Del FOMO a la implementación: Estado actual de los servicios de IA en empresas de criptomonedas

比推Publicado a 2026-03-17Actualizado a 2026-03-17

Resumen

De FOMO a la realidad: Resumen de los servicios de IA ofrecidos por empresas de cripto Las empresas de criptomonedas, desde exchanges hasta empresas de seguridad, están lanzando servicios impulsados por IA. Los actores principales son empresas establecidas como Coinbase, Binance y Bitget, lo que indica que la IA se está convirtiendo en una necesidad empresarial, no solo en una narrativa. **Adopción por sectores:** - **Investigación:** Proyectos como Surf ofrecen herramientas de IA especializadas para analizar datos on-chain y sentimentales, resolviendo la dispersión de información en el ecosistema. - **Trading:** Los exchanges integran IA para que los usuarios creen estrategias automatizadas con lenguaje natural, reduciendo la barrera de entrada pero también la lealtad a una plataforma específica. - **Seguridad/Auditorías:** Empresas como CertiK utilizan IA para escanear código y añadir monitorización en tiempo real post-auditoría, complementando el trabajo humano. - **Infraestructura de pago:** Se desarrollan protocolos para que los agentes de IA realicen pagos automáticos con stablecoins, un área con gran potencial en la incipiente "Economía de Agentes". **Motivación y desafíos:** El impulso actual no viene de startups, sino de empresas consolidadas movidas por el FOMO (miedo a perderse algo) para no quedarse atrás en la era de la IA. Sin embargo, existe una brecha entre "tener una función" y su "uso real". La adopción se acelera por la presión competitiva, inclu...

Autor: Ekko, Ryan Yoon

Título original: What AI Services Are Crypto Firms Offering?

Compilación y edición: BitpushNews


El FOMO (miedo a perderse algo) se cierne sobre las empresas de criptomonedas. Desde exchanges hasta empresas de seguridad, todas compiten por lanzar servicios impulsados por IA. Este artículo explora por qué están actuando ahora.

Puntos clave

  • Expansión interindustrial: Las empresas de criptomonedas en los ámbitos de exchanges, seguridad, pagos e investigación están lanzando simultáneamente servicios de IA.

  • Liderado por gigantes: A diferencia de ciclos anteriores, empresas con modelos de negocio maduros y rentables como Coinbase y Binance están a la cabeza. La IA ha pasado de ser una "narrativa" a una "necesidad empresarial".

  • Motivaciones sectoriales diversas: Los exchanges buscan prevenir la pérdida de usuarios; las empresas de seguridad pretenden llenar puntos ciegos en las auditorías; la infraestructura de pagos apunta a la emergente Economía de Agentes (Agent Economy).

  • Brecha entre adopción y utilidad: "Tener una función" y "uso real" son dos problemas distintos. El FOMO de IA y la presión competitiva están acelerando la adopción de la IA, incluso más allá de la demanda real demostrada.

  • Coexistencia de demanda real y ansiedad competitiva: Distinguir entre la "adopción que crea valor" y la "adopción que solo es etiquetado" es la cuestión clave.

1. Las empresas de criptomonedas están ofreciendo servicios de IA de manera integral

La IA es el área que más atención recibe en el mercado global actual. Herramientas generales como ChatGPT y Claude ya forman parte de la vida cotidiana, mientras que plataformas como OpenClaw han reducido el listón para construir agentes (Agents).

La industria de las criptomonedas comenzó tarde en esta ola, pero ahora está integrando la IA en cada vertical.

¿Qué servicios de IA están ofreciendo estas empresas? ¿Y por qué están ingresando a este mercado?

2. Cómo están adoptando la IA las empresas de criptomonedas

2.1. Investigación

(Fuente: Surf AI)

La investigación en criptomonedas tiene un problema estructural: los datos on-chain, el sentimiento social y las métricas clave están dispersos en varias plataformas y son difíciles de verificar. La IA de propósito general a menudo devuelve respuestas inexactas al manejar consultas sobre criptomonedas.

Proyectos como Surf abordan este problema proporcionando herramientas de investigación de IA específicas para cripto, que pueden integrar fuentes de datos dispersas. De todos los casos de uso de IA en el espacio cripto, la investigación tiene el listón más bajo, sin requerir conocimientos de programación o trading.

2.2. Trading

(Fuente: Bitget)

Los exchanges están a la cabeza en la adopción de IA en el ámbito del trading.

Los enfoques varían: algunos exchanges abren directamente sus datos de trading propios a los usuarios; otros permiten a los usuarios dar instrucciones en lenguaje natural a agentes de IA, que realizan todo el proceso de análisis a ejecución en un solo paso.

Los exchanges han ofrecido APIs durante años. La diferencia ahora es una capa añadida: interfaces como MCP y AI Skills permiten a los no desarrolladores acceder a las funciones del exchange a través de agentes de IA. Herramientas que antes estaban limitadas a los desarrolladores, ahora son accesibles mediante lenguaje natural.

Esto se alinea con una transformación más amplia de la comunidad. Los usuarios no desarrolladores están construyendo cada vez más estrategias de trading automatizadas a través de agentes de IA, sin código. Describen la estrategia, y el agente se encarga de construir y ejecutar el algoritmo.

Para los exchanges, esto es tanto una oportunidad como una amenaza. A medida que crece el número de usuarios impulsados por IA, la lealtad a cualquier exchange individual se debilita, ya que los agentes pueden ejecutar trades en cualquier lugar. La razón por la que los exchanges adoptan la IA es simple: para atraer usuarios rápidamente y mantener la actividad en la plataforma.

El trading implica la gestión real de activos, requiriendo mayor criterio y responsabilidad que la investigación. Pero con la barrera de entrada más baja, este campo también se está abriendo a los usuarios comunes.

2.3. Seguridad / Auditoría

(Fuente: CertiK)

La auditoría de contratos inteligentes tradicionalmente dependía de la revisión manual línea por línea del código, un proceso lento, costoso y con falta de consistencia entre diferentes auditores. Ahora la IA se integra en el flujo de trabajo: la IA escanea primero el código, luego los auditores humanos realizan una revisión profunda y dirigida. Esto mejora la velocidad y la cobertura sin reemplazar a los auditores.

CertiK es un ejemplo líder. La empresa había enfrentado críticas anteriormente porque proyectos auditados fueron atacados posteriormente. Sin embargo, esos incidentes ocurrieron fuera del alcance de la auditoría. Una auditoría solo verifica el código en un momento específico, no incluye monitoreo continuo.

CertiK utiliza la IA para cerrar esta brecha. Añade un monitoreo en tiempo real posterior a la auditoría y lo entrega a través de un panel público. Dado que la cobertura extendida es impulsada por IA y no intensiva en mano de obra, tanto CertiK como los proyectos auditados se benefician.

En el ámbito de la seguridad, la adopción de IA no es para alterar los servicios existentes, sino para expandir el alcance del trabajo humano: aumentar la precisión durante la auditoría y llenar los puntos ciegos posteriores a la misma. Para las empresas de seguridad blockchain, la IA no es una nueva línea de negocio, sino una herramienta para abordar debilidades existentes.

2.4. Infraestructura de pagos

(Fuente: Coinbase)

Los agentes de IA necesitan canales de pago para participar en la actividad económica: pagar tarifas de API, comprar datos y adquirir servicios de otros agentes. Para un agente, la forma más natural de pago es una cartera on-chain con stablecoins.

Actualmente están surgiendo dos modelos. El primero son protocolos generales que integran el pago en solicitudes HTTP, permitiendo que el agente realice liquidaciones on-chain automáticas en el instante en que accede a una API de pago. El segundo son plugins de pago específicos para agentes, donde el agente ejecuta pagos solo dentro de los permisos y límites preestablecidos por un humano.

La infraestructura de pagos es el área más estrechamente vinculada con las stablecoins. Sin embargo, dado que los sujetos de pago son agentes de IA y no humanos, el modelo completamente funcional aún no está maduro.

(Fuente: Circle)

Circle, el emisor de USDC, también está bajo atención. La compañía publicó una propuesta para conectar su infraestructura de pagos Gateway con el protocolo x402, e invitó a desarrolladores e investigadores a revisarla y contribuir.

Esto aún no es un mercado maduro, pero el mercado ya ha comenzado a valorar esta trayectoria. Un key driver del aumento de la valoración de Circle ha sido la narrativa de los pagos por agentes de IA. El tiempo de implementación de la infraestructura de pagos será más largo que en las áreas mencionadas, pero se ha convertido en uno de los temas macro más significativos en el mercado actual.

3. Por qué las empresas de criptomonedas ingresan ahora al campo de la IA

Cuando ChatGPT se lanzó en noviembre de 2022, ni la IA ni la industria de las criptomonedas estaban preparadas. Los modelos de IA eran impresionantes pero no podían ejecutar tareas de manera confiable; y la industria de las criptomonedas tambaleaba por el colapso de FTX y una crisis de confianza generalizada.

Desde entonces, la IA ha avanzado enormemente. En el último año, todas las capacidades de los modelos principales han mejorado significativamente y se han vuelto de utilidad práctica. En comparación, la industria de las criptomonedas en el mismo período solo "aprovechaba" la IA: memecoins de marca de IA, agentes de IA con funciones incompletas y eslóganes impulsados por el marketing. Los proyectos de infraestructura de IA descentralizada siguieron surgiendo, pero si se compara con honestidad con servicios nativos de IA equivalentes, su calidad es claramente inferior.

La brecha ahora se está ampliando aún más. En la industria de la IA, infraestructuras como MCP (que permite a los agentes invocar herramientas externas) y OpenClaw (que permite construir agentes sin código) han hecho que la era de los agentes sea alcanzable. Las empresas de criptomonedas recién ahora están actuando.

La diferencia esta vez son quiénes actúan. Ya no son startups que se ponen una etiqueta de IA, sino empresas con modelos de negocio maduros y rentables: Coinbase, Binance y Bitget. Estas empresas no tienen razón para lanzar servicios de IA solo como un movimiento de marketing. Lo que las impulsa no son los ingresos de hoy, sino el miedo a quedarse atrás: FOMO.

(Fuente: FORTUNE)

Esta urgencia es claramente visible en las acciones del CEO de Coinbase, Brian Armstrong. Emitió una directiva para que todos los ingenieros de la empresa se familiarizaran con las herramientas de programación de IA en una semana y despidió a los empleados que no obedecieron.

Pero también debemos mantener la claridad. Tomemos como ejemplo la automatización del trading: un agente puede verificar precios y proponer estrategias, pero ¿cuántos usuarios confiarán realmente en un agente para entregarle fondos y realizar trading en vivo? ¿Y el protocolo x402 ya se está aplicando en el mundo real?

En última instancia, la adopción de IA en la industria de las criptomonedas no se trata de seguir una moda. A medida que se acerca la era de la IA, las empresas están actuando para evitar perder su posición. "Tener una función" y "uso real" siguen siendo dos problemas diferentes. Pero quién está actuando es crucial.

Imagina la industria de la IA como una piscina que se está llenando de agua. Los que antes se lanzaban solo fingían saber nadar; los que se lanzan ahora son ex surfistas del equipo nacional. Nadie sabe qué tan alto subirá el agua, ni si esta piscina se convertirá en un océano. Pero la industria de las criptomonedas no se ahogará en el centro de la ola.


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Enlace original:https://www.bitpush.news/articles/7620574

Preguntas relacionadas

Q¿Qué significa FOMO en el contexto de las empresas de criptomonedas y la IA?

AFOMO significa 'Fear Of Missing Out' (miedo a perderse algo). En este contexto, se refiere al temor de las empresas de criptomonedas de quedarse atrás en la adopción de servicios impulsados por inteligencia artificial, lo que las lleva a integrar rápidamente estas tecnologías para no perder relevancia en el mercado.

Q¿Qué tipos de servicios de IA están ofreciendo las empresas de criptomonedas según el artículo?

ALas empresas de criptomonedas están ofreciendo servicios de IA en investigación, trading, seguridad/auditoría e infraestructura de pagos. Esto incluye herramientas de investigación especializadas, asistentes de trading automatizado, auditorías de código mejoradas y soluciones de pago para la economía de agentes autónomos.

Q¿Por qué empresas como Coinbase y Binance están liderando la adopción de IA en lugar de startups?

ACoinbase, Binance y otras empresas consolidadas lideran la adopción de IA porque tienen modelos de negocio rentables y establecidos. Su motivación no es solo el 'hype', sino el FOMO genuino de perder usuarios o relevancia si no se adaptan a la era de los agentes de IA, donde la lealtad a una plataforma podría disminuir.

Q¿Cómo está ayudando la IA a mejorar la seguridad y auditoría en el sector de criptomonedas?

ALa IA mejora la seguridad y auditoría al escanear código de contratos inteligentes de forma automatizada antes de que los auditores humanos realicen revisiones específicas. Además, permite el monitoreo en tiempo real después de la auditoría, cubriendo puntos ciegos que antes eran imposibles de gestionar de manera manual y costosa.

Q¿Qué papel juega la infraestructura de pagos en la economía de agentes de IA según el artículo?

ALa infraestructura de pagos es crucial para la economía de agentes de IA, ya que estos necesitan formas automatizadas de pagar por APIs, datos o servicios. Se están desarrollando protocolos que permiten pagos instantáneos en cadena con stablecoins, ya sea mediante solicitudes HTTP integradas o plugins específicos para agentes con límites predefinidos por humanos.

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Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

509 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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