Saltar al contenido principal

El auge de los agentes de IA autónomos: Transformando el comercio y las finanzas

· 21 min de lectura
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Cuando Coinbase entregó a los agentes de IA sus propias billeteras el 12 de febrero de 2026, no fue solo el lanzamiento de un producto; fue el disparo de salida para una carrera de 7,7 mil millones de dólares para reconstruir el comercio desde cero. En 24 horas, los agentes autónomos ejecutaron más de 1,7 mil millones de dólares en transacciones on-chain sin una sola firma humana. La era de pedir permiso ha terminado. Bienvenidos a la economía donde las máquinas negocian, transaccionan y liquidan entre sí.

De herramientas de investigación a actores económicos: el gran desglose​

Durante años, los agentes de IA vivieron a la sombra de los flujos de trabajo humanos: resumiendo documentos, generando sugerencias de código, programando reuniones. Eran asistentes sofisticados, no actores independientes. Ese paradigma se rompió a principios de 2026 cuando convergieron tres protocolos fundamentales: el estándar de comunicación Agent2Agent (A2A) de Google, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic para el acceso a datos y los rieles de pago x402 de Coinbase para transacciones autónomas.

¿El resultado? Más de 550 proyectos de agentes de IA tokenizados ahora cuentan con una capitalización de mercado combinada que supera los 7,7 mil millones de dólares, con volúmenes de negociación diarios que se acercan a los 1,7 mil millones de dólares. Pero estas cifras solo cuentan la mitad de la historia. La verdadera transformación es arquitectónica: los agentes ya no son herramientas aisladas. Son entidades económicas en red capaces de descubrir las capacidades de los demás, negociar términos y liquidar pagos, todo sin intervención humana.

Considere la pila de infraestructura que hace esto posible. En la capa de comunicación, A2A permite la coordinación horizontal entre agentes de diferentes proveedores. Un agente de trading autónomo construido sobre Virtuals Protocol puede delegar sin problemas tareas de reequilibrio de cartera a un agente de gestión de riesgos que se ejecute en Fetch.ai, mientras que un tercer agente se encarga del filtrado de cumplimiento a través de contratos inteligentes. El protocolo utiliza estándares web familiares — HTTP, Server-Sent Events (SSE) y JSON-RPC —, lo que hace que la integración sea sencilla para los desarrolladores que ya están construyendo sobre la infraestructura de TI existente.

El MCP resuelve el problema de los datos. Antes de la estandarización, cada agente de IA requería integraciones personalizadas para acceder a información externa: conjuntos de datos de pago, feeds de precios en tiempo real, estado de la blockchain. Ahora, a través de rieles de pago basados en MCP integrados en las billeteras, los agentes pueden liquidar de forma autónoma tarifas de suscripción, recuperar datos y activar servicios sin que los diálogos de confirmación interrumpan el flujo de trabajo. AurraCloud (AURA), una plataforma de alojamiento de MCP centrada en casos de uso cripto, ejemplifica este cambio: proporciona herramientas de MCP nativas de cripto que se integran directamente con billeteras como Claude o Cursor, permitiendo que los agentes operen con autonomía financiera.

El estándar de pago x402 completa la trinidad. Al fusionar el marco de comunicación de A2A con la infraestructura de transacciones de Coinbase, el x402 crea el primer protocolo integral para el comercio impulsado por IA. El flujo de trabajo es elegante: un agente descubre servicios disponibles a través de tarjetas de agente A2A, negocia los parámetros de la tarea, procesa los pagos mediante transacciones con stablecoins, recibe el cumplimiento del servicio y registra la verificación de la liquidación on-chain con recibos de blockchain a prueba de manipulaciones. Crucialmente, las claves privadas permanecen en la infraestructura segura de Coinbase; los agentes autentican las transacciones sin tocar nunca el material de la clave sin procesar, abordando la mayor barrera para la adopción institucional.

La trayectoria de 89,6 mil millones de dólares: dinámica del mercado y múltiplos de valoración​

Las cifras son asombrosas, pero están respaldadas por una adopción empresarial real. El mercado global de agentes de IA explotó de 5,25 mil millones de dólares en 2024 a 7,84 mil millones en 2025, con proyecciones para 2026 que alcanzan los 89,6 mil millones de dólares, un aumento del 215 % interanual. Esto no es espuma especulativa; está impulsado por un ROI medible. Los despliegues empresariales están entregando un retorno promedio del 540 % en 18 meses, con tasas de adopción de las empresas Fortune 500 subiendo del 67 % en 2025 a un proyectado 78 % en 2026.

Los tokens de agentes de IA nativos de cripto están cabalgando esta ola con un impulso notable. Virtuals Protocol, el proyecto insignia del sector, soporta más de 15 800 entidades de IA autónomas con un PIB de agentes (aGDP) total de 477,57 millones de dólares a febrero de 2026. Su token nativo VIRTUAL cuenta con una capitalización de mercado de 373 millones de dólares. La Artificial Superintelligence Alliance (FET) cotiza a 692 millones de dólares, mientras que los nuevos participantes como KITE, TRAC (OriginTrail) y ARC (AI Rig Complex) están forjando nichos especializados en la procedencia de datos descentralizados y la orquestación de cómputo.

Los múltiplos de valoración cuentan una historia reveladora. Comparando el tercer trimestre de 2025 con el primer trimestre de 2026, el múltiplo de ingresos promedio ponderado para las empresas de agentes de IA aumentó del rango medio de 20x al rango alto de 20x, lo que indica una confianza sostenida de los inversores a pesar de la volatilidad más amplia de las criptomonedas. Las herramientas de desarrollo y las plataformas de codificación autónoma vieron una apreciación aún más pronunciada, con múltiplos promedio saltando de mediados de los 20 a aproximadamente los bajos 30. Los gigantes tecnológicos tradicionales están tomando nota: Anysphere (Cursor) alcanzó una valoración de 29,3 mil millones de dólares con 500 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales, mientras que Lovable alcanzó los 6,6 mil millones de dólares con 200 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales (ARR). Abridge, una plataforma de agentes de IA para flujos de trabajo de atención médica, recaudó 550 millones de dólares con una valoración de 5,3 mil millones de dólares en 2025.

Pero la señal más intrigante proviene de la adopción minorista. Según el pronóstico de eMarketer de diciembre de 2025, se espera que las plataformas de IA generen 20,9 mil millones de dólares en gasto minorista durante 2026, casi cuadruplicando las cifras de 2025. Los agentes de compras de IA ya están activos en ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot y Perplexity, completando compras reales para consumidores reales. Los flujos de trabajo multiagente se están convirtiendo en el estándar: un agente de compras se coordina con agentes logísticos para organizar la entrega, agentes de pago para procesar liquidaciones con stablecoins y agentes de servicio al cliente para manejar el soporte poscompra, todo a través de la comunicación A2A con una intervención humana mínima.

DeFAI: Cuando los sistemas autónomos reescriben las reglas de las finanzas​

Las finanzas descentralizadas debían democratizar la banca. Los agentes de IA las están volviendo autónomas. La fusión de DeFi e IA —DeFAI o AgentFi— está desplazando las criptofinanzas de las interacciones manuales impulsadas por humanos hacia máquinas inteligentes y autooptimizadas que operan, gestionan riesgos y ejecutan estrategias las 24 horas del día.

Las Agentic Wallets de Coinbase representan la prueba de concepto más clara. No son carteras calientes tradicionales con funciones asistidas por IA; son soluciones de custodia diseñadas específicamente para que los agentes retengan fondos y ejecuten operaciones en cadena de forma autónoma. Con filtros de cumplimiento integrados, las carteras identifican y bloquean acciones de alto riesgo antes de su ejecución, cumpliendo con los requisitos regulatorios mientras preservan la velocidad operativa. Los límites importan: los primeros pilotos muestran agentes monitoreando los rendimientos de DeFi en múltiples protocolos, reequilibrando carteras automáticamente basándose en retornos ajustados al riesgo, pagando por acceso a API o recursos de computación en tiempo real y participando en votaciones de gobernanza basadas en criterios predefinidos, todo sin confirmación humana directa.

La seguridad está integrada en la arquitectura. Las claves privadas nunca abandonan la infraestructura de Coinbase; los agentes se autentican a través de API seguras que imponen límites de gasto, listas blancas de transacciones y detección de anomalías. Si un agente intenta vaciar una cartera o interactuar con un contrato marcado, la transacción falla antes de tocar la cadena de bloques. Este modelo aborda la paradoja de la custodia que ha plagado la adopción institucional de DeFi: ¿cómo otorgar autonomía operativa sin ceder el control?

Las implicaciones para el trading son profundas. El trading algorítmico tradicional se basa en estrategias preprogramadas ejecutadas por servidores centralizados. Los agentes de IA en la cadena de bloques funcionan de manera diferente. Pueden actualizar estrategias dinámicamente basándose en datos on-chain, negociar con otros agentes para obtener mejores tasas de intercambio, participar en la gobernanza descentralizada para influir en los parámetros de los protocolos e incluso contratar agentes especializados para tareas como la protección MEV o el puente entre cadenas (cross-chain bridging). Un gestor de cartera autónomo podría delegar la estrategia de yield farming a un agente especialista en DeFi, la cobertura de riesgos a un agente de trading de derivados y la optimización fiscal a un agente de cumplimiento, creando una orquestación multiagente que refleja las estructuras organizativas humanas pero que se ejecuta a velocidad de máquina.

Los creadores de mercado (market makers) ya están desplegando agentes autónomos para proporcionar liquidez en los exchanges descentralizados. Estos agentes monitorean los libros de órdenes, ajustan los diferenciales basándose en la volatilidad y reequilibran el inventario sin supervisión humana. Algunos están experimentando con estrategias adversarias: desplegando agentes competidores para sondear el comportamiento de los demás y optimizar de forma adaptativa los modelos de precios. El resultado es un mercado darwiniano donde las arquitecturas de agentes más efectivas acumulan capital, mientras que los diseños subóptimos son superados y quedan obsoletos.

Arquitecturas modulares y la economía del Agente como Servicio (AaaS)​

La explosión en la diversidad de agentes —más de 550 proyectos y sumando— es posible gracias a la arquitectura modular. A diferencia de los sistemas de IA monolíticos que acoplan estrechamente el procesamiento de datos, la toma de decisiones y la ejecución, los marcos de agentes modernos separan estas capas en módulos componibles. El marco GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) ejemplifica este enfoque, permitiendo a los desarrolladores crear agentes con un código mínimo al conectar módulos preconstruidos para el procesamiento de lenguaje natural, la indexación de datos on-chain, la gestión de carteras y la interacción entre protocolos.

Esta modularidad se inspira en la propia evolución arquitectónica de la cadena de bloques. Las blockchains modulares como Celestia y EigenLayer separan el consenso, la disponibilidad de datos y la ejecución en capas distintas, permitiendo patrones de despliegue flexibles. Los agentes de IA explotan este mismo principio: pueden elegir entornos de ejecución optimizados para sus casos de uso específicos, ejecutando inferencias de ML con uso intensivo de cómputo en redes de GPU descentralizadas como Render, mientras heredan la seguridad de las capas compartidas de consenso y disponibilidad de datos en Ethereum o Solana.

El modelo económico está cambiando hacia el Agente como Servicio (AaaS). En lugar de crear agentes personalizados desde cero, los desarrolladores se conectan a los existentes a través de API, pagando por tarea o suscribiéndose para un acceso continuo. ¿Quiere un agente para ejecutar estrategias de trading automatizadas? Despliegue un agente de trading preconfigurado de Virtuals Protocol y personalice los parámetros mediante llamadas a la API. ¿Necesita generación de contenido? Alquile ciclos de un agente de IA generativa optimizado para textos de marketing. Esto refleja la revolución de la computación en la nube: la infraestructura abstraída en servicios, facturada por uso.

El apoyo de la industria se está consolidando en torno a estos estándares. Más de 50 socios tecnológicos, incluidos Atlassian, Box, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow y UKG, respaldan A2A para la comunicación entre agentes. Esto no es una experimentación fragmentada; es una estandarización coordinada impulsada por empresas que reconocen la interoperabilidad como la clave para desbloquear los efectos de red. Cuando los agentes de diferentes proveedores pueden colaborar sin problemas, la utilidad combinada supera la suma de las partes aisladas, un ejemplo clásico de la Ley de Metcalfe aplicada a los sistemas autónomos.

La capa de infraestructura: Billeteras, hosting y rieles de pago​

Si los agentes son los actores económicos, la infraestructura es el escenario. Tres capas críticas están madurando rápidamente a principios de 2026: billeteras autónomas, plataformas de hosting MCP y rieles de pago.

Las billeteras autónomas, como las Agentic Wallets de Coinbase, resuelven el problema de la custodia. Las billeteras tradicionales asumen un operador humano que revisa las transacciones antes de firmarlas. Los agentes necesitan acceso programático con límites de seguridad: límites de gasto, listas blancas de contratos, detección de anomalías y ganchos de cumplimiento (compliance hooks). Las Agentic Wallets proporcionan exactamente esto: los agentes se autentican mediante claves API vinculadas a permisos con límite de velocidad, las transacciones se agrupan y optimizan para la eficiencia de gas, y el monitoreo integrado marca patrones sospechosos, como transferencias grandes repentinas o interacciones con vulnerabilidades conocidas.

Están surgiendo soluciones competitivas. Los proyectos basados en Solana están experimentando con billeteras de agentes que aprovechan la finalidad de menos de un segundo de la cadena para el trading de alta frecuencia. Las Capas 2 de Ethereum, como Arbitrum y Optimism, ofrecen tarifas más bajas, lo que hace que las microtransacciones sean económicamente viables, algo crítico para los agentes que pagan por llamada de API o por consulta de datos. Algunas plataformas incluso están explorando billeteras multifirma (multi-sig) gobernadas por colectivos de agentes, donde las decisiones requieren el consenso de múltiples entidades de IA, añadiendo una capa de controles y equilibrios algorítmicos.

Las plataformas de hosting MCP, como AurraCloud, proporcionan el middleware. Estos servicios alojan servidores MCP que los agentes consultan para obtener datos: fuentes de precios, estado de la blockchain, sentimiento social, agregación de noticias. Debido a que los agentes pueden pagar por el acceso de forma autónoma a través de rieles de pago integrados, las plataformas MCP pueden monetizar las llamadas de API sin requerir suscripciones anticipadas ni procesos largos de incorporación (onboarding). Esto crea un mercado líquido de datos: los agentes buscan la mejor relación precio-calidad y los proveedores de datos compiten en latencia, precisión y cobertura.

Los rieles de pago son el sistema circulatorio. x402 estandariza cómo los agentes envían y reciben valor, pero los mecanismos de liquidación subyacentes varían. Las stablecoins como USDC y USDT son preferidas por su estabilidad de precios; los agentes necesitan costos predecibles al presupuestar servicios. Algunos proyectos están experimentando con canales de micropagos que agrupan transacciones fuera de la cadena (off-chain) y las liquidan periódicamente en la cadena (on-chain), reduciendo los costos de gas. Otros se están integrando con protocolos de mensajería entre cadenas (cross-chain) como LayerZero o Axelar, lo que permite a los agentes mover activos entre blockchains según sea necesario para una ejecución óptima.

El resultado es un stack de infraestructura en capas que refleja la arquitectura tradicional de Internet: TCP/IP para el transporte de datos (A2A, MCP), HTTP para la lógica de la aplicación (frameworks de agentes, APIs) y protocolos de pago (x402, stablecoins) para la transferencia de valor. Esto no es accidental: los protocolos exitosos adoptan patrones familiares para minimizar la fricción de integración.

Riesgos, salvaguardas y el camino hacia la confianza institucional​

Entregar autonomía financiera a los sistemas de IA no está exento de peligros. Los riesgos abarcan vulnerabilidades técnicas, inestabilidad económica e incertidumbre regulatoria; cada uno requiere estrategias de mitigación deliberadas.

Los riesgos técnicos son los más inmediatos. Los agentes operan basados en modelos entrenados con datos históricos, que pueden no generalizarse a condiciones de mercado sin precedentes. Un agente de trading optimizado para mercados alcistas podría fallar catastróficamente durante caídas repentinas (flash crashes). Actores malintencionados podrían explotar comportamientos predecibles de los agentes: falsificación de libros de órdenes (spoofing) para activar operaciones automatizadas o el despliegue de contratos honeypot diseñados para vaciar las billeteras de los agentes. Los errores en los contratos inteligentes (smart contracts) siguen siendo una amenaza persistente; un agente que interactúa con un protocolo vulnerable podría perder fondos antes de que las auditorías detecten la falla.

Las estrategias de mitigación están evolucionando. Las herramientas de detección de cumplimiento de Coinbase utilizan una puntuación de riesgo en tiempo real para bloquear transacciones marcadas como de alto riesgo en función de la reputación de la contraparte, el estado de auditoría del contrato y los datos históricos de exploits. Algunas plataformas imponen períodos de espera (cooldown) obligatorios para transferencias grandes, lo que brinda a los operadores humanos una ventana para intervenir si se detectan anomalías. La validación multi-agente es otro enfoque: requiere el consenso de múltiples agentes independientes antes de ejecutar transacciones de alto valor, reduciendo los puntos únicos de falla.

La inestabilidad económica es un riesgo de segundo orden. Si una gran parte de la liquidez en cadena está controlada por agentes autónomos con estrategias correlacionadas, la dinámica del mercado podría amplificar la volatilidad. Imagine a miles de agentes saliendo simultáneamente de una posición basada en señales de datos compartidas: las cascadas de liquidación podrían eclipsar a los flash crashes tradicionales. Los bucles de retroalimentación también son preocupantes: los agentes que optimizan unos contra otros podrían converger en equilibrios que desestabilicen los protocolos subyacentes, como la explotación de mecanismos de gobernanza para aprobar propuestas interesadas.

La incertidumbre regulatoria es el comodín. Los reguladores financieros de todo el mundo todavía están lidiando con cómo clasificar a los agentes de IA. ¿Son herramientas controladas por quienes las despliegan o actores económicos independientes? Si un agente ejecuta operaciones ilegales (tráfico de información privilegiada basado en información privada, por ejemplo), ¿quién asume la responsabilidad? ¿El desarrollador, la plataforma que aloja al agente o el usuario que lo desplegó? Estas preguntas carecen de respuestas claras, y los marcos regulatorios están años por detrás de la tecnología.

Algunas jurisdicciones se están moviendo más rápido que otras. El reglamento de Mercados de Criptoactivos (MiCA) de la Unión Europea incluye disposiciones para sistemas de trading automatizados, cubriendo potencialmente a los agentes de IA. La Autoridad Monetaria de Singapur está consultando con la industria sobre salvaguardas para las finanzas autónomas. Estados Unidos sigue fragmentado, con la SEC, la CFTC y los reguladores estatales siguiendo enfoques divergentes. Este mosaico regulatorio complica el despliegue global: los agentes que operan en diversas jurisdicciones deben navegar por requisitos contradictorios, lo que añade una carga de cumplimiento.

A pesar de estos desafíos, la confianza institucional se está fortaleciendo. Grandes empresas están pilotando despliegues de agentes en entornos controlados: tesorerías DeFi internas con parámetros de riesgo estrictos o mercados de circuito cerrado donde los agentes operan entre participantes verificados. A medida que estos experimentos acumulan historiales sin fallas catastróficas, la confianza crece. Están surgiendo estándares de auditoría: firmas de terceros ahora ofrecen revisiones del comportamiento de los agentes, analizando registros de decisiones e historiales de transacciones para certificar el cumplimiento de políticas predefinidas.

Lo que sigue: Las primeras entradas de la economía autónoma​

Estamos presenciando el nacimiento de un nuevo sustrato económico. En el primer trimestre de 2026, los agentes de IA todavía ejecutan principalmente tareas predefinidas: trading automatizado, reequilibrio de carteras y pagos mediante API. Pero la trayectoria es clara: a medida que los agentes se vuelvan más capaces, negociarán contratos, formarán alianzas e incluso desplegarán capital para crear nuevos agentes optimizados para nichos especializados.

Los catalizadores a corto plazo incluyen la expansión de los flujos de trabajo multi-agente. Los pilotos actuales involucran a dos o tres agentes que se coordinan en tareas específicas. Para finales de año, es probable que veamos marcos de orquestación gestionando docenas de agentes, cada uno aportando experiencia especializada. Las cadenas de suministro autónomas son otra frontera: un agente de comercio electrónico obtiene productos de agentes de fabricación, coordina la logística a través de agentes de transporte y liquida los pagos mediante transacciones con stablecoins — todo sin coordinación humana más allá de los parámetros iniciales.

A largo plazo, el escenario más disruptivo es que los agentes se conviertan en asignadores de capital. Imagine un fondo de capital de riesgo gestionado íntegramente por IA: los agentes obtienen flujo de operaciones a partir de métricas on-chain, realizan la due diligence consultando a proveedores de datos, negocian los términos de inversión y despliegan capital en startups tokenizadas. La supervisión humana podría limitarse a establecer límites de asignación y aprobar estrategias generales. Si tales fondos superan a sus pares gestionados por humanos, el capital fluirá hacia la gestión autónoma — un punto de inflexión que podría redefinir la gestión de activos.

La infraestructura aún necesita madurar. La coordinación de agentes cross-chain sigue siendo rudimentaria, con liquidez fragmentada y estándares inconsistentes. La privacidad es una brecha evidente: los agentes actuales operan de forma transparente en blockchains públicas, exponiendo sus estrategias a los competidores. Las pruebas de conocimiento cero (zero-knowledge proofs) y la computación confidencial podrían solucionar esto, permitiendo que los agentes realicen transacciones de forma privada mientras mantienen una corrección verificable.

Los estándares de interoperabilidad determinarán a los ganadores. Las plataformas que adopten A2A, MCP y x402 ganarán acceso a una red creciente de agentes compatibles. Los sistemas propietarios corren el riesgo de aislamiento, ya que los efectos de red favorecen los protocolos abiertos. Esta dinámica refleja los inicios de Internet: el jardín vallado de AOL perdió frente a la interoperabilidad de la web abierta.

La capitalización de mercado de 7.7 mil millones de dólares es un pago inicial de una visión mucho más amplia. Si los agentes gestionan incluso el 1 % de los activos financieros globales — conservadoramente 1 billón de dólares — , la capa de infraestructura que los soporta podría eclipsar los mercados actuales de computación en la nube. Aún no hemos llegado ahí. Pero las piezas fundamentales están en su lugar, los incentivos económicos están alineados y los primeros despliegues en el mundo real están demostrando que el concepto funciona.

Para los desarrolladores, la oportunidad es inmensa: construir las herramientas (tooling), el alojamiento (hosting), los feeds de datos y los servicios de seguridad que consumirán los agentes. Para los inversores, se trata de identificar qué protocolos capturan valor a medida que la adopción de agentes escala. Para los usuarios, es un vistazo a un futuro donde las máquinas se encargan de lo tedioso, lo complejo y lo repetitivo — liberando la atención humana para decisiones de mayor nivel.

La economía está aprendiendo a funcionar por sí misma. Abróchense los cinturones.

BlockEden.xyz proporciona infraestructura RPC de grado empresarial optimizada para agentes de IA que construyen en Sui, Aptos, Ethereum y otras blockchains líderes. Nuestros nodos de baja latencia y alto rendimiento permiten que los sistemas autónomos consulten el estado de la blockchain y ejecuten transacciones con la confiabilidad que exige el comercio on-chain. Explore nuestro mercado de APIs para construir sobre cimientos diseñados para escalar con la economía autónoma.

Fuentes​

Share on Twitter