El ciclo operativo de los agentes de IA es engañosamente simple pero intrincado en su ejecución: **observar → decidir → actuar → aprender**. Cada iteración depende de información _actual, confiable y sin restricciones_. Mientras que Web2 ofrece opciones de alquiler de plataformas selectas, Web3 presenta un panorama fragmentado. Los datos están dispersos a través de numerosas y diversas blockchains, arquitecturas de nodos, sistemas de indexación y oráculos off-chain, cada uno con desafíos únicos en términos de tiempos de respuesta, finalización de transacciones, interpretación de datos y posibles escenarios de falla. El resultado: los agentes de IA son hambrientos de datos, pero la información disponible está desorganizada.

Exploramos este desafío, examinamos indicadores públicos y esbozamos las características esenciales de un **marco de datos optimizado por IA** necesario para desbloquear el potencial de una economía impulsada por agentes en DeFi y más allá.

La IA está permeando rápidamente Web3, pero los datos siguen siendo el principal obstáculo.

Los líderes de la industria reconocen cada vez más la **sinergia entre la IA y las criptomonedas**: la IA contribuye con capacidades generativas y autonomía, mientras que las criptomonedas aportan _propiedad, procedencia y mercados abiertos_ para recursos computacionales y datos. Chris Dixon postula que los sistemas de IA _requieren_ computación habilitada por blockchain para revitalizar internet y alinear incentivos para el acceso a datos y modelos.

Vitalik Buterin categoriza las intersecciones entre cripto y IA: IA como _interfaz_, _participante_, _sujeto_ de garantías económicas, enfatizando la importancia de un diseño de incentivos cuidadoso: uno no puede simplemente integrar IA en mercados adversariales sin considerar la calidad de los datos y las implicaciones de seguridad.

En términos prácticos, DeFi está evolucionando hacia arquitecturas **basadas en la intención** ( donde los usuarios especifican los resultados deseados y los solucionadores compiten para cumplirlos ), precisamente porque los flujos de datos en cadena crudos son incompatibles con experiencias amigables para el usuario bajo condiciones de latencia y MEV. Gate Labs y Across propusieron **ERC-7683**, un estándar de intenciones cross-chain, como una infraestructura compartida para este enfoque.

**Conclusión clave:** Los agentes de IA están en el horizonte; los mercados se están adaptando; **la infraestructura de datos sigue siendo el factor limitante.**

La dura realidad: Desafíos enfrentados por los desarrolladores de IA en Web3

**Diversidad de Sistemas.** Cada blockchain tiene comportamientos RPC únicos, mecanismos de registro, esquemas de eventos, patrones de reorganización y suposiciones de finalización. Consultas básicas (e.g., "posiciones a través de Base+Solana+Polygon") requieren múltiples indexadores personalizados.

**Obsolescencia vs. Costo.** Los desarrolladores pueden acceder a datos _asequibles y retrasados_ o a datos _rápidos y costosos_ ( a través de indexadores de flujo personalizados o espejos gestionados ). Lograr ambos simultáneamente no es trivial.

**Interpretación Semántica.** Mientras que los bloques contienen hechos en bruto, **los conocimientos requieren modelado**. Transformar registros en entidades significativas (pools, posiciones, P&L) implica procesos ETL continuos y recalculos, específicos para cada protocolo y blockchain.

**Fiabilidad bajo estrés.** La congestión de la red y los retrasos de los oráculos crean precisamente los casos límite que los agentes autónomos luchan por manejar con gracia.

Los proveedores de indexación y la documentación destacan constantemente estos fundamentos: las consultas directas a la blockchain son complejas y lentas; los subgráficos o soluciones de duplicación equivalentes son necesarios para el rendimiento, sin embargo, la transmisión entre cadenas y la normalización de esquemas siguen siendo desafíos no resueltos.

Definiendo "Datos Accionables" y su Escasez en Web3

Los datos **se vuelven accionables** cuando un agente puede _decidir y ejecutar_ dentro de una _ventana de latencia_ definida mientras mantiene la precisión. Específicamente, esto requiere:

**Semántica Normalizada:** Representación consistente de tokens, pools, posiciones, transferencias y precios con tipos/unidades uniformes a través de blockchains.

**Oportunidad y Determinismo:** Definidos SLOs de latencia p95/p99, además de métricas de frescura _conscientes de la finalización_ ( que distinguen entre finalización suave y finalización dura ).

**Verificabilidad:** Procedencia criptográfica o derivación reproducible ( e.g., versiones de subgráficos, sumas de verificación espejo ).

**Datos Adyacentes al Cómputo:** Capacidades de puntuación, detección de anomalías y simulación de rutas _co-localizadas_ con flujos de datos.

**Streaming + Acceso Histórico:** Flujos de eventos de solo anexado combinados con instantáneas indexadas para soportar consultas de "¿qué cambió?".

La infraestructura actual de Web3 ofrece fragmentos de esta funcionalidad ( a través de subgráficas, RPCs, APIs de análisis ), pero carece de la **estructura cohesiva, intercadena y de baja latencia** que requieren los agentes de calidad de producción. Incluso los propios materiales de Gate y las guías de terceros reconocen la complejidad del acceso directo a la cadena, orientando a los desarrolladores hacia sistemas de indexación/espejo para implementaciones prácticas.

Lecciones de incidentes del mundo real: Cuando la latencia y la fragmentación causan fallos

Varios productos recientes de AI×Web3 han **cesado operaciones, sido archivados o dejado de funcionar efectivamente**:

**La plataforma "WWA" de Planet Mojo para agentes de juegos de IA**: descontinuada el **1 de julio de 2025** junto con el juego insignia del estudio, Mojo Melee, citando cambios en la dinámica del mercado.

**Brian (AI → constructor de transacciones onchain )**: un asistente Web3 de "texto a transacción" lanzado en ETHPrague 2023; el equipo **anunció la cesación de operaciones el 26 de mayo de 2025** después de perder su ventaja de primer movimiento a medida que los ejecutores agentes se volvieron comunes.

**TradeAI / Stakx (AI-trading schemes usando NFTs & "algos")**: atrajo cientos de millones en inversiones, luego **congeló retiros y cesó operaciones**; ahora enfrenta una demanda colectiva en EE. UU. que alega valores no registrados y tergiversaciones. (Una historia de advertencia sobre las afirmaciones de "IA" en crypto.)

**BitAI ("manos libres" AI crypto autotrader)**: se desconectó en **marzo de 2024** después de prometer ganancias automatizadas impulsadas por IA.

**Desafíos regulatorios en la intersección de AI-Web3:** Aunque no es un fracaso permanente, **Worldcoin (World Network)** experimentó **una suspensión temporal de operaciones en Indonesia en mayo de 2025**, ilustrando cómo los riesgos de cumplimiento pueden impactar abruptamente en los despliegues de Web3 adyacentes a la IA.

Patrones Observados

**La latencia + la fragmentación de datos perjudican el rendimiento del agente.** Los equipos que prometen funcionalidad de "lenguaje natural a onchain" a menudo luchan con problemas de frescura/finalidad en múltiples cadenas y un indexado frágil, lo que resulta en oportunidades perdidas o costosos paliativos de infraestructura.

**Disparidad entre Hype y ROI:** Los analistas anticipan una alta tasa de fracaso para los proyectos de "IA agentiva" en los próximos años, siendo los costos, las propuestas de valor poco claras y los desafíos en la gestión de riesgos modos de fracaso comunes.

**"AI Trading" Reclamos como Banderas Rojas.** Los reguladores y organismos de control señalan consistentemente las propuestas de "bot de IA propietario" como de alto riesgo; muchos de estos proyectos desaparecen o cambian de rumbo después de los empujones de marketing iniciales.

_"La fragmentación de datos representa el obstáculo más significativo para los agentes de IA en Web3: la multitud de cadenas, esquemas y APIs poco confiables obliga a los agentes a elegir entre señales desactualizadas o esfuerzos de integración interminables. La latencia, las brechas en la frescura de los datos y la compleja ejecución on-chain transforman las estrategias prometedoras en oportunidades perdidas, mientras que los formatos inconsistentes conducen a errores de anclaje, deriva del modelo y un comportamiento frágil._

_La solución radica en una capa de datos semánticos unificada y en tiempo real con esquemas normalizados, indexadores de streaming, eventos canónicos y retrocesos deterministas, lo que permite a los agentes centrarse en la estrategia en lugar de la infraestructura. En HeyElsa, estamos desarrollando esta capa agencial con liquidez entre cadenas, puntos finales de datos y capacidades RAG en tiempo real (en progreso), transformando el caos fragmentado en una ejecución autónoma confiable._

– _Dhawal Shah, Fundador y CEO en HeyElsa_

Enfoques Efectivos: Soluciones a las Limitaciones Actuales

1. **Rieles Basados en Intención, No Llamadas Crudas.** Cambiar de "ejecutar X en la dirección Y" a "lograr el resultado Z," permitiendo que los _solvers_ compitan, mitigando MEV/latencia en una capa meta.
2. **Finalidad Consciente de la Frescura.** Exponer métricas de "frescura + confianza" a los agentes (, por ejemplo, finalidades suaves en N confirmaciones frente a finalidades duras después de epoch), permitiendo políticas adaptativas.
3. **Compute-to-Data.** Reubique la puntuación/simulación en el borde de los flujos de datos para minimizar la latencia de fan-out.
4. **Pruebas & Reversiones.** Utilizar dos fuentes independientes para señales críticas (e.g., precio) más derivaciones explicables para ayudar a los agentes a aprender de los errores.
5. **Puertas con intervención humana.** Para acciones de alto impacto, requerir aprobación explícita o implementar presupuestos de política limitados.

Gate analizó los principales rieles de intención y proveedores de indexación, recopilando información sobre los desafíos actuales de un producto de AI×Web3 lanzado recientemente.

_"Los agentes de IA no fallan debido a una lógica defectuosa; fallan debido a entradas poco fiables. Las blockchains emiten fragmentos de registro crudos e inconsistentes sin contexto. Hasta que establezcamos una capa neutral que normalice y verifique estos datos en tiempo real, los agentes en Web3 están operando a ciegas. El desafío no es desarrollar IA más sofisticada, sino proporcionarles señales limpias y fiables sobre las cuales actuar."_

– _Nasim Akthar, CTO en Igris.bot_

Imaginando una Capa de Datos Preparada para IA – Especificaciones, No Hype

Conceptualízalo como **Programable, Verificable, en Tiempo Real, Cross-Chain**:

**Ingestión y Normalización:** Conectores de múltiples cadenas → esquemas canónicos (tokens, pools, posiciones, precios, rutas) con unidades explícitas y lugares decimales.

**Streaming + Instantáneas:** Flujos tipo Kafka para eventos; instantáneas OLAP para análisis histórico y uniones.

**Espejos con Procedencia:** Espejos deterministas de subgráficas o equivalentes, con transformaciones versionadas y verificaciones de integridad que permiten a los agentes _razonar_ sobre la procedencia de los datos.

**Cómputo en tiempo real:** Capacidades integradas para análisis de volatilidad, evaluación de profundidad de liquidez, simulación de rutas y puntuación de deslizamiento/riesgo _co-localizadas_ con flujos para cumplir con los objetivos p95.

**API de Frescura Consciente de Finalidad:** Cada operación de lectura devuelve: freshness\_ms, confirmations, finality\_level, permitiendo políticas para Gate acciones apropiadamente.

**Ganchos de intención:** Enlaces de primera clase a las vías de intención (CoW, 7683, Across) que permiten "decidir → actuar" como una única llamada, con recibos de simulación.

**Seguridad & Auditoría:** Límites de tasa, interruptores de emergencia, registros de reproducción y pruebas post-comercio para aprendizaje y mejora continua.

El Futuro de la IA × Web3: Mercados de Agentes y Economías de Datos Comprobables

Con la infraestructura de datos adecuada, emergen nuevas fronteras:

**Creación de Mercados Basada en Agentes & Gestión de Riesgos:** Sistemas de creación de mercados autónomos que tienen en cuenta _la frescura de los datos & la finalización_ en los cálculos de cotizaciones.

**Copilotos de Gobernanza:** Agentes capaces de analizar propuestas, simular resultados y emitir opiniones con atestaciones criptográficas.

**Políticas de Portafolio Multicadena:** Implementar estrategias como "Asegurar 2 ETH en Base si la variación semanal excede X," enrutadas a través de carriles de intención dentro de las restricciones de latencia limitadas.

**Mercados de Datos para Modelos:** Conjuntos de datos conscientes de la procedencia y servicios de inferencia con pago en la cadena y pruebas de uso.

**Capas de Seguridad:** La precaución de Vitalik sigue siendo relevante: las interfaces y políticas deben ser diseñadas para mitigar estafas y desalineaciones. Desarrollar infraestructura que _priorice la corrección_ sobre la velocidad cruda.

Conclusión: La arquitectura define el destino

Si los agentes representan la próxima capa de interfaz de usuario, **tu arquitectura se convierte en tu producto**. Los equipos que parchean continuamente llamadas RPC y trabajos ETL por cron tendrán dificultades para mantenerse al día con mercados multi-chain, en tiempo real y adversariales. Los equipos que establezcan una **capa de datos lista para IA** – normalizada, replicada, computable, consciente de la finalización e integrada con rieles de intención, desplegarán agentes capaces de _observar, decidir, actuar y aprender_ a velocidades de nivel de producción.

Proporcionar a los agentes la infraestructura de datos que requieren. Tienen sed de información de calidad, y el mercado no espera a nadie.

Descargo de responsabilidad: Este contenido es solo para fines informativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.