Agentes de IA en DeFi: cómo los datos en tiempo real garantizan la seguridad y eficiencia del mercado

Los agentes de IA están transformando DeFi mediante la automatización de la negociación y el aprovisionamiento de liquidez, pero su dependencia de datos precisos en tiempo real plantea problemas de seguridad. Innovaciones como Oracle Integrity Staking pretenden proteger estos sistemas.

Agentes de IA en DeFi: Revolucionando las finanzas con datos en tiempo real y seguridad

La inteligencia artificial (IA) está configurando rápidamente el panorama de las finanzas descentralizadas (DeFi), introduciendo la automatización en las estrategias de negociación, la provisión de liquidez y la gestión de carteras. Aunque la IA promete eficiencia y velocidad, su gran dependencia de datos precisos en tiempo real plantea cuestiones críticas sobre la seguridad y la fiabilidad en mercados volátiles.

Mike Cahill, consejero delegado de Douro Labs y colaborador de Pyth Network, subrayó la importancia de los datos de alta fidelidad en tiempo real para que los agentes de IA puedan tomar decisiones precisas en fracciones de segundo. En una entrevista exclusiva con Cointelegraph, Cahill declaró: «Los errores o la manipulación de los datos pueden tener consecuencias imprevistas. Las actualizaciones precisas en tiempo real son esenciales para mitigar los riesgos.»

El papel de los datos en tiempo real en la toma de decisiones de la IA

Los agentes de IA dependen de datos precisos y oportunos para funcionar eficazmente en mercados en rápida evolución. Según Cahill, la agregación de datos directamente de proveedores de primera mano, como creadores de mercado o bolsas, minimiza las posibilidades de manipulación o imprecisiones.

Con actualizaciones que duran menos de un segundo -a veces tan rápidas como un milisegundo-, estos sistemas garantizan que los agentes puedan reaccionar instantáneamente a los cambios del mercado, reduciendo los riesgos relacionados con la latencia.

Cahill destacó cómo Pyth Network aborda los retos que plantean los datos, afirmando: «Pyth garantiza que los agentes operen con los datos de mercado más precisos disponibles, eliminando los riesgos vinculados a la información obsoleta o manipulada. Los agentes de IA prosperan con velocidad, precisión y automatización».

Integrar la seguridad en los sistemas de IA

Las condiciones volátiles del mercado plantean riesgos significativos para los agentes de IA. Se han desarrollado sistemas descentralizados como Oracle Integrity Staking (OIS) para contrarrestar estos riesgos alineando los incentivos financieros de los editores de datos con la exactitud de los datos.

OIS obliga a los editores de datos a apostar capital, que pierden si proporcionan datos defectuosos o manipulados. Esto crea una «capa de seguridad económica», explica Cahill, que garantiza la integridad y fiabilidad de los datos.

Además, los agentes de IA están diseñados con salvaguardas programables, como intervalos de confianza y umbrales de deslizamiento predefinidos, que les impiden ejecutar operaciones en condiciones volátiles o poco fiables.

El futuro de la IA en DeFi

Cahill prevé un futuro próximo en el que los sistemas financieros totalmente autónomos superen a las finanzas tradicionales (TradFi) en eficiencia y fiabilidad. Con los avances en la tecnología de datos en tiempo real, los agentes de IA podrían abrir nuevas oportunidades para la negociación algorítmica de alta frecuencia en DeFi, superando potencialmente las capacidades de los mercados gestionados por humanos.

«Los datos en tiempo real ofrecen a los agentes de IA la posibilidad de abrir una nueva era de negociación algorítmica de alta frecuencia en DeFi», afirmó Cahill. «Aquí es donde DeFi institucional supera a TradFi, ofreciendo un mercado que no sólo está descentralizado, sino que también es más rápido, más eficiente y verdaderamente autónomo.»

Innovación de la IA en el criptoespacio

Los acontecimientos recientes subrayan el impulso de la IA en DeFi. Fetch.ai lanzó una aceleradora de 10 millones de dólares para startups de agentes de IA, mientras que ai16z publicó un libro blanco que esboza su visión de los agentes de IA nativos de Web3.

A medida que avanzan estas innovaciones, Cahill predice que los agentes de inteligencia general artificial (AGI) pueden surgir en un plazo de uno a tres años, acelerando aún más la integración de la IA en los sistemas financieros descentralizados.

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