¿Reemplazará la IA a los operadores de criptomonedas para 2028? El CEO de Nansen hace una predicción audaz
2026/07/31 11:19:00
Según Alex Svanevik, CEO y cofundador de Nansen, los mercados de criptomonedas podrían contener más agentes de trading basados en IA que traders humanos para 2028. La predicción refleja el rápido desarrollo de sistemas de trading agente que pueden analizar información del mercado, interpretar instrucciones más amplias y realizar acciones financieras con diversos niveles de independencia. Sin embargo, tener más agentes que humanos no demostraría que la inteligencia artificial genera consistentemente mejores rendimientos ni que la participación humana está desapareciendo. La pregunta más importante es qué partes de IA en el trading de criptomonedas pueden realizarse de manera confiable. La investigación, el monitoreo de carteras y la ejecución rutinaria podrían volverse cada vez más automatizadas, mientras que la selección de estrategias, la responsabilidad y las respuestas a eventos inusuales del mercado siguen siendo más difíciles de delegar. La transición podría mejorar el acceso a herramientas de trading sofisticadas, pero también introduce preocupaciones relacionadas con la rentabilidad, datos manipulados, permisos de monedero, operaciones correlacionadas y responsabilidad poco clara cuando un sistema autónomo comete un error costoso.
El CEO de Nansen predice que los agentes de trading de IA superarán en número a los traders humanos para 2028
Lo que Alex Svanevik realmente predijo sobre los agentes de comercio de IA
El CEO y cofundador de Nansen, Alex Svanevik, predice que los agentes de trading basados en IA podrían superar en número a los traders humanos para 2028, ya que los inversores delegan cada vez más la investigación de mercado, el monitoreo de carteras y la ejecución de operaciones a software autónomo. En una entrevista de julio de 2026, Svanevik dijo que le sorprendería si el número de agentes de trading no superara al de traders humanos dentro de aproximadamente dos años. Su pronóstico se basa en la predicción anterior de Nansen sobre trading agente, que sugería que los agentes podrían convertirse en la forma predeterminada en que las personas interactúan con los mercados de inversión para 2028. En lugar de examinar manualmente gráficos, rastrear cientos de monederos y aprobar cada transacción individual, los usuarios podrían definir un objetivo de inversión, tolerancia al riesgo y activos permitidos, mientras un agente de IA gestiona gran parte del flujo de trabajo subyacente.
Sin embargo, la declaración de Svanevik no debe interpretarse como una predicción confirmada de que la IA eliminará a todos los operadores de criptomonedas o superará automáticamente a los inversores humanos. Él se refirió específicamente al número de agentes de trading de IA, no a su rentabilidad, volumen de trading o participación en la actividad total del mercado. Un inversor, institución, protocolo o fondo podría implementar múltiples agentes especializados para investigación, ejecución, reequilibrio de cartera y monitoreo de riesgos, lo que permite que la población de agentes crezca mucho más rápido que la base de usuarios humanos. Por lo tanto, el número de agentes activos podría superar el número de personas que los utilizan sin demostrar que las máquinas hayan logrado un juicio de inversión superior.
Cómo Nansen está construyendo hacia el trading cripto agente
La estrategia de producto de Nansen ayuda a explicar por qué Svanevik espera que el comercio agente crezca rápidamente. La empresa está evolucionando desde una plataforma enfocada principalmente en análisis onchain hacia un entorno integrado de investigación y ejecución donde los usuarios pueden identificar señales del mercado y preparar operaciones sin tener que cambiar entre varias aplicaciones. Nansen afirma que su infraestructura incluye más de 500 millones de direcciones de cadena de bloques etiquetadas, proporcionando contexto adicional sobre exchanges, fondos, ballenas, operadores rentables y otras entidades onchain. Sus herramientas de IA pueden utilizar esta información para examinar el comportamiento del monedero, la distribución de titulares de tokens, los flujos en intercambios descentralizados y el rendimiento histórico antes de proponer una acción.
Nansen también ha integrado el trading de spot y el trading perpetuo de Hyperliquid, ampliando su estrategia más allá del análisis convencional de criptomonedas. Svanevik informó que la función de trading más amplia había procesado más de $500 millones en volumen acumulado, aunque esta cifra reportada por la empresa representa la actividad de la plataforma y no el volumen o beneficio de agentes autónomos verificados independientemente. Los agentes de mayor autonomía aún se están evaluando mediante backtesting y trading simulado, y la economía requiere mejoras. Svanevik reveló que un agente experimental generó solo $23 de beneficio mientras consumía aproximadamente $700 en costos de inferencia de IA, ilustrando la brecha entre la capacidad técnica y el rendimiento comercialmente sostenible.
Por qué los agentes de trading con IA podrían transformar el trading de cripto y onchain
Los mercados de criptomonedas son particularmente adecuados para crypto AI agents porque operan continuamente y generan grandes cantidades de datos públicos y legibles por máquina. Las transacciones en la cadena de bloques están marcadas con una marca de tiempo y generalmente observables en tiempo real, lo que permite a un agente analizar transferencias de tokens, liquidez en intercambios descentralizados, posiciones de préstamo, actividad de puentes, eventos de gobernanza y cambios en la garantía en múltiples protocolos. Al conectar esta información con fuentes de precios, sentimiento del mercado y parámetros de riesgo, un agente podría completar un flujo de trabajo multietapa que sería difícil para una sola persona gestionar manualmente. Podría detectar una señal emergente del mercado, evaluar la liquidez y la exposición a contrapartes, comparar rutas de ejecución, calcular un tamaño de posición adecuado y realizar o ajustar una operación mediante contratos inteligentes. Luego podría monitorear continuamente el deslizamiento, las tasas de financiación, los requisitos de garantía y los umbrales de liquidación, reduciendo el retraso entre descubrir la información y actuar sobre ella.
El uso más amplio del trading cripto basado en agentes también podría cambiar cómo funcionan la liquidez, la competencia y la gestión de carteras en los mercados onchain. Los usuarios minoristas podrían acceder a capacidades de investigación automatizada y monitoreo de riesgos que anteriormente requerían analistas, herramientas cuantitativas y sistemas dedicados de ejecución, mientras que las firmas profesionales podrían coordinar agentes especializados para la creación de mercado, arbitraje, cobertura y gestión de tesorería entre cadenas. Los agentes podrían dividir órdenes grandes entre varios lugares, ajustar carteras cuando la exposición excede límites predefinidos y mover capital entre spot, derivados, préstamos y pools de liquidez según cambien las condiciones. Esto haría que el trading fuera más receptivo y personalizado, pero también desplazaría la fuente de ventaja competitiva. En lugar de depender principalmente de decisiones manuales más rápidas, los participantes del mercado competirían mediante la calidad de los datos, la infraestructura de ejecución, el diseño de modelos, permisos seguros para monederos y controles de riesgo disciplinados.
¿Reemplazará la IA a los operadores de criptomonedas? Beneficios, limitaciones y riesgos para 2028
Si la IA reemplazará a los operadores de criptomonedas para 2028 no es una elección sencilla entre automatización completa y operación manual. Los sistemas de IA podrían asumir la responsabilidad de una parte creciente del análisis del mercado y la toma de decisiones, pero la adopción generalizada no demostraría que pueden superar consistentemente a los operadores experimentados. Su papel a largo plazo dependerá del desempeño medible, la seguridad, la rendición de cuentas y su capacidad para responder de forma segura cuando los mercados se comporten de manera diferente a las condiciones históricas utilizadas para desarrollarlos.
Beneficios de los agentes de trading con IA para traders de criptomonedas
La principal ventaja de los agentes de trading con IA es su capacidad para aplicar un proceso estructurado de manera consistente en numerosos activos y estrategias. Los traders humanos pueden distraerse, abandonar reglas de riesgo tras pérdidas o tomar decisiones impulsivas durante períodos de alta volatilidad, mientras que un agente correctamente configurado puede evaluar cada oportunidad utilizando los mismos criterios de tamaño de posición, límites de exposición y condiciones de salida. A diferencia de los bots de trading de criptomonedas convencionales, los sistemas agentes pueden interpretar objetivos más amplios y ajustar su análisis a medida que cambian las condiciones, en lugar de depender únicamente de instrucciones fijas. Las herramientas de lenguaje natural también pueden hacer estas capacidades más accesibles para usuarios sin conocimientos avanzados de programación, traduciendo objetivos como reducir la concentración de la cartera, controlar las caídas o mantener una asignación específica de activos en condiciones medibles. Estos sistemas no pueden garantizar rendimientos más altos, pero podrían mejorar la disciplina en el trading, documentar las decisiones con mayor claridad y reducir errores causados por fatiga, análisis inconsistente o reacciones emocionales.
Por qué los agentes de trading con IA no pueden garantizar ganancias
Las capacidades analíticas sólidas no producen automáticamente operaciones rentables en criptomonedas porque los mercados financieros cambian constantemente. Una estrategia que funciona bien durante una tendencia alcista sostenida puede fallar cuando los precios se vuelven laterales, la liquidez se debilita o las correlaciones entre activos cambian repentinamente. Los modelos de IA pueden confundir correlación con causalidad, depender demasiado de patrones recientes o proporcionar explicaciones convincentes para señales con valor predictivo limitado. Los backtests también pueden generar resultados engañosos cuando una estrategia se ajusta repetidamente para adaptarse a precios pasados o cuando los datos de entrenamiento contienen indirectamente información del período de evaluación. La advertencia oficial de la CFTC sobre IA enfatiza que la inteligencia artificial no puede predecir el futuro ni cambios inesperados en el mercado y no debe asociarse con afirmaciones de retornos garantizados. Por lo tanto, una evaluación confiable requiere pruebas fuera de la muestra en mercados alcistas, bajistas y laterales, con el rendimiento medido a través de retornos ajustados al riesgo, la máxima caída y la consistencia, en lugar de solo las ganancias aparentes.
Riesgos de seguridad y operativos del comercio criptográfico autónomo
El comercio criptográfico autónomo introduce riesgos serios de seguridad y operativos cuando un agente de IA recibe permiso para interactuar con monederos, exchanges o contratos inteligentes. Una instrucción maliciosa oculta en un sitio web, una publicación en redes sociales o la descripción de un token podría influir en un agente que procesa información no confiable, mientras que feeds de precios manipulados, APIs comprometidas y datos de mercado inexactos podrían desencadenar operaciones bajo condiciones falsas. Un agente también podría malinterpretar un objetivo abierto, interactuar con un contrato inseguro o continuar ejecutando una estrategia después de que las condiciones del mercado o las intenciones del usuario hayan cambiado. El daño potencial depende de sus permisos, por lo que son esenciales cuentas dedicadas, listas de activos autorizados, restricciones de retiro, límites de posición, umbrales de aprobación manual y controles de apagado inmediato. Los registros detallados de actividad deben mostrar qué información utilizó el agente, qué acciones realizó y si se mantuvo dentro de su ámbito autorizado. Sin estas protecciones, la velocidad de la ejecución autónoma podría transformar un pequeño error analítico en múltiples transacciones irreversibles antes de que el usuario pueda intervenir.
Perspectiva del mercado, regulatoria y del operador humano para 2028
La adopción a gran escala de agentes de trading basados en IA podría afectar la liquidez, la volatilidad y la regulación en los mercados de criptomonedas. Si muchos agentes dependen de modelos, conjuntos de datos y estrategias similares, podrían responder al mismo evento comprando o vendiendo simultáneamente, generando posiciones saturadas, cascadas de liquidación o escasez de liquidez más profunda. Los agentes automatizados también podrían competir por oportunidades de arbitraje idénticas, aumentar la congestión de la red y exponer las transacciones a front-running u otras formas de manipulación. Los reguladores podrían exigir, en consecuencia, divulgaciones más sólidas, pruebas del sistema, mantenimiento de registros, controles de idoneidad y responsabilidad clara por pérdidas causadas por decisiones autónomas. Permanecerán preguntas sobre si la responsabilidad corresponde al usuario, al desarrollador del modelo, al proveedor de datos, al servicio de monedero o a la plataforma de ejecución cuando un agente actúa de forma inesperada. Para 2028, la IA podría automatizar partes sustanciales del trading de criptomonedas, pero los traders que puedan evaluar los resultados del modelo, reconocer condiciones cambiantes del mercado e imponer controles de riesgo efectivos probablemente seguirán siendo importantes.
Conclusión: ¿Reemplazará la IA a los operadores humanos de cripto para 2028?
Los agentes de trading basados en IA es probable que se vuelvan más visibles en los mercados de criptomonedas para 2028, pero su crecimiento no debe confundirse con una superioridad comprobada sobre los traders humanos. La tecnología es adecuada para automatizar investigaciones repetitivas, aplicar reglas predefinidas y coordinar flujos de trabajo complejos de activos digitales, sin embargo, demostrar rentabilidad confiable sigue siendo difícil una vez considerados los costos del modelo, supuestos de ejecución y condiciones cambiantes del mercado. Fallos de seguridad, entradas manipuladas, estrategias correlacionadas y responsabilidad no resuelta también podrían limitar cuánto capital los usuarios están dispuestos a delegar. Por lo tanto, el resultado más plausible es un mercado híbrido en el que la IA realiza más tareas analíticas y operativas, mientras que las personas siguen siendo responsables de seleccionar objetivos, validar decisiones inusuales y asumir responsabilidad legal y financiera. En lugar de reemplazar simplemente a los traders, la IA puede redefinir lo que requiere un trading exitoso en criptomonedas, haciendo que la supervisión de modelos, la calidad de los datos y la gobernanza automatizada del riesgo se conviertan en fuentes cada vez más importantes de ventaja competitiva.
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Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia un agente de trading de IA de una herramienta de análisis de IA?
Una herramienta de análisis de IA resume la información del mercado y sugiere posibles acciones, pero el usuario sigue tomando y ejecutando la decisión final. Un agente de trading de IA puede ir más allá de las recomendaciones al colocar órdenes, ajustar posiciones o reequilibrar una cartera dentro de sus permisos asignados. Algunas plataformas utilizan el término “agente” para herramientas que no pueden actuar de forma independiente, por lo que los usuarios deben verificar exactamente qué puede acceder y ejecutar el sistema.
¿Cómo se debe evaluar el rendimiento de un agente de trading de IA?
El rendimiento debe medirse utilizando los rendimientos netos después de los costos de transacción, pagos de financiación, deslizamiento y gastos de computación. Los usuarios también deben examinar la máxima caída, los rendimientos ajustados al riesgo, la consistencia en diferentes condiciones de mercado y el rendimiento frente a benchmarks simples como comprar y mantener. Los resultados de pruebas en vivo o fuera de muestra son más informativos que los backtests construidos con datos históricos que el modelo ya pudo haber encounterado.
¿Necesita un agente de trading de IA acceso a claves privadas?
Un agente diseñado de manera responsable no debe requerir que los usuarios revelen la frase semilla de un monedero o una clave privada sin restricciones. Los sistemas más seguros utilizan permisos de API limitados, cuentas inteligentes o monederos financiados por separado que restringen retiros, activos aprobados y valores máximos de transacción. Los usuarios nunca deben ingresar frases de recuperación en un chatbot de IA, una extensión de navegador o una aplicación de comercio no verificada, independientemente del rendimiento que se declare.
¿Pueden los agentes de trading de IA operar en múltiples cadenas de bloques?
Un agente puede funcionar en múltiples redes si está conectado a monederos, puentes, exchanges descentralizados y proveedores de datos compatibles. La actividad entre cadenas introduce riesgos adicionales relacionados con la seguridad de los puentes, la finalización de transacciones, la congestión de la red, la fragmentación de liquidez y los costos de gas variables. Un agente debe verificar la red de destino, el contrato de token y la liquidez disponible antes de mover fondos o ejecutar una estrategia entre cadenas.
¿Las operaciones realizadas por agentes de IA están sujetas a impuestos?
El uso de un agente de IA generalmente no elimina las obligaciones fiscales del propietario de la cuenta. Las ventas, intercambios, recompensas, liquidaciones de derivados y transferencias entre diferentes activos pueden generar eventos reportables o gravables según la jurisdicción del usuario. Debido a que un agente puede ejecutar muchas transacciones automáticamente, los usuarios deben conservar registros completos que muestren marcas de tiempo, cantidades de activos, valores de mercado, tarifas e identificadores de transacción y consultar a un profesional fiscal calificado cuando sea necesario.
¿Se puede demostrar que un agente de trading de IA es completamente seguro?
Ningún sistema financiero autónomo puede garantizarse completamente seguro. Las auditorías independientes de código, permisos controlados, pruebas adversariales, simulaciones de transacciones y controles de apagado de emergencia pueden reducir el riesgo, pero no pueden eliminar comportamientos inesperados del modelo, vulnerabilidades de software o pérdidas de mercado. Los usuarios también deben confirmar si la plataforma divulga sus fuentes de datos, mantiene registros detallados de acciones y tiene un proceso claro para informar transacciones no autorizadas o ejecutadas incorrectamente.
¿Pueden los operadores manipular las decisiones de un agente de IA?
Los agentes de IA pueden verse influenciados por noticias falsas, actividad coordinada en redes sociales, información engañosa sobre tokens, fuentes de precios manipuladas o transacciones anormales en mercados con baja liquidez. Los atacantes podrían intentar crear señales que parezcan legítimas o insertar instrucciones maliciosas en la información procesada por el modelo. Utilizar varias fuentes de datos independientes, excluir activos de baja liquidez y requerir confirmación para transacciones inusuales puede reducir la exposición a estas tácticas.
¿Cuál es la forma más segura de probar un agente de comercio de criptomonedas basado en IA?
Los principiantes deben comenzar con operaciones simuladas o un entorno de prueba antes de permitir que un agente utilice fondos reales. La siguiente etapa debe incluir una cuenta pequeña, financiada por separado, con retiros deshabilitados, límites bajos de posición, restricciones de activos aprobados y sin o con mínimo apalancamiento. Cada acción debe ser revisada durante el período de prueba, y el acceso debe ampliarse solo después de que el sistema demuestre cumplimiento constante con las instrucciones del usuario y sus límites de riesgo.
¿Cuánto cuesta ejecutar un agente de trading cripto con IA?
El costo de operar un agente de trading cripto basado en IA puede incluir suscripciones a la plataforma, cargos por inferencia del modelo, datos de mercado premium, comisiones de gas en la cadena de bloques, comisiones de operación, deslizamiento y pagos de financiación en posiciones apalancadas. Un análisis y ejecución más frecuentes pueden aumentar significativamente estos gastos, incluso cuando una estrategia genera un retorno bruto positivo. Por lo tanto, los operadores deben comparar el rendimiento neto después de todos los costos operativos y de transacción, en lugar de evaluar un agente únicamente por su ganancia reportada o su tasa de aciertos.
¿Qué deben buscar los operadores al elegir un agente de operación con IA?
Los traders deben evaluar un agente de trading basado en IA según informes de desempeño transparentes, exchanges y cadenas de bloques compatibles, límites de riesgo configurables, controles de permisos, revisiones de seguridad independientes y registros detallados de transacciones. Una plataforma creíble debe explicar claramente cómo su agente utiliza datos del mercado, protege los activos del usuario y responde cuando falla una API, un modelo o un proveedor de datos. Los usuarios deben tener cuidado con servicios que prometen retornos garantizados, ocultan comisiones o solicitan frases semilla y acceso ilimitado a los fondos.
Descargo de responsabilidad: Este artículo tiene fines informativos únicamente y no constituye asesoría financiera. El comercio con criptomonedas y con inteligencia artificial implica un riesgo sustancial, por lo que siempre realice una investigación independiente antes de invertir.
Aviso: Esta página fue traducida utilizando tecnología de IA para tu conveniencia. Para obtener la información más precisa, consulta la versión original en inglés.