En un futuro no muy lejano, todo el mundo utilizará los denominados «agentes de IA».
Conectados a la nube, residirán en tu teléfono móvil, listos para ayudarte en cualquier tarea que necesites realizar, desde responder a correos electrónicos y reservar vuelos hasta optimizar las pérdidas fiscales en tu cartera.
Los clientes de Robinhood ya utilizan agentes de IA para analizar las fluctuaciones del mercado bursátil y realizar operaciones autónomas basadas en 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 una máquina, como «Buy for Me» de Amazon, rastrearán la web en busca de las mejores ofertas, negociarán las condiciones con los representantes del vendedor, establecerán plazos de entrega y realizarán las compras.
Empresas conocidas del ámbito de la IA y las criptomonedas, desde Anthropic y OpenAI hasta Coinbase y Circle, ya compiten por hacer realidad para todos este futuro impulsado por los bots.
Pero, ¿qué ocurre cuando el sofá que tu agente ha pedido llega en un color equivocado? ¿O se entrega con dos semanas de retraso, o está dañado de una forma que el vendedor insiste en que se produjo tras la entrega?
Se trata de un problema potencialmente costoso y quizá inevitable que se esconde tras la grandiosa visión del comercio agentivo. Puede que el software ya sea capaz de comprar, regatear, contratar y pagar en nombre de personas y empresas, pero la IA tiene alucinaciones y el comercio nunca se ha reducido únicamente al intercambio de dinero. Los contratiempos son inevitables.
«El comercio agentivo 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 colabora en la gestión de una nueva cadena de bloques llamada GenLayer y su principal aplicación, Internet Court, diseñada para resolver disputas relacionadas con el comercio agentivo. El tribunal funciona sin interferencia humana y cuenta con el respaldo de otras 26 empresas del sector de las criptomonedas y la IA, entre las que se incluyen pesos pesados como la plataforma de intercambio de criptomonedas OKX, el proveedor de monederos MetaMask y la cadena BNB de Binance.
Por muy ambicioso y futurista que suene, Internet Court no es un intento de sustituir por completo a los jueces por un conjunto de bots. Se entiende mejor como 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 resulta especialmente útil para transacciones de menor cuantía, en las que contratar a un abogado no tendría sentido, pero no hacer nada seguiría siendo costoso. «No pretendemos competir con el sistema judicial», afirma Albert Castellana, cofundador y director ejecutivo de GenLayer Labs, empresa que ha desarrollado la cadena de bloques. «Solo queremos ofrecer una alternativa en los casos en los que contratar a un abogado para impugnar una reclamación de 10.000 dólares no resulte rentable. En su lugar, puedes utilizar este sistema para llegar a una resolución, lo que, en última instancia, puede costarte unos pocos céntimos».
El mercado potencial podría ser enorme. El tráfico derivado por la IA hacia sitios web minoristas se ha multiplicado por más de 14 desde octubre de 2024, según Adobe Analytics, y McKinsey prevé que los agentes de IA podrían mediar en entre 3 billones y 5 billones de dólares en el comercio minorista mundial para 2030. Sin embargo, la mayor parte de la infraestructura emergente que sustenta esta economía en ciernes sigue centrada en el «camino feliz»: el agente encuentra lo que su propietario humano desea, paga, recibe el producto o servicio y sigue adelante.
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, recurre a GenLayer cuando necesita ayuda para evaluar si una imagen objeto de controversia podría ser falsa. Por ejemplo, un vídeo de una escuela bombardeada en Gaza o de las calles de Teherán. A continuación, Internet Court revisa las pruebas disponibles relacionadas con la publicación -incluida la hora, la ubicación, las aportaciones relacionadas y la actividad previa del usuario- y emite un veredicto sobre si considera auténtica dicha publicación.
En última instancia, los creadores de Internet Court quieren que el sistema intervenga automáticamente cuando los agentes de IA empiecen a discutir entre sí.
Imaginemos una pequeña empresa de ropa en línea cuyo propietario ha delegado gran parte del trabajo diario a agentes de IA. Uno gestiona el inventario, otro compra anuncios y un tercero encarga trabajos creativos. La propietaria 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 la imagen sugiere que podría haber sido copiado del portafolio de otra persona.
Se supone que Internet Court se encarga de situaciones como esta permitiendo a los agentes acordar las condiciones por adelantado, depositar el pago en una cuenta de garantía bloqueada y remitir cualquier disputa a un jurado antes de que se transfiera el dinero.
Es en ese supuesto «jurado» donde entra en juego la tecnología blockchain. El jurado está formado por un grupo de cinco participantes de la cadena de bloques, o validadores, seleccionados al azar, cada uno de los cuales ejecuta un modelo de IA diferente (por ejemplo, Claude, GPT o Gemini). Uno de los cinco es elegido para actuar como líder y propone una decisión. Los demás emiten sus votos sin ver las posiciones de los demás y, a continuación, revelan si están de acuerdo. Si hay consenso, se abre un plazo de 30 minutos para impugnar el resultado, durante el cual un agente o una persona puede impugnar el resultado depositando una fianza. Si se impugna el resultado, 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, según el cual, bajo ciertos supuestos, la probabilidad de alcanzar la respuesta correcta aumenta a medida que crece el número de evaluadores independientes. El filósofo y matemático de la Ilustración Nicolas de Condorcet formuló el teorema en 1785 y posteriormente murió en prisión durante la Revolución Francesa. GenLayer sostiene que el uso de múltiples modelos de IA hace que el proceso sea más difícil de manipular que si se dependiera de un único modelo o de un único árbitro humano.
Aunque hablar de disputas entre agentes pueda parecer prematuro y algo abstracto, Internet Court ya está en funcionamiento y en fase de pruebas beta. La red procesa aproximadamente 350.000 transacciones al día, lo que supone entre 20.000 y 25.,000 decisiones, según Castellana. Afirma que el lanzamiento público está previsto para finales de este año e incluirá un token diseñado para atraer a más validadores, un papel que cualquiera podrá desempeñar.
Riudor, que dirige la fundación, afirma que este sistema de resolución de disputas podría llegar a utilizarse mucho más allá del comercio entre agentes, incluso en los mercados de predicción. Por ejemplo, Polymarket se basa en UMA, un protocolo que remite los resultados controvertidos a una votación entre los titulares de tokens de UMA, pero la resolución asistida por IA sería más rápida, afirma.
«Ya estamos en conversaciones con algunos de los mayores [mercados de predicción]», afirma Castellana. «Aún están a la espera de nuestro lanzamiento completo, 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) como árbitros de resolución podría ayudar a que los mercados de predicción se expandieran, ya que no pueden ser sobornados y están mejorando rápidamente. Sin embargo, también advierte de que los modelos pueden «alucinar» y ser manipulados mediante indicaciones ingeniosas o datos de entrenamiento corruptos.
Lindsay Lin, exasesora jurídica y actual directora de operaciones de Dragonfly, una empresa de capital riesgo especializada en criptomonedas con sede en Nueva York, percibe esa misma tensión. «Muchos modelos de lenguaje grande (LLM) pueden estar correlacionados porque comparten datos de entrenamiento y modos de fallo comunes, mientras que los seres humanos tienden a ser más independientes», afirma.
Aun así, «la gente se verá tentada a utilizar la IA para resolver disputas, especialmente aquellas de menor cuantía, porque resultará más barato y rápido que recurrir a jurados humanos, y el volumen del comercio entre agentes podría generar un gran número de ellas», añade Lin. «Tiene sentido que los agentes cuenten con protocolos estandarizados para que comprendan cuáles son los términos en los que están trabajando conjuntamente y a qué recurso pueden acudir si su transacción no se ha consumado correctamente».
Otros están llegando a una conclusión similar. Hace apenas dos semanas, la Asociación Americana de Arbitraje-Centro Internacional para la Resolución de Disputas -la mayor institución arbitral del mundo- anunció una norma similar para agentes denominada «Protocolo de Contexto Legal». La norma está gestionada conjuntamente con la empresa de blockchain Integra Ledger, con sede en Denver, y se lanzó con la colaboración de Google, IBM y una serie de empresas líderes en criptomonedas, como Circle y Ava Labs.
Por supuesto, que estas normas se impongan depende, en última instancia, de que se generalice su adopción y de que los modelos de IA sean lo suficientemente fiables como para disipar las preocupaciones sobre alucinaciones y sesgos.
Pero ya está empezando a surgir la infraestructura que permite a los agentes encontrarse, contratarse y pagarse entre sí. En las últimas semanas, OKX -socio de GenLayer- y el equipo responsable de la cadena de bloques NEAR, centrada en la IA, han lanzado mercados en los que los agentes pueden contratar a otros agentes para realizar tareas remuneradas, desde obtener conjuntos de datos hasta ayudar a revisar código.
Mientras tanto, ya se está recurriendo a los tribunales reales para que decidan qué ocurre cuando los agentes de IA incumplen 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 de Perplexity, impulsado por IA, accedía a las cuentas de los clientes, se hacía pasar por un navegador Google Chrome estándar y realizaba compras sin autorización, incumpliendo los términos de servicio de Amazon. En marzo, un juez federal de California dictó una orden judicial preliminar que impedía a Comet realizar compras en Amazon, aunque posteriormente un tribunal de apelación suspendió la orden mientras examinaba el recurso presentado por Perplexity.
Independientemente de lo que decidan finalmente los tribunales, el caso pone de manifiesto un desafío potencial mayor al que se enfrenta el comercio mediado por agentes. ¿Cómo se supervisa a millones de agentes de IA que actúan en distintas plataformas en nombre de los usuarios cuando no existe un mecanismo común de aplicación de la normativa?
