Los agentes de IA están hambrientos mientras los datos de Web3 permanecen en caos: la urgente necesidad de una Capa de datos lista para IA

Los agentes de IA siguen un ciclo simple: observar, decidir, actuar, aprender. Pero esta simplicidad oculta un complejo deseo de datos frescos y fiables que se puedan acceder sin permiso. Mientras que Web2 ofrece opciones de alquiler de algunas plataformas dominantes, Web3 presenta una despensa caótica: datos dispersos a través de innumerables cadenas heterogéneas, pilas de nodos, indexadores y oráculos, cada uno con peculiaridades únicas en latencia, finalización, semántica y patrones de fallo. ¿El resultado? Agentes hambrientos enfrentándose a un desorden desorganizado.

La penetración de la IA en Web3 continúa rápidamente, sin embargo, los datos siguen siendo el punto crítico. Muchos constructores influyentes reconocen la naturaleza complementaria de la IA y las criptomonedas: la IA proporciona capacidades generativas y autonomía, mientras que las criptomonedas ofrecen propiedad, procedencia y mercados abiertos para el acceso a computación y datos. Chris Dixon argumenta que los sistemas de IA necesitan fundamentalmente computación habilitada por blockchain para reabrir Internet y alinear adecuadamente los incentivos.

Vitalik Buterin ha mapeado los puntos de intersección entre cripto y IA, categorizando la IA como interfaz, jugador y objetivo de garantías económicas, mientras enfatiza la necesidad de un diseño de incentivos cuidadoso. Simplemente no puedes aplicar IA en mercados adversariales sin considerar profundamente la calidad de los datos y las implicaciones de seguridad.

Mientras tanto, DeFi evoluciona hacia diseños basados en la intención donde los usuarios especifican los resultados deseados y los solucionadores compiten para cumplirlos, precisamente porque los flujos de datos en cadena sin procesar crean experiencias de usuario terribles bajo condiciones de latencia y MEV. La propuesta ERC-7683 para el estándar de intenciones entre cadenas ejemplifica esta adaptación.

La fea verdad que enfrentan los desarrolladores de IA en Web3 es multifacética. Luchan con la heterogeneidad entre cadenas, cada una con comportamientos y patrones únicos. Deben elegir entre datos baratos pero obsoletos o datos rápidos pero costosos. Constantemente luchan con los desafíos de conversión semántica, transformando registros en bruto en entidades significativas. Y enfrentan problemas de confiabilidad durante la congestión de la red justo cuando los agentes autónomos son más vulnerables.

Para que los datos sean verdaderamente accionables, necesitan una semántica normalizada a través de cadenas, frescura garantizada con entrega determinista, procedencia verificable, capacidades computacionales cerca de los propios datos, y capacidades de consulta tanto en streaming como de viaje en el tiempo. El stack Web3 de hoy proporciona fragmentos de esta visión, pero carece de la estructura cohesiva, intercadena y de baja latencia que requieren los agentes de grado de producción.

Los recientes fracasos cuentan una historia aleccionadora. La plataforma WWA de Planet Mojo para agentes de juegos de IA se cerró en julio de 2025. Brian, un asistente de texto a transacción, cesó operaciones en mayo de 2025 después de perder la ventaja de ser pionero. TradeAI/Stakx congeló retiros y ahora enfrenta demandas. BitAI se desconectó en marzo de 2024 después de prometer ganancias automatizadas. Incluso Worldcoin vio operaciones temporalmente suspendidas en Indonesia, mostrando cómo los riesgos de cumplimiento pueden descarrilar iniciativas de IA-Web3.

Los patrones revelan que la latencia y la fragmentación de datos matan consistentemente a los agentes en producción. Los equipos que prometen la ejecución en cadena a partir del lenguaje natural luchan con problemas de frescura multi-cadena y una indexación frágil. La brecha entre la exageración y el ROI sigue siendo sustancial, con firmas de analistas que esperan altas tasas de cancelación para los proyectos de IA agencial. Y las afirmaciones de “comercio de IA” se han convertido en una categoría de bandera roja reconocida entre los reguladores.

¿Qué funciona? Carriles de intención en lugar de llamadas en bruto, indicadores de frescura conscientes de la finalización, computación posicionada en el borde de los datos, fuentes redundantes con alternativas, y puertas con intervención humana para acciones de alto impacto.

Una capa de datos lista para IA debe ser programable, verificable, en tiempo real y multichain, con una ingesta y normalización robustas, capacidades de transmisión con instantáneas, espejos con un claro origen, computación en flujo, APIs de frescura conscientes de la finalización, ganchos de intención y medidas de seguridad integrales.

Con tal infraestructura, podríamos ver la creación de mercados autónomos que incorporan la frescura de los datos en las cotizaciones, copilotos de gobernanza que simulan resultados con atestaciones criptográficas, políticas de cartera entre cadenas ejecutadas bajo una latencia limitada, y conjuntos de datos conscientes de la procedencia con pruebas de pago en cadena.

Si los agentes realmente representan la próxima capa de usuario, tu arquitectura se convierte en tu producto. Los equipos que unen llamadas RPC y trabajos programados inevitablemente se quedarán atrás en mercados adversariales, en tiempo real y multi-cadena. Aquellos que construyan una capa de datos adecuada para IA desplegarán agentes capaces de observar, decidir, actuar y aprender a velocidad de producción.

Los agentes tienen hambre, y el mercado no espera a nadie.