Los asistentes de trading impulsados por IA se acercan cada vez más a convertirse en compañeros a tiempo completo: pueden supervisar los mercados, buscar información nueva e incluso ejecutar operaciones dentro de los límites establecidos por los usuarios. Pero el presidente de Animoca Brands, Yat Siu, advirtió en Token2049 Singapur que el verdadero riesgo no es la automatización, sino depender de sistemas que los usuarios no controlan.
En declaraciones a Cointelegraph, Siu explicó por qué un agente autónomo puede ser útil precisamente porque está siempre atento a novedades que una persona podría pasar por alto. Sin embargo, también advirtió que, cuando se le pide a un agente que asuma demasiadas responsabilidades —o cuando se comporta de forma impredecible—, la confusión resultante puede superar la comodidad que ofrece. Su mensaje general: si los traders quieren ayuda de la IA, deberían optar por herramientas especializadas, límites claros y portabilidad de los datos.
Conclusiones clave
Los agentes de IA pueden ampliar la supervisión más allá de las horas de vigilia, pero Siu sostiene que los operadores podrían volverse demasiado dependientes de servicios de terceros que no pueden controlar por completo.
Siu afirma que un único agente de propósito general puede «confundirse» cuando se le hacen preguntas sin relación entre sí, y recomienda usar varios agentes especializados.
Advierte que la IA quizá no genere una ventaja si muchos usuarios reciben respuestas similares a las mismas indicaciones sobre operaciones de trading.
Las plataformas de criptomonedas ya permiten que los agentes realicen acciones (dentro de los límites establecidos por los usuarios), además de acceder a información, lo que plantea nuevos problemas operativos y de privacidad.
En cuanto a la gestión de riesgos, Siu recomienda tratar a los asistentes de IA como asesores externos y prever cómo exportar los datos si se revoca el acceso.
Por qué «un agente para todo» puede resultar contraproducente
La principal preocupación de Siu es la rapidez con la que puede disminuir la utilidad de un agente cuando su función se vuelve demasiado amplia. Dijo que se puede diseñar un asistente para que busque novedades de forma continua y avise al usuario cuando encuentre algo relevante. Para ilustrarlo, comparó dos maneras de planificar conferencias: un chatbot podría enumerar eventos cuando se le pregunta, mientras que un agente autónomo estaría pendiente de nuevos anuncios y sugeriría a qué conferencias asistir a medida que surjan oportunidades.
Sin embargo, Siu dijo que su propia experiencia mostró lo que ocurre cuando la ambigüedad afecta al comportamiento de un agente en sus primeras etapas. Su agente se centró demasiado en el trading de criptomonedas y la gestión de inversiones; incluso intentaba interpretar como relacionadas con las criptomonedas preguntas que en realidad no lo eran. En su opinión, la solución es arquitectónica, no meramente conductual: ejecutar varios agentes especializados en lugar de esperar que un único sistema se ocupe de todas las tareas.
Amplió su argumento más allá del trading. Si se espera que un solo agente gestione un calendario personal, las obligaciones familiares y la planificación de viajes, y además ofrezca asesoramiento financiero, «va a confundirte», dijo Siu, porque el agente tiene demasiados objetivos que se solapan y el usuario depende demasiado de un único proceso de toma de decisiones.
Las respuestas de la IA podrían converger: ¿de dónde proviene entonces la ventaja?
Aunque los agentes sean fiables, Siu cuestionó que vayan a producir automáticamente estrategias superiores. Si muchos operadores dan a la IA la misma idea de operación, podrían recibir resultados bastante similares, afirmó. En otras palabras, la ventaja inicial de la IA —el acceso a la información y su rápida síntesis— podría estar ampliamente al alcance de todos.
La diferenciación podría surgir en la etapa de seguimiento. Siu sostuvo que, cuando los usuarios hacen preguntas aclaratorias basadas en sus propias prioridades y conocimientos, la respuesta del agente puede empezar a reflejar el «gusto o… la forma de pensar» de esa persona. Con el tiempo, un agente puede aprender las preferencias y generar enfoques más personalizados sobre el riesgo, el momento oportuno y la selección de mercados.
Aun así, los reguladores han estado prestando atención a los riesgos sistémicos que conlleva la toma de decisiones a escala mediante IA. En abril de 2025, el Comité de Política Financiera del Banco de Inglaterra advirtió que el uso generalizado de modelos similares podría llevar a los inversores a adoptar posiciones parecidas durante periodos de tensión, lo que podría amplificar las perturbaciones del mercado. La conclusión para los operadores es que la personalización y el criterio del usuario pueden ayudar en algunos casos, pero la convergencia del comportamiento sigue siendo motivo de preocupación cuando las herramientas subyacentes son similares.
Las plataformas pasan del asesoramiento a la acción
Aunque Siu se centró en los riesgos de dependencia y confusión, sus declaraciones también coincidieron con una tendencia clara: los principales ecosistemas de criptomonedas están empezando a dar a los agentes acceso directo a monederos y funciones de trading.
Cointelegraph informó anteriormente que Coinbase presentó en febrero los «Agentic Wallets», que permiten a los agentes de IA gastar y operar con criptomonedas dentro de los límites fijados por los usuarios. En marzo, Binance lanzó «AI Agent Skills», diseñadas para dar a los agentes acceso a datos de mercado en tiempo real y la capacidad de colocar y gestionar órdenes al contado.
Para los usuarios, estas capacidades permiten delegar una mayor parte de la carga operativa que suele mantener a los operadores frente a las pantallas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Siu reconoció que los agentes pueden ayudar a los operadores con la supervisión rutinaria y el seguimiento del mercado sin sacrificar el sueño, sobre todo si el sistema está sujeto a reglas establecidas por el usuario.
También recalcó que la intervención humana debe seguir siendo la fuerza que guía el proceso. En su opinión, el tipo adecuado de participación humana no consiste necesariamente en aprobar constantemente cada acción. En cambio, las personas deberían definir las ideas y los límites que orienten al agente y luego intervenir cuando algo exceda el cometido previsto.
El coste oculto: privacidad, control y riesgo de perder el acceso a la cuenta
Junto con los beneficios técnicos, Siu señaló una contrapartida menos visible, pero potencialmente grave: un agente que «te conoce» necesita acceder a datos personales, y ese acceso tiene consecuencias. Sugirió que los usuarios traten a un asistente de IA como a un asesor externo y consideren cuidadosamente qué información necesita realmente para responder de manera eficaz.
Le preocupa que incluso detalles aparentemente menores —como información sobre los ingresos, las finanzas personales o las relaciones cercanas— puedan formar parte del perfil operativo del agente. Una vez concedido ese permiso, quizá no sea posible revocarlo de inmediato, y el proveedor subyacente podría seguir controlando el acceso.
La advertencia de Siu cobra más fuerza ante la fragilidad operativa. Dijo que, si la empresa que presta el servicio controla la cuenta, una suspensión podría interrumpir de golpe todo lo que el usuario está haciendo, convirtiendo lo que se promocionaba como asistencia continua en un único punto de fallo.
Planteó el caso hipotético de que un asistente al que se ha entrenado durante años desaparezca de repente. En ese caso, Siu sostuvo que, como mínimo, los usuarios deberían tener derecho a descargar sus datos para trasladarlos a otro lugar y, posiblemente, permitir que otro agente tome el relevo.
La inquietud por la privacidad en torno a la IA no es teórica. En una encuesta de 2026, el Pew Research Center informó que el 71 % de los adultos estadounidenses cree que un mayor uso de la IA hará que su información personal esté menos segura. Aunque esa cifra no se refiere específicamente a los agentes de trading de criptomonedas, pone de relieve la preocupación general de la ciudadanía sobre cómo gestionan los datos y los permisos los sistemas de IA.
Qué deberían observar los operadores a continuación
A medida que se generalizan los agentes conectados a monederos, las preguntas clave están pasando de «¿Puede operar la IA?» a «¿Quién controla al agente, qué tan fácil es limitarlo y pueden los usuarios conservar sus datos si se interrumpe el acceso?». Los operadores deberían seguir de cerca cómo definen los límites las plataformas, cómo se gestionan los permisos de los agentes y si la portabilidad de los datos se considera una función básica y no algo secundario.
Este artículo se publicó originalmente con el título «Yat Siu Warns: 24/7 Trading Agents Risk Sudden Access Loss» en Crypto Breaking News, tu fuente de confianza de noticias sobre criptomonedas, Bitcoin y novedades de la cadena de bloques.