Opinión de: Jesus Rodriguez, cofundador de Sentora

La IA para la codificación ha logrado el ajuste producto-mercado. Web3 no es una excepción. Entre los dominios que la IA cambiará permanentemente, las auditorías de contratos inteligentes están especialmente maduras para la disrupción.

Las auditorías actuales son instantáneas episódicas y puntuales que presentan dificultades en un mercado componible y adversario, y a menudo pasan por alto los modos de fallo económicos.

El centro de gravedad se está desplazando de los PDFs artesanales a la garantía continua basada en herramientas: modelos emparejados con solucionadores, fuzzers, simulación y telemetría en tiempo real. Los equipos que adopten esto entregarán más rápido con una cobertura más amplia; los equipos que no lo hagan corren el riesgo de volverse no listables e inasegurables.

Las auditorías no son tan comunes como crees

Las auditorías se convirtieron en el ritual de diligencia debida de facto de Web3 (prueba visible de que alguien intentó romper tu sistema antes de que lo haga el mercado). La ceremonia, sin embargo, es un artefacto de una era pre-DevOps.

El software tradicional integró la garantía en el pipeline: pruebas, puertas de integración continua/despliegue continuo, análisis estático y dinámico, canaries, feature flags y observabilidad profunda. La seguridad actúa como microauditorías en cada fusión. Web3 revivió el hito explícito porque la inmutabilidad y la economía adversaria eliminan la posibilidad de reversión. El siguiente paso obvio es integrar las prácticas de la plataforma con la IA, asegurando que la garantía esté siempre activa y no un evento único.

Limitaciones de las auditorías de contratos inteligentes

Las auditorías compran tiempo e información. Obligan a los equipos a articular invariantes (conservación de valor, control de acceso, secuenciación), probar suposiciones (integridad del oráculo, autoridad de actualización) y probar los límites de fallos antes de que llegue el capital. Las buenas auditorías dejan activos: modelos de amenazas que persisten en todas las versiones, propiedades ejecutables que se convierten en pruebas de regresión y runbooks que hacen que los incidentes sean rutinarios.

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Los límites son estructurales. Una auditoría congela una máquina viva y componible. Los cambios ascendentes, los cambios de liquidez, las tácticas de valor máximo extraíble (MEV) y las acciones de gobernanza pueden invalidar las garantías de ayer. El alcance está limitado por el tiempo y el presupuesto, sesgando el esfuerzo hacia clases de errores conocidas, mientras que los comportamientos emergentes (bridges, incentivos reflexivos e interacciones entre DAO) se pasan por alto. Los informes pueden crear una falsa sensación de cierre a medida que las fechas de lanzamiento comprimen el proceso de triaje. Los fallos más dañinos suelen ser económicos, en lugar de sintácticos, y por lo tanto exigen simulación, modelado de agentes y telemetría en tiempo de ejecución.

La IA aún no es excelente en la codificación de contratos inteligentes

La IA moderna prospera en entornos donde los datos y la retroalimentación son abundantes. Los compiladores ofrecen guía a nivel de token, y los modelos ahora estructuran proyectos, traducen lenguajes y refactorizan código. La ingeniería de contratos inteligentes es más difícil. La corrección es temporal y adversaria. En Solidity, la seguridad depende del orden de ejecución, así como de la presencia de atacantes (como reentrancy, MEV y frontrunning), rutas de actualización (incluyendo el diseño de proxy y el contexto de delegatecall) y las dinámicas de gas y reembolso.

Muchos invariantes abarcan transacciones y protocolos. En Solana, el modelo de cuentas y el tiempo de ejecución paralelo añaden restricciones (derivaciones de PDA, gráficos de CPI, presupuestos de cómputo, saldos exentos de alquiler y diseños de serialización). Estas propiedades son escasas en los datos de entrenamiento y difíciles de capturar solo con pruebas unitarias. Los modelos actuales resultan insuficientes aquí, pero la brecha es solucionable con mejores datos, etiquetas más sólidas y retroalimentación basada en herramientas.

El camino práctico hacia el auditor de IA

Un camino de construcción pragmático consta de tres ingredientes clave.

En primer lugar, los modelos de auditoría, que hibridan grandes modelos de lenguaje con backends simbólicos y de simulación. Deja que los modelos extraigan la intención, propongan invariantes y generalicen a partir de patrones; deja que los solucionadores y verificadores de modelos proporcionen garantías mediante pruebas o contraejemplos. La recuperación debe basar las sugerencias en patrones auditados. Los artefactos de salida deben ser especificaciones que contengan pruebas y rastros de exploits reproducibles, no prosa persuasiva.

A continuación, los procesos basados en agentes orquestan agentes especializados: un minero de propiedades; un rastreador de dependencias que construye gráficos de riesgo a través de bridges, oracles y vaults; un equipo rojo consciente de la mempool que busca exploits de capital mínimo; un agente económico que pone a prueba los incentivos; un director de actualizaciones que ensaya canaries, timelocks y simulacros de kill-switch; además de un resumidor que produce informes para la gobernanza. El sistema se comporta como un sistema nervioso: continuamente siente, razona y actúa.

Por último, las evaluaciones, ya que medimos lo que importa. Más allá de las pruebas unitarias, realiza un seguimiento de la cobertura de propiedades, el rendimiento de los contraejemplos, la novedad del espacio de estados, el tiempo para descubrir fallos económicos, el capital mínimo de exploit y la precisión de las alertas en tiempo de ejecución. Los benchmarks públicos derivados de incidentes deben puntuar las familias de errores (reentrancy, proxy drift, oracle skew, abusos de CPI) y la calidad del triaje, no solo la detección. La garantía se convierte en un servicio con Acuerdos de Nivel de Servicio explícitos y artefactos de los que pueden depender aseguradores, exchanges de criptomonedas y gobernanza.

Reserva espacio para un auditor de IA generalista

El camino híbrido es convincente, pero las tendencias de escalabilidad sugieren otra opción. En dominios adyacentes, los modelos generalistas que coordinan herramientas de extremo a extremo han igualado o superado a los pipelines especializados.

Para las auditorías, un modelo suficientemente capaz (con contexto largo, APIs de herramientas robustas y salidas verificables) podría internalizar patrones de seguridad, razonar sobre rastros largos y tratar a los solucionadores y fuzzers como subrutinas implícitas. Combinado con una memoria de largo horizonte, un solo bucle podría redactar propiedades, proponer exploits, impulsar la búsqueda y explicar las correcciones. Incluso entonces, los anclajes importan (pruebas, contraejemplos e invariantes monitoreados), así que busca la solidez híbrida ahora mientras observas si los generalistas colapsan partes del pipeline mañana.

Los auditores de contratos inteligentes de IA son inevitables

Web3 combina inmutabilidad, componibilidad y mercados adversarios, un entorno donde las auditorías episódicas y artesanales no pueden seguir el ritmo de un espacio de estados que cambia con cada bloque. La IA sobresale donde el código es abundante, la retroalimentación es densa y la verificación es mecánica. Esas curvas están convergiendo. Ya sea que la forma ganadora sea el híbrido de hoy o el generalista de mañana, coordinando herramientas de extremo a extremo, la garantía está migrando de hito a plataforma: continua, aumentada por máquinas y anclada por pruebas, contraejemplos e invariantes monitoreados.

Trata las auditorías como un producto, no como un entregable. Inicia el bucle híbrido: propiedades ejecutables en CI, asistentes conscientes de los solucionadores, simulación consciente de la mempool, gráficos de riesgo de dependencia, centinelas invariantes, y deja que los modelos generalistas compriman el pipeline a medida que maduran.

La garantía aumentada por IA no se limita a marcar una casilla; se convierte en una capacidad operativa para un ecosistema componible y adversario.

Opinión de: Jesus Rodriguez, cofundador de Sentora.

Este artículo es solo para fines de información general y no pretende ser ni debe tomarse como asesoramiento legal o de inversión. Los puntos de vista, pensamientos y opiniones expresados aquí son únicamente los del autor y no reflejan ni representan necesariamente los puntos de vista y opiniones de Cointelegraph.