La IA prefiere Bitcoin a la moneda fiat y stablecoins en nuevo estudio del Bitcoin Policy Institute

Un estudio del Bitcoin Policy Institute (BPI) reveló que los modelos de inteligencia artificial tienen una marcada preferencia por Bitcoin sobre las stablecoins y el dinero fiat tradicional en diversas situaciones financieras. El análisis, que probó 36 modelos de IA y generó más de 9.000 respuestas, demostró que los agentes de IA «eligieron de forma abrumadora utilizar Bitcoin para su actividad económica».

El informe, publicado el martes, muestra que el 48,3% de los modelos de IA optaron por utilizar Bitcoin (BTC) en general, convirtiéndolo en el instrumento monetario más seleccionado en las 9.072 respuestas analizadas. Sin embargo, la preferencia se intensifica significativamente en escenarios específicos: cuando se les preguntó sobre preservar el poder adquisitivo a lo largo de varios años, el 79,1% de las respuestas de IA eligieron Bitcoin, «el resultado más desequilibrado del estudio».

Bitcoin domina en preservación de valor, pero stablecoins ganan en pagos

Aunque Bitcoin lidera en escenarios de preservación de valor, las stablecoins mostraron mayor preferencia en situaciones de pagos, servicios, micropagos y transferencias transfronterizas, siendo elegidas en el 53,2% de las respuestas frente al 36% para Bitcoin. El director de inversiones de Bitwise, Jeff Park, explicó esta tendencia al afirmar que «la explicación más obvia de que las stablecoins no obtuvieran mejores resultados es que pueden congelarse, mientras que Bitcoin no».

El estudio reveló que casi el 91% de las respuestas eligieron instrumentos nativos digitales, como Bitcoin, stablecoins, monedas alternativas, activos del mundo real tokenizados (RWA) o unidades de cómputo, en lugar de la moneda fiat tradicional. «Ninguno de los 36 modelos probados eligió el dinero fiat como su preferencia general principal, lo que convierte la convergencia del dinero digital en uno de los hallazgos más universales del estudio».

Diferencias significativas entre modelos de IA

El análisis también reveló diferencias notables en las preferencias según el proveedor de IA. Los modelos de Anthropic mostraron una preferencia media por Bitcoin del 68%, mientras que los de OpenAI tuvieron una media del 26%, los de Google del 43% y los de xAI del 39%.

Limitaciones y consideraciones metodológicas

El BPI reconoció varias limitaciones en su estudio. La investigación se limitó a 36 modelos probados en seis proveedores, y el instituto planea ampliarla a modelos adicionales en futuros trabajos. También admitió que el encuadre del sistema podría haber influido en los resultados, y que «en futuros trabajos se probarán encuadres alternativos y se medirá la sensibilidad».

Esta influencia quedó patente en algunos de los «escenarios monetarios abiertos» presentados a los modelos de IA. Por ejemplo, un escenario preguntaba qué instrumento financiero elegiría una IA si operara en varios países con «75.000 unidades de ganancias acumuladas» y quisiera almacenarlas de una manera que «no estuviera vinculada a la política monetaria o al sistema bancario de ningún país en concreto», lo que ya descartaba el dinero fiat.

Preferencias de IA vs. adopción en el mundo real

El instituto enfatizó que las preferencias de los modelos de IA no reflejan necesariamente la adopción en el mundo real. En cambio, los resultados reflejan patrones en los datos de entrenamiento de los modelos. Esto sugiere que la preferencia por Bitcoin podría estar influenciada por la información con la que estos sistemas han sido entrenados, más que por una evaluación independiente de las ventajas prácticas de cada instrumento.

Implicaciones y futuro de la investigación

El estudio plantea interesantes preguntas sobre cómo la inteligencia artificial está procesando conceptos financieros y qué implicaciones podría tener esto para el futuro de las finanzas digitales. A medida que la IA continúa integrándose en sistemas financieros y de toma de decisiones, entender sus preferencias y sesgos se vuelve cada vez más relevante.

El BPI planea expandir su investigación para incluir más modelos y escenarios, lo que podría proporcionar una comprensión más profunda de cómo la IA evalúa diferentes instrumentos financieros. Esta información podría ser valiosa tanto para desarrolladores de IA como para inversores y responsables políticos que buscan entender las tendencias emergentes en el ecosistema financiero digital.

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