Perspectiva de la Economía de Agentes de IA para 2026: Reconfigurando la Identidad y el Flujo de Valor de la IA

Autor original: @BlazingKevin_, investigador en Movemaker

En 2026, el campo de la inteligencia artificial experimentará una transición estructural de "capacidad generativa" a "acción de agentes". Si los años 2023-2024 se caracterizaron por la asombrosa capacidad de generación lingüística de los modelos de lenguaje de gran tamaño, 2026 marcará oficialmente el establecimiento de la "economía de agentes de IA".

Basándonos en las predicciones y análisis del equipo de investigación de a16z Crypto, hemos realizado un estudio más profundo y descubierto que el año 2026 será aquel en el que la herramienta de productividad de la IA y la capa de distribución de valor de Crypto se fusionen profundamente.

La inteligencia artificial ya no es simplemente una herramienta pasiva que responde a instrucciones humanas, sino un participante activo que posee capacidades de razonamiento, planificación, negociación y descubrimiento autónomo.

Según el informe de perspectivas de a16z Crypto, las tres tendencias clave que transformarán el panorama de IA + Criptomonedas para 2026 son:

1. Nueva metodología científicaDe agentes monolíticos hacia "Agentes envueltos por agentes".
2. Revolución de la infraestructura financieraDe KYC a KYA (Conozca a su agente).
3. Reconstrucción del modelo económicoAbordar la crisis de "impuestos ocultos" en redes abiertas mediante pagos nativos y IP programable.

Estas tres tendencias no existen de forma aislada: el cambio de paradigma en la investigación científica depende de una colaboración avanzada entre agentes; esta colaboración avanzada requiere que los agentes cuenten con identidades verificables (KYA); y los agentes con identidad deben seguir nuevos protocolos de intercambio de valor al obtener datos.

A partir de este año, la definición de "investigación asistida por IA" experimentará un salto cualitativo.

Ya no estamos hablando de simples búsquedas de literatura o resúmenes de textos, sino que estamos presenciando sistemas de inteligencia artificial capaces de realizar razonamientos sustanciales, generar hipótesis e incluso resolver de forma autónoma problemas de nivel doctoral.

La fuerza impulsora central de este cambio radica en la transición del ingeniería de prompts lineales basados en un solo modelo, hacia flujos de trabajo AWA complejos y recursivos.

1.1 Avance en la capacidad de razonamiento: trascender los límites del emparejamiento de patrones

Scott Kominers de a16z señaló que los modelos de IA están evolucionando desde la comprensión simple de instrucciones hacia la capacidad de recibir instrucciones abstractas (como guiar a un estudiante de doctorado) y devolver respuestas novedosas y correctamente ejecutadas. Los avances técnicos más recientes muestran que los modelos de IA están superando el techo del "papagayo aleatorio", demostrando ahora una capacidad de razonamiento lento y reflexivo similar a la "mente sistemática" humana.

1.1.1 "Alucinaciones útiles"

A medida que aumenta la capacidad de razonamiento, surge un nuevo estilo de investigación de "polímata". Scott describe este estilo como: "utilizar la inteligencia artificial para traspasar las fronteras disciplinarias y especular sobre posibles conexiones profundas entre la topología y la economía, la biología y la ciencia de materiales".

La característica criticada de los grandes modelos, conocida como "alucinación", está siendo redefinida en el contexto de descubrimientos científicos como un mecanismo de "exploración generativa":

• Casos de diseño de proteínasInvestigadores de la Universidad de Washington utilizaron el concepto de "alucinación familiar completa" para generar más de un millón de estructuras proteicas únicas que no existen en la naturaleza. Entre ellas, se seleccionó una nueva luciferasa cuya actividad catalítica es comparable a la de las enzimas naturales, pero que presenta una mayor especificidad hacia su sustrato.
• Descubrimientos en dinámica de fluidosMediante las redes neuronales con información física (PINNs, por sus siglas en inglés), los investigadores han descubierto nuevas singularidades inestables en las ecuaciones de Navier-Stokes, las cuales revelan patrones previamente desconocidos en el movimiento de fluidos.

El núcleo de este estilo de investigación radica en:Permitir que el modelo "soñe" en un espacio abstracto para generar conjeturas de alta entropía, y luego utilizar un verificador lógico estricto para filtrar dichas conjeturas.

1.2 Explicación detallada de la arquitectura AWA

Para aprovechar esta poderosa capacidad de razonamiento y generación, los flujos de trabajo científicos están evolucionando de un enfoque plano a uno jerárquico.AWANo se refiere solamente a una conversación entre múltiples agentes, sino más bien a una estructura de control recursiva y jerárquica.

1.2.1 Patrón Orquestador-Ejecutor

Este es el patrón de implementación más común actualmente en AWA. Un agente "Investigador Principal" se encarga de mantener el contexto global y los objetivos de investigación, descomponiendo y asignando tareas a un conjunto de agentes especializados denominados "Ejecutores".

• Ventajas de la arquitecturaLos datos de Anthropic muestran que un sistema multiagente compuesto por Claude Opus como agente principal y Claude Sonnet como agente secundario supera en rendimiento a un solo agente Claude Opus en tareas de investigación complejas. 90,2 %.
• Este aumento de rendimiento se debe principalmente a la aislamiento del contexto: el agente principal no necesita procesar información redundante para cada subtarea, lo que mantiene la claridad del razonamiento.

1.2.2 Perfección recursiva y el marco MOSAIC

Otra característica clave de la arquitectura AWA es la introducción del ciclo de Reflexión. Cuando el agente subyacente falla al ejecutar una tarea, la información del error se retroalimenta a un agente "crítico" para su análisis y corrección.

El marco MOSAIC (Sistema Multiagente para Generación de Código impulsado por IA) mejora significativamente la precisión en la generación de código científico sin depender de casos de prueba de validación, introduciendo agentes especializados denominados "agente de autorreflexión" y "agente de generación de principios". Este ciclo cerrado de "ensayo y error, reflexión y reintentar" simula el proceso de pensamiento que sigue un científico humano al enfrentarse a un experimento fallido.

1.3 Estudio de caso: "Científico de IA" de Sakana AI

El caso de aplicación más destacado de AWA en 2025 es el lanzamiento de Sakana AI. "El Científico de la IA" Sistema. Este es un sistema diseñado para ejecutar de forma completamente automática todo el ciclo de vida del descubrimiento científico.

1.3.1 Proceso cerrado de investigación científica completamente automatizado

1. Generación de ideas creativasEl sistema se basa en una plantilla de código inicial (como NanoGPT), utiliza un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) como "operador de mutación", para generar de forma creativa diversas direcciones de investigación y llama a la API de Semantic Scholar para buscar literatura y garantizar su novedad.
2. Iteración experimental El agente "Experimentador" escribe y ejecuta código. Si el experimento falla, el sistema capturará los registros de error mediante la herramienta Aider y realizará la corrección automática del código hasta obtener un gráfico visual.
3. Redacción de artículos académicos El agente "Escritor" utiliza LaTeX para redactar artículos científicos completos, incluyendo resumen, metodología, resultados experimentales, y busca de forma autónoma referencias bibliográficas generando BibTeX.
4. Revisión por pares automatizadaEl ensayo generado se somete a un "revisor" simulado, un agente que puntuará según los estándares de conferencias de élite (como NeurIPS). El sistema incluso puede realizar modificaciones en múltiples rondas según las observaciones del revisor.

1.3.2 Beneficios económicos y calidad

La eficiencia económica del sistema "Científico de IA" es sorprendente: el costo computacional para generar un artículo de investigación completo es de aproximadamente 15 dólares estadounidenses El ensayo generado por este sistema, "Compositional Regularization", incluso logró pasar con éxito la revisión por pares en el taller ICLR. A pesar de que aún existen limitaciones como la ilusión de citas y defectos lógicos, este caso demuestra que la inteligencia artificial ya es capaz no solo de apoyar la investigación, sino también de...EjecutarCapacidad para el proceso de investigación completo.

A medida que a los agentes se les otorga el derecho de realizar tareas y transacciones, la economía digital se enfrenta a una crisis de identidad sin precedentes. Sean Neville, CEO de Catena Labs, advierte que el número de "identidades no humanas" en el sector de los servicios financieros ya ha alcanzado el número de empleados humanos. 96 veces, e incluso en algunos casos estadísticos alcanzan una proporción de 100:1. Estos agentes—sin cuentas bancarias ni verificación de identidad real, pero operando a la velocidad de una máquina—representan un gran vacío en el cumplimiento normativo. La industria está pasando urgentemente de los controles tradicionales de KYC KYA (Conoce a tu agente).

2.1 El auge y los riesgos de la identidad no humana (NHI)

2.1.1 "AI de sombra" y la desequilibrada proporción de 96:1

El 45 % de las instituciones financieras reconoció que tienen "agentes de IA sombra" no autorizados internamente. Estos agentes han creado "islas de identidad" fuera del marco de gobernanza formal.

• Escenario de riesgoUn agente de prueba para optimización de recursos en la nube, que podría adquirir de forma autónoma instancias reservadas costosas sin intervención humana; o un robot de trading que active órdenes de venta erróneas durante fluctuaciones del mercado.
• Problema de atribución¿Quién es responsable cuando un agente actúa de manera inapropiada? ¿El ingeniero que lo desarrolló? ¿El gerente que lo implementó? ¿O la empresa que proporcionó el modelo base? Sin KYA, estas responsabilidades no pueden definirse claramente.

2.2 Marco KYA: La base de confianza de la economía de las máquinas

KYA no es solo emitir identificaciones, sino establecer un sistema completo de identidad digital que incluya entidades, credenciales, permisos y reputación.

2.2.1 Los tres pilares de KYA

1. Sujeto: Entidad que asume responsabilidad legal por el Agente. El agente debe estar vinculado mediante medios criptográficos a una cuenta de persona o empresa verificada a través de KYC/KYB.
2. Identidad del Agente: Basado en Identificador descentralizado Una identidad digital única. Los DIDs (Identificadores Decentralizados) son generados de forma criptográfica, no pueden ser alterados y se pueden utilizar a través de múltiples plataformas.
3. Mandato / Delegación: Declaraciones de autoridad emitidas mediante credenciales verificables (Verifiable Credentials, VCs). Por ejemplo, una VC podría declarar: "Este agente está autorizado para actuar en nombre de Alice y gastar hasta 500 dólares en Amazon".

2.2.2 Vinculación criptográfica y cadena de confianza

Cuando un agente inicia una transacción, presenta una credencial verificable (VC). El verificador no necesita confiar en el agente en sí, sino que solo debe verificar si la firma digital en la VC proviene de un emisor de confianza. Este mecanismo crea una "cadena de confianza": el banco confía en la empresa -> la empresa emite una VC al agente -> el comerciante verifica la VC -> la transacción se aprueba.

2.3 La lucha por el protocolo: Establecimiento de estándares para la identidad de los Agentes

2.3.1 Protocolo Skyfire y KYAPay

Fuego celestial Lanzado KYAPay Estándares abiertos, cuya innovación central radica en los tokens compuestos:

• ¿Qué token?: Contiene información de identidad (como "Agente de empresa verificado").
• token de pago: Incluye capacidad de pago (por ejemplo, "preautorización de 10 USDC").
• ¿Token de pago?Empaquetar la identidad y el pago, permitiendo que el Agente complete el "checkout para visitantes" sin necesidad de que los usuarios rellenen formularios manualmente.

2.3.2 Catena Labs y ACK (Kit de Comercio de Agentes)

Catena Labs, fundado por el arquitecto de USDC, Sean, ha lanzado ACKdiseñado para crear el "HTTP de los negocios inteligentes". ACK destaca el uso de DID de W3C Estándares y abstracción de cuentas, permiten que los Agentes controlen directamente las billeteras de contratos inteligentes en la cadena, logrando una mayor seguridad que las claves API.

2.3.3 Google AP2 y extensión x402

Lanzado por Google Protocolo de Pagos de Agentes (AP2) Gestiona los permisos mediante un "poder notarial" y ha desarrollado en colaboración con Coinbase Ampliación AP2 x402Integrar directamente el estándar de pago cifrado en el protocolo.

2.4 Puntuación de crédito y control de riesgos de los agentes inteligentes

KYA también es el comienzo del sistema de reputación.

• Reputación en cadena (ERC-7007): Aprobado ERC-7007(Standar de tokens para contenido generado por IA verificable), cada interacción exitosa del Agente (como realizar pagos a tiempo, generar código de alta calidad) puede ser registrada en la cadena, formando un historial verificable.
• Interrupción en tiempo realLas instituciones financieras están implementando pasarelas de inteligencia artificial que, si la conducta del agente en una transacción se desvía de un umbral establecido (como operaciones anómalas de alta frecuencia), pueden revocar inmediatamente su VC, activando así una "supresión digital".

Liz de a16z señaló que los agentes de IA están imponiendo una especie de "impuesto invisible" a la web abierta: los agentes extraen a gran escala datos (la capa de contexto) de los sitios web de contenido para servir a los usuarios, pero sistemáticamente evitan los modelos de publicidad y suscripción que sustentan la producción de dicho contenido. Si esta relación parasitaria no se resuelve, provocará la escasez de contenido en el ecosistema.

3.1 "El Gran Desacoplamiento": La llegada completa a la economía de cero clics

En 2025, la industria de publicación digital presenció un "gran desacoplamiento": el volumen de búsquedas aumentó, pero los clics dirigidos a los sitios web experimentaron una caída abrupta.

3.1.1 Datos brutales sobre la erosión del tráfico

• Aumento súbito de cero clicsa16z predice que el tráfico de los motores de búsqueda tradicionales disminuirá para 2026. 25 % Según los datos de Similarweb, la tasa de búsquedas sin clics ha aumentado hasta el 65 % .
• Caída de la tasa de clics (CTR)Según DMG Media, cuando apareció el resumen de IA encima de los resultados de búsqueda, la tasa de clics en el contenido disminuyó drásticamente. 89% Incluso el primer resultado de búsqueda pierde ante los resúmenes de IA. 34,5 % el número de clics.

3.2 Superar las licencias estáticas: un nuevo modelo de pago por uso

Para hacer frente a esta crisis, la industria está cambiando de licencias de datos anuales estáticos (como el acuerdo entre Reddit y OpenAI) a un sistema de compensación basado en el volumen de uso.

3.2.1 Modelo Comet Plus de Perplexity

Lanzado por Perplexity AI Comet Plus El plan es un intento típico temprano:

• MecanismoEstablecer inicial 42,5 millones de dólares estadounidenses el grupo de ingresos. Cuando el Agente de IA cite el contenido del editor en sus respuestas o acceda a una página en nombre del usuario, se activará la distribución de ingresos.
• Dividir en partes: El editor puede obtener hasta el ingreso de la piscina correspondiente 80 % su retribución. Esto reconoce el valor comercial del "acceso automatizado".

3.3 Estándares técnicos: Pago integrado y atribución de microtransacciones

Para extender la compensación a toda la red, una serie de estándares tecnológicos abiertos están siendo implementados.

3.3.1 Pago en efectivo y protocolo x402

HTTP 402: El pago requerido.Finalmente, el código de estado ha sido activado.Protocolo x402Se estableció el estándar de "pagos nativos para máquinas".

• Flujo de trabajoAgente solicita un recurso → El servidor devuelve 402 Pago Requerido junto con el precio (por ejemplo, 0,001 USDC) → El agente firma y paga automáticamente a través de una cadena de bloques L2 (como Base, Solana) o la red Lightning → El servidor verifica y libera los datos.
• EconomíaLos pasarelas de pago tradicionales no pueden procesar transacciones de solo unas pocas monedas, mientras que x402, combinado con una cadena de bajos costos, reduce los costos a un nivel insignificante, lo que permitePago en efectivoHacer posible.

3.3.2 Derechos legibles por máquina: TDMRep y C2PA

• Protocolo de Reserva para Minería de Texto (TDMRep)Estándar de la comunidad W3C, que permite a los sitios web declarar en robots.txt o en encabezados HTTP: "Derechos TDM reservados, se requiere pago/permiso". Esto proporciona a los Agentes una señal binaria clara.
• C2PA (Alianza de Origen del Contenido y Autenticidad)Incorporando "credenciales de contenido" antimanipulación, se demuestra el origen original del contenido. Incluso si el contenido es procesado por IA, las firmas criptográficas proporcionadas por C2PA garantizarán que la cadena de atribución no se rompa, proporcionando una base para la distribución de regalías.

3.4 Asignación de IP en la cadena: Protocolo Story

Un cambio más radical sería la tokenización de los derechos de propiedad intelectual en sí mismos.Protocolo de la Historia Comprometido a construir una capa de "IP programable".

• MecanismoEl creador registra su obra como "activo IP" en la red Story.
• Licencia de automatizaciónLos activos vienen con una "licencia IP programable". Cuando los agentes de IA utilizan estos datos, los contratos inteligentes ejecutan automáticamente los términos de la licencia (por ejemplo, "se paga un 5 % de regalías por uso comercial") y distribuyen automáticamente los beneficios. Esto crea un mercado IP de alta liquidez sin necesidad de intervención de abogados.

3.5 Perspectivas: De SEO a AEO

Hacia 2026, el enfoque del marketing se desplazará desde el SEO hacia AEO O GEO.

• ObjetivoDejar de perseguir ser el primero en los resultados de búsqueda y enfocarse en ser **"citado"** por la IA o convertirse en su "fuente de datos preferida" durante su proceso de razonamiento.
• Contexto patrocinadoEl modelo publicitario futuro será "inserción contextual". Las marcas competirán para acceder a la cadena de razonamiento de los agentes inteligentes, por ejemplo, hacer que un agente inteligente de viajes "recuerde" que un determinado hotel es la mejor opción al planificar un itinerario.

El panorama tecnológico de 2026 muestra claramente que la fricción entre la infraestructura de internet centrada en el ser humano y las necesidades centradas en las máquinas está obligando al mundo digital a una reconstrucción completa.

1. Paradigma científicoLa IA pasa de ser auxiliar a autónoma; la arquitectura AWA permite producir descubrimientos científicos a bajo costo, transformando las "alucinaciones" en creatividad.
2. Sistema de identidad:¿Qué? Conviértete en la nueva frontera de la conformidad financiera, otorgando a miles de millones de agentes inteligentes de IA una identidad económica legal, permitiéndoles moverse de manera segura a través de las redes de valor.
3. Modelo económicoLa economía en línea se está desplazando del modelo de publicidad basado en la atención hacia uno basado en el valor.Napay y IP programableModo. x402, TDMRep y Story Protocol forman los raíles de la nueva economía, resolviendo el problema de los "impuestos invisibles" y asegurando que los productores de datos sigan obteniendo beneficios en la era postclic.

Estamos presenciando el auge de los agentes.Economíasu nacimiento—en esta economía, el software no solo nos ayuda a trabajar, sino que ellos mismos son productores, consumidores y comerciantes.

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