El Agente de IA necesita Crypto, no Crypto necesita IA

作者：Scarlett Zhang

Cada vez más siento que el mundo crypto quiere ser visto por el mundo AI.

En estos seis meses, verás que todo el círculo crypto se esfuerza mucho en acercarse a AI. Hablan de AI, transfieren a AI, organizan eventos de AI, hacen demos de AI, cambian la narrativa de AI, y casi todos los proyectos buscan maneras de demostrar que tienen alguna relación con AI.

Esa sensación es muy parecida a:

Un niño que intenta desesperadamente subirse a la mesa de los adultos.

Pero por otro lado, ¿qué pasa?

Muchas personas que realmente trabajan en AI tienen una actitud muy matizada hacia crypto. No te insultan públicamente ni te rechazan frontalmente, sino que mantienen una distancia muy respetuosa:

“No rechazamos la cadena, pero por ahora no queremos vincularnos demasiado con crypto.”

“Desde el punto de vista técnico es muy interesante, pero a nuestros clientes e inversores les preocuparía.”

En realidad, esto se traduce en:

Estás bien, pero no quiero que te mezcles mucho en mi círculo.

Actualmente, entre estos dos círculos existe una especie de jerarquía de desprecio muy sutil.

Y esto no es sin razón.

En la percepción de muchos constructores de AI, AI representa una revolución real en productividad, un avance tecnológico que está cambiando formas de trabajo, productos y flujos de información.

¿Y crypto? Para ellos, más parece un sector excesivamente financiero, con narrativa preponderante, siempre buscando la próxima historia para demostrar su importancia, y de paso, facilitar la emisión de tokens y cortar la reja a los inversores.

Por eso, cuando el mundo crypto empieza a hablar en masa de AI, la primera reacción de muchos en AI suele ser:

¿Realmente están haciendo productos, o solo están aprovechando otra narrativa?

Honestamente, entiendo completamente esa reacción.

Porque en los últimos años, crypto ha sido muy hábil en empaquetar “la próxima ronda”.

DeFi / NFT / GameFi / SocialFi / DePIN / Inscripciones en la cadena, ahora llega AI x Crypto.

Cada ciclo alguien intenta pegar la palabra más reciente a su proyecto y decirte que el futuro ya está aquí.

Con el tiempo, la percepción del público hacia crypto se vuelve difícil de revertir:

Siempre hablan del futuro, pero uno no puede evitar sospechar si en realidad están creando valor o solo generando ambiente.

Por eso, hoy muchos en AI sienten que están en una posición superior.

Piensan:

AI está resolviendo problemas reales.

Crypto todavía busca su nueva legitimidad.

Este sesgo es muy real. Y esa jerarquía de desprecio también existe.

Pero últimamente, cuanto más lo pienso, más interesante me parece no por qué crypto quiere acercarse a AI, sino por una pregunta más contraintuitiva:

¿Y al final, quién necesita más al otro? ¿Será que en realidad lo que más necesita AI es a crypto?

Más precisamente:

No es que crypto necesite AI.

Sino que los agentes de AI necesitan crypto.

Esto no es una cuestión de “AI más inteligente”, sino de “¿AI puede mover dinero?”

Cada vez estoy más convencida de esto, porque la mayoría de los demos de agentes terminan en el mismo punto.

Seguramente todos han visto varios demos últimamente:

Que escriben código, que llaman a herramientas, que navegan automáticamente, que realizan tareas múltiples, e incluso ya empiezan a hacer transacciones, pagos y operaciones automáticas en cadenas.

Al principio, todo parece muy impresionante.

Pero tras verlo varias veces, me preocupa una cosa:

¿Solo saben “hacer” o realmente “pueden hacer”?

Porque la diferencia entre “saber” y “hacer” no es solo un detalle técnico.

Lo que realmente importa es:

Permisos, fondos, responsabilidad, límites.

Pedirle a un agente que te prepare un informe no es lo mismo que que realice una transacción real.

Si se equivoca en lo primero, solo pensarás que es un poco tonto.

Pero si se equivoca en lo segundo, pierdes dinero.

Por eso, cada vez más creo que los demos de AI generan una ilusión:

Que parece que todo está casi resuelto.

Pero en realidad, lo más difícil suele ser esa capa final.

Es decir:

La capa de ejecución.

Lo que realmente bloquea a un agente no es pensar, sino la ejecución relacionada con el dinero.

Si un AI realmente empieza a hacer cosas por ti, pronto necesitará comprar APIs, alquilar potencia de cálculo, llamar a servicios pagos, ejecutar transacciones, gestionar presupuestos, transferir activos, y completar pagos entre diferentes sistemas.

Es decir, no solo necesita “entender tu intención”.

Necesita participar en actividades económicas.

Y cuando llegamos a esa capa, la cosa cambia.

La finanza tradicional puede soportar automatización, pero no fue diseñada para un “mundo de agentes”

Aquí muchos podrían preguntar:

Pero la finanza tradicional también puede hacer todo eso.

Claro, lo he pensado, y en muchos aspectos, la finanza tradicional es más madura que crypto.

Control de riesgos, auditoría, gestión de permisos, cadenas de responsabilidad, recuperabilidad, todo eso, hoy en día, la finanza tradicional lo hace mejor.

Por eso, esta no es una afirmación de que:

crypto sea mejor que la finanza tradicional.

Y tampoco digo que sin crypto, los agentes de AI no puedan funcionar.

Para agentes internos en empresas o plataformas, muchas cosas todavía se pueden hacer usando APIs bancarias, sistemas de pago corporativos, tarjetas virtuales, flujos de aprobación, subcuentas, créditos en la plataforma, cuentas centralizadas, etc.

Y eso probablemente seguirá siendo la tendencia principal a corto plazo.

Pero el problema es que todos estos sistemas están basados en un mismo supuesto:

Un agente no es un actor de ejecución nativo.

Es solo una automatización adicional para un usuario, empresa o plataforma.

En muchos escenarios, esto funciona bien.

Pero cuando los agentes se vuelven cada vez más autónomos, multiplataforma, transfronterizos, y necesitan llamar recursos y fondos de forma nativa entre diferentes sistemas, los sistemas tradicionales empiezan a ser incómodos.

Por eso, la verdadera cuestión no es:

¿Puede la finanza tradicional soportar esto?

Sino:

¿Es esta la estructura más natural, escalable y nativa para un mundo de agentes?

Un mundo de agentes necesita algo más que cuentas: necesita una estructura de ejecución.

Esto en realidad son dos preguntas completamente distintas.

La clave de los agentes no está en si son “sujetos legales”, sino en que cada vez parecen más “unidades de ejecución”.

Aquí quizás quieras decir:

“Pero un agente tampoco es un tercer sujeto. No es una persona ni una empresa, solo es un software que actúa como representante.”

Eso es correcto.

Estríctamente, un AI agent probablemente no será un sujeto legal independiente. La mayoría de las veces, será solo un representante de un usuario, una empresa o una plataforma.

Pero aun así, cada vez más se parecerá a una unidad de ejecución a la que se le pueden asignar presupuesto, permisos, tareas y límites.

Eso es lo importante.

El problema aún no ha explotado completamente porque los agentes todavía no han llegado a ese nivel, y muchas cosas siguen en la fase de “los humanos los supervisan”.

Pero si en el futuro aparecen agentes a gran escala:

• Que hagan transacciones,
• Que gestionen compras,
• Que manejen operaciones,
• Que controlen presupuestos,
• Que llamen recursos automáticamente entre sistemas,

te darás cuenta de un problema muy incómodo:

¿Cómo deben tener permisos esas cosas?

¿De quién son sus cuentas?

¿A quién se le asignan las autorizaciones de pago?

¿Hasta cuánto pueden gastar?

¿Quién es responsable si superan sus permisos?

¿Cómo se liquidan los servicios en escala global?

La finanza tradicional no es que no pueda soportarlo.

Pero cada vez será más incómodo.

Porque nunca fue diseñada pensando en que “los software de agentes participarán masivamente en actividades económicas”.

La finanza tradicional no es que no pueda soportarlo, sino que cada vez será menos natural.

Cuando el protagonista sea un agente, los conceptos que antes parecían “autoexplicativos” en crypto empiezan a concretarse

Antes, muchos veían crypto y pensaban en términos muy abstractos:

Dinero programable

Identidad programable

Permisionless

Liquidación global

Ejecución sin confianza

Muchas veces, esas expresiones parecen solo palabras en un discurso técnico.

Pero si cambias el protagonista a un AI agent, estos conceptos dejan de ser tan abstractos.

Porque lo que realmente necesita un agente, quizás, son estas cosas:

Una forma de fondos que sea nativa y programable.

Una identidad de ejecución que no tenga que ser una “cuenta de empresa”.

Presupuestos y permisos que puedan ser controlados por código.

Liquidación de bajo fricción a nivel global.

Una conexión nativa entre acciones y activos.

En ese momento, al mirar una wallet, la perspectiva cambia completamente.

Una wallet no es solo un “lugar para guardar tokens”.

¿Entonces qué es?

Más bien, un contenedor de ejecución con límites de permisos.

Una wallet no es solo un “lugar para guardar tokens”, sino un contenedor de ejecución para agentes.

No solo guarda activos.

También puede guardar reglas:

Qué acciones están permitidas.

Cuánto se puede gastar.

Qué acciones se pueden automatizar.

Qué umbrales requieren confirmación manual.

Qué escenarios son solo lectura, cuáles pueden modificar.

Qué políticas se aplican en la cadena, cuáles deben detenerse.

Desde esa perspectiva, la relación entre AI y wallet es muy interesante:

AI entiende.

Wallet constriñe.

El agente actúa.

Eso conforma un sistema completo.

La verdadera ironía: la mayor necesidad de confianza la tiene crypto, y esa es la mayor carencia de crypto

Desde un punto de vista crítico, también diría:

Si tú dices que lo que más necesita AI es confianza, ¿cómo es que luego señalas a crypto como la solución?

Es una crítica válida.

Porque en la percepción general, crypto no es un sistema “naturalmente confiable”.

Las claves privadas son complicadas de gestionar.

Las transacciones en cadena son irreversibles.

Mucho phishing y firmas fraudulentas.

Altos riesgos en contratos inteligentes.

Responsabilidad difusa.

Y, en caso de problemas, no siempre hay respaldo.

Por eso, no quiero decir que:

crypto ya resolvió la confianza.

Al contrario.

Mi postura es que:

AI obligará a crypto a responder de manera directa sobre la confianza.

Antes, crypto podía quedarse en un nivel de “transacción y uso”.

Pero si realmente quiere ser la capa de ejecución de agentes de AI, debe aprender las lecciones más difíciles:

Modelos de permisos.

Límites de seguridad.

Responsabilidad clara.

Sistemas de control de riesgos.

Capacidad de recuperación.

Mecanismos de confirmación humano-máquina.

Es decir, AI no hará que crypto automáticamente sea confiable.

Al contrario, AI sacará a la luz todos los aspectos más ambiguos, perezosos y narrativos que crypto ha evitado.

Por eso, no digo que crypto ya sea la respuesta.

Sino que:

si en el futuro existe una infraestructura de ejecución nativa para agentes,

probablemente se parecerá más a crypto que a los sistemas de cuentas tradicionales de hoy.

Entonces, quizás la pregunta nunca fue “¿Crypto usa AI para relanzarse?”

Y esa es una de las ideas que más me molesta últimamente.

Muchos, al hablar de AI x Crypto, automáticamente piensan:

crypto vuelve a aprovechar AI.

crypto busca una nueva narrativa con AI.

crypto necesita AI para sobrevivir.

No niego que en el mercado hay muchos proyectos así, y muchos más.

Pero si solo se queda en ese nivel, se pierde una capa más profunda:

Cuando AI realmente pase a la ejecución, tarde o temprano enfrentará problemas de fondos, permisos, responsabilidad, identidad y liquidación.

Y estos problemas no se resuelven solo con “modelos más inteligentes”.

Son problemas de infraestructura fundamental.

Es decir, a medida que AI avanza, se acerca más a los ámbitos en los que crypto es fuerte.

No porque crypto sea más avanzado que AI.

Sino porque, al extenderse al mundo real, AI debe enfrentarse a:

Cómo mover dinero.

Cómo dar permisos.

Cómo definir responsabilidades.

Y eso, justo, no se puede resolver solo con prompts.

Lo que AI realmente necesita, quizás, no es ser más inteligente, sino ser más confiable.

Cada vez más, creo que la mayor dificultad en la combinación AI × crypto no es la inteligencia.

Es la confianza.

Puedes hacer demos impresionantes:

Un swap con una sola frase.

Un puente con una sola frase.

Configurar activos automáticamente con una sola frase.

Ejecutar en cadena automáticamente con una sola frase.

Todo parece muy futurista.

Pero, ¿los usuarios realmente se atreverían a usarlo?

¿Y si lo prueban una vez, lo usan a largo plazo?

¿Y si lo usan a largo plazo, quién asume la responsabilidad en caso de problemas?

¿Se atreve el producto a prometer?

¿Se atreve la plataforma a respaldar?

¿Se atreven los desarrolladores a abrir permisos más altos?

Al final, te das cuenta de que lo que realmente limita a los agentes de AI en el mundo financiero y de activos no es su inteligencia.

Es:

Qué tan bien pueden ser restringidos.

¿Quién puede definir sus límites?

¿Quién puede verificar sus acciones?

¿Quién puede detenerlo antes de que cause daño?

¿Quién puede aclarar responsabilidades después de un problema?

Por eso, en el futuro, lo que será realmente escaso no será el modelo más potente ni el agente más persuasivo.

Sino:

La capa de ejecución más confiable.

Por eso, cada vez creo más en esta frase:

El agente de AI necesita crypto, no al revés.

Más precisamente:

No todos los AI necesitan crypto.

No todos los escenarios de agentes necesitan crypto.

Y no es que crypto ya tenga una respuesta madura.

Pero cada vez creo más que:

Cuando los agentes de AI se acerquen a la ejecución real, a activos reales, permisos reales y responsabilidades reales, necesitarán una infraestructura más parecida a crypto.

No buscan más conceptos.

Buscan:

Dinero programable.

Permisos programables.

Identidad programable.

Liquidación global nativa.

Límites de ejecución verificables.

Estas cosas, justo, son las que crypto ha logrado mantener en la realidad, no solo en la teoría.

Por eso, en cierto sentido, la jerarquía de desprecio del mundo AI hacia crypto no me parece del todo infundada.

Pero también dudo cada vez más:

Es más una cuestión de que ambos todavía están en diferentes etapas temporales.

El mundo AI hoy se preocupa por modelos, productos, distribución y eficiencia.

El mundo crypto, desde hace más tiempo, vive en activos, permisos, custodia, liquidación y responsabilidad.

Ambos hablan del futuro.

Pero en realidad, no están hablando del mismo futuro.

El mundo AI ve a crypto como demasiado narrativo, financiero y especulativo.

El mundo crypto piensa que AI aún no ha enfrentado los problemas más difíciles de ejecución.

En cierto modo, ambos no están completamente equivocados.

Pero cada vez más, creo que cuando los agentes de AI participen masivamente en actividades económicas, esa jerarquía de desprecio que hoy parece sólida, puede empezar a invertirse.

Y entonces, la pregunta dejará de ser:

¿Por qué crypto siempre quiere acercarse a AI?

Y pasará a ser:

Si no hay una infraestructura de ejecución más adecuada para agentes, ¿cómo entrarán realmente en el mundo real los agentes de AI?