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Diciembre de 2025 fue un mes significativo no solo para toda la industria de las criptomonedas, sino también para la industria digital global. Después de que la plataforma descentralizada Aster completara la competición experimental de comercio de futuros «Human vs AI: Battle for the Futures», en la que 70 traders humanos y 30 modelos de inteligencia artificial operaron en condiciones de mercado reales, surgió la pregunta: ¿suponen las máquinas una amenaza para los traders de criptomonedas humanos?
Los resultados finales fueron inesperados para parte de la comunidad. El resultado agregado del equipo humano se situó en torno al −32,21 % de ROI, mientras que los algoritmos de inteligencia artificial terminaron el torneo con una pérdida de solo alrededor del −4,48 %. Aunque la victoria individual la obtuvo una persona con el seudónimo de ProMint, que ganó alrededor de 13 650 dólares, las estadísticas generales demostraron una mayor estabilidad de las estrategias de las máquinas.
Los resultados de algunos modelos de IA llamaron especialmente la atención de los expertos. En particular, Claude Sonnet 4.5 Aggressive, que obtuvo uno de los mejores resultados entre los bots, despertó el interés de los especialistas. Los analistas explican esto por la combinación de algoritmos de gestión de riesgos estrictamente definidos, la alta frecuencia de toma de decisiones y la ausencia total de influencia del factor emocional. El modo agresivo permitió al modelo reaccionar rápidamente a la volatilidad a corto plazo, fijando las ganancias o limitando las pérdidas sin intentar «recuperarse».
Además, parte de los agentes de IA se optimizaron específicamente para instrumentos de futuros: utilizaban patrones estadísticos de movimiento de precios, estrategias algorítmicas de stop y indicadores técnicos, mientras que los modelos menos adaptados mostraron resultados peores y más débiles. Esto volvió a poner de relieve que, incluso entre las máquinas, la eficacia depende en gran medida no solo de la arquitectura, sino también de la configuración.
Cabe señalar que una limitación importante del torneo «Human vs AI: Battle for the Futures» fue la norma según la cual la inteligencia artificial no tenía acceso a redes externas ni podía aprender por sí misma en tiempo real. Todas las decisiones de la inteligencia artificial se tomaban exclusivamente sobre la base de datos de mercado e indicadores técnicos. De este modo, la IA no obtenía una ventaja informativa sobre las personas, lo que hace que su resultado relativamente mejor sea aún más significativo desde el punto de vista de la eficacia de las estrategias algorítmicas.
Para los traders humanos, la psicología fue un factor clave. Algunos participantes actuaron en un modo de riesgo elevado, tratando de adelantarse rápidamente a los algoritmos, lo que condujo a una serie de decisiones impulsivas y a la acumulación de pérdidas. El miedo a las pérdidas y el deseo de «recuperar» posiciones se convirtieron en trampas típicas para las personas.
Los expertos señalan que algunos operadores que siguieron una estrategia conservadora y un control disciplinado de los riesgos lograron obtener resultados financieros positivos. Esto, a su vez, demuestra que el trading humano no pierde relevancia, pero requiere un replanteamiento de los enfoques en un entorno en el que la inteligencia artificial establece cada vez más activamente los estándares de eficacia del trading.
