“¿Ya criaste langostas?” Últimamente, en Web3, esa es probablemente la pregunta que más se escucha al saludar.
A principios de 2026, tras que el robot del Festival de Primavera de China arrasara en el escenario, la nueva generación de Agentes IA, representada por OpenClaw, se ha convertido en el nuevo juguete para los entusiastas de la tecnología. Algunos usan IA para atención al cliente, otros para programar, e incluso hay quienes están experimentando con Agentes para simular un “empleado digital” completo. El concepto de “empresa unipersonal”, muy mencionado en varias plataformas, se refiere a una persona que, mediante un flujo de trabajo con IA, puede realizar tareas que antes requerían un pequeño equipo.
Por supuesto, en Web3 también no están quietos. Si revisas los medios del sector, notarás que muchos proyectos empiezan a centrarse en los Agentes IA. Algunos investigan cómo los Agentes pueden interactuar directamente con activos o contratos en la cadena, otros trabajan en pagos, identidad o infraestructura financiera para Agentes, y hay quienes discuten un “sistema económico de Agentes”, permitiendo que IA participe en la red como un usuario más. Incluso ya surgen voces que promueven un “Web4.0”.
Al ver esto, surge una sensación muy familiar.
Se dice que la moda es cíclica, y no solo en la moda, sino también en la tecnología (o en el mundo de las criptomonedas). Recordemos que en 2022, durante la caída del mercado, ChatGPT explotó en popularidad de la noche a la mañana, y la IA se convirtió en el tema de conversación principal. En Web3, tampoco estuvieron quietos, y pronto surgieron conceptos como Agentes IA, operadores automáticos, estrategias automatizadas, etc. Parecía que cualquier cosa relacionada con IA podía contar una historia nueva. Pero esta efervescencia no duró mucho. Cuando el mercado cripto empezó a subir de nuevo, la atención volvió rápidamente a las criptomonedas.
Ahora, a finales de 2025, con una tendencia bajista en el mercado, Web3 busca nuevos conceptos para captar interés.
Pero, desde la perspectiva de Portal Labs, el problema está justo allí. Cuando un relato se vuelve popular, muchos equipos de Web3 no están evaluando realmente la tecnología o el negocio, sino la narrativa: el concepto que está en auge, se adopta. Y luego, suelen fracasar…
Muchos equipos, al avanzar en sus proyectos, descubren que aunque los conceptos se pueden montar rápidamente, la implementación real es muy difícil. ¿Dónde están los usuarios? ¿Cuál es el escenario concreto? ¿Cómo se mantiene el ingreso? ¿Se puede atraer inversión? Estas preguntas suelen surgir solo después de un tiempo de desarrollo.
Cuando la popularidad desaparece, lo que queda en el mercado son proyectos sin terminar. Algunos se quedan en la fase de demo, otros apenas lanzados sin usuarios, y algunos simplemente desaparecen con la narrativa. A simple vista, parece que se abre un nuevo camino, pero con el tiempo, en realidad, no quedan muchos proyectos sólidos.
Por eso, surge la duda: ¿seguir profundizando en cripto o cambiar a IA? La primera opción, con un mercado difícil y sin garantías de retorno; la segunda, sin una base clara. La tecnología, talento y entorno competitivo de IA son muy diferentes a Web3. Muchos equipos han acumulado en los últimos años conocimientos, productos y comunidades en el ámbito cripto, y cambiar completamente a IA sería como entrar en un terreno totalmente desconocido. Desde capacidades de modelos, recursos de datos, hasta equipos de ingeniería, casi todo habría que reconstruir.
Además, la carrera en IA ya está muy saturada. Grandes empresas, startups, y gigantes tecnológicos invierten recursos enormes en este campo. Para un equipo de Web3, simplemente cambiar de narrativa para entrar en IA puede significar que no tengan ventajas tecnológicas ni recursos del sector.
Pero, en realidad, para muchos equipos de Web3, hay una vía práctica. No es necesario transformarse en una startup de IA, sino seguir en su camino Web3, y pensar en qué capacidades puede aportar la cripto a la infraestructura de IA.
Si observamos con atención el desarrollo actual de la IA, veremos que aún hay muchas áreas sin resolver.
La más evidente es los datos. Los modelos son cada vez más potentes, pero ¿de dónde vienen los datos de entrenamiento? ¿Son confiables y cumplen con las regulaciones? ¿Cómo lograr una personalización 1v1 en los Agentes IA? Estas cuestiones aún no tienen mecanismos claros. Para IA que depende de grandes volúmenes de datos, es un problema fundamental a largo plazo.
También está el tema de identidad y colaboración. Cuando los Agentes IA participan en tareas, transacciones automáticas o decisiones operativas, necesitan tener identidad, permisos y reglas de colaboración. ¿Quién puede llamar a un Agente? ¿Cómo se dividen las tareas entre Agentes? ¿Cómo se realiza la liquidación tras completar una tarea? Estas cuestiones, en esencia, involucran la distribución de identidad y valor en una red abierta.
Luego, está el problema de pagos. Cuando los Agentes IA comienzan a interactuar en la red, realizando llamadas a servicios, obteniendo datos o ejecutando tareas, necesitan un sistema de pagos pequeños y automáticos. En la infraestructura tradicional de internet, esto es difícil de implementar.
Aunque parecen problemas de IA, muchas soluciones ya existen en el ecosistema de Crypto. Redes de incentivos de datos, sistemas de identidad en cadena, redes de pagos abiertas, son áreas en las que Web3 ha estado explorando en los últimos años.
Si un equipo de Web3 realmente quiere avanzar en estas áreas, debe tener en cuenta algunos aspectos clave.
Primero, la capacidad técnica del equipo. La experiencia técnica varía mucho entre proyectos. Algunos dominan protocolos en cadena, otros trabajan en redes de datos, y algunos en productos de aplicación. Si el equipo ha estado en infraestructura de datos, como recolección, extracción o mercados de datos, extenderse a IA en esa capa será más natural, por ejemplo, redes de contribución de datos, fuentes verificables, o mercados de datos incentivados. Si su fortaleza está en protocolos o infraestructura, puede enfocarse en aspectos como identidad en cadena, permisos, protocolos de tareas, o pagos automáticos para Agentes. Para equipos enfocados en productos de aplicación, IA puede integrarse como una capacidad adicional, mejorando análisis de datos, automatización o funciones que antes requerían trabajo manual.
Segundo, la existencia de escenarios reales. Muchos proyectos de IA desaparecen rápidamente no por falta de tecnología, sino por no tener un escenario de uso claro. La popularidad de un concepto no garantiza que haya usuarios dispuestos a pagar por ello. Es importante evaluar si el problema que se busca resolver es un problema de negocio a largo plazo, si ya hay quienes pagan por esa solución, y si la IA puede realmente mejorar la eficiencia en ese proceso. Solo si estas condiciones se cumplen, el concepto puede convertirse en producto.
Por último, los recursos disponibles en el equipo. La infraestructura de datos, identidad y pagos no son solo tecnología, sino recursos de red. Sin datos confiables, ecosistema de desarrolladores o aplicaciones, difícilmente se logrará una verdadera red de Agentes IA. La existencia de un ecosistema activo es clave para que un proyecto pueda integrarse en la infraestructura de IA.
En resumen, para muchos equipos de Web3, lo importante no es solo si hay espacio técnico, sino si pueden formar parte de esa red. La clave está en si ya cuentan con datos, comunidades o aplicaciones que puedan aprovechar en la infraestructura de IA.
