La inteligencia artificial (IA) se está integrando en el trading de criptomonedas, acelerando los procesos de análisis, ejecución y optimización que antes manejaban las personas.
Los inversores y las empresas de trading se ven obligados a enfrentar cuánta toma de decisiones puede automatizarse 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 cripto permanecen estrictamente limitadas. Los humanos aún definen estrategias, establecen límites de riesgo y asumen la responsabilidad de los resultados, mientras las máquinas asumen gran parte del ancho de banda utilizado para tareas intensivas en datos, como investigación y monitoreo.
En los mercados cripto, el equilibrio entre automatización y supervisión está remodelando silenciosamente los flujos de trabajo de trading y comenzando a redefinir qué roles humanos aún importan.
"[La IA] está reemplazando el 80% que nadie realmente quiere hacer. Los mejores investigadores usan IA para mejorar drásticamente su trabajo", dijo Ryan Li, cofundador y CEO de la plataforma de investigación cripto Surf AI, a Cointelegraph.
Ese cambio ya está influyendo en cómo operan las empresas de trading de cripto, cómo se definen los roles junior y dónde todavía se sitúa el juicio humano en un mercado cada vez más automatizado.
Los sectores ricos en datos como las finanzas se encuentran entre los más amenazados por la IA. Fuente: Foro Económico MundialLos temores sobre empleos en cripto y trading se encuentran con el rendimiento de la IA
El interés en usar IA para impulsar la eficiencia en cripto se aceleró en el último trimestre de 2024 cuando surgieron los Agentes de IA. Proyectos como Virtuals Protocol atrajeron atención por experimentos que involucraban billeteras gestionadas por IA y actividad onchain.
Aunque los Agentes de IA permanecen supervisados por humanos, su creciente potencial ha planteado preguntas sobre si los traders seguirán siendo esenciales en los mercados futuros.
"Desde un punto de vista técnico, el trading autónomo ya es posible. La pregunta no es la ejecución; es el control, los límites y la responsabilidad", dijo Igor Stadnyk, cofundador de la plataforma de trading de IA True Trading, a Cointelegraph.
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Las preocupaciones sobre el desplazamiento se extienden más allá de cripto. En las finanzas tradicionales, investigadores de la Universidad de Stanford y Boston College probaron un analista de IA utilizando datos en tiempo real disponibles públicamente en miles de carteras de fondos mutuos estadounidenses entre 1990 y 2020.
Las carteras gestionadas por IA generaron un promedio de $17.1 millones más por fondo por trimestre que sus contrapartes gestionadas por humanos. Ed deHaan, profesor de contabilidad en Stanford que lideró el experimento, dijo que no espera un desplazamiento masivo de gestores de portafolios pero advirtió que los roles de analistas junior podrían estar en riesgo.
Describiendo candidatos que evaluó pero que finalmente no contrató de su alma mater, Li dijo: "He visto tantas personas con calificaciones perfectas de Berkeley, y no saben programar. No saben escribir nada porque están completamente ayudados por IA".
El comentario no fue una crítica a la capacidad académica de los estudiantes modernos, sino una observación sobre cómo las señales de contratación tradicionales se han debilitado a medida que las herramientas de IA asumen trabajos que alguna vez ayudaron a desarrollar habilidades fundamentales.
En los mercados cripto, el exchange descentralizado de perpetuos Aster realizó un experimento separado, enfrentando a 100 traders humanos contra 100 modelos de IA durante un período de declive del mercado.
La batalla de trading de Aster probó qué tan bien puede la IA preservar capital durante condiciones de mercado bajista. Fuente: AsterLa competencia terminó con traders humanos con una caída del 32.21%. Los modelos de IA también terminaron en rojo pero preservaron el capital más efectivamente, registrando una pérdida del 4.48%.
El trading de IA no es trading algorítmico
Los sistemas algorítmicos ahora manejan la gran mayoría de la ejecución de operaciones en los principales mercados, reemplazando tareas que antes llevaban a cabo traders humanos.
Gran parte de la preocupación sobre el desplazamiento laboral proviene de tratar el trading de IA como una continuación del trading algorítmico en lugar de una clase diferente de sistemas por completo, dijo Stadnyk.
En pocas palabras, el trading algorítmico se construye en torno a reglas deterministas que ejecutan estrategias predefinidas cuando se cumplen condiciones específicas, dejando poco margen para la interpretación una vez que se establecen esas reglas.
"Con la IA, estás trabajando bajo incertidumbre, donde los datos pueden estar faltantes, ser ruidosos o incluso contradictorios", dijo Stadnyk. "La IA es útil en esas situaciones porque aún puede operar cuando la información está incompleta y las condiciones cambian constantemente".
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La IA puede ingerir e interpretar noticias, redes sociales y sentimiento en regiones e idiomas en tiempo real, permitiendo a los traders tener en cuenta cambios narrativos y contexto cultural que son difíciles de codificar en reglas fijas.
Un patrón similar es visible a nivel de red, según Nina Rong, directora ejecutiva de crecimiento en BNB Chain, donde la actividad de trading elevada ha hecho más visibles los cambios en el comportamiento de los traders.
"La IA ayuda a recopilar información para la gente de cripto y mejora la eficiencia de la investigación, pero solo usando información que ya está en el dominio público", dijo Rong a Cointelegraph.
"También da a los no programadores la capacidad de usar la programación como herramienta. Los expertos en el dominio que pueden usar la codificación por intuición a su favor están en una posición excepcionalmente fuerte en este momento", agregó.
Mientras que la IA está haciendo a los traders más eficientes, los temores sobre el desplazamiento laboral continúan surgiendo. En junio, el reemplazo laboral por IA encabezó las discusiones sociales sobre cripto, según Santiment, una plataforma de investigación cripto que usa IA para rastrear narrativas del mercado.
El reemplazo laboral por IA fue una discusión principal por delante de memecoins y Strategy. Fuente: SantimentEl juicio humano todavía importa en el trading cripto impulsado por IA
La IA no ha eliminado a los humanos del cripto, pero ya está remodelando cómo se distribuye el trabajo en toda la industria. Gran parte de ese cambio está ocurriendo silenciosamente, a nivel de tareas, particularmente en roles de investigación que alguna vez dependieron de equipos de analistas junior y pasantes.
Según Li, esas estructuras ya están cambiando a medida que la IA absorbe el trabajo de investigación rutinario que solía justificar plantillas más grandes.
"Los fondos solían contratar equipos de investigadores o pasantes", dijo. "Ahora solo tienen un investigador realmente bueno que puede trabajar mucho mejor con IA".
Pero hay casos en los que los sistemas de IA tienen un mayor grado de independencia. Tanto en cripto como en finanzas tradicionales, los modelos autónomos pueden configurarse para gestionar billeteras, rebalancear portafolios y ejecutar operaciones sin aprobación humana constante.
"Estoy seguro de que los principales actores ya están haciendo esto de alguna forma, incluso si no lo están escalando agresivamente o promocionando públicamente", agregó.
Los tokens de IA tuvieron un auge a finales de 2024 pero desde entonces han perdido aproximadamente el 67% de su valor de mercado. Fuente: CoinMarketCapA medida que la ejecución se vuelve más automatizada, los traders pueden enfocarse en estrategia y control de riesgo en lugar de mecánicas manuales. Según Stadnyk, el cambio está ocurriendo más rápido de lo que muchos esperan.
"Ha pasado un año desde que los Agentes de IA ganaron tracción por primera vez en [X]. En cripto, eso es como 10 años en [aeroespacial] o 100 años en medicina porque todo puede probarse muy rápidamente", dijo Stadnyk.
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