La inteligencia artificial (IA) se está integrando en el trading de criptomonedas, acelerando los procesos de análisis, ejecución y optimización que antes realizaban las personas.
Los inversores y las empresas comerciales se ven obligados a plantearse hasta qué punto se puede automatizar la toma de decisiones sin diluir el control, la responsabilidad o el juicio humano.
Aunque algunos proyectos buscan sistemas de trading más autónomos, la mayoría de las herramientas de IA en el ámbito de las criptomonedas siguen estando muy limitadas. Los seres humanos siguen definiendo las estrategias, estableciendo los límites de riesgo y asumiendo la responsabilidad de los resultados, mientras que las máquinas se encargan de gran parte del ancho de banda utilizado para tareas que requieren un gran volumen de datos, como la investigación y la supervisión.
En todos los mercados de criptomonedas, el equilibrio entre la automatización y la supervisión está remodelando silenciosamente los flujos de trabajo comerciales y comenzando a redefinir qué funciones humanas siguen siendo importantes.
"[La IA está] sustituyendo el 80% que nadie quiere hacer. Los mejores investigadores utilizan la IA para mejorar drásticamente su trabajo", declaró Ryan Li, cofundador y CEO de la plataforma de investigación sobre criptomonedas Surf AI, a Cointelegraph.
Ese cambio ya está influyendo en el funcionamiento de las empresas de trading de criptomonedas, en la definición de las funciones de los puestos junior y en el lugar que sigue ocupando el juicio humano en un mercado cada vez más automatizado.
Los temores sobre el trabajo en criptomonedas y el trading se enfrentan al rendimiento de la IA
El interés por utilizar la IA para aumentar la eficiencia en las criptomonedas se aceleró en el último trimestre de 2024 con la aparición de los agentes de IA. Proyectos como Virtuals Protocol llamaron la atención por sus experimentos con billeteras gestionadas por IA y actividad onchain.
Aunque los agentes de IA siguen estando supervisados por humanos, su creciente potencial ha planteado dudas sobre si los traders seguirán siendo esenciales en los mercados futuros.
"Desde un punto de vista técnico, el comercio autónomo ya es posible. La cuestión no es la ejecución, sino el control, los límites y la responsabilidad", declaró a Cointelegraph Igor Stadnyk, cofundador de la plataforma de comercio con IA True Trading.
Añadió:
"Pero la selección de estrategias y el riesgo siguen siendo decisiones humanas: tú decides qué negociar y cuánto riesgo asumir. Al fin y al cabo, es tu sueldo".
Las preocupaciones sobre el desplazamiento van más allá de las criptomonedas. En las finanzas tradicionales, investigadores de la Universidad de Stanford y del Boston College probaron un analista de IA utilizando datos en tiempo real disponibles públicamente de miles de portafolios de fondos de inversión estadounidenses entre 1990 y 2020.
Los portafolios gestionados por IA generaron una media de USD 17,1 millones más por fondo y trimestre que sus homólogas gestionadas por humanos. Ed deHaan, profesor de contabilidad en Stanford que dirigió el experimento, afirmó que no espera un desplazamiento masivo de los gestores de portafolios, pero advirtió que los puestos de analista junior podrían estar en peligro.
Al describir a los candidatos que evaluó pero que finalmente no contrató de su alma máter, Li dijo: "He visto a mucha gente con notas perfectas de Berkeley que no sabe programar. No saben escribir nada porque cuentan con la ayuda total de la IA".
El comentario no era una crítica a la capacidad académica de los estudiantes modernos, sino una observación sobre cómo las señales tradicionales de contratación se han debilitado a medida que las herramientas de IA asumen tareas que antes ayudaban a desarrollar habilidades fundamentales.
En los mercados de criptomonedas, el exchange descentralizado de contratos perpetuos Aster llevó a cabo un experimento independiente, en el que enfrentó a 100 traders humanos contra 100 modelos de IA durante un periodo de caída del mercado.
La competición terminó con los traders humanos con una caída del 32,21%. Los modelos de IA también terminaron en números rojos, pero conservaron el capital de forma más eficaz, con una pérdida del 4,48%.
El trading con IA no es trading algorítmico
Los sistemas algorítmicos gestionan ahora la gran mayoría de las operaciones en los principales mercados, sustituyendo las tareas que antes realizaban los traders humanos.
Gran parte de la preocupación en torno a la sustitución de puestos de trabajo proviene de considerar el trading con IA como una continuación del trading algorítmico, en lugar de como una clase de sistemas completamente diferente, afirmó Stadnyk.
En pocas palabras, el trading algorítmico se basa en reglas deterministas que ejecutan estrategias predefinidas cuando se cumplen condiciones específicas, lo que deja poco margen para la interpretación una vez establecidas dichas reglas.
"Con la IA, se trabaja en condiciones de incertidumbre, en las que los datos pueden ser incompletos, ruidosos o incluso contradictorios", afirma Stadnyk. "La IA es útil en esas situaciones porque puede seguir funcionando cuando la información es incompleta y las condiciones cambian constantemente".
La IA puede recopilar e interpretar noticias, redes sociales y opiniones de diferentes regiones e idiomas en tiempo real, lo que permite a los traders tener en cuenta los cambios narrativos y el contexto cultural que son difíciles de codificar en reglas fijas.
Según Nina Rong, directora ejecutiva de crecimiento de BNB Chain, se observa un patrón similar a nivel de red, donde el aumento de la actividad comercial ha hecho más visibles los cambios en el comportamiento de los traders.
"La IA ayuda a recopilar información para los criptomineros y mejora la eficiencia de la investigación, pero solo utilizando información que ya es de dominio público", explicó Rong a Cointelegraph.
"También ofrece a los no programadores la posibilidad de utilizar la programación como herramienta. Los expertos en la materia que pueden utilizar la codificación vibe en su beneficio se encuentran ahora mismo en una posición privilegiada", añadió.
Aunque la IA está aumentando la eficiencia de los traders, siguen surgiendo temores en torno a la sustitución de puestos de trabajo. En junio, la sustitución de puestos de trabajo por la IA encabezó los debates sociales sobre criptomonedas, según Santiment, una plataforma de investigación sobre criptomonedas que utiliza la IA para realizar un seguimiento de las narrativas del mercado.
El juicio humano sigue siendo importante en el comercio de criptomonedas impulsado por IA
La IA no ha eliminado a los humanos del mundo de las criptomonedas, pero ya está transformando la forma en que se distribuye el trabajo en el sector. Gran parte de ese cambio se está produciendo de forma silenciosa, a nivel de tareas, especialmente en puestos de investigación que antes dependían de equipos de analistas junior y becarios.
Según Li, esas estructuras ya están cambiando, ya que la IA absorbe el trabajo de investigación rutinario que antes justificaba una mayor plantilla.
"Los fondos solían contratar equipos de investigadores o becarios", afirma. "Ahora solo cuentan con un investigador realmente bueno que puede trabajar mucho mejor con la IA".
Sin embargo, hay casos en los que los sistemas de IA tienen un mayor grado de independencia. Tanto en las criptomonedas como en las finanzas tradicionales, se pueden configurar modelos autónomos para gestionar billeteras, reequilibrar portafolios y ejecutar operaciones sin la aprobación constante de los humanos.
"Estoy seguro de que los principales actores ya lo están haciendo de alguna forma, aunque no lo estén ampliando de forma agresiva ni lo estén promocionando públicamente", añadió.
A medida que la ejecución se automatiza cada vez más, los traders pueden centrarse en la estrategia y el riesgo en lugar de en los aspectos mecánicos manuales. Según Stadnyk, el cambio se está produciendo más rápido de lo que muchos esperan.
"Ha pasado un año desde que los agentes de IA ganaron terreno por primera vez en [X]. En el ámbito de las criptomonedas, eso equivale a 10 años en [el sector aeroespacial] o 100 años en medicina, porque todo se puede probar muy rápidamente", afirmó Stadnyk.
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