Los agentes de inteligencia artificial están integrados en las finanzas descentralizadas (DeFi), ya que la automatización de los sistemas financieros y las estrategias de trading son tendencias dentro de las criptomonedas, pero ¿hasta qué punto son seguros?
Los agentes de IA se basan en datos precisos para operar con eficacia, automatizando la provisión de liquidez, las operaciones y la gestión de billeteras. Aun así, las cuestiones relativas a su seguridad y fiabilidad siguen siendo vitales a medida que crece su adopción.
Mike Cahill, CEO de Douro Labs y colaborador de Pyth Network, dijo a Cointelegraph en una entrevista exclusiva que estos agentes de IA se basan en "datos de alta fidelidad en tiempo real para tomar decisiones divididas".
Los errores o la manipulación en los datos podrían conducir a decisiones no intencionadas con consecuencias significativas, que Cahill dijo que pueden abordarse proporcionando "actualizaciones de precios de primera parte de latencia ultrabaja".
Datos en tiempo real en la toma de decisiones con IA
Los agentes de IA dependen de datos precisos y oportunos para tomar decisiones eficaces en mercados en rápida evolución, que idealmente proceden directamente de proveedores de primera parte, como creadores de mercado o exchanges.
Estos sistemas agregan datos de múltiples fuentes, lo que reduce la probabilidad de manipulación o imprecisiones, con actualizaciones de hasta un milisegundo, garantizando que los agentes puedan responder instantáneamente a los cambios del mercado.
"Pyth garantiza que los agentes operen con los datos de mercado más precisos disponibles, eliminando los riesgos derivados de información obsoleta o manipulada", afirma Cahill. "Los agentes de IA prosperan con la velocidad, la precisión y la automatización".
Protección de los agentes de IA
Uno de los mayores retos para los agentes de IA es operar con seguridad en condiciones de mercado volátiles, un elemento que los sistemas descentralizados pretenden salvaguardar.
Por ejemplo, Oracle Integrity Staking (OIS) exige a los editores de datos que hagan stake de capital, alineando sus incentivos financieros con la exactitud de sus contribuciones, lo que significa que pierden sus stakings si se proporcionan datos defectuosos o manipulados.
Cahill afirmó que el OIS de Pyth crea una "capa de seguridad económica" que se alinea con la obtención de precios de primera mano y la agregación ponderada para desarrollar precios resistentes y de alta frecuencia que reflejen las verdaderas condiciones del mercado. Y añade:
"Los agentes de IA también pueden integrar salvaguardas programables, como intervalos de confianza y umbrales de deslizamiento predefinidos, lo que les impide ejecutar operaciones en condiciones volátiles o poco fiables".
Asegurar los agentes de IA en DeFi
Cahill imagina un futuro en el que «los sistemas financieros totalmente autónomos funcionen de forma más eficiente que cualquier mercado gestionado por humanos» y espera ver agentes de inteligencia general artificial (AGI) en los próximos uno o tres años.
"Los datos en tiempo real ofrecen a los agentes de IA la capacidad de abrir una nueva era de trading algorítmica de alta frecuencia en DeFi", dice el colaborador de Pyth. "Aquí es donde DeFi institucional supera a TradFi, ofreciendo un mercado que no solo está descentralizado, sino que también es más rápido, más eficiente y verdaderamente autónomo".
El impulso de la tecnología de agentes de IA se puede ver en los desarrollos recientes en la industria de las criptomonedas, como el lanzamiento de Fetch.ai de su acelerador de USD 10 millones para startups de agentes de IA y el desarrollador detrás de ai16z publicando un libro blanco sobre su visión de agentes de IA nativos de Web3.
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