La inteligencia artificial está demostrando una amplia gama de casos de uso en el sector de las criptomonedas en áreas como el trading, la seguridad y la gestión de riesgos.
La inteligencia artificial está demostrando una amplia gama de casos de uso en el sector de las criptomonedas en áreas como el trading, la seguridad y la gestión de riesgos.
Las transacciones de activos digitales generan grandes cantidades de datos que, a su vez, pueden ser procesados, analizados y utilizados para ayudar en la toma de decisiones. Por ejemplo, empresas como Glassnode recopilan y analizan datos on-chain para obtener información sobre posibles movimientos de precios para traders e inversores, mientras que compañías como Chainalysis rastrean movimientos de fondos relacionados con incidentes de fraude y hacking para agencias de seguridad y empresas privadas.
La IA ofrece la oportunidad de automatizar y mejorar el procesamiento y análisis de datos en muchas áreas del sector de las criptomonedas, así como automatizar tareas que los humanos realizarían de manera menos eficiente. Por lo tanto, podemos esperar que la IA continúe desarrollándose y desempeñe un papel más importante en el sector de las criptomonedas con el tiempo.
Los proyectos en la convergencia de IA y tecnología blockchain también están encontrando casos de uso más amplios, donde la blockchain puede utilizarse en situaciones como mejorar la transparencia de la IA y expandir la capacidad de almacenamiento de datos. El alcance de este artículo se limita a la IA en relación con las criptomonedas.
IA en el trading de criptomonedas
El trading es una de las áreas más desarrolladas en IA y criptomonedas, ya que los bots de trading algorítmico como 3Commas y CryptoHopper existen desde 2017. Los bots de trading son software programable para estrategias de trading, que permiten al usuario personalizar múltiples parámetros para ejecutar operaciones en reacción a tendencias o patrones de mercado particulares, basándose en indicadores técnicos, o como parte de una estrategia más amplia de gestión de riesgos.
Los bots pueden analizar una gran cantidad de datos históricos del mercado y ejecutar miles de operaciones por segundo (dependiendo de la latencia de la infraestructura subyacente) sin riesgo de error humano.
Sin embargo, el trading con bots también puede conllevar riesgos. Los bots continuarán ejecutando la estrategia programada incluso si el mercado no se comporta como se esperaba, lo que puede llevar a consecuencias no deseadas. Además, dado que el algoritmo es configurado por un humano, la programación puede contener errores que hagan que el bot no funcione como se esperaba, incluso si el mercado sí lo hace. Por lo tanto, es fundamental realizar pruebas retrospectivas de las estrategias de trading algorítmico.
Análisis predictivo
El análisis predictivo es un caso de uso poderoso para la IA; y en el sector de las criptomonedas, hay muchos datos que pueden utilizarse para alimentar algoritmos de predicción. Junto con los movimientos históricos de precios y los datos de trading on-chain y off-chain, los motores de predicción también pueden analizar redes sociales, publicaciones de noticias y foros en línea para recopilar datos de sentimiento. Los usuarios pueden acceder a estos datos y utilizarlos para modelar escenarios futuros basados en ciertas condiciones. Estos modelos pueden luego alimentar el desarrollo de estrategias de trading y gestión de riesgos.
El análisis predictivo es un segmento en evolución y muchas plataformas y modelos aún están en sus primeras etapas, y pueden no aprovechar todas las fuentes de datos disponibles. Por lo tanto, la precisión de cualquier predicción dada puede no ser necesariamente confiable.
IA en seguridad y detección de fraude en criptomonedas
Detectar fraudes en el sector de las criptomonedas es notoriamente difícil ya que la mayoría de las blockchains públicas operan de forma pseudónima. Los delincuentes, como Ross Ulbricht de Silk Road, a menudo han sido atrapados a través de rastros de su identidad en el mundo real que han dejado en línea. La naturaleza inmutable de la tecnología blockchain a menudo significa que una vez robados, los fondos no pueden recuperarse.
Las herramientas de cumplimiento basadas en IA ahora pueden escanear la actividad de transacciones en la blockchain en tiempo real, identificando carteras y transacciones sospechosas y notificando a las autoridades o incluso interviniendo para prevenir una transacción. Los algoritmos también pueden continuar aprendiendo de nuevas técnicas utilizadas por actores fraudulentos, permitiendo una respuesta más rápida y la prevención de fraudes.
Las herramientas de IA también pueden utilizarse en auditorías de código, para analizar rápidamente la programación de contratos inteligentes e identificar cualquier vulnerabilidad que pueda ser explotada por hackers.
IA en el cumplimiento normativo de criptomonedas
La IA ya se utiliza ampliamente en el sector bancario y de criptomonedas para reducir la carga operativa involucrada en las verificaciones de Conozca a su Cliente (KYC). Los proveedores de servicios KYC utilizan IA para escanear documentos de identidad en busca de indicadores de autenticidad, así como cualquier anomalía, y asegurarse de que cumple con los parámetros requeridos para pasar la verificación, como la edad o la residencia.
IA en la gestión de riesgos de criptomonedas
Muchos de los casos de uso mostrados anteriormente probablemente se aplicarán en conjunto como parte de una estrategia integral de gestión de riesgos. Por ejemplo, un algoritmo de trading podría programarse para responder a las condiciones cambiantes del mercado para un activo de cartera dado para mitigar pérdidas, mientras que las herramientas contra el fraude ayudan a evitar incidentes de hacking y robo.
La escalabilidad que ofrece la IA también puede mitigar el riesgo de otras maneras. Por ejemplo, la automatización facilita la gestión de múltiples cuentas diferentes, permitiendo que una cartera se diversifique entre múltiples plataformas y protocolos, reduciendo el riesgo de pérdida si uno o más se ven comprometidos.
Tokens de IA
Los tokens de IA son un segmento de los mercados de criptomonedas, representando tokens para proyectos de IA basados en blockchain, como algoritmos de trading de IA, o mercados descentralizados para casos de uso relacionados con la IA, como algoritmos o datos. Los tokens de IA a menudo tienen utilidad dentro de sus respectivas plataformas, como pagar tarifas de transacción o acceder a servicios, o pueden usarse para staking o gobernanza.
Ejemplos de proyectos con tokens en la categoría de IA incluyen la plataforma de trading descentralizada Injective (INJ), el protocolo de indexación The Graph (GRT), y la red de servicios de renderizado digital, Render (RNDR).
Aspectos esenciales de la IA en criptomonedas
- Las actividades de criptomonedas dependen y generan grandes cantidades de datos, por lo que existe la oportunidad de aplicar IA en varias áreas.
- Las aplicaciones de IA para criptomonedas cubren casos de uso que incluyen algoritmos de trading, análisis predictivo, detección de fraudes, cumplimiento normativo y gestión de riesgos, entre otros.
- Los tokens de IA han surgido como un segmento de los mercados de criptomonedas, representando proyectos de IA basados en infraestructura blockchain.