El papel transformador de los Agentes de IA en la inversión de criptomonedas

Los agentes de IA están transformando la manera de operar en el campo de las criptomonedas, ofreciendo herramientas avanzadas para el trading o la gestión de portafolios. Coinbase, uno de los principales exchanges de criptomonedas, lanzó hace unos días un agente inteligente integrado en su plataforma. Se llama Based Agent y promete transformar la manera en que los clientes de la compañía interactúan con las criptomonedas.

Los Agentes de IA son sistemas de inteligencia artificial diseñados para percibir su entorno, procesar información, tomar decisiones y ejecutar acciones con el objetivo de alcanzar metas específicas. Estos agentes combinan diversas tecnologías y metodologías de la inteligencia artificial para interactuar de manera efectiva con su entorno, ya sea físico o digital.

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En el ámbito de las criptomonedas, los Agentes de inteligencia artificial desempeñan un papel cada vez más significativo, gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, automatizar procesos y tomar decisiones en tiempo real. Así, en el campo del trading algorítmico y bots de comercio, pueden ejecutar operaciones de compraventa automáticamente basándose en algoritmos predefinidos, lo que permite operar las 24 horas del día sin intervención humana.

A medida que más aplicaciones y protocolos Web3 adoptan Agentes de IA para ofrecer nuevas funciones a sus usuarios, se hace más patente como la IA puede servir para crear puentes hacia la criptoeconomía. Si bien los Agentes IA de hoy pueden parecer desconocidos o complejos para muchas personas, no cabe duda que mejorarán las experiencias de los consumidores en el futuro e impulsarán la construcción de la criptoeconomía.

¿Qué es un Agente IA?

Básicamente, un Agente IA (Intelligent Agent) es un asistente que proporcionan servicios personalizados a través de la integración y análisis de grandes cantidades de datos. Podría decirse que son mayordomos construidos con IA. Dichos agentes son adaptables y pueden aprender y optimizar su comportamiento durante la ejecución de tareas.

Características Principales de los Agentes de IA

Los agentes de IA utilizan sensores o interfaces para recopilar datos del entorno. Por ejemplo, un robot puede tener cámaras y sensores de movimiento para detectar obstáculos. Analizan la información recibida para entender el contexto y tomar decisiones informadas. Esto puede involucrar algoritmos de aprendizaje automático, lógica o razonamiento basado en reglas.

Muchos agentes de IA tienen la capacidad de aprender y mejorar con el tiempo a través de la experiencia y la exposición a nuevos datos. Esto les permite adaptarse a cambios en el entorno o en los objetivos. Funcionan con mínima intervención humana, tomando decisiones y realizando acciones de manera independiente para alcanzar sus objetivos. Pueden comunicarse e interactuar con otros sistemas, humanos o agentes, ya sea a través de interfaces de usuario, lenguaje natural o protocolos de comunicación específicos.

Tipos Comunes de Agentes de IA

Asistentes Virtuales: Como Siri, Alexa o Google Assistant, que ayudan a los usuarios realizando tareas, respondiendo preguntas o controlando dispositivos inteligentes.

Chatbots: Utilizados en servicios al cliente para responder preguntas frecuentes, resolver problemas básicos o guiar a los usuarios a través de procesos específicos.

Agentes de Recomendación: Empleados por plataformas como Netflix, Amazon o Spotify para sugerir productos, películas o música basándose en las preferencias y comportamientos previos del usuario.

Robots Autónomos: Incluyen desde robots de limpieza, hasta vehículos autónomos que pueden navegar y tomar decisiones en tiempo real sin intervención humana.

Sistemas de Gestión y Optimización: Utilizados en industrias para optimizar procesos de producción, logística, gestión de inventarios, entre otros.

Experiencia de usuario personalizada

Otro punto a favor de los Agentes IA es que no son solo herramientas de ejecución de tareas. Pueden personalizar servicios en función de las necesidades del usuario, enriqueciendo las experiencias de interacción para que sean más diversas y humanas.

Por ejemplo, se puede crear un Agente IA para trading, que automatice el análisis de datos de los gráficos del mercado y te oriente en la toma de decisiones a la hora de crear tus posiciones de trading. Todo ello con base en su entrenamiento y los datos aportados por la interfaz de trading donde se opere. Lo que significa que sus intervenciones estarán ajustadas en tiempo real a lo que sucede en el mercado.

Igualmente, la interacción y colaboración entre Agentes IA abre infinitas posibilidades. Estos agentes pueden trabajar juntos para realizar tareas complejas, mejorando la eficiencia en la gestión de dichas tareas. Esta colaboración no solo puede darse en entornos virtuales, también muestra gran potencial en el mundo real, lo que indica que las aplicaciones futuras de la IA serán mucho más amplias.

Agentes de IA en el sector de las criptomonedas

Gestión Inteligente de Blockchain:

En este caso, los Agentes IA actúan como asistentes en cadena, analizando datos de bloques, optimizando la asignación de recursos de computación y almacenamiento y utilizando el aprendizaje automático para predecir patrones de transacciones. Lo que ayuda a diseñar protocolos de consenso más escalables, mejorando la seguridad y eficiencia de las blockchains.

Por ejemplo, los Agentes IA pueden monitorear las actividades de transacciones en tiempo real, predecir picos de transacciones y ajustar dinámicamente la asignación de recursos para manejar cargas altas inminentes, asegurando un funcionamiento eficiente del sistema.

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Protocolos Inteligentes

En aplicaciones Web3 como DeFi, los Agentes IA se integran en contratos inteligentes y protocolos, proporcionando soporte de decisión inteligente basado en análisis de datos. Por ejemplo, la IA puede automatizar los creadores de mercado (AMM) o protocolos de préstamos DeFi, equilibrando préstamos de diferentes tipos de billeteras a través de sistemas de puntuación inteligente. Ajustando automáticamente las tasas de interés y las condiciones de préstamo para optimizar la eficiencia del capital, reducir los riesgos de incumplimiento y mejorar la eficiencia y seguridad de los servicios financieros.

Aplicaciones Descentralizadas Inteligentes (DApps)

Las aplicaciones descentralizadas (DApps) pueden mejorar sus funcionalidades integrando Agentes IA, haciéndolas más inteligentes y amigables para el usuario. Por ejemplo, en una plataforma de arte NFT, los Agentes IA pueden analizar las interacciones y preferencias del usuario, ajustando automáticamente los estilos o colores de los NFTs para coincidir con las emociones y preferencias del usuario. Otro caso de uso puede estar en la gobernanza, donde la IA puede servir para ayudar a una gobernanza verdaderamente descentralizadas para las DAO y protocolos.

Un ejemplo de esto lo podemos ver en el Agente IA: Terminal of Truths, promoviendo el token Goateus Maximus. El bot Luna,  dando propinas a los usuarios por su participación o Based Agents (Coinbase),  permitiendo la creación rápida y fácil de Agentes IA en las Layer2 de Ethereum.

Riesgos en el sector

Sin embargo, los usuarios deben tener cuidado al adentrarse en el mundo de los Agentes IA en esta etapa temprana, ya que no todas las experiencias son buenas en este momento. El impulso de los Agentes IA en el sector cripto ha comenzado con algunos de los conceptos más simples de entender: las memecoins. Pero hay que tener en cuenta que aunque las memecoins no son complicadas, se trata de un área extremadamente volátil y proclive a las estafas.

Por otro lado, existen problemas de índole legal y de la seguridad de los datos. Las IA son incapaces, de momento, de realizar un compliance (chequear que las operaciones sean legales), un problema que puede llevar a sus creadores a enfrentarse con la ley. También se desconoce cómo se manejan los datos de los usuarios, lo que puede llevar a que sus operaciones financieras se filtren a grupos delictivos.

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Un ejemplo claro de esto lo podemos ver en la cuenta de Terminal of Truth, que fue hackeada para shillear (promocionar una cripto para generar hype y aumentar su precio) una memecoin hasta obtener una capitalización de mercado de 25 millones de dólares. Sucedió el 29 de octubre y el autor obtuvo ganancias por encima de los 600.000 $ USD con la venta.  La IA fue hackeada junto a la cuenta de X.