Este chatbot de IA está entrenado con los mejores traders de criptomonedas, ¿puede ofrecer una ventaja?
La firma de análisis blockchain Nansen profundizó en la frontera de la inteligencia artificial el jueves con el lanzamiento de Nansen AI, un chatbot entrenado con su enorme base de datos de billeteras etiquetadas en más de dos docenas de cadenas.
La herramienta está construida sobre Claude, el modelo de lenguaje de Anthropic, pero enriquecida con la inteligencia on-chain propietaria de Nansen—ofreciendo a los usuarios una interfaz conversacional para analizar tendencias de mercado y comportamientos de billeteras, en lugar de los gráficos y paneles convencionales.
En su lanzamiento, el bot se presenta como un asistente de investigación: los usuarios pueden pedirle que muestre señales de trading, explique flujos de billeteras o identifique actividad de smart money. La promesa más ambiciosa llegará después: Nansen planea agregar capacidad de ejecución de operaciones, con aprobación humana. Para fomentar la adopción, la empresa redujo su precio de suscripción de $99 a $69 por mes.
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— Nansen 🧭 @ KBW 🇰🇷 (@nansen_ai) 25 de septiembre de 2025
Lo que hace—y lo que aún no hace
Nansen afirmó que, en su núcleo, su IA se apoya en la ventaja de sus datos: más de 500 millones de direcciones etiquetadas proporcionan contexto de identidad y comportamiento a las predicciones del modelo. Gracias a esa entrada especializada, la empresa sostiene que el agente supera a modelos de propósito general como ChatGPT o Grok en tareas de pronóstico específicas de cripto.
Actualmente, el agente soporta contexto de portafolio (por ejemplo, billeteras de Ethereum y cadenas EVM). La ejecución está prevista para más adelante; cuando se habilite, el agente propondrá operaciones pero requerirá confirmación del usuario antes de enviar cualquier transacción. Nansen planea validar el “bucle central” antes de habilitar flujos autónomos.
A pesar del entusiasmo del lanzamiento, Nansen no ha publicado un white paper técnico. Aún no hay información pública sobre la precisión del agente, tasa de falsos positivos, robustez o pruebas adversariales. Esa falta de transparencia plantea la pregunta: ¿es esto principalmente un movimiento de marketing de producto más que un lanzamiento científico?
Riesgos y desafíos
La apuesta de Nansen por la IA viene acompañada de riesgos inherentes—sobre todo por comportamientos adversarios en un contexto financiero. El reciente paper académico “AI Agents in Cryptoland: Practical Attacks and No Silver Bullet” advierte sobre la manipulación de contexto, donde atacantes alteran el historial de prompts o la memoria para inducir al agente a tomar acciones dañinas o hacer pronósticos erróneos.
Los sistemas de trading agenticos deben protegerse contra alucinaciones y ejecuciones no autorizadas—especialmente en un entorno cripto volátil. El compromiso de Nansen con la confirmación humana en las operaciones es una medida de protección, pero aún no se ha probado si es suficiente en mercados de alta velocidad.
Otro desafío es la obsolescencia o sesgo de los datos. El valor de las direcciones etiquetadas disminuye con el tiempo; si la guía del bot se basa en patrones desactualizados, los usuarios pueden ser mal guiados. Y dado que el desempeño del modelo aún no es transparente, los usuarios tienen una capacidad limitada para auditar o verificar los resultados de forma independiente.
Por qué podría ser relevante
Si Nansen AI realmente ofrece información confiable más rápido que el análisis de gráficos, podría reducir la barrera de entrada al trading cripto. Un usuario que pueda preguntar, “¿Qué billeteras EVM están acumulando este token hoy?” y obtener una respuesta analizada al instante, empodera a participantes no expertos. También señala un cambio más amplio: los proveedores de analítica se están convirtiendo en plataformas agenticas.
Pero para ser más que una demo vistosa, Nansen AI debe demostrar que sus predicciones se sostienen en mercados en vivo—y que sobrevive a pruebas adversariales. El mundo cripto es especialmente implacable, y muchos esfuerzos de agentes de IA se estancan cuando hay dinero real en juego.
Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.
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