En 2026, una de las tendencias más observadas en la industria cripto es la profunda integración de la inteligencia artificial y las finanzas descentralizadas. Durante el último año, los Agentes de IA han pasado de ser pruebas de concepto a aplicaciones reales, asumiendo tareas de investigación on-chain, ejecución de operaciones y gestión de carteras que antes requerían la intervención manual de los usuarios. DeFAI (DeFi + IA) ha dejado de ser una visión tecnológica abstracta: se está convirtiendo rápidamente en una fuerza tangible que está transformando la forma en que los usuarios interactúan con las finanzas on-chain.
Actualizar las herramientas de gestión de activos on-chain es especialmente crucial en esta evolución. Los usuarios tradicionales de DeFi suelen tener que alternar entre monederos, exchanges descentralizados, plataformas de datos, protocolos de rendimiento y herramientas cross-chain, lo que convierte la inversión on-chain completa en una tarea costosa tanto en aprendizaje como en ejecución. A medida que los activos se dispersan entre múltiples blockchains y protocolos, el cuello de botella de la gestión manual de carteras se vuelve cada vez más evidente.
La IA está cambiando este panorama. Desde la ejecución automatizada de estrategias hasta la gestión inteligente de riesgos y la asignación de activos basada en datos, los Agentes de IA están llevando la gestión de activos on-chain de la "operación manual" a la "ejecución autónoma". Este artículo explora estas tres dimensiones, utilizando plataformas como Velvet como casos de estudio para analizar sistemáticamente cómo la convergencia de IA y DeFi está mejorando la experiencia de inversión y los retos reales que enfrenta esta tendencia.
La convergencia de Agentes de IA y DeFi: del concepto a la infraestructura
Para comprender cómo la IA está mejorando la gestión de activos on-chain, es esencial aclarar la base técnica de DeFAI. En esencia, DeFAI incorpora Agentes de IA en escenarios financieros on-chain, permitiéndoles percibir las condiciones del mercado, formular estrategias de manera autónoma y ejecutar acciones directamente en la blockchain. A diferencia de los bots de trading tradicionales, que dependen de reglas fijas, los Agentes de IA pueden ajustar dinámicamente sus estrategias en respuesta a los cambios del mercado.
En 2026, numerosas instituciones de investigación y capital riesgo han calificado este año como el inaugural de la "Economía de los Agentes". Los Agentes de IA ya no son solo chatbots o asistentes de programación: están convirtiéndose en actores económicos independientes, ejecutando operaciones de forma autónoma, optimizando rendimientos y gestionando activos en la blockchain. Según un informe de DWF Ventures, la automatización y la actividad de los Agentes de IA representan ya alrededor del 19 % de toda la actividad on-chain, con más de 17 000 Agentes de IA lanzados desde 2025.
Velvet destaca como un proyecto representativo dentro de esta tendencia. Como plataforma de infraestructura DeFAI, Velvet simplifica la participación de los usuarios en operaciones complejas y gestión de carteras on-chain mediante Agentes de IA, ejecución basada en intenciones y herramientas de gestión de activos on-chain. Actualmente, la plataforma es compatible con blockchains principales como BNB Chain, Ethereum, Base, Solana y Sonic, y ha introducido un sistema de copiloto de IA multiagente. Los usuarios pueden realizar investigaciones de proyectos, análisis de activos, ejecución de operaciones y gestión de carteras utilizando lenguaje natural. Según datos oficiales, la plataforma ha atraído a más de 100 000 usuarios y ha creado más de 10 000 bóvedas de estrategias.
El desempeño de mercado del token VELVET también refleja la creciente atención hacia el sector DeFAI. A 15 de julio de 2026, según datos de mercado de Gate, VELVET cotiza a 0,56570 $ con una capitalización de mercado de 140 millones de dólares, ocupando el puesto 233. El precio ha caído un 6,68 % en las últimas 24 horas, pero ha subido un 51,52 % en los últimos 7 días, un 74,58 % en los últimos 30 días y un impresionante 965,38 % en el último año. Su máximo histórico es de 2,15464 $ y su mínimo histórico es de 0,04330 $. Estas cifras indican que, como activo insignia del sector DeFAI, VELVET ha experimentado una importante fase de descubrimiento de precio y sigue atrayendo un gran interés de mercado por su narrativa tecnológica y su adopción en el mundo real.
Ejecución automatizada de estrategias: convertir la intención en acción on-chain de forma fluida
La primera mejora clave en la gestión de activos on-chain es la automatización de la ejecución de estrategias. El trading tradicional en DeFi exige a los usuarios especificar cada detalle: elegir pares de trading, determinar rutas, confirmar comisiones y establecer parámetros de slippage. Cuando las estrategias implican múltiples protocolos y operaciones cross-chain, la complejidad de la ejecución crece exponencialmente.
Los modelos de ejecución basados en intenciones están cambiando este paradigma. Tomemos Velvet como ejemplo: los usuarios simplemente indican su objetivo final (como "convertir activos a un token específico" o "construir una asignación de activos concreta") y el sistema encuentra automáticamente la ruta de ejecución óptima. El proceso implica que el usuario envía su intención, un Agente de IA interpreta el requerimiento y genera acciones ejecutables on-chain, una red de Solvers analiza las fuentes de liquidez para encontrar la mejor ejecución y, finalmente, el agregador y el sistema de enrutamiento inteligente completan la operación.
El valor central de este modelo reside en trasladar la "carga operativa" del usuario al "esfuerzo computacional" del sistema. Los usuarios ya no necesitan comprender la lógica compleja subyacente ni cambiar manualmente entre protocolos: los Agentes de IA se encargan de encontrar rutas, seleccionar protocolos y optimizar la ejecución.
A nivel de arquitectura multiagente, el Unicorn AI Framework de Velvet muestra una división del trabajo más sofisticada. Este framework incluye varios Agentes especializados: el Research Agent analiza datos de mercado y actividad on-chain; el Trading Agent ejecuta estrategias según la intención del usuario; el Execution Agent traduce las decisiones generadas por IA en instrucciones on-chain reales; y la Coordination Layer gestiona el intercambio de información y la asignación de tareas entre Agentes. Esta estructura multiagente permite la colaboración entre distintos módulos de IA, aumentando la eficiencia de la ejecución y la escalabilidad del sistema.
A mayor escala, la ejecución automatizada de estrategias está impulsando la transición de DeFi de la "operación manual" a la "economía de la intención". En 2026, varios proyectos exploran direcciones similares: el mecanismo Prompt-to-DeFi de INFINIT permite a los usuarios crear, simular y ejecutar acciones complejas de DeFi usando lenguaje natural, mientras que los Agentes autónomos de Singularry AI pueden analizar mercados, diseñar estrategias y ejecutar operaciones on-chain con autorización del usuario. Todos estos desarrollos apuntan a una tendencia clara: la ejecución de estrategias on-chain está pasando de ser "impulsada por el usuario" a "decisión y automatización asistidas por IA".
Gestión inteligente de riesgos: de la respuesta pasiva a la defensa proactiva
La segunda mejora clave en la gestión de activos on-chain es la inteligencia aplicada a la gestión de riesgos. Los mercados cripto operan las 24 horas, con oscilaciones de precios muy superiores a las de las finanzas tradicionales. Para el inversor medio, resulta casi imposible monitorizar el riesgo de su cartera, detectar transacciones anómalas y reaccionar ante movimientos bruscos del mercado en tiempo real.
La intervención de la IA está transformando la gestión de riesgos de la "respuesta pasiva" a la "defensa proactiva". Los Agentes de IA pueden monitorizar continuamente datos on-chain, precios de mercado y flujos de capital. Cuando detectan transacciones anómalas, grandes transferencias de fondos o riesgos de liquidación, pueden emitir alertas al instante o incluso ejecutar automáticamente coberturas según estrategias predefinidas.
En el plano de producto, el sistema de bóvedas de Velvet implementa una gestión estructurada del riesgo mediante smart contracts y mecanismos de participaciones. Los usuarios depositan activos en una bóveda, y el sistema calcula los derechos correspondientes según el valor neto de los activos, emitiendo tokens que representan participaciones. Los gestores de activos pueden ajustar la asignación de la cartera según estrategias establecidas, con todos los movimientos de activos ejecutados on-chain, verificables y trazables. Esta transparencia es la base de la gestión de riesgos: los usuarios pueden comprobar en todo momento sus participaciones y la configuración de estrategias, evitando los riesgos de asimetría informativa habituales en los fondos tradicionales.
Sin embargo, la gestión de riesgos impulsada por IA también introduce nuevos desafíos. DWF Ventures señala que, a medida que los Agentes de IA se adoptan a gran escala, surgen riesgos de confianza y ejecución, como ataques Sybil, saturación de estrategias y concesiones en privacidad. Un incidente de seguridad destacado a finales de junio de 2026 puso de manifiesto estos riesgos: un Agente de IA ejecutó más de cien transacciones "legítimas" en solo 12 minutos, sustrayendo unos 2,8 millones de dólares. La causa no fue una clave privada filtrada, sino que el usuario firmó una autorización con una delegación excesivamente amplia.
Este caso revela una paradoja central de la gestión de riesgos basada en IA: aunque la IA puede ayudar a los usuarios a gestionar el riesgo, también puede convertirse en una fuente de riesgo. Por ello, el enfoque predominante en la industria es la "colaboración humano-IA". Por ejemplo, el Agent Wallet de MetaMask incorpora un Guard Mode (modo por defecto) que exige aprobación explícita del usuario antes de ejecutar operaciones, con verificación en dos pasos para transacciones de alto riesgo. Este diseño mantiene la eficiencia de la IA, pero preserva la supervisión humana para decisiones críticas.
Si analizamos los datos, desde 2026 el sector DeFi ha registrado 121 incidentes de hacking, con pérdidas totales cercanas a 942 millones de dólares: 85 incidentes y 775 millones de dólares de pérdidas solo en el segundo trimestre. Estas cifras dejan claro que la gestión inteligente de riesgos no es opcional, sino imprescindible a medida que escala la gestión de activos on-chain. Aplicar IA a la gestión de riesgos consiste, en el fondo, en aprovechar el poder computacional para contrarrestar el crecimiento exponencial de la complejidad del mercado y las amenazas de seguridad.
Asignación basada en datos: de la experiencia a la toma de decisiones algorítmica
La tercera gran mejora en la gestión de activos on-chain es el paso de la asignación de carteras basada en la experiencia a la asignación basada en datos. La rápida expansión del ecosistema DeFi ha generado un volumen masivo de datos on-chain: cada operación, registro de préstamo, cambio de liquidez y flujo de activos es público y transparente, creando una enorme riqueza de datos verificables. Sin embargo, la abundancia de datos no se traduce automáticamente en mejores decisiones: la verdadera escasez no es la información, sino la capacidad de filtrarla y actuar rápidamente.
El valor principal de la IA en la asignación basada en datos reside en transformar los datos on-chain en inteligencia accionable. Analizando tendencias de mercado, transacciones on-chain, cambios en el TVL y flujos de capital, la IA puede construir y optimizar automáticamente carteras en diferentes protocolos DeFi en función de la evolución del mercado.
El sistema de bóvedas de Velvet es un ejemplo de asignación basada en datos. Las bóvedas agrupan múltiples activos en una sola cartera on-chain, permitiendo una gestión unificada para la asignación de activos y la ejecución de estrategias. A diferencia del usuario tradicional de DeFi, que debe gestionar y rebalancear manualmente diversos activos, el mecanismo de bóvedas consolida estos activos en una estructura unificada, haciendo la gestión mucho más eficiente. Los usuarios no tienen que monitorizar cada activo por separado: basta con mantener participaciones en la bóveda para participar en la estrategia global.
A nivel de mercado, la asignación basada en datos está cambiando la lógica de los flujos de capital en DeFi. En su perspectiva de inversión para 2026, OKX Ventures señaló que los principales actores del trading pasarán de ser humanos a IA, los protocolos DeFi se convertirán en "APIs financieras" que la IA podrá utilizar, y el capital se moverá globalmente en busca de los mejores rendimientos como si tuviera inteligencia propia. Esto significa que la asignación de activos dejará de depender de la recopilación de información o el juicio individual, y pasará a sistemas de IA que optimizan continuamente en función de datos en tiempo real.
El informe de DWF Ventures aporta pruebas cuantitativas: en casos de uso específicos como la optimización de rendimientos, los Agentes de IA ya superan a los humanos y a los bots tradicionales. Por ejemplo, la aplicación ARMA de Giza Tech ha atraído más de 19 millones de dólares en activos gestionados y ha generado más de 4 000 millones de dólares en volumen de trading de Agentes de IA, con una rentabilidad anualizada superior al 9,75 % para USDC. La alta proporción entre volumen de operaciones y activos gestionados indica que los Agentes de IA rebalancean capital con frecuencia, permitiendo capturar mayores rendimientos.
Otra dirección importante de la asignación basada en datos es la interacción en lenguaje natural. El copiloto de IA multiagente de Velvet permite a los usuarios realizar investigaciones de proyectos, análisis de activos y gestión de carteras usando lenguaje natural. En julio de 2026, Kraken anunció una gran actualización de su app móvil, integrando un asistente de inversión con IA que permite a los usuarios establecer objetivos financieros en lenguaje sencillo, y el sistema de IA recomienda automáticamente estrategias de trading. Este modelo de interacción reduce drásticamente la barrera de entrada a la asignación basada en datos, permitiendo que usuarios no expertos se beneficien de la eficiencia de la toma de decisiones algorítmica.
Retos y perspectivas
A pesar del enorme potencial de la integración de IA y DeFi, este sector aún se encuentra en una fase temprana, con varios obstáculos para su adopción masiva.
El primero es la calidad de los datos y la fiabilidad de los modelos. Los mercados on-chain cambian rápidamente y los protocolos se actualizan con frecuencia. Si los sistemas de IA no pueden acceder a la información más reciente o no comprenden estrategias complejas, la calidad del análisis y los resultados de la ejecución pueden verse afectados. En transacciones que involucran activos reales, los usuarios valoran más la fiabilidad del modelo que la fluidez de la interacción.
El segundo son las preocupaciones de seguridad y confianza. Como se mencionó antes, los propios Agentes de IA pueden convertirse en nuevos vectores de ataque. El ERC-8004, lanzado en enero de 2026, se convirtió en el primer registro on-chain que permite a los Agentes autónomos descubrirse entre sí, construir reputaciones verificables y colaborar de forma segura. El desarrollo de este tipo de infraestructura estandarizada es un requisito previo para la adopción a gran escala de Agentes de IA en la gestión de activos.
El tercero es la evolución del panorama competitivo. A medida que más plataformas desarrollan capacidades de IA, factores como la escala del ecosistema, los efectos de red y la retención de usuarios serán las verdaderas fuentes de ventaja competitiva a largo plazo. La ventaja de DeFAI ya no se basará solo en las funciones de IA, sino en quién puede conectar con más blockchains, más protocolos y más desarrolladores.
Conclusión
La integración de IA y DeFi está transformando la gestión de activos on-chain, pasando de ser una tarea que requiere conocimientos especializados y operación manual a una experiencia que puede ser asistida o incluso ejecutada de forma autónoma por sistemas inteligentes. La ejecución automatizada de estrategias reduce las barreras de entrada, la gestión inteligente de riesgos mejora la seguridad de los fondos y la asignación basada en datos optimiza la eficiencia de la inversión. Juntas, estas tres mejoras apuntan hacia un futuro más eficiente y accesible para las finanzas on-chain.
Los avances técnicos de plataformas DeFAI como Velvet demuestran que los Agentes de IA están evolucionando de "responder preguntas" a "asistir en la ejecución". Aunque persisten retos en torno a la seguridad, la confianza y la estandarización, el camino de desarrollo para las herramientas de gestión de activos on-chain en 2026 es claro: menos operación manual, más toma de decisiones inteligente, menor umbral de participación y mayor eficiencia de capital. Para los inversores, comprender y aprovechar estas herramientas puede ser clave para mantener la competitividad en un ecosistema cripto cada vez más complejo.
Preguntas frecuentes
P: ¿Qué es DeFAI? ¿En qué se diferencia de DeFi tradicional?
DeFAI es la fusión de DeFi e IA, y se refiere a la integración de Agentes de IA en escenarios financieros on-chain, permitiéndoles percibir los mercados, formular estrategias y ejecutar acciones en la blockchain. A diferencia de DeFi tradicional, que requiere que los usuarios realicen todas las operaciones manualmente, DeFAI aprovecha la IA para automatizar la investigación, el trading y la gestión de activos, reduciendo drásticamente la barrera de entrada.
P: ¿Cómo funciona el trading basado en intenciones de Velvet?
Los usuarios simplemente expresan su objetivo final (como "comprar un activo" o "rebalancear una cartera"), y el sistema interpreta automáticamente la intención, encuentra la ruta de ejecución óptima y completa la operación. A diferencia de DeFi tradicional, que exige especificar cada paso del trading, los modelos basados en intenciones convierten operaciones complejas en simples expresiones de objetivos.
P: ¿Qué roles desempeñan los Agentes de IA en la gestión de activos on-chain?
Los Agentes de IA pueden asumir múltiples roles: investigación y análisis (analizando datos de mercado y actividad on-chain), ejecución de operaciones (realizando estrategias según la intención) y traducción de decisiones (convirtiendo decisiones en instrucciones on-chain). Las arquitecturas multiagente permiten la colaboración entre distintos módulos para lograr mayor eficiencia.
P: ¿Qué riesgos implica la gestión de activos on-chain impulsada por IA?
Los principales riesgos incluyen: sesgo en la toma de decisiones debido a mala calidad de datos en los modelos de IA, los propios Agentes de IA como vectores de ataque (como se vio en el incidente de robo de junio de 2026), saturación de estrategias y concesiones en privacidad. Actualmente, la industria apuesta por modelos de "colaboración humano-IA" para el control de riesgos.
P: ¿Cómo está funcionando Velvet (VELVET) en el mercado?
A 15 de julio de 2026, VELVET cotiza a 0,56570 $, con una capitalización de mercado de unos 140 millones de dólares, ocupando el puesto 233. El precio ha bajado un 6,68 % en las últimas 24 horas, ha subido un 51,52 % en los últimos 7 días, un 74,58 % en los últimos 30 días y un 965,38 % en el último año. El suministro total es de 1 000 millones de tokens y el sentimiento actual del mercado es neutral.
