Un marco para comprender el éxito de Internet es verlo desde la perspectiva de la coordinación. Fundamentalmente, podemos atribuir el éxito de las aplicaciones de Internet más valiosas a su capacidad para coordinar las intenciones humanas de manera más precisa. Amazon coordina las intenciones comerciales; Facebook, Instagram y Twitter coordinan las intenciones sociales; Uber y Doordash coordinan las intenciones de transporte y entrega, mientras que Google coordina la intención de buscar información mediante la coincidencia de consultas con contenido en línea relevante.

Una tendencia obvia es que los agentes de IA representan la siguiente evolución lógica de la coordinación a gran escala. Mientras que hoy en día, nuestras "intenciones" se logran mediante la búsqueda, descarga e interacción con aplicaciones en Internet, es razonable asumir que pronto, nuestras "intenciones" serán ejecutadas por una red de agentes de IA que trabajan en nuestro nombre.

Importante, este cambio a una economía coordinada por agentes plantea una pregunta fundamental: ¿qué tipo de infraestructura respaldará finalmente esta evolución?

En este artículo, (1) exploraremos los casos alcistas y bajistas para los agentes de IA que realizan transacciones a través de criptomonedas; (2) delinearemos el camino lógico de la adopción de agentes de IA; y (3) investigaremos la captura de valor en esta economía de agentes emergente.

El Rol de las Criptomonedas

Ha habido mucha especulación sobre por qué blockchain podría convertirse en la base económica para la economía de agentes. Sin embargo, al igual que la mayoría de los cripto verticales emergentes, el caso alcista se ha reducido a una narrativa popular y simplificada. Hoy en día, un argumento común sostiene que 'los agentes no pueden tener cuentas bancarias, por lo que cambiarán a billeteras criptográficas', lo cual parece pasar por alto la propuesta de valor fundamental de las criptomonedas. El acceso no es el problema; los agentes pueden poseer plenamente cuentas bancarias bajo estructuras FBO (Para Beneficio De). Por ejemplo, compañías como PayPal ya administran millones de subcuentas bajo una estructura FBO única. Podrían administrar agentes de IA de la misma manera: cada agente tiene su subcuenta virtual, rastreada por la plataforma pero agrupada a nivel bancario. Es importante destacar que Stripe anunció recientemente que añadirán soporte para transacciones de agentes bajo una estructura similar.

https://twitter.com/jeff_weinstein/status/1857161398943642029

Además, el argumento de que 'esto socava la autonomía de los agentes de IA' es algo simplista. En última instancia, alguien gestionará las claves privadas de los agentes de IA, por lo que de todos modos no son completamente autónomos. Si bien teóricamente las claves privadas de los agentes de IA podrían almacenarse en un Entorno de Ejecución de Confianza (TEE), esto es tanto operativamente costoso como impráctico. Además, incluso si se permitiera a los agentes tener un 100% de autonomía, no traería una libertad sustantiva ya que en última instancia necesitan servir a los humanos.

En cambio, los verdaderos puntos de dolor que impulsan las transacciones de agentes en dominios tradicionales y blockchain son los siguientes:

• Tiempo de liquidación: Los pagos tradicionales enfrentan retrasos de varios días y limitaciones de procesamiento por lotes, especialmente en transacciones transfronterizas. La falta de liquidación instantánea obstaculiza significativamente a los agentes de IA que necesitan respuestas en tiempo real para operar de manera eficiente. Solución de la cadena de bloques: Las cadenas de bloques públicas proporcionan una finalidad de liquidación casi instantánea a través de transacciones atómicas, lo que permite interacciones de agente a agente en tiempo real sin riesgo de contraparte. Estas transacciones se liquidan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin restricciones geográficas ni horarios bancarios.
• Accesibilidad global: La infraestructura bancaria tradicional crea barreras significativas para los desarrolladores globales, con un 70% de los desarrolladores fuera de los EE. UU. que enfrentan desafíos al utilizar canales de pago. Solución de blockchain: La infraestructura de blockchain pública es inherentemente sin fronteras y sin permisos, lo que permite el despliegue de agentes globales sin bancos tradicionales. Cualquier persona con acceso a internet puede participar en la red, sin restricciones geográficas.
• Economía unitaria: La estructura de tarifas de los sistemas de pago tradicionales (tarifas fijas + 3%) hace que las microtransacciones sean económicamente inviables, creando barreras para los agentes de IA que requieren transacciones de pequeño valor con frecuencia. Solución blockchain: Las blockchains de alto rendimiento permiten microtransacciones a un costo mínimo, lo que permite a los agentes realizar transacciones de alto valor y baja frecuencia de manera eficiente.
• Accesibilidad técnica: La infraestructura de pago tradicional carece de APIs programables y requiere estricto cumplimiento de PCI. Los sistemas diseñados para la interacción humana a través de formularios web y entradas manuales crean barreras significativas para las operaciones automatizadas de agentes. Solución de blockchain: La infraestructura de blockchain ofrece acceso programable nativo a través de APIs estandarizadas y contratos inteligentes, eliminando la necesidad de formularios o entradas manuales. Esto facilita interacciones automatizadas confiables sin los costos operativos de cumplimiento de PCI.
• Escalabilidad multiagente: los sistemas tradicionales tienen dificultades para gestionar múltiples agentes de IA que requieren fondos y cuentas independientes, lo que conduce a costosas relaciones bancarias y complejos requisitos contables. Solución blockchain: las direcciones de blockchain pueden generarse fácilmente de forma programática, lo que permite una segregación eficiente de fondos y arquitecturas multiagente. Los contratos inteligentes proporcionan una gestión de fondos flexible y programable sin los costos administrativos de la banca tradicional.

Ruta de Adopción

Si bien las ventajas técnicas de las criptomonedas son sin duda convincentes, no son necesariamente requisitos previos para la ola de intermediación del comercio de agentes. A pesar de las limitaciones de los métodos de pago tradicionales, estos se benefician de efectos de red masivos. Cualquier nueva infraestructura debe ofrecer ventajas convincentes, no solo mejoras marginales, para impulsar la adopción.

Mirando hacia adelante, anticipamos que la adopción de agentes se desarrolle en tres fases distintas, cada una de las cuales otorga niveles de autonomía cada vez más altos para los agentes:

Fase 1: Transacciones entre humanos y agentes (Presente)

Actualmente estamos en la primera fase. La función “Comprar con Pro” recientemente lanzada por Perplexity ofrece un vistazo a cómo los humanos están comenzando a realizar transacciones con agentes de IA. Su sistema integra bots de IA con tarjetas de crédito tradicionales y billeteras digitales como Apple Pay, lo que les permite investigar productos, comparar opciones y realizar compras en nombre de los usuarios.

En teoría, este proceso podría utilizar criptomonedas, pero no hay ventajas claras en esta etapa. Como Luke SaundersseñalóLa necesidad de criptomonedas se reduce al nivel necesario de autonomía de los agentes. Actualmente, estos agentes carecen de suficiente autonomía. No gestionan recursos de forma independiente, no asumen riesgos ni pagan por otros servicios; simplemente actúan como asistentes de investigación que ayudan antes de que los usuarios tomen decisiones. No es hasta las fases posteriores de la adopción de agentes que se hacen evidentes las limitaciones de los canales tradicionales.

Fase 2: Transacciones entre agentes y humanos (Emergentes)

La próxima fase implica que los agentes inicien transacciones de forma autónoma con humanos. Esto ya está ocurriendo a pequeña escala: los sistemas de comercio de IA ejecutan transacciones, los sistemas de hogares inteligentes compran electricidad a precios óptimos a través de precios basados en el tiempo, y los sistemas automatizados de gestión de inventario realizan pedidos de reposición basados en pronósticos de demanda.

Con el tiempo, pueden surgir escenarios comerciales más complejos entre humanos y agentes, como:

• Pagos y Banca: Optimización de pagos de facturas y flujo de efectivo, detección de fraudes, manejo de disputas, categorización automatizada de gastos y maximización de intereses mientras se reducen las tarifas a través de una gestión inteligente de cuentas.

• Shopping and Consumer Needs: Seguimiento de precios y compras automáticas, optimización de suscripciones, reclamaciones de reembolso y gestión inteligente del inventario del hogar.

  Viajes y transporte: seguimiento y reprogramación de precios de vuelos, gestión inteligente de estacionamiento, optimización de viajes compartidos y reclamaciones automatizadas de seguros de viaje.

• Gestión del hogar: controles inteligentes de temperatura, programaciones de mantenimiento predictivo y reabastecimiento automatizado de consumibles basado en patrones de uso.

• Finanzas personales: optimización automática de impuestos, reequilibrio de cartera y negociaciones de facturas con proveedores de servicios.

A medida que los agentes comienzan a gestionar recursos y tomar decisiones de forma autónoma, las limitaciones de los métodos tradicionales se harán más evidentes. La mayoría de estas transacciones aún podrían teóricamente operar bajo marcos como el Kit de Desarrollo de Agentes de Stripe. Sin embargo, esta fase marca el inicio de un cambio fundamental: la optimización en tiempo real por parte de los agentes impulsará un cambio de tarifas de servicio mensuales o anuales de precio fijo a una tarificación basada en el uso finamente ajustada. En un mundo donde los agentes se vuelven cada vez más autónomos, necesitarán pagar por recursos como la potencia de cálculo, las tarifas de consulta de API, los costos de inferencia de LLM, las tarifas de transacción y otros servicios basados en el uso.

A medida que las ineficiencias de los modelos de pago con tarjeta se vuelven más evidentes, la criptomoneda evoluciona de ofrecer mejoras marginales a proporcionar una ventaja transformadora sobre los canales tradicionales.

Fase 3: Transacciones de agente a agente (Futuro)

La fase final representa un cambio en cómo fluye el valor dentro de la economía digital. Los agentes transaccionarán directamente con otros agentes, creando redes comerciales autónomas complejas. Si bien han surgido esfuerzos similares en rincones especulativos del mercado de criptomonedas, surgirán casos de uso más sofisticados, incluidos:

• Mercados de recursos: los agentes informáticos negocian la ubicación de datos con los agentes de almacenamiento, los agentes energéticos comercian la capacidad de la red con los agentes de consumo, los agentes de ancho de banda subastan la capacidad de la red a los agentes de entrega de contenido, y los agentes de recursos en la nube realizan arbitraje en tiempo real entre proveedores.
• Optimización del servicio: los agentes de base de datos negocian servicios de optimización de consultas con agentes informáticos, los agentes de seguridad compran inteligencia de amenazas de agentes de monitoreo, los agentes de caché intercambian espacio con agentes de predicción de contenido, y los agentes de equilibrio de carga coordinan con agentes de escalado.
• Contenido y datos: Los agentes de creación de contenido licencian activos de los agentes de gestión de medios, los agentes de datos de entrenamiento negocian con los agentes de optimización de modelos, los agentes de gráficos de conocimiento intercambian información verificada y los agentes de análisis compran datos sin procesar de los agentes de recopilación.
• Operaciones comerciales: los agentes de la cadena de suministro coordinan con los agentes de logística, los agentes de inventario negocian con los agentes de adquisiciones y los agentes de servicio al cliente contratan a agentes de soporte especializados.
• Servicios Financieros: Los agentes de evaluación de riesgos intercambian seguros con agentes de suscripción, los agentes financieros optimizan rendimientos con agentes de inversión, los agentes de calificación crediticia venden verificaciones a agentes de préstamos, y los agentes de liquidez coordinan con agentes de creación de mercado.

Esta fase requiere una infraestructura fundamentalmente nueva diseñada para el comercio de máquina a máquina. Los sistemas financieros tradicionales se basan en la verificación manual de identidad y la supervisión, lo que inherentemente dificulta una economía de agente a agente. En cambio, las stablecoins, con su programabilidad, naturaleza sin fronteras, liquidación instantánea y soporte de microtransacciones, se convertirán en una infraestructura esencial.

Captura de valor en la economía de agentes

La evolución hacia una economía de agentes inevitablemente creará ganadores y perdedores. En este nuevo paradigma, varios niveles de la pila técnica surgen como puntos clave de captura de valor:

• Capa de interfaz: Similar a la competencia para los usuarios finales en entornos de pago tradicionales, los jugadores competirán por la capa de interfaz donde los usuarios expresan sus "intenciones de agente". Estas interfaces evolucionarán hacia plataformas integrales que integren funcionalidades de identidad, autenticación y transacciones. Los actores clave incluyen: fabricantes de dispositivos como Apple, con capacidades de seguridad de hardware e integración de identidad. Las superaplicaciones de fintech para consumidores como PayPal y la aplicación Cash de Block, aprovechan las grandes bases de usuarios y las redes de pago de bucle cerrado. Las interfaces nativas de AI como ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity, extienden sus chatbots a transacciones de agentes. Las billeteras de criptomonedas existentes aprovechan su infraestructura criptográfica nativa, aunque su ventaja puede ser menos significativa.
• Capa de identidad: Un desafío clave en la economía de agentes es distinguir entre participantes humanos y máquinas. En un mundo donde los agentes gestionan desproporcionadamente recursos valiosos y toman decisiones autónomas, esto se vuelve cada vez más crítico. Si bien Apple tiene una ventaja aquí, Worldcoin está pionera soluciones intrigantes con su hardware Orb y el protocolo World ID. Al proporcionar una prueba verificable de la condición de persona, Worldcoin podría convertirse indirectamente en un ganador significativo al ofrecer a los desarrolladores una plataforma para garantizar que todos los usuarios sean humanos.
• Capa de Liquidación (Blockchain): Si el blockchain reemplaza los canales tradicionales como la capa de liquidación estándar para agentes de IA, los blockchains que facilitan transacciones de agentes capturarán un valor significativo.
• Capa de emisión de stablecoins: Considerando los efectos de la red de liquidez, es razonable suponer que las stablecoins utilizadas por los agentes capturarán valor. USDC parece estar en una buena posición, ya que Circle está lanzando una billetera controlada por desarrolladores y una infraestructura de stablecoins para respaldar las transacciones de los agentes.

En última instancia, los mayores perdedores pueden ser las aplicaciones que no se adaptan rápidamente a la economía de agentes. En un mundo donde los agentes (no los humanos) impulsan las transacciones, los fosos tradicionales desaparecerán. Los humanos toman decisiones basadas en preferencias subjetivas, lealtad a la marca y experiencia del usuario, pero los agentes priorizan el rendimiento y los resultados económicos. Esto significa que a medida que se difuminan las líneas entre aplicaciones y agentes, el valor fluirá hacia las empresas que ofrecen los servicios más eficientes y de alto rendimiento, no hacia aquellas con las mejores interfaces de usuario o las marcas más fuertes.

A medida que la competencia pasa de la diferenciación subjetiva a las métricas de rendimiento objetivo, los usuarios (tanto humanos como agentes) son los que más se benefician.

Descargo de responsabilidad:

1. Este artículo es reimpreso deForesightnews. Los derechos de autor pertenecen al autor original [Robbie Petersen, un investigador en Delphi Digital]. Si tienes alguna objeción a la reproducción, por favor contacta al Gate Learnequipo, que se encargará del problema de inmediato según los procedimientos relevantes.
2. Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo son únicamente del autor y no constituyen ningún consejo de inversión.
3. Los artículos en otros idiomas son traducidos por el equipo de Aprende de Gate y no pueden ser copiados, distribuidos o plagiados a menos que se indique lo contrario.