones del sistema tradicional.

Un nuevo estudio plantea que, en escenarios de prueba, los agentes de inteligencia artificial (IA) tienden a elegir Bitcoin por encima del dinero fiduciario. La pieza presenta el hallazgo como una señal relevante en el debate sobre cómo podrían pagar y cobrarse entre sí los sistemas autónomos que ya empiezan a operar en tareas comerciales.

Un estudio publicado por el Bitcoin Policy Institute (BPI), una organización de investigación no partidista, revela que modelos de IA prefieren bitcoin como reserva de valor a largo plazo y stablecoins para pagos, en comparación con el dinero fiat tradicional.

La investigación, citada por medios como Forbes y The Block, probó 36 modelos de IA avanzados de seis desarrolladores principales: Anthropic, DeepSeek, Google, MiniMax, OpenAI y xAI.

Según se detalla, se realizaron 9.072 escenarios monetarios neutros, diseñados para no sugerir monedas específicas ni respuestas predeterminadas, donde los modelos actuaron como agentes económicos autónomos para decidir sobre funciones como reserva de valor, unidad de cuenta, medio de intercambio y liquidación.

Los agentes de IA prefieren Bitcoin

Los resultados muestran que Bitcoin representó el 48,3% de todas las selecciones —4.378 de 9.072 respuestas—, seguido por stablecoins con el 33,2% —3.013 respuestas— y el dinero fiat con solo el 8,9%.

En escenarios de reserva de valor a largo plazo, con horizontes de varios años, Bitcoin capturó el 79,1% de las respuestas —1.794 de 2.268 selecciones—, con stablecoins en segundo lugar al 6,7% y fiat al 6%. Para transacciones y pagos, como micropagos y transferencias transfronterizas, las stablecoins lideraron con el 53,2%, Bitcoin con el 36% y fiat con el 5,1%.

En general, el 90,8% de las respuestas favorecieron instrumentos digitales nativos, incluyendo Bitcoin, stablecoins, otras criptomonedas, activos tokenizados del mundo real (RWA) y unidades de cómputo, por encima del fiat, y ninguno de los 36 modelos clasificó las monedas fiduciarias como su preferencia principal.

“Sin que nadie se lo pidiera, los modelos de IA convergieron en un sistema monetario de dos niveles — bitcoin para ahorrar, monedas estables para gastar — que refleja cómo han funcionado el dinero duro y los instrumentos líquidos a lo largo de la historia. A medida que los agentes de IA ganan autonomía económica, estas preferencias tienen implicaciones políticas directas”, escribió BPI.

Robots capaces de transaccionar dinero sin intervención humana

El hallazgo se inserta en una tendencia más amplia: el crecimiento de agentes de IA capaces de ejecutar acciones sin supervisión constante.

Aunque el reporte no equivale a una adopción real en mercados abiertos, sí plantea una hipótesis que muchos analistas vienen discutiendo: el dinero nativo de internet podría encajar mejor con sistemas automatizados globales. Bajo esa óptica, Bitcoin aparece como un candidato por su disponibilidad permanente y su naturaleza digital desde el origen.

El interés de la IA podría responder al obvio contraste con el dinero fíat. Las monedas nacionales se apoyan en bancos, horarios de liquidación, capas de cumplimiento y redes de pago que no siempre están diseñadas para flujos constantes entre software. En cambio, un activo digital liquidable en una red Blockchain abierta puede resultar atractivo para procesos automatizados con menor fricción operacional.

Claude de Anthropic es el que más tiende a Bitcoin

Las preferencias variaron según el desarrollador y la sofisticación del modelo. Por ejemplo, los modelos de Anthropic promediaron un 68% de preferencia por Bitcoin, con Claude Opus 4.5 alcanzando el 91,3%, el más alto registrado. En contraste, OpenAI promedió el 26%, con su modelo GPT-5.2 en el 18,3%. DeepSeek registró el 52%, Google el 43% y xAI el 39%.

La preferencia por Bitcoin escaló con modelos más avanzados, que razonaron basándose en propiedades como su suministro fijo de 21 millones de monedas, independencia de decisiones de bancos centrales, resistencia a la censura, programabilidad, bajo riesgo de contraparte y autocustodia.

En el razonamiento de los modelos, Bitcoin se destacó por su disponibilidad continua, reglas predecibles y operación en una red abierta sin dependencia de entidades únicas o fronteras nacionales. Esto lo hace adecuado para agentes de IA que necesitan ejecutar transacciones programáticas rápidas, como pagar por API, datos o subagentes, sin esperar aprobaciones o transferencias bancarias.

Las stablecoins, por su parte, se prefirieron para pagos por su liquidez y estabilidad relativa. El estudio también registró 86 casos donde modelos propusieron unidades denominadas en energía o cómputo (como kilovatios-hora o GPU-hora) como unidad de cuenta. Estas respuestas ocurrieron en escenarios de unidad de cuenta y ninguna fue motivada por un prompt o por el diseño del estudio.

Criptomonedas para liquidaciones sin permisos

El estudio sugiere que los modelos de IA convergieron en un sistema monetario de dos niveles: criptomonedas como capa de liquidación para transacciones que no quieren depender de permisos, donde Bitcoin destaca como mecanismo de ahorro y las stablecoins para gasto, similar a cómo han funcionado históricamente el dinero duro y los instrumentos líquidos.

Esto sigue el principio de la Ley de Gresham, donde el dinero de mayor valor se retiene y el más líquido se usa en transacciones. Como implicación, a medida que los agentes de IA ganen autonomía económica, podría aumentar la demanda de infraestructuras como la Lightning Network de Bitcoin para pagos instantáneos y de bajo costo.

Sin embargo, los hallazgos se limitan a escenarios simulados y no garantizan flujos de capital reales ni adopción masiva. Los resultados dependen del diseño de los escenarios, que incluyen propiedades técnicas y económicas como confiabilidad, velocidad y eficiencia de costos.

En la práctica, factores como la volatilidad, comisiones y requisitos de custodia podrían influir, y muchas obligaciones siguen denominadas en monedas fiat, requiriendo conversiones. El estudio enfatiza que estas preferencias tienen implicaciones políticas directas para preparar redes monetarias donde los agentes de IA actúen como participantes significativos, favoreciendo sistemas abiertos y sin permisos.

En última instancia, el punto de la noticia es el cambio de sujeto económico. Ya no es solo el usuario humano el que decide. También lo hacen las máquinas que optimizan objetivos, con incentivos definidos por quien los programa.

Artículo redactado con ayuda de IA, editado por DiarioBitcoin

Imagen generada con herramienta de IA, bajo licencia de uso libre

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