AI

En 2026, la competencia en el software empresarial ha evolucionado: ya no se trata de una "guerra de funciones", sino de una "reconstrucción de interfaces". Este artículo explora cómo la IA está remodelando los tres sistemas clave (SAP, Salesforce y ServiceNow). En la fase de implementación, los agentes de IA ayudan a reducir riesgos de migración valorados en cientos de millones de dólares. Durante el uso, los "Large Action Models (LAMs)" simplifican interfaces complejas. En la etapa de expansión, aplicaciones ligeras sustituyen el desarrollo personalizado excesivo. El objetivo final de la IA no es reemplazar estos "Systems of Record (SoR)", sino redefinir la lógica de interacción, haciendo que el software tradicional se vuelva "invisible" y transformándolo en bases de datos subyacentes para los "Systems of Action (SoA)" impulsados por IA.

Bittensor Subnet actúa como un mercado independiente de tareas de IA dentro de la red. Cada subred crea mecanismos de incentivos específicos para escenarios como generación de texto, reconocimiento de imágenes o predicción. Los mineros aportan modelos, los validadores valoran su calidad y la asignación dinámica de tokens TAO/Alpha permite una producción y un precio descentralizados de inteligencia artificial.

FET es el token central del ecosistema Fetch.ai, dedicado a crear una red económica descentralizada que combina tecnologías de IA y blockchain. En este artículo se examinan su arquitectura técnica, modelo de gobernanza, casos de uso y los riesgos de inversión relacionados.

FET es el token nativo de la red Fetch.ai y tiene un papel fundamental en el intercambio de valor, la ejecución del protocolo y la liquidación en cadena entre Autonomous Economic Agents (AEA). Gracias a esto, máquinas y programas pueden realizar actividades económicas de manera autónoma, sin necesidad de plataformas centralizadas.

Fetch.ai es una red descentralizada que integra inteligencia artificial (IA) y tecnología blockchain. Su estructura principal se basa en Agentes Económicos Autónomos (AEA), lo que permite a programas y dispositivos ejecutar tareas, intercambiar datos y liquidar valor de manera independiente, sin depender de plataformas centralizadas. Este modelo establece un ecosistema económico inteligente impulsado por la intervención de máquinas.

Gate Research: Los grandes modelos de lenguaje y las tecnologías de agentes de IA están llevando los sistemas de trading a una nueva fase de desarrollo. El trading cuantitativo, que antes requería amplios conocimientos de programación y sistemas de ingeniería complejos, está evolucionando hacia productos con barreras de acceso mucho más bajas. Gate ha presentado soluciones como AI Quant Workspace y Gate for AI, cuyo objetivo es integrar la generación de estrategias, el backtesting y la ejecución automatizada en una única plataforma, a través de interacción en lenguaje natural, herramientas cuantitativas sin código e interfaces de trading unificadas, facilitando así la participación de más usuarios en el trading de estrategias. Conforme la tecnología de IA avanza, las plataformas de trading también se transforman, pasando de ser simples herramientas de emparejamiento tradicionales a convertirse en infraestructuras de trading potenciadas por IA.

Bittensor, Fetch.ai y SingularityNET emplean incentivos en tokens para impulsar la oferta de recursos de IA (modelos, potencia de cómputo y servicios), con el propósito de crear redes abiertas y disminuir las barreras para la adopción de la IA. Este modelo pretende romper el dominio de las plataformas de IA centralizadas tradicionales. Aunque comparten estos enfoques, las diferencias clave están en las capas tecnológicas que abordan y en cómo capturan valor. En vez de competir en el mismo terreno, cada uno se especializa en un pilar concreto de la IA descentralizada: producción de modelos, ejecución de tareas y distribución de servicios.

Tether ha presentado el framework QVAC Fabric, que permite el ajuste fino LoRA en distintas plataformas para el modelo BitNet. Gracias a este avance, los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden operar y entrenarse tanto en dispositivos móviles como en hardware convencional. Esta innovación reduce de manera considerable los obstáculos para el desarrollo de IA y crea nuevas oportunidades para la IA descentralizada.

Tether ha lanzado el marco QVAC IA, que facilita el entrenamiento de modelos con miles de millones de parámetros en dispositivos móviles y disminuye significativamente la barrera de acceso a la potencia computacional. Este artículo explora las bases técnicas, las implicaciones para el sector y el impacto profundo en la IA descentralizada y el mercado de potencia computacional.

YZi Labs ha anunciado una inversión principal de 52 millones de dólares para respaldar a RoboForce, una empresa de robótica e IA de Silicon Valley, en el desarrollo de su tecnología Physical AI y la plataforma robótica TITAN. RoboForce se especializa en resolver la escasez de personal en sectores de alta demanda como energía, manufactura y logística. La empresa aplica estrategias de data flywheel y modelos de IA para optimizar de forma continua el rendimiento de sus robots.

Los agentes de IA empleados en la investigación de mercados son sistemas automatizados diseñados para recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, facilitando así la toma de decisiones. En este ámbito, estos agentes combinan datos estructurados con fuentes de información en tiempo real, como Gate News y Gate Info, para detectar tendencias, evaluar el sentimiento y generar análisis prácticos. Con la evolución del mercado de activos digitales, la integración multinivel de datos resulta esencial para comprender la dinámica del mercado. Comprender en profundidad el funcionamiento de estos sistemas aclara su relevancia en los procesos actuales de análisis financiero.

BEAT es el token nativo de la red Audiera y facilita el intercambio, el acceso y la colaboración descentralizada de datos musicales. Con su sistema basado en tokens, Audiera quiere crear un modelo de incentivos sostenible que conecte a creadores de música, colaboradores de datos y desarrolladores de IA, para que la provisión de datos, su uso y el avance tecnológico colaboren sin fricciones dentro de una red unificada.

El protocolo x402 es un protocolo de pagos API Web3 creado específicamente para agentes de IA, diseñado para resolver los retos de pago que afrontan los programas automatizados al interactuar con APIs. Inspirado en el código de estado 402 Payment Required del estándar HTTP e integrando mecanismos de pago basados en blockchain, x402 permite que los programas gestionen de forma automática los pagos y la liquidación durante las solicitudes a APIs. Este modelo sienta una nueva base de infraestructura para las transacciones de servicios entre máquinas (M2M).

El artículo no solo introduce la tecnología a quienes se inician, sino que también actúa como referencia para que los usuarios experimentados profundicen en sus conocimientos y seleccionen herramientas.

El artículo proporciona una guía introductoria para quienes se inician en el sector y, al mismo tiempo, sirve como recurso para usuarios avanzados que desean profundizar y elegir herramientas especializadas.