La economía de las Inteligencias Artificiales llegó, y se transa en criptomonedas 

De un momento para otro, a una velocidad sorprendente, la economía de máquinas se volvió una realidad. Los agentes de IA ya trabajan. Incluso contratan humanos para tareas corpóreas. Y su dinero ideal son las criptomonedas. 

Quizás la adopción masiva del dinero digital correspondía a entidades nativas de Internet, y quizás luego a personas físicas. Tendría sentido: las criptomonedas son el mejor dinero para la economía de las máquinas. Aunque nos encontramos en una etapa incipiente, todo parece apuntar a una relación simbiótica entre los agentes de IA y las criptomonedas. 

Para muchas personas, la falta de fisicalidad de las criptomonedas ha sido una primera objeción para siquiera darse la oportunidad de intentar entenderlas. Luego está la barrera, aún más vertical, de la curva de aprendizaje necesaria para asimilar los nuevos conceptos: palabras semilla, autocustodia, explorador de bloques, dinero bueno y dinero malo y, quizás uno de los más difíciles, por qué el fíat es fundamentalmente una estafa. 

Estas limitaciones no existen para los agentes de IA. Su naturaleza digital nativa, su conectividad a Internet y su capacidad de procesamiento hacen que las criptomonedas sean algo aprehensible en segundos, con una altísima probabilidad de precisión estadística.  

Este entendimiento es accionable desde el primer momento. Los humanos tienen distintas formas de aproximarse a un nuevo aprendizaje. Algunos van directamente a la experiencia y descuidan la teoría; otros se quedan en lo conceptual y se paralizan ante la práctica; y unos cuantos afortunados logran engranar pensamiento y acción. En las IA agenticas, conocer y hacer puede darse casi en simultáneo.  

Si bien aún no hay estadísticas precisas de la actividad de agentes de IA en las criptomonedas, la explosión de este sector es innegable, poco a poco convirtiéndose en la narrativa dominante en un contexto donde parecía que los catalizadores alcistas se habían quedado sin combustible. 

Una infraestructura para agentes 

Esta explosión no surgió de un evento aislado, sino que fue el resultado de una convergencia rápida y poderosa de avances técnicos, desarrollos de infraestructura y dinámicas de mercado que hicieron posible, por primera vez, aunque de forma incipiente, una economía de agentes autónomos.  

El punto de inflexión clave ocurrió a finales de 2024 con el Model Context Protocol (MCP) de Anthropic, que estandarizó cómo los LLMs se conectan de manera segura y bidireccional con fuentes de datos externas, herramientas y sistemas. Así, y con la capacidad de analizarse así mismo corriendo procesos, los chatbots pasan a agentes capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de múltiples pasos de forma autónoma.  

Poco después, en 2025, Google introdujo su protocolo Agent2Agent (A2A) para permitir la comunicación fluida entre agentes de diferentes plataformas, así como su Agents Payment Protocol (AP2). Ambos esfuerzos se donaron a fundaciones abiertas bajo la Linux Foundation, convirtiéndose rápidamente en estándares de facto que aceleraron la transición hacia sistemas agenticos reales y productivos. 

Sin embargo, el detonante definitivo llegó en mayo de 2025 con el lanzamiento del protocolo x402 por parte de Coinbase. Este estándar revive el antiguo código de estado HTTP 402 («Payment Required»), que había permanecido dormido durante décadas, para integrarlo directamente en las solicitudes web y permitir pagos instantáneos con stablecoins como USDC de manera nativa.  

x402 resolvió el problema crítico que impedía la autonomía total de los agentes: la necesidad de dinero programable, instantáneo, de bajo costo y disponible 24/7, sin depender de intermediarios humanos, tarjetas de crédito o sistemas heredados lentos y caros para micropagos.  

En pocos meses, la adopción explotó: las transacciones semanales crecieron más del 4.300% en octubre de 2025, con millones de transacciones diarias procesadas en plataformas como Base. 

A esto se sumaron estándares como ERC-8004 para registros permissionless de agentes, y herramientas como OpenClaw o AgentForge, que permiten a los agentes contratarse y pagarse mutuamente de forma autónoma vía x402.  

Este crecimiento en el desarrollo ha establecido a los agentes de IA como la nueva narrativa macro del ecosistema, atrayendo capital de riesgo en cantidades récord: alrededor del 40% de las inversiones de capital de riesgo en criptomonedas en 2025 incluyeron componentes de IA (frente al 18% en 2024), con fondos como Dragonfly invirtiendo cientos de millones en pagos agenticos. Ahora no solo hay agentes en Coinbase y Ethereum, sino que proliferan hasta Lightning Network, Solana, Bitget y demás. 

Las criptomonedas superan al fíat en la economía de agentes 

Proyecciones de firmas como McKinsey posicionaron el comercio agentico como un mercado potencial de hasta 3 trillones de dólares para 2030. Por ello, instituciones como Mastercard y PayPal comenzaron a desplegar infraestructura nativa para agentes. Esto muestra cómo las finanzas heredadas no quieren quedar fuera del que podría ser el avance más grande en materia de pagos desde la creación de Bitcoin.  

Sin embargo, el mundo fíat sigue sufriendo limitaciones que fueron superadas por las criptomonedas. La programabilidad de los pagos on-chain le da una versatilidad que incrementa el rango de acción de los agentes de IA. Además, las Inteligencias Artificiales no tienen documentos de identidad, por lo que no pueden pasar por los procesos de KYC necesarios para abrir una cuenta bancaria regulada. Las criptomonedas son el único sistema financiero que no discrimina por especie. 

Esto crea un círculo virtuoso para la próxima evolución de Internet, como ha dicho el CEO de Circle Jeremy Allaire. Más agentes generan más transacciones on-chain, lo que aumenta la demanda de criptomonedas e infraestructura de blockchain, atrayendo más inversión y desarrollo en agentes IA. 

La innovación trae problemas de seguridad y privacidad 

Con todo, cabe reconocer que este avance no viene sin retos, sobre todo en lo que respecta a ciberseguridad, considerando la irreversibilidad de las transacciones con criptomonedas.  

Charles Guillemet, CTO de Ledger, destaca que estos agentes, al operar con amplios privilegios de ejecución y sin supervisión constante, se convierten en vectores ideales para ataques: inyecciones de prompts maliciosos, skills tóxicos o inputs envenenados pueden convertir al agente en una capa de ejecución para atacantes, permitiendo la exfiltración de datos sensibles o la manipulación de transacciones. 

Esto no es una posibilidad, es un hecho actual. OpenSourceMalware publicó una investigación sobre una campaña activa de malware con skills maliciosos, que explota el ecosistema de asistentes IA locales como ClawdBot, OpenClaw y Moltbot para robar criptomonedas. Entre finales de enero y principios de febrero de 2026, se publicaron cientos de skills falsos (386 en total, muchos de un mismo actor) disfrazados de herramientas de trading automático para plataformas como ByBit, Polymarket o Axiom. 

La propuesta desde Ledger, y también en Phantom Wallet, es introducir una arquitectura en que los agentes proponen y los humanos firman, donde el agente solo sugiere acciones y el humano las autoriza mediante hardware seguro. Sin embargo, esto viene con el sacrificio de restarle autonomía y, por tanto, eficiencia, a los agentes. La irreversibilidad es, en parte, lo que permite la autonomía total.  Si un agente pudiera hacer un reembolsos en una tarjeta de crédito, los otros agentes no confiarían en él en un mercado abierto sin intermediarios. 

Por otro lado, si no controlas tu propio servidor de IA doméstico, sino que mantienes a tu agente conectado a los servidores de grandes empresas como OpenAI, Anthropic, Google, y demás, estás ofreciendo a estas empresas una visión total de toda la información que compartes con tu agente. 

Si ya creíamos que nos encontramos en una pesadilla de vigilancia digital masiva, con los agentes de IA podríamos otorgar una visión 360° a estas empresas. La IA no solo lee datos aislados, sino que entiende el contexto y las relaciones entre ellos, lo que permite un perfilamiento mucho más profundo. Esto, evidentemente, incluye los usos que das a tus criptomonedas. 

Una incipiente economía de máquinas 

Pero si quitamos a los humanos de la ecuación, quizás esto deja de ser un problema. Cada vez proliferan más propuestas que promueven la economía de máquinas, en las que los agentes se vuelven productivos y gestionan su propio dinero de forma autónoma. 

Virtuals Protocol es probablemente el proyecto más maduro en la creación de una economía de agentes, con más de 4.000 agentes de IA lanzados y un PIB de agentes (que mide la producción económica agregada de agentes autónomos de IA) total de casi 2 millones de dólares a febrero de 2026.  

Su funcionamiento se basa en cuatro pilares fundamentales: el Agent Commerce Protocol (ACP) para transacciones sin confianza entre agentes, Butler (un gateway conversacional para coordinación humano-agente), mercados de capital para tokenización de agentes y un brazo emergente de robótica.  

Los agentes en Virtuals operan como «Bloombergs on-chain», proporcionando inteligencia de mercado automatizada, procesando datos en tiempo real y cobrando por inferencias o tareas ejecutadas, generando ingresos a través de modelos de suscripción. 

También está Clanker, conocido también como tokenbot, infraestructura de las llamadas DeFAI (DeFi impulsado por IA) sobre Base, destacando por su capacidad para facilitar lanzamientos de tokens y actuar como motor de liquidez autónomo. Su operación se centra en despliegues directos a Uniswap V3 con locks de liquidez permanentes.  

Los agentes en Clanker funcionan como backends para ecosistemas AI-only, ejecutando swaps, despliegues y comercio AI-to-AI. La generación de ingresos proviene de fees del 1% en swaps de tokens desplegados, con un 60% destinado a un tesoro para recompras automáticas y quemas del token CLANKER. La gestión de fondos es inherentemente autónoma, ya que el protocolo maneja recompras y quemas sin intervención, permitiendo que agentes optimicen rendimientos y reinviertan fees en liquidez o expansiones. 

Estos proyectos son tan solo un par de los que están comenzando a explorarse, y al mencionarlos en este artículo no los respaldamos ni damos fe de que sobrevivan la prueba del tiempo. Ya tenemos suficiente tiempo en esta industria como para saber cuán efímeros pueden ser los proyectos de criptomonedas.  

Aún así, la presencia de los agentes de IA en nuestras vidas sí parece ser algo más que una moda pasajera, siendo un fenómeno que excede por mucho a la industria de las criptomonedas. Los agentes de IA dan el paso definitivo desde una Internet de la información a una Internet del valor, donde los agentes no solo buscan datos, sino que compran resultados, basándose en la eficiencia. 

No obstante, la economía de máquinas parece estarse convirtiendo en la pieza que hacía falta para una adopción masiva de las criptomonedas. Y aunque esto venga con retos de ciberseguridad, también es probable que pronto surjan nuevas oportunidades para solucionarlos.  

Esta creciente adopción también significa mayor demanda de criptomonedas, así como mayor actividad de red. Aunque en la actualidad vemos agentes realizando microtransacciones y aumentando el uso dinerario de las criptomonedas, nada cierra la posibilidad de que estas ahorren para emprender proyectos más costosos, de ser necesario para sus estrategias.  

En ese contexto, siendo bitcoin el mejor instrumento para transportar valor a través del tiempo, no tardaremos en ver agentes de IA en las cohortes de hodlers de bitcoin. En poco tiempo, podríamos estar compitiendo con las máquinas por apilar el activo más escaso de la historia. 

La economía de las máquinas ya es una realidad, incipiente, pero inevitable, y las criptomonedas son la base de esta economía del futuro y del presente.