Mar 4, 2026 2:20 PM
Las inteligencias artificiales tienen una opinión formada sobre el dinero y no incluye al dólar ni al euro. Un estudio del Bitcoin Policy Institute reveló que, cuando se otorga autonomía plena a los modelos de IA para decidir qué activo utilizar en transacciones y ahorro, las monedas fiduciarias quedaron relegadas al último lugar. Bitcoin y las stablecoins acapararon más del 80% de las preferencias en más de 9.000 escenarios analizados.
El Bitcoin Policy Institute publicó el 3 de marzo los resultados de una investigación que puso a prueba la racionalidad económica de las inteligencias artificiales. El estudio evaluó 36 modelos de seis proveedores (Anthropic, DeepSeek, Google, MiniMax, OpenAI y xAI) a través de 9.072 escenarios monetarios abiertos. Los investigadores diseñaron las preguntas de forma neutral, sin sugerir monedas ni ofrecer respuestas predeterminadas, para capturar la preferencia genuina de los sistemas autónomos.
Los resultados sacudieron cualquier preconcepto sobre la adopción de criptomonedas.
- Bitcoin apareció como la opción elegida en el 48,3% de todas las respuestas.
- Las stablecoins le siguieron con un 33,2%. Las monedas fiduciarias tradicionales (dólar, euro, yen) apenas representaron el 8,9% de las selecciones.
- Las altcoins y los activos del mundo real quedaron por debajo del 5%.
Ningún modelo de IA eligió el dinero fiat como su preferencia principal en ninguna de las configuraciones evaluadas.
Bitcoin dominó como reserva de valor y las stablecoins ganaron en pagos
La investigación identificó una división clara en la función que las inteligencias artificiales asignan a cada activo. Para el ahorro y la reserva de valor, Bitcoin concentró el 79,1% de las preferencias. Los investigadores calificaron ese número como el consenso más fuerte registrado sobre cualquier pregunta individual del estudio.
En el terreno de los pagos cotidianos, las stablecoins tomaron la delantera con un 53,2%, mientras que Bitcoin obtuvo el 36%. Esa diferencia sugiere que las máquinas distinguen entre activos duros para acumulación y medios de intercambio más ágiles para transacciones frecuentes.
Las preferencias se mantuvieron estables incluso cuando los investigadores modificaron los ajustes de temperatura de los modelos, un parámetro que controla la aleatoriedad de las respuestas. La inclinación por Bitcoin varió apenas 0,6 puntos porcentuales en todas las configuraciones, lo que indica que las preferencias monetarias están integradas en los pesos del modelo y no responden a artefactos estadísticos.
Claude Opus 4.5, el modelo de Anthropic, mostró la afinidad más fuerte por Bitcoin con un 91,3% de elecciones. En el extremo opuesto, GPT-5.2 de OpenAI registró un 18,3%, aún muy por encima de la preferencia por dinero fiat.
Máquinas que proponen pagar con energía: la sorpresa del estudio
Un hallazgo inesperado emergió del análisis cualitativo de las respuestas. En 86 ocasiones, los modelos de IA propusieron de forma independiente unidades de energía o computación —kilovatios-hora y horas de GPU— como método para fijar el precio de bienes y servicios. Los investigadores no incluyeron ninguna indicación previa sobre esa posibilidad.
Esa aparición espontánea abre una línea de especulación sobre cómo las máquinas podrían diseñar sistemas económicos propios si alcanzan grados de autonomía superiores. La energía y la capacidad de cómputo representan recursos medibles y escasos para una inteligencia artificial, lo que las convierte en candidatas naturales para funcionar como denominador común en intercambios entre máquinas.
El Bitcoin Policy Institute, una organización de investigación no partidista, extrajo conclusiones de largo plazo sobre el experimento. Los investigadores señalaron que los resultados apuntan a una demanda creciente de infraestructura de pagos nativa de Bitcoin, soluciones de autocustodia e integración de Lightning Network a medida que los agentes de IA adquieran autonomía económica.
El instituto recomendó a los responsables de políticas públicas y a las instituciones financieras prepararse para un futuro donde los agentes autónomos participen activamente en las redes monetarias. La evidencia del estudio, según el comunicado, muestra que las preferencias reveladas de esas máquinas favorecen los sistemas abiertos y sin permisos.
La investigación completa está disponible en moneyforai.org y se publica en un momento de creciente atención sobre la intersección entre inteligencia artificial y criptomonedas. El BPI exploró previamente casos donde agentes de IA realizaron transacciones utilizando Lightning Network en economías emergentes gestionadas por bots, lo que sugiere que la transición ya comenzó.
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