¿La IA ayuda o perjudica a las criptomonedas? Un balance con casos

El balance, en una tabla

A favor: auditar más y antes

Revisar un contrato inteligente, el programa que mueve fondos en una cadena de bloques, es caro y lento. La IA lo abarata, con límites.

• Lo que funciona. BlockSec concluye que los agentes detectan bien patrones conocidos y sirven como primera comprobación antes de publicar un contrato.
• Lo que no. El mismo estudio dice que no sustituyen al auditor. Sus resultados cambian según el modelo y la configuración, y el criterio humano sigue haciendo falta.
• Parchear es más difícil. EVMbench, de OpenAI y Paradigm, señala arreglar fallos sin romper nada como un punto débil.

Anthropic argumenta que los agentes que explotan fallos también pueden corregirlos. Es una tesis razonable, pero aún le falta un dato público: cuántos robos ha evitado.

En fraude pasa lo mismo. Chainalysis asegura que Alterya frenó más de 300 millones de dólares y OKX la adoptó en febrero de 2026. No hemos encontrado una auditoría independiente de esa cifra.

En contra: ataques más baratos

Tres trabajos marcan la discusión, y no dicen lo mismo:

Por qué importa: los dólares de SCONE-bench son simulados, nunca se tocaron cadenas reales, y BlockSec evitó datos que los modelos pudieron ver al entrenarse. Por eso parte de la distancia entre esos resultados se explica por el método.

La rentabilidad tampoco es automática. En la prueba de los 2.849 contratos, los modelos encontraron $3.694 en valor simulado, y a uno de ellos revisarlos todos le costó $3.476, una ganancia casi nula que puede mejorar si baja el coste.

En la calle: qué ha pasado de verdad

Aquí la evidencia es indirecta.

El gráfico invita a concluir que la IA dispara los ataques al código, pero no se sostiene con estos datos. Un solo caso, Liquid Network, suma 319 millones, y los contratos de aplicación solo son el 19% de las pérdidas del trimestre. Hacken asume que la IA influye, pero admite que no ha podido cuantificarlo.

Otros indicios apuntan en esa dirección, sin demostrarlo:

• Código viejo. CertiK, citada por Cointelegraph, contó 73 incidentes de código en contratos con al menos un año de vida en el primer semestre de 2026, frente a 45 en todo 2025.
• Código sin publicar. Chainalysis halló en junio de 2026 unos 36,7 millones robados en los seis meses anteriores a protocolos sin código verificado, y cree probable que la IA esté acelerando esa tendencia.
• Opiniones enfrentadas. En el mismo reportaje, Manuel Aráoz, de OpenZeppelin, declara insegura toda la DeFi (las finanzas descentralizadas), y Haseeb Qureshi, de Dragonfly, habla de falsa alarma. Una investigadora de CertiK admite que probar el uso de IA en un ataque es difícil.

Estafas: donde el daño se mide mejor

Para engañar a una persona no hace falta atacar ningún código, y el dinero perdido se cuenta.

• Chainalysis calcula al menos 14.000 millones de dólares recibidos por estafas cripto en 2025, con una proyección de 17.000. Las de suplantación crecieron un 1.400%.
• El FBI recoge 893 millones en denuncias que citan la IA en 2025, de los que 658,7 millones implican criptomonedas.
• Google documenta a un grupo ligado a Corea del Norte con videollamadas falsas contra empresas cripto. La víctima vio lo que parecía un deepfakeVídeo o audio falso, creado con IA, que imita a una persona real., pero Mandiant no pudo confirmarlo con pruebas forenses.
• Europol avisa en su IOCTA 2026 de que los agentes de IA podrían elevar el fraude online a niveles sin precedentes. Es una previsión, no un dato.

Cuidado: el 4,5 de Chainalysis es una correlación: solo ve a quienes compran herramientas de IA en cadena, y puede que los grupos más grandes también sean quienes más las compran. Si quieres protegerte, tienes una guía práctica sobre deepfakes.

Lo que se sabe y lo que no

Se sabe:

• Los modelos pueden construir ataques contra contratos conocidos en simulación, y mejoran rápido.
• Los estafadores usan IA para engañar y a mayor escala. Las operaciones ligadas a vendedores de IA sacan más, aunque eso es una correlación.
• Un agente con dinero se puede manipular, y ya ha pasado.

No se sabe:

• Cuántos robos de 2026 se deben a la IA. Ni CertiK ni Hacken lo pueden medir.
• Cuánto fraude evita la IA de verdad. Los datos son de los vendedores.
• Quién ganará a medio plazo. A1 sugiere ventaja para el atacante; Anthropic sostiene que los mismos agentes también pueden defender.

Nuestra conclusión, que es una opinión: hoy, la IA perjudica más a las personas que a la tecnología. El daño más sólido está en las estafas contra usuarios corrientes, y ahí la defensa sigue siendo sobre todo humana. En contratos inteligentes, los proyectos que dejan de revisar su código antiguo son quienes más se arriesgan. Nada de esto permite decir si un criptoactivo subirá o bajará, ni si es buena inversión.