Escrito por: a16z crypto
Compilado por: AididiaoJP, Foresight News
Los agentes de IA están evolucionando de herramientas de asistencia a verdaderos participantes económicos a un ritmo muy superior al de cualquier otra infraestructura.
Aunque los agentes ya pueden ejecutar tareas y transacciones, aún carecen de formas estándar y universales de demostrar "quién soy", "qué estoy autorizado a hacer" y "cómo debo ser remunerado". La identidad no es portable, los pagos aún no son programables por defecto y la colaboración sigue estando en silos.
La cadena de bloques está abordando estos problemas a nivel de infraestructura. Un libro mayor público proporciona credenciales auditables por cualquiera para cada transacción; las billeteras otorgan a los agentes una identidad portable; y las stablecoins se convierten en otra capa de liquidación. Estos no son conceptos futuros, están disponibles hoy y pueden ayudar a los agentes a operar como verdaderos agentes económicos de manera sin permiso.
Proporcionando identidad para los no humanos
El cuello de botella actual de la economía de agentes ya no es la inteligencia, sino la identidad.
Solo en la industria de servicios financieros, el número de identidades no humanas (sistemas de trading automatizados, motores de riesgo, modelos de fraude) es aproximadamente 100 veces mayor que el de empleados humanos. A medida que los marcos modernos de agentes (LLMs con capacidad de usar herramientas, flujos de trabajo autónomos, orquestación de múltiples agentes) se desplieguen a gran escala, esta proporción continuará aumentando en todas las industrias.
Sin embargo, estos agentes siguen estando efectivamente "sin cuenta bancaria". Pueden interactuar con el sistema financiero, pero no de una manera portable, verificable y confiable por defecto. Les falta una forma estandarizada de demostrar sus permisos, operar de forma independiente entre plataformas o asumir responsabilidad por sus acciones.
Lo que falta es una capa de identidad universal, equivalente a un SSL para agentes, capaz de estandarizar la colaboración entre plataformas. Las soluciones actuales siguen siendo fragmentadas: por un lado, pilas verticalmente integradas y priorizando fiat; por otro, estándares abiertos y nativos de cripto (como x402 y las nuevas propuestas de identidad de agentes); y también extensiones de marcos de desarrollo que intentan puentear identidades a nivel de aplicación (como MCP, Model Context Protocol).
Todavía no existe una forma ampliamente adoptada e interoperable para que un agente pueda demostrarle a otro: a quién representa, qué tiene permitido hacer y cómo debe ser pagado.
Esta es la idea central de KYA (Conoce a Tu Agente). Así como los humanos dependen de historiales crediticios y KYC (Conoce a Tu Cliente), los agentes necesitarán credenciales con firma criptográfica que los vinculen a un principal, permisos, restricciones y reputación. La cadena de bloques proporciona una capa de coordinación neutral: identidad portable, billeteras programables y pruebas verificables que pueden analizarse en aplicaciones de chat, APIs y mercados.
Ya estamos viendo aparecer implementaciones tempranas: registros de agentes on-chain, agentes nativos de billetera que usan USDC, estándares ERC para "agentes de confianza minimizada", y kits de herramientas para desarrolladores que combinan identidad con pagos embebidos y controles de fraude.
Pero hasta que surja un estándar de identidad universal, los comerciantes seguirán bloqueando agentes en su firewall.
Gobernando los sistemas que la IA ejecuta
Que los agentes empiecen a asumir el control de sistemas reales plantea un nuevo problema: ¿quién tiene realmente el control? Imagina una comunidad o empresa donde sistemas de IA coordinan recursos críticos (ya sea asignando capital o gestionando cadenas de suministro). Incluso si las personas pueden votar sobre cambios de políticas, si la capa subyacente de IA está controlada por un único proveedor, capaz de enviar actualizaciones de modelos, ajustar restricciones o anular decisiones, entonces esa autoridad es muy frágil. La capa de gobierno formal puede ser descentralizada, pero la capa operativa sigue siendo centralizada: quien controla el modelo, controla en última instancia el resultado.
Cuando los agentes asumen roles de gobierno, introducen una nueva capa de dependencia. En teoría, esto podría hacer que la democracia directa sea más factible: todos podrían tener un agente de IA que les ayude a entender propuestas complejas, modelar compensaciones y votar según preferencias establecidas. Pero esta visión solo se materializa si los agentes son realmente responsables ante las personas a las que representan, son portables entre proveedores y están técnicamente restringidos a seguir instrucciones humanas. De lo contrario, se obtienen sistemas que superficialmente parecen democráticos, pero que en realidad son manipulados por comportamientos opacos de modelos que nadie controla realmente.
Si la realidad actual es que los agentes se construyen principalmente sobre unos pocos modelos base, necesitamos formas de demostrar que un agente actúa en interés del usuario, no en el de la empresa del modelo. Esto probablemente requerirá garantías criptográficas en múltiples niveles: (1) los datos de entrenamiento, fine-tuning o aprendizaje por refuerzo en los que se basa la instancia del modelo; (2) las indicaciones e instrucciones exactas que sigue un agente específico; (3) un registro de sus acciones reales en el mundo; (4) garantías creíbles de que el proveedor no puede cambiar sus instrucciones después del despliegue o reentrenarlo sin el conocimiento del usuario. Sin estas garantías, el gobierno por agentes se degrada en gobierno por quien controle los pesos del modelo.
Aquí es donde la criptografía puede ser particularmente útil. Si las decisiones colectivas se registran on-chain y se ejecutan automáticamente, se puede exigir a los sistemas de IA que sigan estrictamente los resultados verificados. Si los agentes tienen identidad criptográfica y registros de ejecución transparentes, las personas pueden verificar si sus agentes actúan dentro de los límites. Si la capa de IA es propiedad del usuario y portable, en lugar de estar encerrada en una única plataforma, entonces ninguna empresa puede cambiar las reglas con una actualización de modelo.
En última instancia, gobernar sistemas de IA es fundamentalmente un desafío de infraestructura, no de política. La autoridad real depende de construir garantías ejecutables en el sistema mismo.
Llenando los vacíos de los sistemas de pago tradicionales para negocios nativos de IA
Los agentes de IA están empezando a comprar diversos servicios (web scraping, sesiones de navegador, generación de imágenes) y las stablecoins se están convirtiendo en la capa de liquidación alternativa para estas transacciones. Simultáneamente, está surgiendo una nueva clase de mercados orientados a agentes. Por ejemplo, el mercado MPP de Stripe y Tempo agrega más de 60 servicios diseñados específicamente para agentes de IA. En su primera semana, procesó más de 34,000 transacciones con tarifas tan bajas como $0.003, siendo las stablecoins uno de los métodos de pago por defecto.
La diferencia está en cómo se accede a estos servicios: no tienen página de checkout. El agente lee el esquema, envía una solicitud, paga y recibe la salida, todo en un único ciclo. Esto representa una nueva clase de comerciantes sin identidad: solo un servidor, un conjunto de endpoints y un precio por llamada. Sin interfaz frontal, sin equipo de ventas.
Los rails de pago para hacer esto realidad ya están en vivo. x402 de Coinbase y MPP adoptan enfoques diferentes, pero ambos integran el pago directamente en la solicitud HTTP. Visa también está expandiendo los rails de pago con tarjeta en una dirección similar, ofreciendo una herramienta CLI que permite a los desarrolladores gastar desde la terminal, mientras el comerciante recibe stablecoins instantáneamente en el backend.
Los datos aún son tempranos. Después de filtrar actividades no orgánicas como el inflado de volumen, x402 procesa alrededor de $1.6 millones mensuales en pagos impulsados por agentes, muy por debajo de los $24 millones reportados recientemente por Bloomberg (citando datos de x402.org). Pero la infraestructura circundante se está expandiendo rápidamente: Stripe, Cloudflare, Vercel y Google ya han integrado x402 en sus plataformas.
Las herramientas para desarrolladores representan una gran oportunidad, ya que el "vibe coding" amplía el grupo de personas que pueden construir software, aumentando el mercado total direccionable para herramientas. Empresas como Merit Systems están construyendo productos para este mundo, como AgentCash, una billetera CLI y mercado que conecta MPP y x402. Estos productos permiten a los agentes comprar los datos, herramientas y capacidades que necesitan usando stablecoins de un saldo único. Por ejemplo, el agente de un equipo de ventas puede llamar a un endpoint que enriquece la información de clientes potenciales obteniendo datos simultáneamente de Apollo, Google Maps y Whitepages, sin que el usuario tenga que salir de la línea de comandos.
Este comercio de agente a agente se inclina por el uso de rails de pago cripto (y las emergentes soluciones basadas en tarjetas) por varias razones. Una es el riesgo de suscripción: los procesadores de pago tradicionales asumen riesgo del comerciante al onboardearlo, y un comerciante sin cabeza, sin sitio web o entidad legal, es difícil de suscribir para un procesador tradicional. Otra es la programabilidad sin permiso de las stablecoins en redes abiertas: cualquier desarrollador puede hacer que un endpoint admita pagos sin tener que integrar un procesador de pagos o firmar un acuerdo comercial.
Hemos visto este patrón antes. Cada cambio en la forma del comercio crea una nueva clase de comerciantes a los que los sistemas existentes inicialmente les cuesta servir. Las empresas que están construyendo esta infraestructura no apuestan por los $1.6 millones mensuales, sino por cómo se verá esa cifra cuando los agentes se conviertan en los compradores por defecto.
Revalorizando la confianza en la economía de agentes
Durante los últimos 300,000 años, la cognición humana ha sido el cuello de botella del progreso. Hoy, la IA está llevando el costo marginal de la ejecución hacia cero. Cuando un recurso escaso se vuelve abundante, las restricciones se desplazan. Cuando la inteligencia se vuelve barata, ¿qué se vuelve caro? La respuesta es la verificación.
En la economía de agentes, la verdadera limitación para escalar es nuestra capacidad biológicamente restringida para auditar y suscribir las decisiones de las máquinas. El throughput de los agentes ya supera con creces la capacidad de supervisión humana. Dado que la supervisión es costosa y los fallos tienen un efecto retardado, el mercado tiende a invertir insuficientemente en ella. "El humano en el loop" se está convirtiendo rápidamente en una imposibilidad física.
Pero desplegar agentes no verificados introduce riesgos compuestos. Los sistemas optimizarán implacablemente las métricas "proxy" mientras se desvían silenciosamente de la intención humana, creando una apariencia de productividad que oculta la acumulación de una enorme deuda de IA. Para delegar la economía de forma segura a las máquinas, la confianza ya no puede depender de controles manuales: la confianza debe estar codificada en la arquitectura misma del sistema.
Cuando cualquiera puede generar contenido gratis, lo más importante es la procedencia verificable: saber de dónde viene y si puedes confiar en ello. La cadena de bloques, las pruebas on-chain y los sistemas de identidad digital descentralizados están cambiando los límites económicos de lo que se puede desplegar de forma segura. Ya no tratas a la IA como una caja negra, sino que obtienes un historial claro y auditable.
A medida que más agentes de IA comienzan a transaccionar entre sí, los rails de liquidación y las pruebas de procedencia comienzan a fusionarse. Los sistemas que manejan fondos (como stablecoins y contratos inteligentes) también pueden llevar credenciales criptográficas que muestren quién hizo qué y quién es responsable si algo sale mal.
La ventaja comparativa humana migrará hacia arriba: de encontrar pequeños errores, a establecer la dirección estratégica y asumir la responsabilidad cuando las cosas salgan mal. La ventaja duradera pertenecerá a aquellos que puedan certificar criptográficamente sus outputs, asegurarlos y absorber la responsabilidad en caso de fallo.
Escalar sin verificación es un pasivo que se acumula con el tiempo.
Manteniendo el control del usuario
Durante décadas, nuevas capas de abstracción han definido cómo interactúan los usuarios con la tecnología. Los lenguajes de programación abstrajeron el código máquina; la línea de comandos dio paso a las interfaces gráficas, seguidas por las aplicaciones móviles y las APIs. Cada transición ocultó más complejidad subyacente, pero siempre mantuvo al usuario firmemente en el loop.
En el mundo de los agentes, el usuario especifica el resultado, no las acciones concretas, y el sistema decide cómo lograrlo. Los agentes no solo abstraen la ejecución de la tarea, sino también quién la ejecuta. El usuario establece los parámetros iniciales y luego da un paso atrás, dejando que el sistema funcione por sí mismo. El rol del usuario pasa de interactuar a supervisar; a menos que el usuario intervenga, el estado por defecto es "encendido".
A medida que los usuarios delegan más tareas en los agentes, surgen nuevos riesgos: entradas ambiguas pueden llevar al agente a actuar bajo suposiciones erróneas sin que el usuario lo sepa; los fallos pueden no ser reportados, dificultando un diagnóstico claro; una única aprobación puede desencadenar un flujo de trabajo de múltiples pasos que nadie anticipó.
Aquí es donde la criptografía puede ayudar. La criptografía siempre se ha centrado en minimizar la confianza ciega. A medida que los usuarios delegan más decisiones en el software, los sistemas de agentes agudizan este problema y elevan el rigor requerido en nuestro diseño, estableciendo límites más claros, mejorando la visibilidad y haciendo cumplir garantías más fuertes sobre las capacidades del sistema.
Está surgiendo una nueva generación de herramientas nativas de cripto. Los frameworks de delegación con alcance, como el Delegation Toolkit de MetaMask, el AgentKit y las billeteras de agentes de Coinbase, y AgentCash de Merit Systems, permiten a los usuarios definir a nivel de contrato inteligente qué puede y no puede hacer un agente. Las arquitecturas basadas en intenciones (como NEAR Intents, que desde el Q4 de 2024 ha procesado más de $15 mil millones en volumen acumulado de transacciones DEX) permiten a los usuarios simplemente establecer el resultado deseado (ej. "bridge tokens y haz staking") sin tener que especificar cómo lograrlo.
