Entrevista: CEO de Aptos sobre agentes de IA, stablecoins y comercio entre máquinas

El rápido auge de la IA agentiva plantea una nueva pregunta para la industria blockchain: ¿puede el software autónomo convertirse en un participante activo de la economía, en lugar de ser simplemente una herramienta para generar información?

Franklin Templeton Digital Assets estima que el comercio agentivo podría alcanzar $3–5 trillion para 2030, pero siguen existiendo preguntas importantes sobre pagos, seguridad, responsabilidad y confianza.

Avery Ching, cofundador y CEO de Aptos, sostiene que la infraestructura que soporte a los agentes de IA deberá gestionar transacciones rápidas, de bajo coste, programables y auditables.

En esta entrevista con Invezz, Ching explica cómo podría ser esa infraestructura y qué lugar ocupa la blockchain en la emergente economía agentiva.

Invezz: Franklin Templeton estima que el comercio agentivo podría alcanzar $3–5 trillion para 2030. ¿Qué tiene que ocurrir en los próximos años para que ese pronóstico se haga realidad?

Creo que la cuestión más importante es si los agentes se vuelven lo bastante fiables como para que personas y empresas se sientan cómodas dándoles autoridad.

Los modelos ya son lo bastante potentes para la mayoría de nuestros flujos de trabajo diarios. Los problemas que quedan son de infraestructura.

¿Puede un agente mantener la confidencialidad de tus datos, desplegarse fácilmente, ejecutarse de forma fiable durante largos periodos, poderse demostrar qué hizo? ¿Y puede custodiar e intercambiar valor bajo reglas claras?

Para el comercio en particular, los agentes necesitan identidad y capacidades de pago propias, pero también límites.

Deberías poder dar a un agente acceso a capital con un límite de gasto, definir con quién puede operar y qué puede comprar, y disponer de un registro demostrable de lo que ocurrió y por qué.

Una vez que tienes eso, el agente puede pasar de recomendar una transacción a completarla realmente, y en ese punto la economía también importa.

Si los agentes realizan un gran número de micropagos, esas transacciones deben ser lo suficientemente rápidas y económicas como para que el pago en sí no se convierta en el cuello de botella.

Invezz: Aptos encabeza las clasificaciones de rendimiento de Franklin Templeton, pero ¿es realmente el TPS el factor decisivo para el comercio de IA, o son la latencia, la fiabilidad y los costes los que importan más?

El rendimiento de transacciones es una parte, pero hay que considerar las propiedades del sistema en su conjunto.

Lo que importa es si el sistema financiero descentralizado global es seguro, rápido, escalable y de bajo coste. Aptos es la mejor tecnología para cumplir ese listón tan alto.

Los agentes son una extensión de nuestras vidas personales y corporativas.

La infraestructura debe parecerse mucho más a la de la nube y a la de las bases de datos maduras: estado duradero, recuperación, conmutación por error y rendimiento predecible.

Aptos fue diseñado pensando en ese tipo de entorno de alto rendimiento y baja latencia, por eso creo que es ideal para la actividad impulsada por máquinas.

Invezz: ¿Cuál es el primer caso de uso real donde los agentes de IA empezarán a efectuar pagos de forma autónoma y a escala?

Creo que empieza con agentes que transaccionan con dinero.

Un agente que paga bienes y servicios usando las mismas interfaces que usamos hoy es el primer paso. Hoy, los agentes son en gran medida de solo lectura en un sentido económico.

Pueden encontrar información y recomendar una acción, pero otro sistema o una persona suele tener que completar la transacción.

Una vez que un agente puede pagar directamente a otro servicio por petición, obtienes una red de otro tipo.

El agente puede descubrir lo que necesita, pagarlo y continuar la tarea sin crear una cuenta, negociar un contrato o esperar a que alguien apruebe cada pago individual.

Más adelante, los agentes empezarán a negociar y a transaccionar entre sí a velocidades máquina. Ahí es donde creo que el comercio máquina a máquina empieza a hacerse real.

Invezz: Si un agente de IA hace una mala compra o es comprometido, ¿quién debe ser finalmente responsable: el usuario, el desarrollador o la infraestructura subyacente?

Probablemente no haya una única respuesta para todas las situaciones, pero el sistema debería permitir saber exactamente qué ocurrió.

Ese es el primer requisito. Si un agente gasta dinero, accede a datos o envía información a algún lugar, deberías poder rastrear la acción hasta la política y la autoridad bajo las que operaba, con un libro mayor inmutable.

El usuario o la empresa debe definir lo que el agente puede hacer. El desarrollador tiene que aplicar esos controles correctamente.

Y la infraestructura debe proporcionarte un registro que ninguna de las partes pueda reescribir en silencio más tarde.

En el lado del pago, eso significa que un agente no debería tener acceso ilimitado a una cartera.

Puede tener sus propias claves, topes de gasto, contrapartes aprobadas o categorías de actividad.

Lo interesante del dinero programable es que puedes dar a un agente suficiente autoridad para ser útil sin otorgarle autoridad ilimitada.

A medida que los agentes se vuelvan más autónomos, creo que la auditabilidad será tan importante como el propio pago.

Si no puedes demostrar qué hizo un agente y por qué se le permitió hacerlo, las empresas serán muy reacias a darle control significativo.

Invezz: Las grandes empresas de IA ya dependen de infraestructura centralizada en la nube. ¿Por qué crees que adoptarán pagos basados en blockchain en lugar de simplemente mejorar los sistemas de pago existentes?

No creo que toda interacción de IA necesite una blockchain, ni pienso que esa sea la forma correcta de plantearlo.

La pregunta es qué ocurre cuando un software necesita transaccionar con otro software con el que no tiene ya una relación comercial establecida.

Los sistemas de pago existentes funcionan muy bien para una persona o empresa con cuenta, identidad, procesador de pagos y contraparte establecida.

Los agentes crean un patrón diferente. Pueden necesitar descubrir un servicio, pagar una fracción de centavo o unos pocos céntimos por él, recibir el resultado y seguir adelante, potencialmente millones de veces con muchas contrapartes distintas.

Configurar cuentas, claves de API, facturas y relaciones bilaterales para cada interacción no escala particularmente bien.

Los rails de pago abiertos resultan útiles porque un agente puede custodiar valor y transaccionar de forma programática bajo una política definida.

Las stablecoins te proporcionan una unidad de cuenta digital, y protocolos como x402 hacen posibles los pagos por petición.

La blockchain es útil aquí porque ofrece a máquinas no relacionadas una capa común de liquidación y responsabilidad sin exigir que una sola empresa opere toda la red.

Invezz: La blockchain ha vivido varias narrativas a lo largo de los años, desde DeFi hasta NFTs y gaming, que tardaron más de lo esperado en alcanzar adopción masiva. ¿Qué hace que la IA agentiva sea diferente y qué evidencias ves hoy que te den confianza?

Sigo siendo cauto respecto a los plazos. Estamos muy temprano. Lo que cambia es que la demanda de agentes existe independientemente de lo relacionado con cripto.

La gente ya usa sistemas de IA cada vez más capaces, las empresas los están desplegando y la calidad de los modelos está mejorando con rapidez.

La adopción de la IA será exponencial cuando resolvamos los desafíos de confidencialidad, escalado, trazabilidad de auditoría y facilidad de uso.

El problema más difícil es convertir un agente de algo con lo que una persona relativamente técnica puede experimentar en algo en lo que una persona u empresa ordinaria pueda confiar y depender.

Debe ser confidencial, fácil de usar, fiable, responsable y capaz de pagar por cosas.

Esos componentes existen en alguna forma hoy, pero aún no se han ensamblado realmente en un único sistema.

Eso es lo que me da confianza en la oportunidad, pero también por qué no diría que el mercado ya está aquí.

Aún estamos construyendo la infraestructura que permite que los agentes pasen de demos y copilotos a software que pueda operar continuamente y tomar acciones significativas en nombre de alguien.

Invezz: Esta visión depende en gran medida de las stablecoins para pagos máquina a máquina. ¿Qué tan resiliente es ese modelo si una stablecoin experimenta volatilidad o enfrenta una disrupción regulatoria, y qué salvaguardas deberían existir para asegurar que las transacciones puedan continuar de forma segura?

No diseñaría el sistema alrededor de una sola stablecoin ni asumiría que un solo activo funciona en todas partes.

Lo importante es que el agente tenga una política clara sobre qué puede poseer, qué puede gastar y en qué condiciones.

Te puedes imaginar una cartera de agente con activos aprobados, límites de gasto, contrapartes aprobadas y reglas que detengan automáticamente la actividad si un activo o contraparte queda fuera de la política.

Eso es especialmente importante porque el objetivo no es que un humano apruebe cada transacción.

Las salvaguardas deben existir en el sistema antes de que el agente actúe.

Las stablecoins son útiles porque dan al software acceso a dinero digital que puede moverse globalmente y de forma programática, pero son una pieza de la arquitectura.

El principio más importante es que los agentes necesiten una forma segura de custodiar e intercambiar valor sin otorgarles autoridad financiera ilimitada.

Si acertamos en eso, el rail de pago subyacente podrá evolucionar con el tiempo.