La IA está cambiando la forma en que se distribuyen las ganancias de los airdrops de criptomonedas.
Antes, los estudios ganaban dinero porque contaban con capacidades técnicas que la gente común no tenía: interacciones masivas, scripts automatizados, análisis de datos on-chain y gestión de cuentas.
Los proyectos necesitaban estas capacidades para generar una base de usuarios, datos de transacciones y expectación en el mercado, y luego cubrir los costes con la expectativa de recibir tokens en el futuro.
Pero ahora, la IA ha rebajado esa barrera técnica.
Cualquier persona puede usar la IA para desarrollar scripts, bots y herramientas de datos. Los estudios ya no tienen la clara ventaja informativa y técnica que tenían antes.
El problema es que los propios proyectos también se benefician de la reducción de costes que trae la IA.
Lo que antes había que subcontratar a estudios ahora se puede hacer internamente; y los datos on-chain que antes se obtenían mediante airdrops ya no son tan escasos.
Es natural que los proyectos vuelvan a hacer cuentas: ¿deberían destinar un presupuesto de tokens a las direcciones que generan interacciones artificiales, o invertirlo en liquidez, exchanges y canales que realmente generen ingresos?
Por eso creo que el atractivo de los airdrops tradicionales está disminuyendo.
En el futuro, quizá valga más la pena estudiar los proyectos en etapas tempranas con capacidad real de generar beneficios, así como los productos dispuestos a distribuir tokens mediante ventas públicas, beneficios para los usuarios u otros mecanismos.
Otra opción son los proyectos mitad meme y mitad farming de airdrops, en los que la participación de los usuarios en las transacciones, la difusión y las actividades de la comunidad forma parte del propio ecosistema del producto.
Pero en el caso de los Perps y los mercados de predicción, hay que calcular bien los costes. Las comisiones, el deslizamiento y las pérdidas por operar cuestan dinero real; los puntos no equivalen a ganancias, y el volumen de transacciones tampoco equivale a beneficios.
Cuando la IA elimina las barreras técnicas para farmear airdrops, la verdadera competencia ya no consiste en quién puede generar más interacciones, sino en quién puede detectar antes los proyectos en los que vale la pena participar.
Antes, los estudios ganaban dinero porque contaban con capacidades técnicas que la gente común no tenía: interacciones masivas, scripts automatizados, análisis de datos on-chain y gestión de cuentas.
Los proyectos necesitaban estas capacidades para generar una base de usuarios, datos de transacciones y expectación en el mercado, y luego cubrir los costes con la expectativa de recibir tokens en el futuro.
Pero ahora, la IA ha rebajado esa barrera técnica.
Cualquier persona puede usar la IA para desarrollar scripts, bots y herramientas de datos. Los estudios ya no tienen la clara ventaja informativa y técnica que tenían antes.
El problema es que los propios proyectos también se benefician de la reducción de costes que trae la IA.
Lo que antes había que subcontratar a estudios ahora se puede hacer internamente; y los datos on-chain que antes se obtenían mediante airdrops ya no son tan escasos.
Es natural que los proyectos vuelvan a hacer cuentas: ¿deberían destinar un presupuesto de tokens a las direcciones que generan interacciones artificiales, o invertirlo en liquidez, exchanges y canales que realmente generen ingresos?
Por eso creo que el atractivo de los airdrops tradicionales está disminuyendo.
En el futuro, quizá valga más la pena estudiar los proyectos en etapas tempranas con capacidad real de generar beneficios, así como los productos dispuestos a distribuir tokens mediante ventas públicas, beneficios para los usuarios u otros mecanismos.
Otra opción son los proyectos mitad meme y mitad farming de airdrops, en los que la participación de los usuarios en las transacciones, la difusión y las actividades de la comunidad forma parte del propio ecosistema del producto.
Pero en el caso de los Perps y los mercados de predicción, hay que calcular bien los costes. Las comisiones, el deslizamiento y las pérdidas por operar cuestan dinero real; los puntos no equivalen a ganancias, y el volumen de transacciones tampoco equivale a beneficios.
Cuando la IA elimina las barreras técnicas para farmear airdrops, la verdadera competencia ya no consiste en quién puede generar más interacciones, sino en quién puede detectar antes los proyectos en los que vale la pena participar.