En un futuro no muy lejano, todo el mundo utilizará los llamados agentes de IA.
Conectadas a la nube, residirán en tu teléfono móvil, listas para ayudarte en cualquier tarea que necesites realizar, desde responder correos electrónicos y reservar vuelos hasta optimizar la gestión de pérdidas fiscales en tu cartera de inversiones.
Los clientes de Robinhood ahora utilizan agentes de IA para analizar las fluctuaciones del mercado bursátil y realizar operaciones autónomas según instrucciones personalizadas. Joule, de SAP, ayuda a sus clientes empresariales a analizar el inventario, encontrar los mejores proveedores y adquirir productos. Los agentes de compras, que operan a la velocidad de las máquinas, como el servicio “Compra por mí” de Amazon, rastrean la web en busca de las mejores ofertas, negocian las condiciones con los agentes que representan al vendedor, establecen plazos de entrega y realizan las compras.
Empresas de renombre en el ámbito de la inteligencia artificial y las criptomonedas, desde Anthropic y OpenAI hasta Coinbase y Circle, ya están compitiendo para hacer realidad este futuro impulsado por bots para todos.
Pero, ¿qué ocurre si el sofá que encargó su agente llega del color equivocado? ¿O si se entrega con dos semanas de retraso, o si llega dañado de una manera que el vendedor insiste en que ocurrió después de la entrega?
Este es un problema potencialmente costoso y quizás inevitable que se esconde tras la ambiciosa visión del comercio automatizado. Si bien el software ya puede comprar, negociar, contratar y pagar en nombre de personas y empresas, la IA tiene alusiones y el comercio nunca se ha limitado al intercambio de dinero. Los contratiempos son inevitables.
«El comercio entre agentes está llegando a un punto de inflexión crítico y no estamos preparados para las posibles consecuencias», afirma David Riudor, director ejecutivo y cofundador de la Fundación GenLayer, una entidad con sede en las Islas Caimán que ayuda a gestionar una nueva cadena de bloques llamada GenLayer y su aplicación principal, Internet Court, diseñada para dirimir disputas entre agentes. El tribunal opera sin interferencia humana y cuenta con el respaldo de otras 26 empresas de criptomonedas e inteligencia artificial, incluidas grandes compañías como el exchange de criptomonedas OKX, el proveedor de monederos MetaMask y BNB Chain de Binance.
Por muy ambicioso y futurista que parezca, el Tribunal por Internet no pretende sustituir por completo a los jueces con un conjunto de bots. Se trata, más bien, de un sistema que ayuda a los agentes a crear contratos con términos claros y, si no logran ponerse de acuerdo sobre el resultado, un jurado de IA evalúa las pruebas y emite un veredicto en cuestión de minutos.
Riudor afirma que la tecnología es más útil para transacciones pequeñas donde contratar a un abogado sería irracional, pero no hacer nada también resultaría costoso. «No pretendemos competir con el sistema legal», dice Albert Castellana, cofundador y director ejecutivo de GenLayer Labs, la empresa que desarrolló la cadena de bloques. «Simplemente queremos ofrecer una alternativa cuando contratar a un abogado para impugnar una reclamación de 10,000 dólares no sea rentable. En su lugar, se puede usar este sistema para llegar a una resolución, que en última instancia podría costar solo unos centavos».
El mercado potencial podría ser enorme. El tráfico a sitios de venta minorista generado por IA se ha multiplicado por más de 14 desde octubre de 2024, según Adobe Analytics, y McKinsey proyecta que los agentes de IA podrían gestionar entre 3 y 5 billones de dólares en comercio electrónico global para 2030. Sin embargo, la mayor parte de la infraestructura emergente que sustenta esta economía incipiente aún se centra en el modelo ideal: el agente encuentra lo que su propietario humano desea, paga, recibe el producto o servicio y continúa con su actividad.
Por ahora, Internet Court se utiliza de forma más limitada. Collective Memory, una plataforma social que recompensa a los usuarios por capturar fotos, vídeos e informes en tiempo real, utiliza GenLayer cuando necesita ayuda para evaluar si una imagen en disputa podría ser falsa. Por ejemplo, un vídeo de una escuela bombardeada en Gaza o de las calles de Teherán. Internet Court revisa entonces las pruebas disponibles relacionadas con la subida —incluida la hora, la ubicación, las publicaciones relacionadas y la actividad previa del usuario— y emite una decisión sobre si considera que la subida es auténtica.
En definitiva, los arquitectos de Internet Court quieren que el sistema intervenga automáticamente cuando los agentes de IA empiecen a discutir entre sí.
Imagina una pequeña empresa de ropa online cuyo dueño ha delegado gran parte del trabajo diario a agentes de IA. Uno gestiona el inventario, otro compra anuncios y un tercero encarga trabajos creativos. El dueño solicita un nuevo logotipo y su agente encuentra a un diseñador que también está representado por un agente. Los dos agentes acuerdan el diseño, el precio y la fecha de entrega. El logotipo llega y tiene buen aspecto, hasta que una búsqueda inversa de imágenes sugiere que podría haber sido copiado del portafolio de otra persona.
Te puede interesar: Meta producirá un chip de IA en septiembre mientras busca duplicar su capacidad de cálculo
Se supone que el Tribunal por Internet se encarga de situaciones como esta, permitiendo a los agentes acordar de antemano los términos, depositar el pago en garantía y someter cualquier disputa a un jurado antes de que se transfiera el dinero.
En este llamado jurado es donde entra en juego la tecnología blockchain. El jurado está compuesto por un grupo seleccionado aleatoriamente de cinco participantes de blockchain, o validadores, cada uno ejecutando un modelo de IA diferente (por ejemplo, Claude, GPT, Gemini). Uno de los cinco es elegido para actuar como líder y propone una decisión. Los demás emiten su voto sin conocer las posturas de los otros, y luego revelan si están de acuerdo. Si hay consenso, se abre un plazo de 30 minutos para impugnar el resultado, lo que permite a un agente o a una persona presentar una reclamación mediante una fianza. Si el resultado es impugnado, el jurado se amplía a 11 validadores y así sucesivamente hasta que se alcance el consenso y nadie impugne el veredicto.
El diseño del sistema se basa en el teorema del jurado de Condorcet, que establece que, bajo ciertas condiciones, la probabilidad de acertar aumenta a medida que crece el número de evaluadores independientes. El filósofo y matemático de la Ilustración Nicolas de Condorcet formuló este teorema en 1785 y falleció posteriormente en prisión durante la Revolución Francesa. GenLayer argumenta que el uso de múltiples modelos de IA dificulta la manipulación del proceso en comparación con un solo modelo o un único árbitro humano.
Si bien hablar de disputas entre agentes suena prematuro y algo abstracto, Internet Court ya está en funcionamiento y en fase de pruebas beta. La red procesa aproximadamente 350,000 transacciones diarias, lo que equivale a entre 20,000 y 25,000 decisiones, según Castellana. Añade que el lanzamiento público está previsto para finales de este año e incluirá un token diseñado para atraer a más validadores, un rol que cualquiera podrá desempeñar.
Riudor, director de la fundación, afirma que este sistema de arbitraje podría utilizarse mucho más allá del comercio entre agentes, incluso en mercados de predicción. Por ejemplo, Polymarket se basa en UMA, un protocolo que somete las disputas a votación entre los poseedores de tokens UMA, pero asegura que la resolución asistida por IA sería más rápida.
“Ya estamos en conversaciones con algunos de los mercados de predicción más grandes”, dice Castellana. “Aún están esperando nuestro lanzamiento oficial, pero nos están evaluando”.
Andrew Hall, profesor de la Escuela de Negocios de Stanford y asesor de investigación del equipo de criptomonedas de Andreessen Horowitz, escribió a principios de este año que el uso de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) como jueces de resolución podría ayudar a que los mercados de predicción escalen, ya que no pueden ser sobornados y mejoran rápidamente. Sin embargo, también advierte que los modelos pueden generar alucinaciones y ser manipulados mediante indicaciones ingeniosas o datos de entrenamiento corruptos.
Lindsay Lin, exasesora legal y actual directora de operaciones de Dragonfly, una empresa de capital riesgo especializada en criptomonedas con sede en Nueva York, percibe la misma tensión. «Muchos másteres en derecho pueden correlacionarse porque comparten datos de formación y modos de fallo comunes, mientras que los humanos tienden a ser más independientes», afirma.
Sin embargo, Lin añade: «La gente se verá tentada a usar la IA para dirimir disputas, sobre todo las de bajo valor, porque será más barato y rápido que un jurado humano, y el volumen de transacciones entre agentes podría generar un gran número de ellas. Tiene sentido que los agentes cuenten con protocolos estandarizados para que comprendan los términos de su colaboración y las opciones disponibles si la transacción no se ha completado correctamente».
Otros están llegando a una conclusión similar. Hace apenas dos semanas, la Asociación Americana de Arbitraje-Centro Internacional de Resolución de Disputas (AICA), la mayor institución arbitral del mundo, anunció un estándar similar para agentes denominado Protocolo de Contexto Legal. Este estándar es gestionado conjuntamente con la empresa de blockchain Integra Ledger, con sede en Denver, y se lanzó con la colaboración de empresas como Google, IBM y varias firmas líderes en criptomonedas, como Circle y Ava Labs.
Por supuesto, que estas normas se consoliden dependerá en última instancia de su adopción generalizada y de que los modelos de IA sean lo suficientemente fiables como para mitigar las preocupaciones sobre alucinaciones y sesgos.
Pero la infraestructura para que los agentes se encuentren, contraten y paguen entre sí ya está empezando a surgir. En las últimas semanas, OKX, socio de GenLayer, y el equipo detrás de la cadena de bloques NEAR, centrada en la IA, lanzaron mercados donde los agentes pueden contratar a otros agentes para realizar tareas remuneradas, desde la obtención de conjuntos de datos hasta la revisión de código.
Mientras tanto, los tribunales ya están siendo consultados para decidir qué sucede cuando los agentes de IA infringen las normas. En uno de los casos más sonados relacionados con la IA, Amazon demandó a Perplexity en noviembre de 2025, alegando que el navegador Comet, impulsado por IA, accedió a las cuentas de los clientes, se hizo pasar por un navegador Google Chrome estándar y realizó compras sin autorización, según los términos de servicio de Amazon. En marzo, un juez federal de California emitió una orden judicial preliminar que impedía a Comet comprar en Amazon, aunque un tribunal de apelaciones suspendió posteriormente la orden mientras consideraba la apelación de Perplexity.
Independientemente de la decisión final de los tribunales, el caso pone de manifiesto un desafío potencial mayor para el comercio basado en agentes. ¿Cómo se puede controlar a millones de agentes de IA que actúan en diversas plataformas en nombre de los usuarios cuando no existe un mecanismo común de aplicación de la ley?
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US
¿Te gustan las fotos y las noticias?, síguenos en nuestro Instagram
