¿Bitcoin por encima del dólar? Investigadores descubren que los modelos de IA se inclinan por el dinero basado en criptomonedas.
En Resumen
Un estudio revela que los sistemas de IA favorecen abrumadoramente a Bitcoin y las monedas estables sobre las monedas fiduciarias, y prefieren a Bitcoin como reserva de valor a largo plazo y a las monedas estables para las transacciones.
Según una nueva investigación que investiga cómo los sistemas de inteligencia artificial pueden tomar decisiones financieras, se ha descubierto una tendencia sorprendente. A pesar de tener libertad para tomar decisiones monetarias, los sistemas de IA eligieron repetidamente Bitcoin por encima de las monedas convencionales emitidas por los gobiernos.
Sus descubrimientos también plantean nuevos argumentos sobre el futuro del dinero en una economía cada vez más automatizada donde los agentes máquina podrían llegar a involucrarse en actividades financieras junto a los seres humanos.
El estudio Los resultados indicaron que había una inclinación alta y estable hacia los sistemas monetarios nativos digitales, especialmente Bitcoin, en comparación con los sistemas monetarios fiduciarios, como el dólar estadounidense o la libra esterlina.
Un estudio revela que los sistemas de IA tienden hacia el dinero digital
El análisis comparó 36 modelos de IA de última generación creados por empresas tecnológicas líderes, como OpenAIGoogle, Anthropic, xAI, DeepSeek y MiniMax. Los modelos se probaron en más de 9000 situaciones económicas simuladas, con el objetivo de comprobar cómo la IA podía decidir sobre un sistema monetario al presentar una tarea como ahorrar, enviar dinero o realizar un pago.
Fuente: Informe BPI
A lo largo de los experimentos, la herramienta monetaria más común elegida fue Bitcoin, con un 48.3%, utilizándose en el 48.3% de las respuestas. Una moneda estable ocupó el segundo lugar con alrededor del 33.2%, y el dinero fiduciario tradicional y el dinero bancario solo obtuvieron el 8.9% de las respuestas.
Uno de los descubrimientos más notables, quizás, fue que ninguno de los modelos de IA determinó que el dinero fiduciario era la mejor opción. De hecho, más del 90 % de las respuestas apoyaron el dinero digital nativo, como Bitcoin y las monedas estables, por encima de las monedas convencionales emitidas por el gobierno.
Los investigadores afirmaron que las indicaciones se seleccionaron adecuadamente para no dirigir los modelos hacia un activo específico. Más bien, se solicitó a los sistemas que consideraran el dinero según sus propiedades de confiabilidad, costo de las transacciones, programabilidad, resistencia a la censura y capacidad de preservar su valor a lo largo del tiempo.
Bitcoin domina como reserva de valor
Mientras que los modelos de IA favorecieron diversos activos en diversos entornos, se utilizó Bitcoin cuando se solicitó a los sistemas que seleccionaran una reserva de valor a largo plazo.
Como muestra el estudio, el 79.1% de las respuestas de IA habrían elegido Bitcoin como moneda para evaluar la capacidad de preservar el poder adquisitivo en períodos de varios años, el resultado más concluyente de todo el experimento.
Los científicos afirmaron que la implicación resultante es que la evaluación de los sistemas monetarios mediante inteligencia artificial sobre la base de atributos básicos como la escasez, la durabilidad y la no dependencia de la autoridad centralizada tiende a conducir a activos digitales descentralizados.
La cantidad fija de Bitcoin y su diseño descentralizado también son factores probables que contribuyeron a su buen rendimiento en las simulaciones. A diferencia de las monedas fiduciarias, que pueden ser incrementadas por los bancos centrales, la oferta de Bitcoin está limitada matemáticamente, una cualidad que, según muchos economistas e inversores, le confiere excelentes cualidades como reserva de valor.
Las monedas estables ganan en la categoría de pagos
A pesar de que Bitcoin es la herramienta de ahorro dominante, los modelos de IA tendieron a usar monedas estables en las transacciones diarias. Se seleccionaron monedas estables en el 53.2 % de las respuestas al realizar pagos, micropagos y transferencias transfronterizas, una diferencia significativa frente al 36 % en el caso de Bitcoin.
Los académicos propusieron que este resultado indica la variación funcional entre las dos formas de activos digitales. Las monedas estables suelen estar vinculadas a monedas convencionales como el dólar estadounidense, y tienden a liquidarse más rápido y presentan menor volatilidad, por lo que son más prácticas en las transacciones diarias.
Los resultados muestran que los modelos de IA cumplieron con éxito el desarrollo de un sistema monetario de dos niveles con Bitcoin como activo de reserva a largo plazo y monedas estables como aplicaciones transaccionales.
Esta tendencia, dicen los observadores de la industria, refleja tendencias ya evidentes en el ecosistema de criptomonedas, en el que Bitcoin ya es visto como el oro digital y las monedas estables ya están dominando las redes de pagos y finanzas descentralizadas.
Diferencias entre proveedores de IA
Los investigadores también encontraron que existe una gran discrepancia en los modelos de IA creados por varias empresas.
Antrópico produjo modelos que fueron más favorables para Bitcoin, indicando una tasa de éxito de alrededor del 68% en promedio en todos los escenarios. Mientras tanto, los modelos creados por OpenAI Era más probable que eligieran Bitcoin, ya que era el más popular, con un 26 % de probabilidad de ser elegidos. Otros proveedores como Google y DeepSeek se encontraban entre estos extremos.
Los científicos creen que estas disparidades podrían explicarse por las diferencias en los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo y los métodos de alineación aplicables a cada desarrollador de IA. Dado que los modelos de lenguaje se entrenan con big data que captura conversaciones humanas e historias económicas, la forma en que se representan los sistemas monetarios en los datos de entrenamiento puede afectar la evaluación de los sistemas monetarios por parte de la IA.
La economía emergente de los agentes de IA
La investigación llega en un momento en el que los sistemas de IA están cada vez más programados para actuar como agentes autónomos que pueden cumplir funciones económicas como adquirir servicios en línea, negociar acuerdos o manejar algo que pueda computarse.
Incluso algunas plataformas experimentales tempranas permiten a los agentes de IA realizar transacciones con criptomonedas. Los desarrolladores han comenzado a crear sistemas que permiten a los sistemas de IA cargar potencia de procesamiento, datos o servicios en línea a través de la Red Lightning de Bitcoin, una capa de pago rápido basada en Bitcoin.
Los partidarios creen que las monedas digitales podrían estar mejor diseñadas para respaldar las economías de máquina a máquina, ya que son programables, no tienen fronteras y están disponibles a través de API.
En estos entornos, los agentes de IA pueden necesitar moneda, que pueda transferirse a través del mundo de las redes sin las molestias de los sistemas bancarios, los cambios de moneda o la regulación.
Debate sobre el verdadero significado de los resultados
Aunque la investigación generó mucha atención, los investigadores y analistas advierten que los hallazgos no pueden utilizarse como un pronóstico claro sobre el futuro del dinero.
Los autores del informe se centraron en que la reacción de los modelos es la forma en que los sistemas de IA pueden extraer conclusiones sobre las características económicas utilizando los datos de entrenamiento disponibles, más que la forma en que se desarrollará el mercado real. Además, el número de modelos involucrados en el experimento se limitó a 36, lo que brinda oportunidades para ampliar la investigación a más sistemas y enfoques alternativos.
Los críticos afirman además que los grandes modelos lingüísticos carecen de preferencias reales percibidas por los humanos. En cambio, generan resultados de acuerdo con los patrones estadísticos con los que se entrenan; es decir, sus selecciones son el resultado de tendencias en los datos, no de una racionalidad económica independiente.
Sin embargo, la mayoría de los observadores opinan que el estudio indica una tendencia en desarrollo según la cual el diseño del dinero cambiará a medida que los sistemas de inteligencia artificial asuman un papel más activo en las economías digitales.
Renuncia de responsabilidad:
En línea con la Directrices del Proyecto Confianza, tenga en cuenta que la información proporcionada en esta página no pretende ser ni debe interpretarse como asesoramiento legal, fiscal, de inversión, financiero o de cualquier otro tipo. Es importante invertir sólo lo que pueda permitirse perder y buscar asesoramiento financiero independiente si tiene alguna duda. Para mayor información sugerimos consultar los términos y condiciones así como las páginas de ayuda y soporte proporcionadas por el emisor o anunciante. MetaversePost se compromete a brindar informes precisos e imparciales, pero las condiciones del mercado están sujetas a cambios sin previo aviso.
Sobre el autor
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, IA, inversiones y el amplio campo de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
Más artículos
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, IA, inversiones y el amplio campo de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
