¿Bitcoin sobre dólares? Los investigadores descubren que los modelos de IA se inclinan hacia el dinero basado en criptomonedas

En Resumen

Un estudio revela que los sistemas de IA prefieren abrumadoramente Bitcoin y stablecoins sobre la moneda fiduciaria, siendo Bitcoin la opción preferida como reserva de valor a largo plazo y las stablecoins para transacciones.

Según una nueva investigación que analiza cómo los sistemas de inteligencia artificial pueden tomar decisiones relacionadas con el dinero, se ha descubierto una tendencia sorprendente. A pesar de tener libertad para tomar decisiones monetarias, los sistemas de IA eligieron repetidamente Bitcoin sobre las monedas emitidas por los gobiernos.

Sus descubrimientos también están generando nuevos argumentos sobre el futuro del dinero en una economía cada vez más automatizada, donde los agentes mecánicos podrían participar en actividades financieras junto a los seres humanos.

Los resultados del estudio indicaron que existía una inclinación alta y estable hacia los sistemas monetarios nativos digitales, especialmente Bitcoin, en comparación con los sistemas fiduciarios, como el dólar estadounidense o la libra esterlina.

Estudio encuentra que los sistemas de IA se inclinan hacia el dinero digital

El análisis comparó 36 modelos de IA de última generación creados por empresas tecnológicas líderes, como OpenAI, Google, Anthropic, xAI, DeepSeek y MiniMax. Los modelos fueron evaluados en más de 9000 situaciones económicas simuladas, diseñadas para probar cómo la IA podría decidir sobre un sistema monetario al enfrentarse a tareas como ahorrar valor, enviar dinero o realizar pagos.

Fuente: Informe BPI

Durante los experimentos, la herramienta monetaria más elegida fue Bitcoin, con un 48.3%, siendo utilizada en el 48.3% de todas las respuestas. La stablecoin ocupó el segundo lugar con aproximadamente un 33.2%, y las monedas fiduciarias tradicionales y el dinero bancario solo obtuvieron un 8.9% de respuestas.

Uno de los descubrimientos más notables, quizás, fue que ninguno de los modelos de IA consideró la moneda fiduciaria como su mejor opción en general. De hecho, más del 90% de las respuestas respaldaron el dinero nativo digital, como Bitcoin y stablecoins, sobre la moneda emitida por el gobierno.

Los investigadores afirmaron que los prompts estaban bien seleccionados para no dirigir a los modelos hacia un activo específico. En cambio, se solicitó a los sistemas que consideraran el dinero según propiedades como la fiabilidad, el costo de las transacciones, la programabilidad, la resistencia a la censura y la capacidad de preservar su valor con el tiempo.

Bitcoin domina como reserva de valor

Mientras que los modelos de IA favorecían diversos activos en diferentes contextos, Bitcoin fue utilizado cuando se les pidió 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 optado por Bitcoin como moneda para evaluar la capacidad de preservar el poder adquisitivo en períodos de varios años, siendo el resultado más concluyente de todo el experimento.

Los científicos afirmaron que la implicación resultante es que evaluar los sistemas monetarios mediante inteligencia artificial, basándose en atributos básicos como la escasez, la durabilidad y la no dependencia de una autoridad central, tiende a favorecer los activos digitales descentralizados.

La cantidad fija de Bitcoin y su diseño descentralizado también son factores probables que explican su buen rendimiento en las simulaciones. A diferencia de las monedas fiduciarias, que pueden ser aumentadas por los bancos centrales, la oferta de Bitcoin está limitada matemáticamente, una cualidad que muchos economistas e inversores consideran que le confiere excelentes propiedades como reserva de valor.

Stablecoins ganan en la categoría de pagos

A pesar de que Bitcoin es una herramienta de ahorro dominante, los modelos de IA tendieron a usar stablecoins en transacciones diarias. Las stablecoins fueron seleccionadas en el 53.2% de las respuestas en situaciones de pagos, micropagos y transferencias internacionales, una diferencia significativa respecto al aproximadamente 36% en el caso de Bitcoin.

Los expertos sugieren que este resultado indica una variación funcional entre las dos formas de activos digitales. Las stablecoins suelen estar vinculadas a monedas tradicionales como el dólar estadounidense, y tienden a liquidarse más rápido y tener menos volatilidad, por lo que son más prácticas en transacciones cotidianas.

Los hallazgos muestran que los modelos de IA lograron desarrollar un sistema monetario de dos niveles, con Bitcoin como activo de reserva a largo plazo y stablecoins para aplicaciones transaccionales.

Esta tendencia, según observadores del sector, refleja tendencias ya evidentes en el ecosistema de criptomonedas, donde Bitcoin ya es considerado el oro digital, y las stablecoins dominan las redes de finanzas descentralizadas y pagos.

Diferencias entre proveedores de IA

Los investigadores también encontraron que existe una gran discrepancia en los modelos de IA creados por diferentes empresas.

Anthropic produjo modelos que fueron los más favorables a Bitcoin, con una tasa de éxito de aproximadamente el 68% en todos los escenarios. Mientras tanto, los modelos de OpenAI tenían más probabilidades de elegir Bitcoin, siendo la opción más popular con aproximadamente un 26% de probabilidad de ser seleccionada. Otros proveedores como Google y DeepSeek se situaron en un punto intermedio.

Los científicos creen que estas diferencias podrían explicarse por las variaciones 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 grandes volúmenes de datos que capturan conversaciones humanas y relatos económicos, la forma en que los sistemas monetarios están representados en los datos de entrenamiento puede influir en la evaluación del dinero por parte de la IA.

La emergente economía de agentes de IA

La investigación llega en un momento en que los sistemas de IA se están programando cada vez más para actuar como agentes autónomos que pueden cumplir funciones económicas, como adquirir servicios en línea, negociar acuerdos o gestionar tareas computacionales.

Incluso algunas plataformas experimentales permiten que los agentes de IA realicen transacciones con criptomonedas. Los desarrolladores han comenzado a crear sistemas que permiten a los IA cobrar por poder de cómputo, datos o servicios en línea a través de la Lightning Network de Bitcoin, una capa de pago rápida basada en Bitcoin.

Los defensores creen que las monedas digitales podrían estar mejor diseñadas para soportar economías máquina a máquina, ya que son programables, sin fronteras y accesibles mediante APIs.

En estos entornos, los agentes de IA podrían necesitar moneda que pueda transferirse a través de redes sin la interferencia de sistemas bancarios, cambios de divisas o regulaciones.

Debate sobre el significado real de los resultados

Aunque la investigación ha generado mucha atención, los investigadores y analistas advierten que los hallazgos no pueden usarse como una predicción clara del futuro del dinero.

Los autores del informe destacan que la reacción de los modelos refleja la forma en que los sistemas de IA pueden llegar a conclusiones sobre las características económicas usando los datos de entrenamiento disponibles, en lugar de cómo se desarrollará realmente el mercado. Además, el número de modelos involucrados en el experimento fue limitado a 36, lo que ofrece oportunidades para ampliar la investigación a más sistemas y enfoques alternativos.

Los críticos también afirman que los grandes modelos de lenguaje carecen de preferencias reales tal como las perciben los humanos. En cambio, producen resultados en función de patrones estadísticos en los datos con los que fueron entrenados, 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 consideran que el estudio indica una tendencia en desarrollo, donde el diseño del dinero cambiará a medida que los sistemas de inteligencia artificial asuman un papel más activo en las economías digitales.