Por Canuto  

Los agentes de IA ya administran una porción relevante de la actividad en DeFi y muestran resultados sólidos en tareas acotadas como mover capital entre protocolos de préstamo. Sin embargo, cuando el reto exige interpretar contexto, narrativa e información no estructurada, los traders humanos siguen conservando una ventaja clara.

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  • Una investigación señala que los agentes autónomos ya impulsan más del 19% de la actividad on-chain.
  • El valor total bloqueado en posiciones gestionadas por agentes superó USD $39 millones, aunque muchos despliegues siguen en fase temprana.
  • En trading abierto, los humanos aún aventajan con fuerza a la IA: en una competencia, el mejor operador superó al mejor agente por más de 5 veces.

 

Los agentes de inteligencia artificial (IA) están ganando espacio dentro de las finanzas descentralizadas, pero su avance no es uniforme. Aunque ya participan en una fracción relevante de la actividad on-chain y muestran buenos resultados en tareas repetibles, todavía quedan lejos de igualar a los humanos en escenarios de trading más abiertos y cambiantes.

La información proviene de una investigación de DWF Ventures reseñada por Decrypt, según la cual los agentes autónomos ya impulsan más del 19% de la actividad on-chain. El dato incluye sistemas de software capaces de planificar, decidir y ejecutar transacciones en Blockchain sin intervención humana directa.

En la práctica, estos agentes ya están presentes en varias funciones de DeFi. Entre ellas figuran la optimización de rendimiento, la gestión de liquidez, el rebalanceo de carteras y la ejecución de operaciones dentro de protocolos descentralizados.

El estudio también indica que el valor total bloqueado en posiciones administradas por agentes superó USD $39 millones. Aun así, la mayor parte de los despliegues sigue en etapas tempranas de prueba, por lo que el sector todavía no puede considerarse maduro.

Dónde sí están funcionando los agentes

Para los lectores menos familiarizados con DeFi, la optimización de rendimiento consiste en mover capital entre distintos protocolos para buscar la mejor tasa disponible. Es una tarea bien delimitada, basada en reglas y con objetivos relativamente claros, lo que la convierte en un terreno natural para los agentes de IA.

Ese fue precisamente uno de los casos destacados en la investigación. En una muestra analizada, el agente ARMA de Giza, un protocolo de finanzas autónomas que desplaza stablecoins entre plataformas de préstamo, generó para los usuarios un rendimiento anual de 9,75%.

Según el estudio, ese resultado superó los retornos ofrecidos por otros protocolos de finanzas descentralizadas como Aave y Morpho. El hallazgo sugiere que, en entornos donde los parámetros cambian poco y el objetivo es concreto, la automatización inteligente ya puede competir con éxito.

Xin Yi Lim, asociada sénior de inversiones en DWF Labs, explicó que los agentes suelen tener problemas cuando la situación no está claramente definida. En contraste, dijo que prosperan cuando el objetivo es limitado y los parámetros no cambian con frecuencia, razón por la cual la optimización de rendimiento se ha convertido en uno de sus primeros campos de prueba.

Lim añadió que, hasta que estos sistemas puedan razonar y adaptarse a la información en tiempo real, no estarán en condiciones de reaccionar con eficacia cuando el mercado cambie y el entorno se vuelva ambiguo. Ese límite ayuda a entender por qué el desempeño no es igual en todas las áreas del ecosistema cripto.

La gran debilidad: el trading abierto

La diferencia se vuelve mucho más visible cuando la tarea deja de ser estructurada. En un concurso de trading de acciones organizado por tradexyz, el mejor humano superó al mejor agente por más de 5 veces, una brecha que muestra las limitaciones actuales de la IA en contextos de mercado más complejos.

Hubo otra señal en la misma dirección. En una competencia separada entre modelos líderes de IA, realizada por nof1, solo tres de siete participantes fueron capaces de generar ganancias por operación.

Ese tipo de resultados apunta a un problema central. El trading abierto exige interpretar contexto, evaluar narrativas, procesar información no estructurada y reaccionar con rapidez ante eventos que no siguen un guion fijo.

Aytunc Yildizli, director de crecimiento del desarrollador de infraestructura de IA descentralizada 0G Labs, resumió esa idea al señalar que los agentes se quedan cortos en el trading abierto porque este tipo de actividad requiere razonamiento contextual, conciencia narrativa y ponderar información no estructurada.

Desde otra perspectiva, Neeraj Prasad, ingeniero jefe de MoonPay, dijo que un agente puede ser tan capaz como un humano si se le entrega todo el contexto y las herramientas necesarias. Sin embargo, también advirtió que las señales son claras en cuanto a que los agentes son a la vez más competentes, más trabajadores y, en algunos casos, maliciosos.

Ethereum y la infraestructura para agentes

Los resultados llegan en un momento en que varios desarrolladores de Ethereum trabajan para facilitar que los agentes manejen tareas on-chain más complejas. Esto importa porque el desempeño de estos sistemas no depende solo del modelo de IA, sino también de la infraestructura con la que interactúan.

A principios de este mes, la red descentralizada de retransmisión Biconomy propuso un nuevo estándar diseñado para permitir que los agentes ejecuten varias acciones a la vez dentro de protocolos DeFi. La propuesta recibió además el respaldo de la Ethereum Foundation.

La mejora apunta a reducir fricciones operativas para estrategias más sofisticadas. En teoría, si un agente puede coordinar múltiples pasos de forma nativa, tendría más margen para gestionar posiciones, mover liquidez o reaccionar mejor dentro de entornos descentralizados.

Pero la infraestructura, por sí sola, no resuelve todos los retos. Yildizli sostuvo que cerrar la brecha actual requerirá más que modelos mejores, porque los usuarios necesitan prueba criptográfica de que un agente hizo lo que afirmó haber hecho, dentro de un entorno de ejecución confiable y sobre una infraestructura que no traslade la confianza a un único proveedor de nube.

El tamaño real del fenómeno y el horizonte de crecimiento

El avance de los agentes también ha impulsado proyecciones ambiciosas sobre su papel futuro en la economía digital. Brian Armstrong, CEO de Coinbase, afirmó este jueves que la economía agéntica podría ser más grande que la economía humana, aludiendo incluso al potencial efecto que eso tendría sobre la demanda de stablecoins.

Sin embargo, los investigadores que siguen el sector de cerca plantean una visión más cauta. Lim señaló que buena parte de ese 19% de actividad corresponde a bots que ejecutan funciones limitadas, como la captura de MEV y el enrutamiento de stablecoins, mientras que la actividad verdaderamente agéntica sigue siendo una parte minoritaria.

La diferencia no es menor. Un bot que realiza una tarea concreta y repetitiva no necesariamente equivale a un agente autónomo con capacidad real de planificación, adaptación y toma de decisiones complejas. Por eso, el crecimiento cuantitativo no implica todavía una madurez cualitativa del mercado.

En ese marco, Lim estimó que un cronograma realista es de cinco a siete años antes de que el volumen agéntico compita de manera significativa con el volumen humano en alguna gran vertical financiera. También indicó que ese avance probablemente llegará antes on-chain, debido a que la infraestructura blockchain es más permissionless.

En síntesis, el sector ya ofrece señales claras de adopción temprana y casos de uso rentables, sobre todo en nichos donde el objetivo es concreto y las reglas son conocidas. Pero en los mercados abiertos, donde dominan la incertidumbre, las narrativas y la información incompleta, la ventaja humana sigue siendo evidente.

El reto para los próximos años no será solo hacer agentes más rápidos o más baratos. Será construir sistemas capaces de adaptarse al cambio, operar con garantías verificables y ganar confianza en un entorno financiero donde equivocarse cuesta dinero real.

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

 


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