IA se mișcă mai rapid în tranzacționarea crypto, dar oamenii rămân în control

Inteligența artificială (AI) devine integrată în tranzacționarea crypto, accelerând procesele de analiză, execuție și optimizare gestionate anterior de oameni.

Investitorii și companiile de tranzacționare sunt forțați să se confrunte cu cât de mult din procesul decizional poate fi automatizat fără a dilua controlul, responsabilitatea sau judecata umană.

Chiar dacă unele proiecte urmăresc sisteme de tranzacționare mai autonome, majoritatea instrumentelor AI din crypto rămân strâns limitate. Oamenii încă definesc strategiile, stabilesc limitele de risc și își asumă responsabilitatea pentru rezultate, în timp ce mașinile preiau mare parte din resursele utilizate pentru sarcini intensive în date, cum ar fi cercetarea și monitorizarea.

Pe piețele crypto, echilibrul dintre automatizare și supraveghere remodelează discret fluxurile de tranzacționare și începe să redefinească ce roluri umane încă contează.

"[AI-ul] înlocuiește 80% din ceea ce nimeni nu vrea să facă efectiv. Cei mai buni cercetători folosesc AI pentru a-și îmbunătăți dramatic munca," a declarat Ryan Li, co-fondator și CEO al platformei de cercetare crypto Surf AI, pentru Cointelegraph.

Această schimbare influențează deja modul în care operează firmele de tranzacționare crypto, cum sunt definite rolurile junior și unde se mai situează judecata umană într-o piață din ce în ce mai automatizată.

Temerile legate de locurile de muncă în crypto și tranzacționare întâlnesc performanța AI

Interesul pentru utilizarea AI în creșterea eficienței în crypto s-a accelerat în ultimul trimestru al anului 2024, pe măsură ce au apărut agenții AI. Proiecte precum Virtuals Protocol au atras atenția pentru experimente care implică portofele gestionate de AI și activitate onchain.

Deși agenții AI rămân supravegheați de oameni, potențialul lor crescând a ridicat întrebări despre dacă traderii vor rămâne esențiali în piețele viitoare.

"Din punct de vedere tehnic, tranzacționarea autonomă este deja posibilă. Întrebarea nu este execuția; ci controlul, limitele și responsabilitatea," a declarat Igor Stadnyk, co-fondator al platformei de tranzacționare AI True Trading, pentru Cointelegraph.

El a adăugat:

Related: Ethereum in 2026: Glamsterdam and Hegota forks, L1 scaling and more 

Îngrijorările legate de înlocuire se extind dincolo de crypto. În finanțele tradiționale, cercetători de la Universitatea Stanford și Boston College au testat un analist AI folosind date în timp real disponibile public din mii de portofolii de fonduri mutuale din SUA între 1990 și 2020.

Portofoliile gestionate de AI au generat în medie cu 17,1 milioane de dolari mai mult pe fond pe trimestru decât omologii lor gestionați de oameni. Ed deHaan, profesor de contabilitate la Stanford care a condus experimentul, a declarat că nu se așteaptă la o înlocuire în masă a managerilor de portofoliu, dar a avertizat că rolurile de analiști juniori ar putea fi în pericol.

Descriind candidații pe care i-a evaluat dar în cele din urmă nu i-a angajat de la alma mater, Li a spus: "Am văzut atât de mulți oameni cu scoruri perfecte de la Berkeley, și nu știu să codeze. Nu știu să scrie nimic pentru că sunt ajutați în totalitate de AI."

Remarca nu a fost o critică a abilității academice a studenților moderni, ci o observație despre modul în care semnalele tradiționale de angajare s-au slăbit pe măsură ce instrumentele AI preiau munca care cândva ajuta la construirea competențelor fundamentale.

Pe piețele crypto, bursa de perpetuals descentralizată Aster a desfășurat un experiment separat, confruntând 100 de traderi umani cu 100 de modele AI în timpul unei perioade de declin al pieței.

Competiția s-a încheiat cu traderii umani în scădere cu 32,21%. Modelele AI au terminat și ele pe minus, dar au conservat capitalul mai eficient, înregistrând o pierdere de 4,48%.

Tranzacționarea AI nu este tranzacționare algoritmică

Sistemele algoritmice gestionează acum marea majoritate a execuției tranzacțiilor pe piețele majore, înlocuind sarcinile cândva efectuate de traderii umani.

Mare parte din îngrijorarea legată de înlocuirea locurilor de muncă provine din tratarea tranzacționării AI ca o continuare a tranzacționării algoritmice, mai degrabă decât o clasă diferită de sisteme în totalitate, a spus Stadnyk.

Simplu spus, tranzacționarea algoritmică este construită pe baza unor reguli deterministe care execută strategii predefinite atunci când sunt îndeplinite condiții specifice, lăsând puțin spațiu pentru interpretare odată ce acele reguli sunt stabilite.

"Cu AI, lucrezi în condiții de incertitudine, unde datele pot lipsi, pot fi zgomotoase sau chiar contradictorii," a spus Stadnyk. "AI este util în acele situații pentru că poate funcționa în continuare când informațiile sunt incomplete și condițiile se schimbă constant."

Related: Blockchains quietly prepare for quantum threat as Bitcoin debates timeline

AI poate ingera și interpreta știri, social media și sentimente în regiuni și limbi în timp real, permițând traderilor să ia în considerare schimbările de narațiuni și context cultural care sunt dificil de codificat în reguli fixe.

Un model similar este vizibil la nivelul rețelei, potrivit lui Nina Rong, director executiv de creștere la BNB Chain, unde activitatea de tranzacționare ridicată a făcut schimbările în comportamentul traderilor mai vizibile.

"AI ajută la colectarea informațiilor pentru oamenii din crypto și îmbunătățește eficiența cercetării, dar folosind doar informații care sunt deja în domeniul public," a declarat Rong pentru Cointelegraph.

"De asemenea, oferă non-programatorilor capacitatea de a folosi programarea ca instrument. Experții în domeniu care pot folosi vibe coding în avantajul lor sunt într-o poziție excepțional de puternică chiar acum," a adăugat ea.

În timp ce AI-ul face traderii mai eficienți, temerile legate de înlocuirea locurilor de muncă continuă să apară. În iunie, înlocuirea locurilor de muncă prin AI a dominat discuțiile sociale crypto, potrivit Santiment, o platformă de cercetare crypto care folosește AI pentru a urmări narațiunile pieței.

Judecata umană încă contează în tranzacționarea crypto condusă de AI

AI nu i-a eliminat pe oameni din crypto, dar remodelează deja modul în care este distribuită munca în industrie. Mare parte din această schimbare se întâmplă discret, la nivelul sarcinilor, în special în rolurile de cercetare care se bazau cândva pe echipe de analiști juniori și stagiari.

Potrivit lui Li, acele structuri se schimbă deja pe măsură ce AI-ul absoarbe munca de cercetare de rutină care justifica cândva efectivele mai mari.

"Fondurile angajau echipe de cercetători sau stagiari," a spus el. "Acum au doar un cercetător foarte bun care poate lucra mult mai bine cu AI."

Dar există cazuri în care sistemele AI au un grad mai ridicat de independență. Atât în crypto, cât și în finanțele tradiționale, modelele autonome pot fi configurate să gestioneze portofele, să reechilibreze portofolii și să execute tranzacții fără aprobare umană constantă.

"Sunt convins că jucătorii majori fac deja asta într-o formă sau alta, chiar dacă nu o scalează agresiv sau nu o promovează public," a adăugat el.

Pe măsură ce execuția devine mai automatizată, traderii se pot concentra pe strategie și risc mai degrabă decât pe mecanica manuală. Potrivit lui Stadnyk, schimbarea se întâmplă mai repede decât se așteaptă mulți.

"A trecut un an de când agenții AI au câștigat pentru prima dată tracțiune pe [X]. În crypto, asta este ca 10 ani în [aerospațial] sau 100 de ani în medicină pentru că totul poate fi testat foarte rapid," a spus Stadnyk.

Magazine: Chinese users turn to 'U cards' to get around crypto rules: Asia Express