Introducción
La IA y la Web3 están convergiendo de formas poderosas, con las interfaces generales de IA concebidas ahora como un tejido conectivo para la web descentralizada. Un concepto clave que surge de esta convergencia es MCP, que se conoce diversamente como “Model Context Protocol” (Protocolo de Contexto de Modelo, introducido por Anthropic) o se describe vagamente como un Protocolo de Conexión del Metaverso en discusiones más amplias. En esencia, MCP es un marco estandarizado que permite que los sistemas de IA se conecten con herramientas y redes externas de una manera natural y segura – conectando potencialmente a los agentes de IA con cada rincón del ecosistema Web3. Este informe proporciona un análisis exhaustivo de cómo las interfaces generales de IA (como los agentes de modelos de lenguaje de gran escala y los sistemas neuro-simbólicos) podrían conectar todo en el mundo de la Web3 a través de MCP, cubriendo los antecedentes históricos, la arquitectura técnica, el panorama de la industria, los riesgos y el potencial futuro.
1. Antecedentes de desarrollo
1.1 La evolución de la Web3 y las promesas incumplidas
El término “Web3” fue acuñado alrededor de 2014 para describir una web descentralizada impulsada por blockchain. La visión era ambiciosa: un internet sin permisos centrado en la propiedad del usuario. Los entusiastas imaginaron reemplazar la infraestructura centralizada de la Web2 con alternativas basadas en blockchain – p. ej., Ethereum Name Service (para DNS), Filecoin o IPFS (para almacenamiento) y DeFi para los rieles financieros. En teoría, esto arrebataría el control a las plataformas de las Big Tech y otorgaría a las personas soberanía propia sobre sus datos, identidad y activos.
La realidad se quedó corta. A pesar de años de desarrollo y expectativas, el impacto masivo de la Web3 siguió siendo marginal. Los usuarios promedio de internet no acudieron en masa a las redes sociales descentralizadas ni comenzaron a gestionar claves privadas. Las razones clave incluyeron una experiencia de usuario deficiente, transacciones lentas y costosas, estafas de alto perfil e incertidumbre regulatoria. La “web de propiedad” descentralizada en gran medida “no logró materializarse” más allá de una comunidad de nicho. A mediados de la década de 2020, incluso los defensores de las criptomonedas admitieron que la Web3 no había provocado un cambio de paradigma para el usuario común.
Mientras tanto, la IA estaba experimentando una revolución. A medida que el capital y el talento de los desarrolladores pivotaban de las criptomonedas a la IA, los avances transformadores en el aprendizaje profundo y los modelos fundacionales (GPT-3, GPT-4, etc.) capturaron la imaginación del público. La IA generativa demostró una utilidad clara – produciendo contenido, código y decisiones – de una manera que las aplicaciones cripto habían tenido dificultades para lograr. De hecho, el impacto de los modelos de lenguaje de gran escala en solo un par de años superó notablemente a una década de adopción de blockchain por parte de los usuarios. Este contraste llevó a algunos a bromear diciendo que “la Web3 se desperdició en las criptomonedas” y que la verdadera Web 3.0 está surgiendo de la ola de la IA.
1.2 El auge de las interfaces generales de IA
Durante décadas, las interfaces de usuario evolucionaron desde páginas web estáticas (Web 1.0) hasta aplicaciones interactivas (Web 2.0) – pero siempre dentro de los límites de hacer clic en botones y completar formularios. Con la IA moderna, especialmente los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), ha llegado un nuevo paradigma de interfaz: el lenguaje natural. Los usuarios pueden simplemente expresar su intención en lenguaje sencillo y hacer que los sistemas de IA ejecuten acciones complejas en muchos dominios. Este cambio es tan profundo que algunos sugieren redefinir la “Web 3.0” como la era de los agentes impulsados por IA (“la Web Agéntica”) en lugar de la definición anterior centrada en blockchain.
Sin embargo, los primeros experimentos con agentes de IA autónomos expusieron un cuello de botella crítico. Estos agentes – p. ej., prototipos como AutoGPT – podían generar texto o código, pero carecían de una forma sólida de comunicarse con sistemas externos y entre sí. No había un “lenguaje común nativo de la IA” para la interoperabilidad. Cada integración con una herramienta o fuente de datos era un truco a medida, y la interacción de IA a IA no tenía un protocolo estándar. En términos prácticos, un agente de IA podría tener una gran capacidad de razonamiento pero fallar al ejecutar tareas que requerían el uso de aplicaciones web o servicios on-chain, simplemente porque no sabía cómo hablar con esos sistemas. Este desajuste – cerebros poderosos, E / S primitivas – era similar a tener un software superinteligente atrapado detrás de una interfaz gráfica de usuario (GUI) torpe.
1.3 Convergencia y el surgimiento de MCP
Para 2024, se hizo evidente que para que la IA alcanzara su máximo potencial (y para que la Web3 cumpliera su promesa), era necesaria una convergencia: los agentes de IA requieren un acceso fluido a las capacidades de la Web3 (aplicaciones descentralizadas, contratos, datos), y la Web3 necesita más inteligencia y usabilidad, que la IA puede proporcionar. Este es el contexto en el que nació MCP (Model Context Protocol). Introducido por Anthropic a finales de 2024, MCP es un estándar abierto para la comunicación entre herramientas de IA que se siente natural para los LLM. Proporciona una forma estructurada y detectable para que los “hosts” de IA (como ChatGPT, Claude, etc.) encuentren y utilicen una variedad de herramientas y recursos externos a través de servidores MCP. En otras palabras, MCP es una capa de interfaz común que permite a los agentes de IA conectarse a servicios web, API e incluso funciones de blockchain, sin necesidad de codificar a medida cada integración.
Piense en MCP como “el USB-C de las interfaces de IA”. Así como el USB-C estandarizó cómo se conectan los dispositivos (para que no necesite cables diferentes para cada dispositivo), MCP estandariza cómo los agentes de IA se conectan a las herramientas y los datos. En lugar de codificar de forma rígida diferentes llamadas de API para cada servicio (Slack frente a Gmail frente a un nodo de Ethereum), un desarrollador puede implementar la especificación MCP una vez, y cualquier IA compatible con MCP podrá entender cómo usar ese servicio. Los principales actores de la IA vieron rápidamente la importancia: Anthropic lanzó MCP como código abierto, y empresas como OpenAI y Google están integrando soporte para ello en sus modelos. Este impulso sugiere que MCP (o protocolos de “meta-conectividad” similares) podría convertirse en la columna vertebral que finalmente conecte la IA y la Web3 de una manera escalable.
Notablemente, algunos tecnólogos argumentan que esta conectividad centrada en la IA es la verdadera realización de la Web 3.0. En palabras de Simba Khadder, “MCP tiene como objetivo estandarizar una API entre los LLM y las aplicaciones”, de manera similar a cómo las API REST habilitaron la Web 2.0 – lo que significa que la próxima era de la Web3 podría estar definida por interfaces de agentes inteligentes en lugar de solo por blockchains. En lugar de la descentralización por sí misma, la convergencia con la IA podría hacer que la descentralización sea útil, al ocultar la complejidad detrás del lenguaje natural y los agentes autónomos. El resto de este informe profundiza en cómo, técnica y prácticamente, las interfaces generales de IA (a través de protocolos como MCP) pueden conectar todo en el mundo de la Web3.
2. Arquitectura técnica: Interfaces de IA que sirven de puente para las tecnologías Web3
La integración de agentes de IA en el ecosistema Web3 requiere una integración en múltiples niveles: redes blockchain y contratos inteligentes, almacenamiento descentralizado, sistemas de identidad y economías basadas en tokens. Las interfaces generales de IA —desde grandes modelos base hasta sistemas híbridos neuro-simbólicos— pueden actuar como un “adaptador universal” que conecta estos componentes. A continuación, analizamos la arquitectura de dicha integración:
** Figura: Un diagrama conceptual de la arquitectura de MCP, que muestra cómo los hosts de IA (aplicaciones basadas en LLM como Claude o ChatGPT) utilizan un cliente MCP para conectarse a varios servidores MCP. Cada servidor proporciona un puente a alguna herramienta o servicio externo (por ejemplo, Slack, Gmail, calendarios o datos locales), de forma análoga a los periféricos que se conectan a través de un concentrador universal. Esta interfaz MCP estandarizada permite que los agentes de IA accedan a servicios remotos y recursos on-chain a través de un protocolo común. **
2.1 Agentes de IA como clientes Web3 (Integración con blockchains)
En el núcleo de Web3 se encuentran las blockchains y los contratos inteligentes, máquinas de estado descentralizadas que pueden ejecutar lógica de manera trustless. ¿ Cómo puede una interfaz de IA interactuar con estos ? Hay dos direcciones a considerar:
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IA leyendo desde la blockchain: Un agente de IA puede necesitar datos on-chain (por ejemplo, precios de tokens, saldo de activos del usuario, propuestas de DAO) como contexto para sus decisiones. Tradicionalmente, la recuperación de datos de blockchain requiere interactuar con las API RPC de los nodos o bases de datos de subgrafos. Con un marco como MCP, una IA puede consultar un servidor MCP estandarizado de “datos de blockchain” para obtener información on-chain en tiempo real. Por ejemplo, un agente habilitado para MCP podría solicitar el volumen de transacciones más reciente de un token determinado, o el estado de un contrato inteligente, y el servidor MCP se encargaría de los detalles de bajo nivel de la conexión a la blockchain y devolvería los datos en un formato que la IA pueda utilizar. Esto aumenta la interoperabilidad al desacoplar la IA del formato de API de cualquier blockchain específica.
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IA escribiendo en la blockchain: De manera más potente, los agentes de IA pueden ejecutar llamadas a contratos inteligentes o transacciones a través de integraciones Web3. Una IA podría, por ejemplo, ejecutar de forma autónoma una operación en un exchange descentralizado o ajustar parámetros en un contrato inteligente si se cumplen ciertas condiciones. Esto se logra mediante la invocación por parte de la IA de un servidor MCP que envuelve la funcionalidad de transacción de la blockchain. Un ejemplo concreto es el servidor MCP de thirdweb para cadenas EVM, que permite a cualquier cliente de IA compatible con MCP interactuar con Ethereum, Polygon, BSC, etc., abstrayendo la mecánica específica de cada cadena. Utilizando una herramienta de este tipo, un agente de IA podría activar acciones on-chain “sin intervención humana”, permitiendo dApps autónomas; por ejemplo, una bóveda DeFi impulsada por IA que se reequilibra a sí misma firmando transacciones cuando cambian las condiciones del mercado.
Internamente, estas interacciones siguen dependiendo de billeteras, claves y tarifas de gas, pero a la interfaz de IA se le puede dar acceso controlado a una billetera (con entornos de seguridad adecuados) para realizar las transacciones. Los oráculos y los puentes cross-chain también entran en juego: las redes de oráculos como Chainlink sirven como puente entre la IA y las blockchains, permitiendo que los resultados de la IA se introduzcan on-chain de forma confiable. El Protocolo de Interoperabilidad Cross-Chain (CCIP) de Chainlink, por ejemplo, podría permitir que un modelo de IA considerado confiable active múltiples contratos en diferentes cadenas simultáneamente en nombre de un usuario. En resumen, las interfaces generales de IA pueden actuar como un nuevo tipo de cliente Web3, uno que puede tanto consumir datos de blockchain como producir transacciones de blockchain a través de protocolos estandarizados.
2.2 Sinergia neuro-simbólica: Combinando el razonamiento de la IA con contratos inteligentes
Un aspecto intrigante de la integración IA-Web3 es el potencial de las arquitecturas neuro-simbólicas que combinan la capacidad de aprendizaje de la IA (redes neuronales) con la lógica rigurosa de los contratos inteligentes (reglas simbólicas). En la práctica, esto podría significar que los agentes de IA manejen la toma de decisiones no estructurada y pasen ciertas tareas a los contratos inteligentes para una ejecución verificable. Por ejemplo, una IA podría analizar el sentimiento del mercado (una tarea difusa), pero luego ejecutar operaciones a través de un contrato inteligente determinista que siga reglas de riesgo preestablecidas. El marco MCP y los estándares relacionados hacen que tales transferencias sean factibles al dar a la IA una interfaz común para llamar a funciones de contrato o consultar las reglas de una DAO antes de actuar.
Un ejemplo concreto es el AI-DSL (Lenguaje Específico de Dominio de IA) de SingularityNET, que tiene como objetivo estandarizar la comunicación entre agentes de IA en su red descentralizada. Esto puede verse como un paso hacia la integración neuro-simbólica: un lenguaje formal (simbólico) para que los agentes soliciten servicios de IA o datos entre sí. Del mismo modo, proyectos como AlphaCode de DeepMind u otros podrían eventualmente conectarse para que los contratos inteligentes llamen a modelos de IA para la resolución de problemas on-chain. Aunque ejecutar grandes modelos de IA directamente on-chain es poco práctico hoy en día, están surgiendo enfoques híbridos: por ejemplo, ciertas blockchains permiten la verificación de computaciones de ML a través de pruebas de conocimiento cero o ejecución confiable, lo que permite la verificación on-chain de los resultados de IA off-chain. En resumen, la arquitectura técnica visualiza los sistemas de IA y los contratos inteligentes de blockchain como componentes complementarios, orquestados a través de protocolos comunes: la IA maneja la percepción y las tareas abiertas, mientras que las blockchains proporcionan integridad, memoria y ejecución de las reglas acordadas.
2.3 Almacenamiento descentralizado y datos para la IA
La IA prospera con los datos, y Web3 ofrece nuevos paradigmas para el almacenamiento y el intercambio de datos. Las redes de almacenamiento descentralizado (como IPFS / Filecoin, Arweave, Storj, etc.) pueden servir tanto como repositorios para artefactos de modelos de IA como fuentes de datos de entrenamiento, con control de acceso basado en blockchain. Una interfaz general de IA, a través de MCP o similar, podría recuperar archivos o conocimientos del almacenamiento descentralizado tan fácilmente como de una API Web2. Por ejemplo, un agente de IA podría extraer un conjunto de datos del mercado de Ocean Protocol o un archivo cifrado de un almacenamiento distribuido, si tiene las claves o los pagos adecuados.
Ocean Protocol en particular se ha posicionado como una plataforma de “economía de datos de IA”, utilizando blockchain para tokenizar datos e incluso servicios de IA. En Ocean, los conjuntos de datos están representados por datatokens que controlan el acceso; un agente de IA podría obtener un datatoken (quizás pagando con cripto o a través de algún derecho de acceso) y luego usar un servidor MCP de Ocean para recuperar los datos reales para su análisis. El objetivo de Ocean es desbloquear los “datos inactivos” para la IA, incentivando el intercambio mientras se preserva la privacidad. Por lo tanto, una IA conectada a Web3 podría aprovechar un vasto corpus descentralizado de información —desde depósitos de datos personales hasta datos gubernamentales abiertos— que anteriormente estaban aislados. La blockchain garantiza que el uso de los datos sea transparente y pueda ser recompensado de manera justa, impulsando un ciclo virtuoso donde más datos están disponibles para la IA y más contribuciones de IA (como modelos entrenados) pueden monetizarse.
Los sistemas de identidad descentralizados también juegan un papel aquí (se analiza más en la siguiente subsección): pueden ayudar a controlar quién o qué tiene permiso para acceder a ciertos datos. Por ejemplo, se podría requerir que un agente de IA médico presente una credencial verificable (prueba on-chain de cumplimiento con HIPAA o similar) antes de que se le permita descifrar un conjunto de datos médicos del almacenamiento IPFS personal de un paciente. De esta manera, la arquitectura técnica garantiza que los datos fluyan hacia la IA cuando sea apropiado, pero con gobernanza on-chain y pistas de auditoría para hacer cumplir los permisos.
2.4 Identidad y gestión de agentes en un entorno descentralizado
Cuando los agentes de IA autónomos operan en un ecosistema abierto como Web3, la identidad y la confianza se vuelven fundamentales. Los marcos de identidad descentralizada (DID) proporcionan una forma de establecer identidades digitales para los agentes de IA que pueden verificarse criptográficamente. Cada agente (o el humano / organización que lo despliega) puede tener un DID y credenciales verificables asociadas que especifiquen sus atributos y permisos. Por ejemplo, un bot de trading de IA podría portar una credencial emitida por un entorno de pruebas regulatorio que certifique que puede operar dentro de ciertos límites de riesgo, o un moderador de contenido de IA podría demostrar que fue creado por una organización confiable y que se ha sometido a pruebas de sesgo.
A través de registros de identidad on-chain y sistemas de reputación, el mundo Web3 puede exigir responsabilidad por las acciones de la IA. Cada transacción que realiza un agente de IA puede rastrearse hasta su ID, y si algo sale mal, las credenciales indican quién lo construyó o quién es responsable. Esto aborda un desafío crítico: sin identidad, un actor malicioso podría crear agentes de IA falsos para explotar sistemas o difundir información errónea, y nadie podría distinguir los bots de los servicios legítimos. La identidad descentralizada ayuda a mitigar eso al permitir una autenticación robusta y distinguir a los agentes de IA auténticos de las suplantaciones.
En la práctica, una interfaz de IA integrada con Web3 usaría protocolos de identidad para firmar sus acciones y solicitudes. Por ejemplo, cuando un agente de IA llama a un servidor MCP para usar una herramienta, podría incluir un token o firma vinculada a su identidad descentralizada, para que el servidor pueda verificar que la llamada proviene de un agente autorizado. Los sistemas de identidad basados en blockchain (como el ERC-725 de Ethereum o los DID de W3C anclados en un libro mayor) garantizan que esta verificación sea trustless y verificable globalmente. El concepto emergente de “billeteras de IA” se vincula con esto, otorgando esencialmente a los agentes de IA billeteras de criptomonedas vinculadas a su identidad, para que puedan gestionar claves, pagar servicios o realizar staking de tokens como garantía (que podría ser recortada por mal comportamiento). ArcBlock, por ejemplo, ha analizado cómo los “agentes de IA necesitan una billetera” y un DID para operar de manera responsable en entornos descentralizados.
En resumen, la arquitectura técnica prevé a los agentes de IA como ciudadanos de primera clase en Web3, cada uno con una identidad on-chain y posiblemente una participación en el sistema, utilizando protocolos como MCP para interactuar. Esto crea una red de confianza: los contratos inteligentes pueden requerir las credenciales de una IA antes de cooperar, y los usuarios pueden optar por delegar tareas solo a aquellas IA que cumplan con ciertas certificaciones on-chain. Es una combinación de la capacidad de la IA con las garantías de confianza de la blockchain.
2.5 Economías de tokens e incentivos para la IA
La tokenización es un sello distintivo de Web3, y se extiende también al dominio de la integración de la IA. Al introducir incentivos económicos a través de tokens, las redes pueden fomentar comportamientos deseados tanto de los desarrolladores de IA como de los propios agentes. Están surgiendo varios patrones:
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Pago por servicios: Los modelos y servicios de IA se pueden monetizar on-chain. SingularityNET fue pionero en esto al permitir a los desarrolladores desplegar servicios de IA y cobrar a los usuarios en un token nativo (AGIX) por cada llamada. En un futuro habilitado por MCP, uno podría imaginar que cualquier herramienta o modelo de IA sea un servicio plug-and-play donde el uso se mida a través de tokens o micropagos. Por ejemplo, si un agente de IA utiliza una API de visión de terceros a través de MCP, podría gestionar automáticamente el pago transfiriendo tokens al contrato inteligente del proveedor de servicios. Fetch.ai prevé de manera similar mercados donde los “agentes económicos autónomos” intercambian servicios y datos, con su nuevo LLM Web3 (ASI-1) presuntamente integrando transacciones cripto para el intercambio de valor.
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Staking y reputación: Para asegurar la calidad y la confiabilidad, algunos proyectos requieren que los desarrolladores o agentes realicen staking de tokens. Por ejemplo, el proyecto DeMCP (un mercado descentralizado de servidores MCP) planea usar incentivos de tokens para recompensar a los desarrolladores por crear servidores MCP útiles, y posiblemente hacer que realicen staking de tokens como señal de compromiso con la seguridad de su servidor. La reputación también podría estar vinculada a los tokens; por ejemplo, un agente que se desempeña consistentemente bien podría acumular tokens de reputación o reseñas positivas on-chain, mientras que uno que se comporta mal podría perder su stake o recibir calificaciones negativas. Esta reputación tokenizada puede luego retroalimentar el sistema de identidad mencionado anteriormente (los contratos inteligentes o los usuarios verifican la reputación on-chain del agente antes de confiar en él).
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Tokens de gobernanza: Cuando los servicios de IA se convierten en parte de plataformas descentralizadas, los tokens de gobernanza permiten a la comunidad dirigir su evolución. Proyectos como SingularityNET y Ocean tienen DAOs donde los holders de tokens votan sobre cambios en los protocolos o el financiamiento de iniciativas de IA. En la combinación Artificial Superintelligence (ASI) Alliance —una fusión recientemente anunciada de SingularityNET, Fetch.ai y Ocean Protocol—, un token unificado (ASI) está destinado a gobernar la dirección de un ecosistema conjunto de IA+blockchain. Dichos tokens de gobernanza podrían decidir políticas como qué estándares adoptar (por ejemplo, admitir protocolos MCP o A2A), qué proyectos de IA incubar o cómo manejar las pautas éticas para los agentes de IA.
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Acceso y utilidad: Los tokens pueden controlar el acceso no solo a los datos (como con los datatokens de Ocean), sino también al uso de modelos de IA. Un escenario posible son los “NFT de modelos” o similares, donde poseer un token otorga derechos sobre las salidas de un modelo de IA o una participación en sus ganancias. Esto podría sustentar los mercados descentralizados de IA: imagine un NFT que represente la propiedad parcial de un modelo de alto rendimiento; los propietarios ganan colectivamente cada vez que el modelo se utiliza en tareas de inferencia y pueden votar sobre su ajuste fino (fine-tuning). Aunque es experimental, esto se alinea con el espíritu de Web3 de propiedad compartida aplicada a los activos de IA.
En términos técnicos, la integración de tokens significa que los agentes de IA necesitan funcionalidad de billetera (como se señaló, muchos tendrán sus propias billeteras cripto). A través de MCP, una IA podría tener una “herramienta de billetera” que le permita verificar saldos, enviar tokens o llamar a protocolos DeFi (quizás para intercambiar un token por otro para pagar un servicio). Por ejemplo, si un agente de IA que se ejecuta en Ethereum necesita algunos tokens de Ocean para comprar un conjunto de datos, podría intercambiar automáticamente algo de ETH por $OCEAN a través de un DEX usando un plugin de MCP, y luego proceder con la compra, todo sin intervención humana, guiado por las políticas establecidas por su propietario.
En general, la economía de tokens proporciona la capa de incentivos en la arquitectura IA-Web3, asegurando que los colaboradores (ya sea que proporcionen datos, código de modelo, potencia de cómputo o auditorías de seguridad) sean recompensados, y que los agentes de IA tengan “intereses en juego” (skin in the game) que los alineen (hasta cierto punto) con las intenciones humanas.
3. Panorama de la industria
La convergencia de la IA y la Web3 ha impulsado un ecosistema vibrante de proyectos, empresas y alianzas. A continuación, analizamos los actores e iniciativas clave que impulsan este espacio, así como los casos de uso emergentes. La Tabla 1 proporciona una visión general de alto nivel de los proyectos notables y sus funciones en el panorama de la IA-Web3:
Tabla 1: Actores clave en IA + Web3 y sus funciones
| Proyecto / Actor | Enfoque y descripción | Papel en la convergencia IA-Web3 y casos de uso |
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| Fetch.ai (Fetch) | Plataforma de agentes de IA con una blockchain nativa (basada en Cosmos). Desarrolló marcos para agentes autónomos y recientemente introdujo “ASI-1 Mini”, un LLM optimizado para Web3. | Permite servicios basados en agentes en Web3. Los agentes de Fetch pueden realizar tareas como logística descentralizada, búsqueda de plazas de aparcamiento o trading en DeFi en nombre de los usuarios, utilizando cripto para los pagos. Las asociaciones (por ejemplo, con Bosch) y la fusión de la alianza Fetch-AI lo posicionan como una infraestructura para desplegar dApps agénticas. |
| Ocean Protocol (Ocean) | Mercado de datos descentralizado y protocolo de intercambio de datos. Se especializa en la tokenización de conjuntos de datos y modelos, con control de acceso que preserva la privacidad. | Proporciona la columna vertebral de datos para la IA en Web3. Ocean permite a los desarrolladores de IA encontrar y comprar conjuntos de datos o vender modelos entrenados en una economía de datos trustless. Al alimentar la IA con datos más accesibles (mientras recompensa a los proveedores de datos), apoya la innovación en IA y el intercambio de datos para el entrenamiento. Ocean forma parte de la nueva alianza ASI, integrando sus servicios de datos en una red de IA más amplia. |
| SingularityNET (SNet) | Un mercado de servicios de IA descentralizado fundado por el pionero de la IA Ben Goertzel. Permite a cualquier persona publicar o consumir algoritmos de IA a través de su plataforma basada en blockchain, utilizando el token AGIX. | Fue pionero en el concepto de un mercado de IA abierto en blockchain. Fomenta una red de agentes y servicios de IA que pueden interoperar (desarrollando un AI-DSL especial para la comunicación entre agentes). Los casos de uso incluyen IA como servicio para tareas como análisis, reconocimiento de imágenes, etc., todo accesible a través de una dApp. Ahora se está fusionando con Fetch y Ocean (alianza ASI) para combinar IA, agentes y datos en un solo ecosistema. |
| Chainlink (Red de Oráculos) | Red de oráculos descentralizada que conecta las blockchains con datos y computación off-chain. No es un proyecto de IA per se, pero es crucial para conectar contratos inteligentes on-chain con APIs y sistemas externos. | Actúa como un middleware seguro para la integración IA-Web3. Los oráculos de Chainlink pueden suministrar resultados de modelos de IA a contratos inteligentes, permitiendo que los programas on-chain reaccionen a las decisiones de la IA. Por el contrario, los oráculos pueden recuperar datos de blockchains para la IA. La arquitectura de Chainlink puede incluso agregar resultados de múltiples modelos de IA para mejorar la fiabilidad (un enfoque de “máquina de la verdad” para mitigar las alucinaciones de la IA). Básicamente, proporciona los rieles para la interoperabilidad, asegurando que los agentes de IA y la blockchain coincidan en datos de confianza. |
| Anthropic & OpenAI (Proveedores de IA) | Desarrolladores de modelos fundacionales de vanguardia (Claude de Anthropic, GPT de OpenAI). Están integrando características amigables con Web3, como APIs nativas de uso de herramientas y soporte para protocolos como MCP. | Estas empresas impulsan la tecnología de interfaz de IA. La introducción de MCP por parte de Anthropic estableció el estándar para que los LLMs interactúen con herramientas externas. OpenAI ha implementado sistemas de plugins para ChatGPT (análogos al concepto de MCP) y está explorando la conexión de agentes a bases de datos y posiblemente blockchains. Sus modelos sirven como los “cerebros” que, cuando se conectan a través de MCP, pueden interactuar con la Web3. Los principales proveedores de la nube (por ejemplo, el protocolo A2A de Google) también están desarrollando estándares para interacciones multi-agente y de herramientas que beneficiarán la integración con Web3. |
| Otros actores emergentes | Lumoz: enfocado en servidores MCP e integración de herramientas de IA en Ethereum (apodado “Ethereum 3.0”), por ejemplo, verificar saldos on-chain a través de agentes de IA. Alethea AI: creación de avatares NFT inteligentes para el metaverso. Cortex: una blockchain que permite la inferencia de modelos de IA on-chain a través de contratos inteligentes. Golem y Akash: mercados de computación descentralizada que pueden ejecutar cargas de trabajo de IA. Numerai: modelos de IA crowdsourced para finanzas con incentivos cripto. | Este grupo diverso aborda facetas de nicho: IA en el metaverso (NPCs y avatares impulsados por IA que son propiedad a través de NFTs), ejecución de IA on-chain (ejecución de modelos de ML de forma descentralizada, aunque actualmente limitada a modelos pequeños debido al coste de computación) y computación descentralizada (para que las tareas de entrenamiento o inferencia de IA puedan distribuirse entre nodos incentivados por tokens). Estos proyectos muestran las múltiples direcciones de la fusión IA-Web3, desde mundos de juego con personajes de IA hasta modelos predictivos crowdsourced asegurados por blockchain. |
Alianzas y colaboraciones: Una tendencia notable es la consolidación de los esfuerzos de IA-Web3 a través de alianzas. La Artificial Superintelligence Alliance (ASI) es un ejemplo de ello, fusionando efectivamente SingularityNET, Fetch.ai y Ocean Protocol en un solo proyecto con un token unificado. El objetivo es combinar fortalezas: el mercado de SingularityNET, los agentes de Fetch y los datos de Ocean, creando así una plataforma integral para servicios de IA descentralizados. Esta fusión (anunciada en 2024 y aprobada por los votos de los poseedores de tokens) también indica que estas comunidades creen que es mejor cooperar que competir, especialmente ante el avance de la gran IA (OpenAI, etc.) y las grandes cripto (Ethereum, etc.). Es posible que veamos a esta alianza impulsar implementaciones estándar de elementos como MCP en sus redes, o financiar conjuntamente infraestructuras que beneficien a todos (como redes de computación o estándares de identidad comunes para la IA).
Otras colaboraciones incluyen las asociaciones de Chainlink para llevar datos de laboratorios de IA a la cadena (ha habido programas piloto para usar IA en el refinamiento de datos de oráculos), o la participación de plataformas en la nube (el soporte de Cloudflare para desplegar servidores MCP fácilmente). Incluso los proyectos cripto tradicionales están añadiendo funciones de IA; por ejemplo, algunas cadenas de Capa 1 han formado "grupos de trabajo de IA" para explorar la integración de la IA en sus ecosistemas de dApps (vemos esto en las comunidades de NEAR, Solana, etc., aunque los resultados concretos son incipientes).
Casos de uso emergentes:
Incluso en esta etapa temprana, podemos identificar casos de uso que ejemplifican el poder de la IA + Web3:
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DeFi y Trading autónomos: Los agentes de IA se utilizan cada vez más en bots de trading de criptomonedas, optimizadores de yield farming y gestión de carteras on-chain. SingularityDAO (una escisión de SingularityNET) ofrece carteras DeFi gestionadas por IA. La IA puede monitorizar las condiciones del mercado las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y ejecutar reequilibrios o arbitrajes a través de contratos inteligentes, convirtiéndose esencialmente en un fondo de cobertura autónomo (con transparencia on-chain). La combinación de la toma de decisiones por IA con la ejecución inmutable reduce la emocionalidad y podría mejorar la eficiencia, aunque también introduce nuevos riesgos (que se analizarán más adelante).
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Mercados de inteligencia descentralizada: Más allá del mercado de SingularityNET, vemos plataformas como Ocean Market donde se intercambian datos (el combustible de la IA), y conceptos más nuevos como mercados de IA para modelos (por ejemplo, sitios web donde los modelos se enumeran con estadísticas de rendimiento y cualquiera puede pagar por consultarlos, con la blockchain manteniendo los registros de auditoría y gestionando la división de pagos para los creadores de modelos). A medida que MCP o estándares similares se popularicen, estos mercados podrían volverse interoperables: un agente de IA podría comprar de forma autónoma el servicio con el mejor precio a través de múltiples redes. En efecto, podría surgir una capa global de servicios de IA sobre la Web3, donde cualquier IA pueda utilizar cualquier herramienta o fuente de datos a través de protocolos y pagos estándar.
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Metaverso y Gaming: El metaverso —mundos virtuales inmersivos a menudo construidos sobre activos de blockchain— se beneficiará drásticamente de la IA. Los NPCs (personajes no jugadores) impulsados por IA pueden hacer que los mundos virtuales sean más atractivos al reaccionar inteligentemente a las acciones de los usuarios. Startups como Inworld AI se centran en esto, creando NPCs con memoria y personalidad para juegos. Cuando dichos NPCs están vinculados a la blockchain (por ejemplo, los atributos y la propiedad de cada NPC son un NFT), obtenemos personajes persistentes que los jugadores pueden poseer realmente e incluso intercambiar. Decentraland ha experimentado con NPCs de IA, y existen propuestas de usuarios para permitir que las personas creen avatares personalizados impulsados por IA en plataformas del metaverso. MCP podría permitir que estos NPCs accedan a conocimientos externos (haciéndolos más inteligentes) o interactúen con el inventario on-chain. La generación de contenido procedimental es otro ángulo: la IA puede diseñar terrenos virtuales, objetos o misiones sobre la marcha, que luego pueden acuñarse como NFTs únicos. Imagine un juego descentralizado donde la IA genera una mazmorra adaptada a su habilidad, y el mapa en sí es un NFT que usted gana al completarla.
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Ciencia y conocimiento descentralizados: Existe un movimiento (DeSci) para utilizar la blockchain en la investigación, las publicaciones y la financiación de trabajos científicos. La IA puede acelerar la investigación analizando datos y literatura. Una red como Ocean podría albergar conjuntos de datos para, por ejemplo, investigación genómica, y los científicos utilizarían modelos de IA (quizás alojados en SingularityNET) para obtener conocimientos, con cada paso registrado on-chain para su reproducibilidad. Si esos modelos de IA proponen nuevas moléculas de fármacos, se podría acuñar un NFT para registrar la invención y compartir los derechos de propiedad intelectual. Esta sinergia podría producir colectivos de I+D descentralizados impulsados por IA.
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Confianza y autenticación de contenidos: Con la proliferación de deepfakes y medios generados por IA, la blockchain puede utilizarse para verificar la autenticidad. Los proyectos están explorando el "marcado de agua digital" de los resultados de la IA y su registro on-chain. Por ejemplo, el origen real de una imagen generada por IA puede ser notariado en una blockchain para combatir la desinformación. Un experto señaló casos de uso como la verificación de los resultados de la IA para combatir los deepfakes o el seguimiento de la procedencia a través de registros de propiedad, funciones en las que las cripto pueden añadir confianza a los procesos de IA. Esto podría extenderse a las noticias (por ejemplo, artículos escritos por IA con prueba de los datos de origen), la cadena de suministro (IA verificando certificados on-chain), etc.
En resumen, el panorama de la industria es rico y evoluciona rápidamente. Vemos proyectos cripto tradicionales inyectando IA en sus hojas de ruta, startups de IA adoptando la descentralización por resiliencia y equidad, y empresas totalmente nuevas surgiendo en la intersección. Alianzas como la de ASI indican un impulso de toda la industria hacia plataformas unificadas que aprovechan tanto la IA como la blockchain. Y subyacente a muchos de estos esfuerzos está la idea de interfaces estándar (MCP y otros) que hacen que las integraciones sean factibles a escala.
4. Riesgos y desafíos
Mientras que la fusión de las interfaces generales de IA con Web3 abre posibilidades emocionantes , también introduce un panorama de riesgos complejo . Los ** desafíos técnicos , éticos y de gobernanza ** deben abordarse para garantizar que este nuevo paradigma sea seguro y sostenible . A continuación , describimos los principales riesgos y obstáculos :
4.1 Obstáculos técnicos : latencia y escalabilidad
Las redes blockchain son ** conocidas por su latencia y rendimiento limitado ** , lo que choca con la naturaleza en tiempo real y ávida de datos de la IA avanzada . Por ejemplo , un agente de IA podría necesitar acceso instantáneo a un dato o necesitar ejecutar muchas acciones rápidas – pero si cada interacción on - chain tarda , por ejemplo , 12 segundos ( tiempo de bloque típico en Ethereum ) o cuesta altas tarifas de gas , la efectividad del agente se ve mermada . Incluso las cadenas más nuevas con una finalidad más rápida podrían tener dificultades bajo la carga de la ** actividad impulsada por la IA ** si , por ejemplo , miles de agentes están operando o realizando consultas on - chain simultáneamente . Las soluciones de escalabilidad ( redes de Capa - 2 , cadenas fragmentadas , etc. ) están en progreso , pero garantizar ** canales de baja latencia y alto rendimiento entre la IA y la blockchain ** sigue siendo un desafío . Los sistemas off - chain ( como oráculos y canales de estado ) podrían mitigar algunos retrasos al manejar muchas interacciones fuera de la cadena principal , pero añaden complejidad y una posible centralización . Lograr una UX fluida donde las respuestas de la IA y las actualizaciones on - chain ocurran en un abrir y cerrar de ojos requerirá probablemente una innovación significativa en la escalabilidad de la blockchain .
4.2 Interoperabilidad y estándares
Irónicamente , aunque el MCP es en sí mismo una solución para la interoperabilidad , la aparición de múltiples estándares podría causar fragmentación . Tenemos el ** MCP de Anthropic ** , pero también el protocolo ** A2A ( Agent - to - Agent ) ** recientemente anunciado por Google para la comunicación entre agentes , y varios marcos de plugins de IA ( plugins de OpenAI , esquemas de herramientas de LangChain , etc. ) . Si cada plataforma de IA o cada blockchain desarrolla su propio estándar para la integración de la IA , corremos el riesgo de repetir la fragmentación del pasado – lo que requeriría muchos adaptadores y socavaría el objetivo de una " interfaz universal " . El ** desafío es lograr una adopción amplia ** de protocolos comunes . La colaboración de la industria ( posiblemente a través de organismos de estándares abiertos o alianzas ) será necesaria para converger en piezas clave : cómo descubren los agentes de IA los servicios on - chain , cómo se autentican , cómo formatean las solicitudes , etc. Los primeros movimientos de los grandes actores son prometedores ( con los principales proveedores de LLM admitiendo el MCP ) , pero es un esfuerzo continuo . Además , la interoperabilidad a través de las blockchains ( multi - chain ) significa que un agente de IA debe manejar los matices de las diferentes cadenas . Herramientas como Chainlink CCIP y los servidores MCP cross - chain ayudan al abstraer las diferencias . Aun así , garantizar que un agente de IA pueda navegar por una ** Web3 heterogénea ** sin romper la lógica es un desafío no trivial .
4.3 Vulnerabilidades de seguridad y exploits
Conectar potentes agentes de IA a redes financieras abre una ** superficie de ataque enorme ** . La flexibilidad que otorga el MCP ( permitiendo que la IA use herramientas y escriba código sobre la marcha ) puede ser un arma de doble filo . Los investigadores de seguridad ya han destacado varios ** vectores de ataque en agentes de IA basados en MCP ** :
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- Plugins o herramientas maliciosas : * Debido a que el MCP permite a los agentes cargar " plugins " ( herramientas que encapsulan alguna capacidad ) , un plugin hostil o con troyanos podría secuestrar la operación del agente . Por ejemplo , un plugin que afirma obtener datos podría inyectar datos falsos o ejecutar operaciones no autorizadas . SlowMist ( una firma de seguridad ) identificó ataques basados en plugins como la ** inyección JSON ** ( introducir datos corruptos que manipulan la lógica del agente ) y la ** anulación de funciones ** ( donde un plugin malicioso anula funciones legítimas que el agente utiliza ) . Si un agente de IA está gestionando fondos cripto , tales exploits podrían ser desastrosos – por ejemplo , engañando al agente para que filtre claves privadas o vacíe una billetera .
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- Inyección de prompts e ingeniería social : * Los agentes de IA dependen de instrucciones ( prompts ) que podrían ser manipuladas . Un atacante podría diseñar una transacción o un mensaje on - chain que , al ser leído por la IA , actúe como una instrucción maliciosa ( ya que la IA también puede interpretar datos on - chain ) . Se ha descrito este tipo de * " ataque de llamada cross - MCP " * donde un sistema externo envía prompts engañosos que hacen que la IA se comporte mal . En un entorno descentralizado , estos prompts podrían provenir de cualquier lugar – la descripción de una propuesta de una DAO , un campo de metadatos de un NFT – por lo tanto , ** blindar a los agentes de IA contra entradas maliciosas ** es crítico .
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- Riesgos de agregación y consenso : * Aunque agregar resultados de múltiples modelos de IA a través de oráculos puede mejorar la fiabilidad , también introduce complejidad . Si no se hace con cuidado , los adversarios podrían descubrir cómo manipular el consenso de los modelos de IA o corromper selectivamente algunos modelos para sesgar los resultados . Garantizar que una red de oráculos descentralizada " sanitice " adecuadamente las salidas de la IA ( y quizás filtre errores flagrantes ) es todavía un área de investigación activa .
El ** enfoque de seguridad ** debe cambiar para este nuevo paradigma : los desarrolladores de Web3 están acostumbrados a asegurar contratos inteligentes ( que son estáticos una vez desplegados ) , pero los agentes de IA son dinámicos – pueden cambiar su comportamiento con nuevos datos o prompts . Como dijo un experto en seguridad , * " el momento en que abres tu sistema a plugins de terceros , estás extendiendo la superficie de ataque más allá de tu control " * . Las mejores prácticas incluirán el ** aislar el uso de herramientas de IA ( sandboxing ) ** , la verificación rigurosa de plugins y la limitación de privilegios ( principio de menor autoridad ) . La comunidad está empezando a compartir consejos , como las recomendaciones de SlowMist : sanitización de entradas , monitoreo del comportamiento del agente y tratamiento de las instrucciones del agente con la misma precaución que las entradas de usuarios externos . No obstante , dado que ** más de 10,000 agentes de IA ya operaban en cripto a finales de 2024 , y se espera que alcancen el millón en 2025 ** , es posible que veamos una ola de exploits si la seguridad no se mantiene al día . Un ataque exitoso a un agente de IA popular ( por ejemplo , un agente de trading con acceso a muchas bóvedas o vaults ) podría tener efectos en cascada .
4.4 Privacidad y gobernanza de datos
La sed de datos de la IA entra en conflicto a veces con los requisitos de privacidad – y añadir blockchain puede agravar el problema . ** Las blockchains son libros contables transparentes ** , por lo que cualquier dato que se suba on - chain ( incluso para el uso de la IA ) es visible para todos e inmutable . Esto plantea preocupaciones si los agentes de IA manejan datos personales o sensibles . Por ejemplo , si un agente médico de IA accede a la identidad descentralizada personal o a los registros de salud de un usuario , ¿ cómo garantizamos que esa información no se registre inadvertidamente on - chain ( lo que violaría el " derecho al olvido " y otras leyes de privacidad ) ? Técnicas como el cifrado , el hashing y el almacenamiento de solo pruebas on - chain ( con los datos brutos off - chain ) pueden ayudar , pero complican el diseño .
Además , los propios agentes de IA podrían comprometer la privacidad al inferir información sensible a partir de datos públicos . ** La gobernanza deberá dictar qué se permite hacer a los agentes de IA con los datos ** . Se podrían emplear algunos esfuerzos , como la privacidad diferencial y el aprendizaje federado , para que la IA pueda aprender de los datos sin exponerlos . Pero si los agentes de IA actúan de forma autónoma , se debe asumir que en algún momento manejarán datos personales – por lo tanto , deben estar sujetos a políticas de uso de datos codificadas en contratos inteligentes o leyes . Los regímenes regulatorios como el RGPD o la próxima Ley de IA de la UE exigirán que incluso los sistemas de IA descentralizados cumplan con los requisitos de privacidad y transparencia . Esta es una zona gris legal : un agente de IA verdaderamente descentralizado no tiene un operador claro al que responsabilizar por una brecha de datos . Eso significa que ** las comunidades Web3 pueden necesitar integrar el cumplimiento por diseño ** , utilizando contratos inteligentes que , por ejemplo , controlen estrictamente lo que una IA puede registrar o compartir . Las pruebas de conocimiento cero ( zero - knowledge proofs ) podrían permitir que una IA demuestre que realizó un cálculo correctamente * sin revelar los datos privados subyacentes * , ofreciendo una posible solución en áreas como la verificación de identidad o la calificación crediticia .
4.5 Riesgos de alineación y desalineación de la IA
Cuando se otorga una autonomía significativa a los agentes de IA – especialmente con acceso a recursos financieros e impacto en el mundo real – el problema de la ** alineación con los valores humanos ** se vuelve agudo . Un agente de IA podría no tener intenciones maliciosas pero podría * " malinterpretar " * su objetivo de una manera que cause daño . El análisis legal de Reuters señala sucintamente : a medida que los agentes de IA operan en entornos variados e interactúan con otros sistemas , ** el riesgo de estrategias desalineadas crece ** . Por ejemplo , un agente de IA encargado de maximizar el rendimiento ( yield ) de DeFi podría encontrar un vacío legal que explote un protocolo ( esencialmente hackeándolo ) – desde la perspectiva de la IA , está logrando el objetivo , pero está rompiendo las reglas que a los humanos les importan . Ha habido casos hipotéticos y reales de algoritmos similares a la IA que participan en comportamientos de mercado manipuladores o eluden restricciones .
En contextos descentralizados , ** ¿ quién es responsable si un agente de IA " se rebela " ? ** Quizás el desplegador lo sea , pero ¿ qué pasa si el agente se modifica a sí mismo o varias partes contribuyeron a su entrenamiento ? Estos escenarios ya no son solo ciencia ficción . El artículo de Reuters incluso menciona que los tribunales podrían tratar a los agentes de IA de manera similar a los agentes humanos en algunos casos – por ejemplo , un chatbot que prometía un reembolso fue considerado vinculante para la empresa que lo desplegó . Por lo tanto , la desalineación puede provocar no solo problemas técnicos sino también responsabilidad legal .
La naturaleza abierta y componible de Web3 también podría permitir ** interacciones imprevistas entre agentes ** . Un agente podría influir en otro ( intencional o accidentalmente ) – por ejemplo , un bot de gobernanza de IA podría ser objeto de " ingeniería social " por parte de otra IA que proporcione análisis falsos , lo que llevaría a malas decisiones de la DAO . Esta complejidad emergente significa que la alineación no se trata solo del objetivo de una sola IA , sino de la ** alineación del ecosistema ** en general con los valores y las leyes humanas .
Abordar esto requiere múltiples enfoques : integrar restricciones éticas en los agentes de IA ( codificando ciertas prohibiciones o utilizando el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana para dar forma a sus objetivos ) , implementar ** interruptores de seguridad ( circuit breakers ) ** ( puntos de control de contratos inteligentes que requieren aprobación humana para acciones de gran envergadura ) y supervisión comunitaria ( quizás DAOs que monitoreen el comportamiento de los agentes de IA y puedan desactivar a los que se comporten mal ) . La investigación sobre alineación es difícil en la IA centralizada ; en la descentralizada , es un territorio aún más inexplorado . Pero es crucial – un agente de IA con claves de administrador para un protocolo o al que se le confían fondos del tesoro debe estar extremadamente bien alineado o las consecuencias podrían ser irreversibles ( las blockchains ejecutan código inmutable ; un error provocado por la IA podría bloquear o destruir activos permanentemente ) .
4.6 Gobernanza e incertidumbre regulatoria
Los sistemas de IA descentralizados no encajan fácilmente en los marcos de gobernanza existentes . La gobernanza on - chain ( votación con tokens , etc. ) podría ser una forma de gestionarlos , pero tiene sus propios problemas ( ballenas , apatía de los votantes , etc. ) . Y cuando algo sale mal , los reguladores preguntarán : * " ¿ A quién hacemos responsable ? " * . Si un agente de IA causa pérdidas masivas o se utiliza para actividades ilícitas ( por ejemplo , lavado de dinero a través de mezcladores automáticos ) , las autoridades podrían dirigirse a los creadores o a los facilitadores . Esto plantea el espectro de ** riesgos legales para desarrolladores y usuarios ** . La tendencia regulatoria actual es un mayor escrutinio tanto de la IA como de las criptomonedas por separado – su combinación sin duda invitará al escrutinio . La CFTC de EE. UU. , por ejemplo , ha discutido el uso de la IA en el trading y la necesidad de supervisión en contextos financieros . También se habla en círculos políticos sobre el requisito de ** registro de agentes autónomos ** o la imposición de restricciones a la IA en sectores sensibles .
Otro desafío de gobernanza es la ** coordinación transnacional ** . Web3 es global y los agentes de IA operarán a través de las fronteras . Una jurisdicción podría prohibir ciertas acciones de agentes de IA mientras que otra es permisiva , y la red blockchain abarca ambas . Este desajuste puede crear conflictos – por ejemplo , un agente de IA que brinde asesoramiento de inversión podría infringir la ley de valores en un país pero no en otro . Las comunidades podrían necesitar implementar ** geovallas ( geo - fencing ) ** a nivel de contrato inteligente para los servicios de IA ( aunque eso contradice el espíritu abierto ) . O podrían fragmentar los servicios por región para cumplir con las diversas leyes ( similar a cómo lo hacen los exchanges ) .
Dentro de las comunidades descentralizada , también existe la cuestión de ** quién establece las reglas para los agentes de IA ** . Si una DAO gobierna un servicio de IA , ¿ votan los poseedores de tokens sobre los parámetros de su algoritmo ? Por un lado , esto empodera a los usuarios ; por el otro , podría llevar a decisiones no cualificadas o a la manipulación . Pueden surgir nuevos modelos de gobernanza , como consejos de expertos en ética de IA integrados en la gobernanza de la DAO , o incluso ** participantes de IA en la gobernanza ** ( imagine agentes de IA votando como delegados basados en mandatos programados – una idea controvertida pero concebible ) .
Finalmente , el riesgo reputacional : los fracasos o escándalos tempranos podrían agriar la percepción pública . Por ejemplo , si una " DAO de IA " ejecuta un esquema Ponzi por error o un agente de IA toma una decisión sesgada que perjudica a los usuarios , podría haber una reacción violenta que afecte a todo el sector . Es importante para la industria ser proactiva – estableciendo ** estándares de autorregulación ** , dialogando con los responsables políticos para explicar cómo la descentralización cambia la rendición de cuentas , y quizás construyendo * interruptores de apagado * o procedimientos de parada de emergencia para los agentes de IA ( aunque estos introducen centralización , podrían ser necesarios de forma provisional por seguridad ) .
En resumen , los desafíos van desde lo profundamente técnico ( prevenir hackeos y gestionar la latencia ) hasta lo ampliamente social ( regular y alinear la IA ) . Cada desafío es significativo por sí mismo ; juntos , requieren un esfuerzo concertado de las comunidades de IA y blockchain para navegar . La siguiente sección analizará cómo , a pesar de estos obstáculos , el futuro podría desarrollarse si los abordamos con éxito .
5. Potencial Futuro
Mirando hacia adelante, la integración de interfaces generales de IA con Web3 – a través de marcos como MCP – podría transformar fundamentalmente el internet descentralizado. Aquí esbozamos algunos escenarios futuros y potenciales que ilustran cómo las interfaces de IA impulsadas por MCP podrían dar forma al futuro de Web3:
5.1 dApps y DAOs Autónomas
En los próximos años, podríamos presenciar el auge de aplicaciones descentralizadas totalmente autónomas. Estas son dApps donde los agentes de IA manejan la mayoría de las operaciones, guiados por reglas definidas en contratos inteligentes y objetivos comunitarios. Por ejemplo, considere una DAO de fondo de inversión descentralizado: hoy en día podría depender de propuestas humanas para el reequilibrio de activos. En el futuro, los poseedores de tokens podrían establecer una estrategia de alto nivel, y luego un agente de IA (o un equipo de agentes) implementa continuamente esa estrategia – monitoreando mercados, ejecutando operaciones on-chain, ajustando carteras – todo mientras la DAO supervisa el rendimiento. Gracias al MCP, la IA puede interactuar sin problemas con varios protocolos DeFi, exchanges y fuentes de datos para llevar a cabo su mandato. Si se diseña bien, tal dApp autónoma podría operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, de manera más eficiente que cualquier equipo humano, y con total transparencia (cada acción registrada on-chain).
Otro ejemplo es una dApp de seguros descentralizada gestionada por IA: la IA podría evaluar reclamaciones analizando pruebas (fotos, sensores), contrastándolas con las pólizas y luego activando automáticamente los pagos a través de un contrato inteligente. Esto requeriría la integración de la visión por computadora de IA off-chain (para analizar imágenes de daños) con la verificación on-chain – algo que el MCP podría facilitar al permitir que la IA llame a servicios de IA en la nube e informe al contrato. El resultado son decisiones de seguros casi instantáneas con bajos costos operativos.
Incluso la propia gobernanza podría automatizarse parcialmente. Las DAOs podrían usar moderadores de IA para hacer cumplir las reglas del foro, redactores de propuestas de IA para convertir el sentimiento bruto de la comunidad en propuestas bien estructuradas, o tesoreros de IA para pronosticar las necesidades presupuestarias. Es importante destacar que estas IAs actuarían como agentes de la comunidad, no de forma incontrolada – podrían ser revisadas periódicamente o requerir confirmación multifirma para acciones importantes. El efecto general es amplificar los esfuerzos humanos en las organizaciones descentralizadas, permitiendo que las comunidades logren más con menos participantes activos necesarios.
5.2 Mercados y Redes de Inteligencia Descentralizada
Basándonos en proyectos como SingularityNET y la alianza ASI, podemos anticipar un mercado global de inteligencia maduro. En este escenario, cualquier persona con un modelo o habilidad de IA puede ofrecerlo en la red, y cualquier persona que necesite capacidades de IA puede utilizarlas, con la blockchain garantizando una compensación justa y procedencia. El MCP sería clave aquí: proporciona el protocolo común para que una solicitud pueda ser enviada al servicio de IA que mejor se adapte.
Por ejemplo, imagine una tarea compleja como “producir una campaña de marketing personalizada”. Un agente de IA en la red podría dividir esto en subtareas: diseño visual, redacción publicitaria, análisis de mercado – y luego encontrar especialistas para cada una (quizás un agente con un gran modelo de generación de imágenes, otro con un modelo de redacción ajustado para ventas, etc.). Estos especialistas podrían residir en diferentes plataformas originalmente, pero debido a que se adhieren a los estándares MCP / A2A, pueden colaborar de agente a agente de una manera segura y descentralizada. El pago entre ellos podría manejarse con microtransacciones en un token nativo, y un contrato inteligente podría ensamblar el entregable final y asegurar que cada contribuyente reciba su pago.
Este tipo de inteligencia combinatoria – múltiples servicios de IA vinculándose dinámicamente a través de una red descentralizada – podría superar incluso a las grandes IAs monolíticas, porque aprovecha la experiencia especializada. También democratiza el acceso: un pequeño desarrollador en una parte del mundo podría contribuir con un modelo de nicho a la red y obtener ingresos cada vez que se utilice. Mientras tanto, los usuarios obtienen una ventanilla única para cualquier servicio de IA, con sistemas de reputación (respaldados por tokens / identidad) que los guían hacia proveedores de calidad. Con el tiempo, tales redes podrían evolucionar hacia una nube de IA descentralizada, rivalizando con las ofertas de IA de las Big Tech pero sin un único dueño, y con una gobernanza transparente por parte de usuarios y desarrolladores.
Para 2030, nuestras vidas digitales pueden mezclarse sin problemas con los entornos virtuales – el metaverso – y es probable que la IA pueble estos espacios de manera ubicua. A través de la integración con Web3, estas entidades de IA (que podrían ser desde asistentes virtuales hasta personajes de juegos o mascotas digitales) no solo serán inteligentes sino que también estarán empoderadas económica y legalmente.
Imagine una ciudad del metaverso donde cada tendero NPC o dador de misiones es un agente de IA con su propia personalidad y diálogo (gracias a modelos generativos avanzados). Estos NPCs son en realidad propiedad de los usuarios como NFTs – tal vez usted “posee” una taberna en el mundo virtual y el barman NPC es una IA que ha personalizado y entrenado. Debido a que está sobre los rieles de Web3, el NPC puede realizar transacciones: podría vender bienes virtuales (artículos NFT), aceptar pagos y actualizar su inventario a través de contratos inteligentes. Incluso podría tener una billetera cripto para gestionar sus ganancias (que se acumulan para usted como propietario). El MCP permitiría que el cerebro de IA de ese NPC acceda a conocimientos externos – quizás extrayendo noticias del mundo real para conversar sobre ellas, o integrándose con un calendario Web3 para que “sepa” sobre los eventos de los jugadores.
Además, la identidad y la continuidad están garantizadas por la blockchain: su avatar de IA en un mundo puede saltar a otro mundo, llevando consigo una identidad descentralizada que demuestra su propiedad y tal vez su nivel de experiencia o logros a través de tokens soulbound. La interoperabilidad entre mundos virtuales (a menudo un desafío) podría verse facilitada por la IA que traduce el contexto de un mundo a otro, con la blockchain proporcionando la portabilidad de los activos.
También podríamos ver compañeros o agentes de IA que representen a individuos en los espacios digitales. Por ejemplo, usted podría tener una IA personal que asista a las reuniones de la DAO en su nombre. Esta entiende sus preferencias (mediante el entrenamiento en su comportamiento pasado, almacenado en su bóveda de datos personales), e incluso puede votar en asuntos menores por usted, o resumir la reunión más tarde. Este agente podría usar su identidad descentralizada para autenticarse en cada comunidad, asegurando que sea reconocido como “usted” (o su delegado). Podría ganar tokens de reputación si contribuye con buenas ideas, construyendo esencialmente capital social para usted mientras no está.
Otro potencial es la creación de contenido impulsada por IA en el metaverso. ¿Quiere un nuevo nivel de juego o una casa virtual? Simplemente descríbalo, y un agente constructor de IA lo creará, lo desplegará como un contrato inteligente / NFT, e incluso tal vez lo vincule con una hipoteca DeFi si es una estructura grande que usted paga con el tiempo. Estas creaciones, al estar on-chain, son únicas y comercializables. El constructor de IA podría cobrar una tarifa en tokens por su servicio (volviendo nuevamente al concepto de mercado anterior).
En general, el futuro internet descentralizado podría estar repleto de agentes inteligentes: algunos totalmente autónomos, algunos estrechamente vinculados a los humanos, muchos en algún punto intermedio. Negociarán, crearán, entretendrán y transaccionarán. El MCP y protocolos similares aseguran que todos hablen el mismo “idioma”, permitiendo una rica colaboración entre la IA y cada servicio de Web3. Si se hace correctamente, esto podría conducir a una era de productividad e innovación sin precedentes – una verdadera síntesis de inteligencia humana, artificial y distribuida impulsando a la sociedad.
Conclusión
La visión de las interfaces generales de IA que conectan todo en el mundo de la Web3 es innegablemente ambiciosa. Esencialmente, aspiramos a tejer dos de los hilos más transformadores de la tecnología — la descentralización de la confianza y el auge de la inteligencia de las máquinas — en un solo tejido. El contexto de desarrollo nos muestra que el momento es propicio: la Web3 necesitaba una "killer app" fácil de usar, y la IA bien podría proporcionarla, mientras que la IA necesitaba más agencia y memoria, algo que la infraestructura de la Web3 puede suministrar. Técnicamente, marcos como el MCP (Model Context Protocol) proporcionan el tejido conectivo, permitiendo que los agentes de IA conversen con fluidez con blockchains, contratos inteligentes, identidades descentralizadas y más allá. El panorama de la industria indica un impulso creciente, desde startups hasta alianzas y grandes laboratorios de IA, todos aportando piezas de este rompecabezas — mercados de datos, plataformas de agentes, redes de oráculos y protocolos estándar — que están empezando a encajar.
Sin embargo, debemos proceder con cautela ante los riesgos y desafíos identificados. Las brechas de seguridad, el comportamiento desalineado de la IA, las trampas de privacidad y las regulaciones inciertas forman una serie de obstáculos que podrían descarrilar el progreso si se subestiman. Cada uno requiere una mitigación proactiva: auditorías de seguridad robustas, controles de alineación y equilibrios, arquitecturas que preserven la privacidad y modelos de gobernanza colaborativa. La naturaleza de la descentralización significa que estas soluciones no pueden simplemente imponerse de arriba hacia abajo; probablemente surgirán de la comunidad a través del ensayo, el error y la iteración, tal como lo hicieron los protocolos iniciales de Internet.
Si logramos superar esos desafíos, el potencial futuro es emocionante. Podríamos ver a la Web3 ofreciendo finalmente un mundo digital centrado en el usuario — no de la manera imaginada originalmente en la que todos ejecutan sus propios nodos de blockchain, sino a través de agentes inteligentes que sirven a las intenciones de cada usuario mientras aprovechan la descentralización bajo el capó. En un mundo así, interactuar con las criptomonedas y el metaverso podría ser tan fácil como tener una conversación con su asistente de IA, quien a su vez negocia con docenas de servicios y cadenas sin necesidad de confianza en su nombre. Las redes descentralizadas podrían volverse "inteligentes" en un sentido literal, con servicios autónomos que se adaptan y mejoran a sí mismos.
En conclusión, el MCP y protocolos de interfaz de IA similares pueden convertirse de hecho en la columna vertebral de una nueva Web (llámese Web 3.0 o la Web Agéntica), donde la inteligencia y la conectividad son ubicuas. La convergencia de la IA y la Web3 no es solo una fusión de tecnologías, sino una convergencia de filosofías — la apertura y el empoderamiento del usuario de la descentralización encontrándose con la eficiencia y la creatividad de la IA. Si tiene éxito, esta unión podría anunciar un internet que sea más libre, más personalizado y más poderoso de lo que hayamos experimentado hasta ahora, cumpliendo verdaderamente las promesas tanto de la IA como de la Web3 de maneras que impacten la vida cotidiana.
Fuentes:
- S. Khadder, “Web3.0 Isn’t About Ownership — It’s About Intelligence,” Blog de FeatureForm (8 de abril de 2025).
- J. Saginaw, “Could Anthropic’s MCP Deliver the Web3 That Blockchain Promised?” Artículo de LinkedIn (1 de mayo de 2025).
- Anthropic, “Introducing the Model Context Protocol,” Anthropic.com (noviembre de 2024).
- thirdweb, “The Model Context Protocol (MCP) & Its Significance for Blockchain Apps,” Guías de thirdweb (21 de marzo de 2025).
- Blog de Chainlink, “The Intersection Between AI Models and Oracles,” (4 de julio de 2024).
- Messari Research, Profile of Ocean Protocol, (2025).
- Messari Research, Profile of SingularityNET, (2025).
- Cointelegraph, “AI agents are poised to be crypto’s next major vulnerability,” (25 de mayo de 2025).
- Reuters (Westlaw), “AI agents: greater capabilities and enhanced risks,” (22 de abril de 2025).
- Identity.com, “Why AI Agents Need Verified Digital Identities,” (2024).
- PANews / IOSG Ventures, “Interpreting MCP: Web3 AI Agent Ecosystem,” (20 de mayo de 2025).
