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Espacio patrocinadoLa inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en un actor relevante dentro de las finanzas descentralizadas (DeFi). Según un reciente informe de investigación de DWF Ventures, los agentes de IA ya representan casi una quinta parte de todo el volumen de negociación on-chain.
Sin embargo, el estudio también arroja una conclusión sorprendente. En escenarios de trading autónomo, los mejores humanos siguen superando a las mejores máquinas. Y no se trata de una ventaja menor, sino de una diferencia cercana a cinco a uno.
Pero el aspecto más importante es que el crecimiento de esta tecnología es exponencial, con más de 17.000 agentes lanzados desde 2025. El impulso ha venido de la mano de estándares como el protocolo x402 de Coinbase, al que se han sumado gigantes como Visa, Stripe y Google. A pesar de este despliegue, los analistas advierten que la autonomía total, donde los agentes se autofinancian y optimizan sin intervención humana, aún no ha llegado.
El poco tiempo que tiene esta tecnología dentro del mundo blockchain es un elemento que no se debe perder de vista. De tal modo, la actual porción del trading que ocupan los agentes de IA debe considerarse como una señal contundente de cómo podría ser el futuro.
Optimización de beneficios, el terreno donde los agentes de IA son imbatibles
El informe destaca que los agentes de IA son excepcionales en tareas con reglas bien definidas, como la provisión de liquidez y captura de rendimientos. Un ejemplo destacado es ARMA, una aplicación de Giza Tech que gestiona más de $19 millones en activos y ha generado un volumen de trading superior a los $4.000 millones.
- Rendimiento superior: ARMA ha logrado un rendimiento anualizado superior al 9,75% en USDC, superando las tasas típicas de protocolos establecidos como Aave o Morpho.
- Eficiencia operativa: la alta relación entre el volumen de negociación y los activos bajo gestión indica que la IA reequilibra el capital constantemente, algo imposible de replicar manualmente con la misma precisión.
A pesar de esto, el panorama cambia drásticamente cuando se sale de los parámetros fijos. En competiciones de trading directo, como las organizadas por TradeXYZ, los humanos demostraron una capacidad superior para navegar la ambigüedad del mercado. La investigación sugiere que los agentes aún funcionan mejor como copilotos que como capitanes solitarios.
Esto último demuestra que la asignación de objetivos por parte de humanos sigue siendo crucial. Es posible que en el futuro los agentes de IA desplacen a las personas en este terreno. No obstante, todavía no se llega a ese escenario, o al menos eso es lo que plantea el citado reporte.
Factores de éxito y riesgos para la adopción masiva
El estudio de DWF Ventures también analizó qué modelos de IA funcionan mejor en el trading. Tras probar modelos como Grok-4, GPT-5 y Claude, se identificaron tres pilares para el éxito de un agente:
- Tiempo de retención: los modelos que mantienen posiciones entre 2 y 3 horas superan a los que operan con excesiva frecuencia.
- Gestión del riesgo: el uso de un apalancamiento moderado (6-8x) arroja mejores resultados que los niveles agresivos.
- Selección del modelo: el modelo base Grok 4.20 superó a sus competidores en más de un 22% bajo diversas estrategias.
A pesar del avance que supone el nuevo registro on-chain ERC-8004, que permite a los agentes de IA colaborar y construir reputación, persisten riesgos estructurales. El informe advierte sobre el «hacinamiento de estrategias». Así, si miles de agentes se entrenan con los mismos datos, todos convergerán en las mismas posiciones. Esto provocaría una compresión de los rendimientos y un aumento en el riesgo de colapsos coordinados.
En líneas generales, se puede decir que la infraestructura que se está construyendo hoy determinará el futuro de las finanzas on-chain. La transparencia y la seguridad en la ejecución serán los principales diferenciadores para ganar cuota de mercado.
