Cada pocas décadas, surge una nueva tecnología que lo cambia todo: la computadora personal en los años 80, Internet en los años 90, el teléfono inteligente en los años 2000. Y a medida que los agentes de IA cabalgan una ola de entusiasmo hacia 2025, y el mundo de la tecnología no se pregunta si los agentes de IA remodelarán nuestras vidas de manera similar, se pregunta cuándo.
Pero a pesar de todo el entusiasmo, la promesa de los agentes descentralizados sigue sin cumplirse. La mayoría de los llamados agentes hoy en día son poco más que chatbots o copilotos glorificados, incapaces de una verdadera autonomía y manejo de tareas complejas; no los pilotos automáticos que deberían ser los verdaderos agentes de IA. Entonces, ¿qué está frenando esta revolución y cómo pasamos de la teoría a la realidad?
La realidad actual: los verdaderos agentes descentralizados aún no existen
Comencemos con lo que hay hoy en día. Si has estado navegando por X/Twitter, probablemente hayas visto muchos rumores sobre bots como Truth Terminal y Freysa. Son experimentos mentales inteligentes y muy atractivos, pero no son agentes descentralizados. Ni siquiera cerca. Lo que realmente son son robots semi-guionados envueltos en mística, incapaces de tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma. Como resultado, no pueden aprender, adaptarse o ejecutar dinámicamente, a escala o de otra manera.
Incluso los actores más serios en el espacio de la IA y la cadena de bloques han tenido dificultades para cumplir la promesa de agentes verdaderamente descentralizados. Debido a que las cadenas de bloques tradicionales no tienen una forma “natural” de procesar la IA, muchos proyectos terminan tomando atajos. Algunos se centran estrictamente en la verificación, garantizando que los resultados de la IA sean creíbles, pero no brindan ninguna utilidad significativa una vez que esos resultados se incorporan a la cadena.
Otros enfatizan la ejecución pero se saltan el paso crítico de descentralizar el proceso de inferencia de la IA. A menudo, estas soluciones funcionan sin validadores ni mecanismos de consenso para los resultados de la IA, eludiendo efectivamente los principios básicos de blockchain. Estas soluciones provisionales pueden crear titulares llamativos con una narrativa sólida y un Producto Mínimo Viable (MVP) elegante, pero en última instancia carecen de la sustancia necesaria para su utilidad en el mundo real.
Estos desafíos para integrar la IA con blockchain se reducen al hecho de que la Internet actual está diseñada pensando en los usuarios humanos, no en la IA. Esto es especialmente cierto cuando se trata de Web3, ya que la infraestructura blockchain, que está destinada a operar silenciosamente en segundo plano, se arrastra al front-end en forma de interfaces de usuario torpes y solicitudes manuales de coordinación entre cadenas. Los agentes de IA no se adaptan bien a estas estructuras de datos caóticas y patrones de interfaz de usuario, y lo que la industria necesita es un replanteamiento radical de cómo se construyen los sistemas de IA y blockchain para interactuar.
Lo que los agentes de IA necesitan para tener éxito
Para que los agentes descentralizados se conviertan en realidad, la infraestructura que los sustenta necesita una revisión completa. El primer desafío, y el más fundamental, es permitir que blockchain y la IA “se comuniquen” entre sí sin problemas. La IA genera resultados probabilísticos y se basa en el procesamiento en tiempo real, mientras que las cadenas de bloques exigen resultados deterministas y están limitadas por la finalidad de las transacciones y las limitaciones de rendimiento. Para cerrar esta brecha se necesita una infraestructura personalizada, algo que analizaré con más detalle en la siguiente sección.
El siguiente paso es la escalabilidad. La mayoría de las cadenas de bloques tradicionales son prohibitivamente lentas. Claro, funcionan bien para transacciones realizadas por humanos, pero los agentes operan a la velocidad de una máquina. ¿Procesar miles (o millones) de interacciones en tiempo real? No hay posibilidad. Por lo tanto, una infraestructura reinventada debe ofrecer programabilidad para tareas complejas de múltiples cadenas y escalabilidad para procesar millones de interacciones de agentes sin estrangular la red.
Luego está la programabilidad. Las cadenas de bloques actuales dependen de contratos inteligentes rígidos, si esto, entonces, aquello, que son excelentes para tareas sencillas pero inadecuados para los flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos que requieren los agentes de IA. Piense en un agente que gestiona una estrategia comercial de DeFi. No puede simplemente ejecutar una orden de compra o venta: necesita analizar datos, validar su modelo, ejecutar operaciones a través de cadenas y realizar ajustes en función de las condiciones en tiempo real. Esto va mucho más allá de las capacidades de la programación tradicional de blockchain.
Finalmente, está la confiabilidad. Los agentes de IA eventualmente tendrán la tarea de realizar operaciones de alto riesgo, y los errores serán, en el mejor de los casos, inconvenientes y, en el peor, devastadores. Los sistemas actuales son propensos a errores, especialmente al integrar resultados de modelos de lenguaje grandes (LLM). Una predicción incorrecta y un agente podría causar estragos, ya sea agotando un fondo de DeFi o ejecutando una estrategia financiera defectuosa. Para evitar esto, la infraestructura debe incluir barreras de seguridad automatizadas, validación en tiempo real y corrección de errores integradas en el propio sistema.
Todo esto debe combinarse en una plataforma de desarrollo sólida con primitivas duraderas e infraestructura en cadena, para que los desarrolladores puedan crear nuevos productos y experiencias de manera más eficiente y rentable. Sin esto, la IA seguirá estancada en 2024, relegada a copilotos y juguetes que apenas arañan la superficie de lo que es posible.
Un enfoque completo para un desafío complejo
Entonces, ¿cómo es esta infraestructura centrada en agentes? Dada la complejidad técnica de integrar la IA con blockchain, la mejor solución es adoptar un enfoque personalizado y completo, donde cada capa de la infraestructura (desde los mecanismos de consenso hasta las herramientas de desarrollo) esté optimizada para las demandas específicas de los agentes autónomos.
Además de poder orquestar flujos de trabajo de varios pasos en tiempo real, las cadenas de IA primero deben incluir un sistema de prueba capaz de manejar una amplia gama de modelos de aprendizaje automático, desde algoritmos simples hasta IA avanzadas. Este nivel de fluidez exige una infraestructura omnichain que priorice la velocidad, la componibilidad y la escalabilidad para permitir a los agentes navegar y operar dentro de un ecosistema blockchain fragmentado sin ninguna adaptación especializada.
Las cadenas que priorizan la IA también deben abordar los riesgos únicos que plantea la integración de LLM y otros sistemas de IA. Para mitigar esto, las cadenas que priorizan la IA deben incorporar salvaguardias en cada capa, desde validar inferencias hasta garantizar la alineación con los objetivos definidos por el usuario. Las capacidades prioritarias incluyen detección de errores en tiempo real, validación de decisiones y mecanismos para evitar que los agentes actúen sobre datos defectuosos o maliciosos.
De la narración a la construcción de soluciones
En 2024 se produjo un gran revuelo en torno a los agentes de IA, y 2025 es cuando la industria Web3 realmente se lo ganará. Todo esto comienza con una reinvención radical de las cadenas de bloques tradicionales, donde cada capa (desde la ejecución en cadena hasta la capa de aplicación) está diseñada teniendo en cuenta a los agentes de IA. Sólo entonces los agentes de IA podrán evolucionar de entretenidos robots a operadores y colaboradores indispensables, redefiniendo industrias enteras y cambiando la forma en que pensamos sobre el trabajo y el juego.
Está cada vez más claro que las empresas que priorizan integraciones genuinas y poderosas de AI-blockchain dominarán la escena, brindando servicios valiosos que serían imposibles de implementar en una cadena tradicional o plataforma Web2. En este contexto competitivo, el cambio de sistemas centrados en las personas a sistemas centrados en los agentes no es opcional; es inevitable.