When AI Takes Over Productivity, Which Web3 Jobs Begin to Disappear?

比推Publicado a 2026-03-05Actualizado a 2026-03-05

Resumen

In the evolving landscape of Web3, the integration of AI and automation is reshaping the job market, leading to the decline of certain roles while creating new opportunities. Jobs that involve repetitive or standardized tasks are increasingly being automated. These include: - Junior Solidity developers, as AI can generate standard smart contract code. - Web3 researchers/analysts, with AI handling data analysis and report generation. - Community managers and customer support roles, replaced by AI-driven communication systems. - Crypto traders, outperformed by AI in speed, data processing, and execution. - NFT content creators and low-barrier NFT creators, as generative AI produces art quickly, reducing demand for basic creative work. Simultaneously, new roles are emerging that require interdisciplinary skills: - AI × Web3 architects, designing integrated AI-blockchain systems. - AI Agent training coordinators, managing multi-agent behaviors in DeFi and DAOs. - Web3 prompt engineers, crafting prompts for code generation and AI interactions. - AI on-chain data analysts, extracting insights from blockchain data using AI models. - AI-powered smart contract auditors, enhancing security with automated tools. - Web3 automation strategy designers, developing algorithmic systems for DeFi. Overall, Web3 teams are becoming smaller but more efficient, with a growing emphasis on advanced, cross-disciplinary expertise in architecture, security, and innovation. AI...

Author: 137Labs

Original Title: Under the AI Wave, Which Web3 Jobs Are Rapidly Disappearing?

In recent years, Web3 has been considered an important direction for the development of the internet. From DeFi and NFTs to DAOs, numerous new business models have emerged, giving rise to many new professions. However, as generative AI and automation technologies rapidly enter this field, the job structure in Web3 has also begun to undergo significant changes.

More and more projects are starting to use AI to complete tasks that originally required human effort, such as writing code, analyzing on-chain data, generating market reports, and handling community issues. As these tools mature, the demand for certain positions has noticeably declined, while new types of roles are gradually emerging.

Overall, AI has not reduced the development prospects of Web3, but it is changing the industry's demand for talent structure.

I. Web3 Jobs That Are Gradually Decreasing

In the Web3 ecosystem, some highly standardized and repetitive tasks are gradually being replaced by automation tools. With the development of generative AI and automation technologies, many tasks that originally required manual effort can now be quickly completed by algorithms and intelligent systems, leading to a noticeable decline in demand for certain positions.

1. Junior Solidity Developers

Smart contract development was once one of the hottest professions in the Web3 industry. However, with the rapid development of AI programming tools, a large amount of standardized code can now be generated automatically. For example, common code structures such as ERC-20 token contracts, NFT contracts, and basic DeFi protocols can be generated by AI in a very short time. AI can not only generate complete code frameworks but also perform basic testing and logic checks. As a result, more and more companies are reducing their demand for junior developers and instead relying on senior architects to review and optimize AI-generated code.

2. Web3 Researchers / Analysts

In the past, Web3 projects often required researchers to complete a large amount of industry research and data organization work, including industry trend analysis, project evaluation, market research, and report writing. However, with the advancement of AI technology, much of this research work can now be completed using automation tools. For example, AI can quickly analyze on-chain data, simulate token economic models, and automatically generate structured market research reports. As a result, the demand for research positions primarily focused on basic information organization and data analysis is gradually decreasing.

3. Community Managers and Customer Support

Community operations were once a crucial part of the Web3 ecosystem, with many projects requiring community managers and customer support staff to handle user issues and maintain community order. However, with the development of AI customer support systems, many repetitive communication tasks can now be automated. For instance, AI can provide 24/7 automated responses, real-time multilingual translation, automatically identify and filter spam, and quickly answer common user questions. In this context, some basic community support roles are gradually being replaced by AI systems.

4. Crypto Traders

In the field of cryptocurrency trading, the advantages of AI technology are particularly evident. AI can analyze vast amounts of market data in a very short time and automatically perform trading operations based on preset strategies, including high-frequency trading, automated arbitrage, and risk control. Compared to human traders, AI has significant advantages in execution speed, data processing capabilities, and trading stability, while also reducing operational costs. As a result, traditional human trading positions are gradually decreasing in environments that rely on technical strategies.

5. NFT Content Creators

The emergence of generative AI has had a profound impact on the NFT ecosystem. Today, AI can generate a large amount of visual content in a short time, such as illustrations, avatars, and various forms of digital art. This has significantly lowered the barrier to NFT content creation while also intensifying market competition. In this environment, some NFT content creators who rely on basic design skills or simple visual creation are gradually losing their market advantage.

6. Low-Barrier NFT Creators

With the proliferation of AI image generation tools, the way digital content is created is changing. In the past, some NFT projects generated large volumes of work through simple image combinations or basic designs. Now, AI can complete similar or even more complex creation processes in a very short time. This poses a significant challenge to traditional low-barrier NFT creation models. Some creators who lack unique creativity, artistic style, or brand value are gradually losing their competitive edge as AI technology becomes more widespread.

II. Emerging New Web3 Professions

Although the demand for some positions is decreasing, AI is also creating new job opportunities in the Web3 industry. As artificial intelligence and blockchain technology continue to integrate, the demand for interdisciplinary talent with cross-domain capabilities is steadily increasing.

1. AI × Web3 Architect

AI × Web3 architects are becoming one of the core roles in future Web3 technical teams. As AI and blockchain systems deepen their integration, more projects require the construction of system architectures that support automated decision-making and intelligent collaboration. These roles not only involve designing the collaborative architecture between AI and blockchain systems but also building interaction mechanisms between AI agents and smart contracts, and planning decentralized AI network infrastructure. Additionally, these professionals need to design on-chain automated execution systems. Therefore, this role typically requires practitioners to have a technical understanding of blockchain infrastructure, AI models and agent systems, distributed computing architecture, and cryptographic economic models.

2. AI Agent Training Coordinator

As multi-agent systems become increasingly applied in the Web3 ecosystem, some projects are beginning to require specialized personnel to train and coordinate the behavioral logic of AI agents. The main responsibilities of an AI agent training coordinator include defining collaboration rules between multiple AI agents, designing behavioral constraint mechanisms for agents, optimizing their decision-making logic in scenarios such as DeFi and DAOs, and continuously monitoring the on-chain behavior of AI agents. This role is more focused on AI behavior management and system governance and will play an important role in the future Web3 automation ecosystem.

3. Web3 Prompt Engineer

As AI tools become more widely used in Web3 development, prompt engineering is gradually evolving into a new professional role. The main responsibilities of a Web3 prompt engineer include designing complex prompts to generate smart contract code, building AI automated research and analysis processes, optimizing the interaction between AI and blockchain systems, and designing behavioral instructions for AI agents. Compared to traditional prompt engineering, this role places greater emphasis on designing complex task flows and the practical application capabilities of AI systems.

4. AI On-Chain Data Analyst

Blockchain networks generate a large amount of public data every day, and AI technology can help analyze this data and uncover underlying patterns. The main responsibilities of an AI on-chain data analyst include analyzing on-chain fund flows, monitoring market trends, identifying abnormal trading behaviors, and predicting ecosystem development trends. Additionally, they need to build AI data analysis models to extract valuable information from massive blockchain data. Therefore, this role typically requires practitioners to have a background in data science, blockchain analysis capabilities, and AI modeling skills.

5. AI-Driven Smart Contract Security Expert

As AI-generated code technology becomes more widespread, smart contract security issues are becoming more complex. As a result, AI-driven smart contract security experts are becoming increasingly important in the Web3 industry. These experts typically use AI tools to detect code vulnerabilities, design automated auditing systems, simulate potential attack paths, and evaluate the overall security risks of protocols, thereby enhancing the security of DeFi protocols and blockchain applications. The smart contract security field is also considered one of the fastest-growing areas of demand in the future Web3 industry.

6. Web3 Automation Strategy Designer

In the DeFi ecosystem, automated strategies have become an important development direction. Web3 automation strategy designers are primarily responsible for developing automated yield strategies, automated arbitrage systems, and risk control algorithms, while also designing intelligent asset allocation strategies to enable assets to automatically adjust across different protocols. These strategies are typically executed automatically by algorithmic systems or AI agents, so this role requires an understanding of financial models, algorithm design capabilities, and a background in blockchain technology.

III. Trends in Web3 Employment Structure Changes

As AI technology continues to develop, the talent demand in the Web3 industry shows several clear trends.

First, team sizes are becoming smaller. Automation tools can handle a large amount of repetitive work, meaning project teams no longer need as many basic positions.

Second, interdisciplinary skills are becoming more important. Future Web3 talent will often need to possess blockchain technology, AI technology, and data analysis capabilities simultaneously.

Finally, the importance of senior positions is increasing. Roles such as system architecture, economic model design, and security engineering are becoming core positions in the industry.

IV. Conclusion

AI is reshaping the job structure of the Web3 industry. Some positions that are primarily execution-based and highly repetitive are gradually decreasing, while roles that demand creativity, systemic thinking, and cross-domain capabilities are becoming increasingly important.

In the long run, AI will not weaken the development potential of Web3. On the contrary, it may propel the entire industry into a new phase. In this process, truly talented individuals with technical depth and innovation capabilities will become the most important resource in the future Web3 ecosystem.

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QWhich Web3 jobs are gradually disappearing due to the rise of AI and automation?

AJobs such as Junior Solidity Developers, Web3 Researchers/Analysts, Community Managers and Customer Support, Crypto Traders, NFT Content Creators, and Low-barrier NFT Creators are declining as AI handles standardized, repetitive tasks more efficiently.

QWhat new Web3 roles are emerging as a result of AI integration?

ANew roles include AI × Web3 Architects, AI Agent Training Coordinators, Web3 Prompt Engineers, AI On-chain Data Analysts, AI-driven Smart Contract Security Experts, and Web3 Automation Strategy Designers.

QHow is AI changing the structure of Web3 teams and talent demands?

AAI is reducing team sizes by automating repetitive work, increasing the importance of interdisciplinary skills (combining blockchain, AI, and data analysis), and elevating the demand for high-level roles in system design, economic modeling, and security engineering.

QWhy are Junior Solidity Developers less in demand with the adoption of AI?

AAI programming tools can automatically generate standardized code like ERC-20 token contracts and basic DeFi protocols, reducing the need for junior developers while increasing reliance on senior architects to review and optimize AI-generated code.

QWhat impact does AI have on NFT content creation?

AAI image generation tools lower the barrier to entry for digital content creation, enabling rapid production of artworks. This reduces the competitive advantage of low-skill NFT creators but emphasizes the value of unique creativity, artistic style, and brand identity.

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Qué es DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, mientras mantiene claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada 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 que se encuentran 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 los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota 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 aspira a 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 del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones 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 financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. 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. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas 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 de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. 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 mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas 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 en 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 red principal 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 equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener 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 verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda 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. Si bien 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 involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

250 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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