{"id":129926,"date":"2026-03-04T19:41:55","date_gmt":"2026-03-05T01:41:55","guid":{"rendered":"https:\/\/pongara.net\/news\/agentes-de-ia-prefieren-bitcoin-sobre-dinero-fiduciario-segun-estudio-del-bpi\/"},"modified":"2026-03-04T19:41:55","modified_gmt":"2026-03-05T01:41:55","slug":"agentes-de-ia-prefieren-bitcoin-sobre-dinero-fiduciario-segun-estudio-del-bpi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pongara.net\/news\/agentes-de-ia-prefieren-bitcoin-sobre-dinero-fiduciario-segun-estudio-del-bpi\/","title":{"rendered":"Agentes de IA prefieren Bitcoin sobre dinero fiduciario, seg\u00fan estudio del BPI"},"content":{"rendered":"<div>\n<div><img width=\"640\" height=\"384\" src=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1772674785-840x504-1.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-post-image\" alt=\"\" style=\"margin-bottom: 15px;\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1772674785-840x504-1.jpg 840w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1772674785-608x365.jpg 608w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1772674785-768x461.jpg 768w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1772674785.jpg 1226w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\"><\/div>\n<p><strong>Un estudio del Instituto de Pol\u00edtica de Bitcoin (BPI) puso a competir a 36 modelos l\u00edderes de IA en 9.072 decisiones monetarias. El resultado sugiere un patr\u00f3n llamativo: las m\u00e1quinas tienden a preferir dinero nativo digital como Bitcoin y stablecoins, mientras el efectivo y el dinero bancario quedan casi siempre fuera de la primera opci\u00f3n.<br \/>\n***<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>El BPI prob\u00f3 36 modelos de IA en 9.072 escenarios: BTC fue elegido en 48,3% de los casos, stablecoins en 33,2% y dinero fiduciario en 8,9%.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Para \u201creserva de valor\u201d a varios a\u00f1os, 79,1% se inclin\u00f3 por Bitcoin; para pagos diarios, 53,2% prefiri\u00f3 stablecoins.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Los modelos de Anthropic mostraron mayor preferencia por BTC (68%) que los de OpenAI (25,9%); en 86 respuestas, algunas IAs inventaron monedas ligadas a energ\u00eda o horas de GPU.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00a0<\/p>\n<hr>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p lang=\"es\" dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/1f680-2.png\" alt=\"\ud83d\ude80\" class=\"wp-smiley\" style=\"height: 1em; max-height: 1em;\"> \u00a1Incre\u00edble descubrimiento sobre la IA y el dinero! <\/p>\n<p>Un estudio del BPI revel\u00f3 que 36 modelos de IA prefieren Bitcoin y stablecoins frente al dinero fiduciario.<\/p>\n<p>Bitcoin fue elegido en 48,3% de los casos como reserva de valor a largo plazo. <\/p>\n<p>En pagos diarios, las stablecoins\u2026 <a href=\"https:\/\/t.co\/tuy9fWnIDh\">pic.twitter.com\/tuy9fWnIDh<\/a><\/p>\n<p>\u2014 Diario\u0e3fitcoin\uea00 (@DiarioBitcoin) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/DiarioBitcoin\/status\/2029413880804388997?ref_src=twsrc%5Etfw\">March 5, 2026<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Un nuevo estudio del Instituto de Pol\u00edtica de Bitcoin (BPI) encontr\u00f3 que, al enfrentar a agentes de inteligencia artificial a decisiones monetarias sin sesgos expl\u00edcitos, la mayor\u00eda se inclina por alternativas digitales antes que por el dinero tradicional. En la pr\u00e1ctica, los modelos evaluados prefirieron con frecuencia a Bitcoin (BTC) y a las monedas estables por encima del efectivo o el dinero bancario.<\/p>\n<p>El trabajo puso a prueba 36 modelos de IA l\u00edderes en un total de 9.072 experimentos controlados. El objetivo fue observar c\u00f3mo ponderan conceptos como escasez, estabilidad y riesgo cuando se les pide escoger entre instrumentos monetarios, sin el marco cultural humano que suele acompa\u00f1ar estas discusiones.<\/p>\n<p>Los resultados se leen como una se\u00f1al temprana de algo m\u00e1s grande: si los agentes aut\u00f3nomos llegan a manejar presupuestos, tesorer\u00edas o pagos en nombre de usuarios y empresas, su \u201cpreferencia\u201d t\u00e9cnica por ciertos activos podr\u00eda influir en qu\u00e9 infraestructura de liquidaci\u00f3n y ahorro se vuelve dominante.<\/p>\n<h3>C\u00f3mo se dise\u00f1\u00f3 el experimento y qu\u00e9 buscaba medir<\/h3>\n<p>La investigaci\u00f3n del BPI evalu\u00f3 36 modelos de IA en 9.072 escenarios de toma de decisiones. Se trat\u00f3 de pruebas controladas en las que los agentes deb\u00edan elegir entre distintas opciones monetarias, en situaciones que imitaban problemas financieros comunes. La idea fue observar patrones consistentes, m\u00e1s que una respuesta aislada.<\/p>\n<p>En t\u00e9rminos generales, el estudio busc\u00f3 detectar qu\u00e9 instrumentos se consideran m\u00e1s adecuados seg\u00fan el uso: ahorro de largo plazo, medio de intercambio cotidiano u otras funciones del dinero. En econom\u00edas humanas, estas categor\u00edas suelen diferenciarse entre reserva de valor, unidad de cuenta y medio de pago. Aqu\u00ed se evalu\u00f3 si las IAs reproducen distinciones parecidas.<\/p>\n<p>El estudio tambi\u00e9n intent\u00f3 mantener las elecciones \u201csin sesgo\u201d, para que la preferencia no dependiera de un encuadre que favoreciera a un activo espec\u00edfico. Aun as\u00ed, los autores advierten un punto clave: la IA no tiene motivos financieros inherentes. Lo que aparece como preferencia refleja c\u00f3mo los modelos interpretan atributos como oferta, reglas, estabilidad y riesgo.<\/p>\n<p>Este matiz importa porque los modelos no \u201cquieren\u201d dinero en el sentido humano. En cambio, responden a instrucciones y recompensas impl\u00edcitas en el dise\u00f1o de cada prueba. Aun as\u00ed, el patr\u00f3n agregado puede ser \u00fatil para anticipar qu\u00e9 dinero \u201cfunciona mejor\u201d cuando se lo eval\u00faa como herramienta digital nativa.<\/p>\n<h3>Bitcoin y stablecoins al frente, y el dinero fiduciario casi fuera del mapa<\/h3>\n<p>Al sumar todos los escenarios, Bitcoin fue la opci\u00f3n m\u00e1s elegida: 48,3% de las respuestas favoreci\u00f3 a BTC. Las monedas estables quedaron en segundo lugar con 33,2%. En contraste, el dinero fiduciario y bancario obtuvo 8,9%, una proporci\u00f3n baja frente a las alternativas digitales.<\/p>\n<p>El mensaje central es que los agentes de IA, cuando se enfrentan a opciones monetarias, tienden a rechazar el dinero tradicional a favor de instrumentos nativos digitales. El estudio agrupa ah\u00ed tanto a Bitcoin como a stablecoins, que se apoyan en infraestructura digital y redes de liquidaci\u00f3n modernas.<\/p>\n<p>Seg\u00fan el reporte, la moneda fiduciaria tradicional, como el d\u00f3lar estadounidense, casi nunca aparece como primera opci\u00f3n entre los 36 modelos evaluados. En la lectura de los autores, este rechazo se relaciona con la percepci\u00f3n de monedas inflacionarias frente a alternativas descentralizadas o programables.<\/p>\n<p>El resultado no implica que el dinero fiduciario deje de usarse en el mundo real. Sin embargo, plantea una pregunta operativa: si agentes aut\u00f3nomos deben elegir un \u201criel\u201d de pago o de tesorer\u00eda, podr\u00edan priorizar la l\u00f3gica de redes digitales. Y eso puede presionar a empresas y reguladores a adaptarse.<\/p>\n<h3>Reserva de valor: la IA se inclina por el suministro fijo y la \u201csoberan\u00eda propia\u201d de BTC<\/h3>\n<p>Uno de los hallazgos m\u00e1s llamativos fue la preferencia de Bitcoin como reserva de valor a largo plazo. En horizontes de varios a\u00f1os, 79,1% de los agentes de IA identificaron a BTC como la mejor reserva de valor, superando por mucho al resto de opciones evaluadas.<\/p>\n<p>En ese mismo rubro, las monedas estables recibieron 6,7% de las respuestas. La moneda fiduciaria alcanz\u00f3 6%, mientras que Ethereum obtuvo 4,2%. El estudio indica que el patr\u00f3n fue consistente entre familias de modelos, lo que sugiere que no se trata de un sesgo de un solo proveedor.<\/p>\n<p>Los modelos se\u00f1alaron dos razones recurrentes para favorecer a Bitcoin: su suministro fijo y sus caracter\u00edsticas de soberan\u00eda propia. En lenguaje llano, eso apunta a la idea de un activo cuya emisi\u00f3n no se expande de forma discrecional y que puede mantenerse bajo control directo del usuario, sin depender de un banco.<\/p>\n<p>Desde una perspectiva de econom\u00eda digital, esta preferencia es coherente con una lectura algor\u00edtmica de la escasez. La IA puede ponderar reglas inmutables y l\u00edmites duros como un atributo deseable en escenarios de varios a\u00f1os. El estudio no afirma que esa sea \u201cla\u201d respuesta correcta, pero s\u00ed que aparece con fuerza cuando se eval\u00faa la funci\u00f3n de ahorro.<\/p>\n<div class=\"diari-in-content-middle\" id=\"diari-3494206197\">\n<div id=\"diari-2438705292\" data-diari-trackid=\"195495\" data-diari-trackbid=\"1\" class=\"diari-target diari-target\"><\/div>\n<\/div>\n<h3>Pagos diarios: las stablecoins ganan como \u201cd\u00f3lares digitales\u201d<\/h3>\n<p>Aunque Bitcoin domin\u00f3 como herramienta de ahorro, el panorama cambi\u00f3 cuando las pruebas se enfocaron en el medio de intercambio cotidiano. En escenarios de pagos diarios, las monedas estables capturaron 53,2% de las respuestas, quedando como la opci\u00f3n m\u00e1s pr\u00e1ctica para transacciones frecuentes.<\/p>\n<p>Bitcoin fue elegido en 36% de esos casos, mientras que la moneda fiduciaria obtuvo 5,1%. En conjunto, los n\u00fameros sugieren que los modelos de IA separan el \u201cahorro\u201d del \u201cgasto\u201d y asignan a cada categor\u00eda un instrumento distinto, en una l\u00f3gica parecida a la que usan muchos usuarios humanos.<\/p>\n<p>El estudio interpreta este resultado como una visi\u00f3n de las stablecoins en tanto \u201cd\u00f3lares digitales\u201d. Es decir, instrumentos que buscan estabilidad de precio y que, por dise\u00f1o, resultan m\u00e1s convenientes para pagar sin exponerse a fluctuaciones. En este marco, la estabilidad es m\u00e1s valiosa que la escasez.<\/p>\n<p>Esta preferencia tambi\u00e9n puede leerse como un mapa de fricci\u00f3n operativa: para pagos, la IA parece valorar la previsibilidad. Para ahorro, valora reglas de emisi\u00f3n y control. Si esta segmentaci\u00f3n se mantiene en agentes m\u00e1s aut\u00f3nomos, podr\u00eda impulsar un mundo donde BTC y stablecoins convivan como capas distintas de una misma econom\u00eda digital.<\/p>\n<h3>Anthropic vs OpenAI: diferencias amplias en la preferencia por Bitcoin<\/h3>\n<p>El estudio tambi\u00e9n report\u00f3 contrastes entre proveedores de modelos. Los agentes de IA de Anthropic promediaron 68% de preferencia por Bitcoin, frente a 25,9% en los modelos de OpenAI. La brecha es grande y sugiere que el \u201ccriterio monetario\u201d var\u00eda con el entrenamiento y el alineamiento.<\/p>\n<p>Otros promedios reportados fueron: DeepSeek con 51,7%; Google con 43%; y xAI con 39,2%. En otras palabras, la inclinaci\u00f3n por BTC no fue uniforme, aunque s\u00ed dominante en el agregado. Esta dispersi\u00f3n a\u00f1ade una capa de complejidad para quienes esperan conductas homog\u00e9neas entre agentes.<\/p>\n<p>Dentro de la l\u00ednea de Anthropic, la preferencia por Bitcoin aument\u00f3 con la capacidad del modelo. Claude 3 Haiku registr\u00f3 41,3%, mientras Claude 3.5 Haiku lleg\u00f3 a 82,1%. Sonnet 4 marc\u00f3 89,7% y Claude Opus 4.5 alcanz\u00f3 91,3%.<\/p>\n<p>Este gradiente sugiere que, al menos en esa familia, un modelo \u201cm\u00e1s capaz\u201d aplica con mayor consistencia el razonamiento que lo lleva a BTC. El informe no concluye por qu\u00e9 ocurre, pero deja abierta la discusi\u00f3n sobre qu\u00e9 rasgos de entrenamiento o de seguridad modifican la evaluaci\u00f3n de dinero y riesgo.<\/p>\n<h3>Cuando la IA inventa dinero: unidades ligadas a energ\u00eda o a horas de GPU<\/h3>\n<p>Adem\u00e1s de escoger entre opciones dadas, los investigadores reportaron un hallazgo inesperado: en 86 respuestas, algunos modelos inventaron sus propias formas de dinero. En esos casos, las propuestas se vincularon a unidades computacionales, como energ\u00eda o precios por hora de GPU.<\/p>\n<p>La observaci\u00f3n sugiere que las m\u00e1quinas pueden concebir unidades de valor diferentes a las que usan los humanos en la vida diaria. En contextos digitales, tiene sentido que un agente piense en \u201ccostos reales\u201d asociados a c\u00f3mputo, electricidad o tiempo de procesamiento. Es una forma de anclar valor a recursos medibles.<\/p>\n<p>El estudio no afirma que estas monedas vayan a adoptarse, pero s\u00ed muestra creatividad instrumental bajo ciertas condiciones. Si agentes aut\u00f3nomos negocian recursos entre s\u00ed, podr\u00edan surgir est\u00e1ndares internos. Esos est\u00e1ndares podr\u00edan convivir con BTC o stablecoins, o funcionar como contabilidad interna.<\/p>\n<p>En cualquier caso, este dato complementa el hallazgo principal: la IA no solo elige dinero digital, tambi\u00e9n puede proponer dinero que refleje su propio mundo de restricciones. Para el dise\u00f1o de mercados entre agentes, esto podr\u00eda convertirse en una variable relevante a futuro.<\/p>\n<h3>Autores y lo que implica para infraestructura de liquidaci\u00f3n digital<\/h3>\n<p>Los autores del estudio fueron David Zell, cofundador y CEO del BPI; Ken Egan, director de asuntos gubernamentales de BPI y exagente de la CIA; Conner Brown, jefe de estrategia de BPI y exasesor de la senadora Cynthia Lummis en pol\u00edtica de Bitcoin e IA; y Luke Danielian, interno del BPI.<\/p>\n<p>El equipo argumenta que los patrones observados podr\u00edan anticipar una demanda futura de infraestructura de Bitcoin y redes de liquidaci\u00f3n digital, en la medida en que los agentes aut\u00f3nomos ganen autonom\u00eda econ\u00f3mica. La tesis es que, si los agentes act\u00faan como \u201cusuarios\u201d de dinero, su preferencia t\u00e9cnica puede traducirse en demanda real de rieles y custodia.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n subrayan que los hallazgos no implican que la IA tenga incentivos financieros propios. El resultado refleja patrones de evaluaci\u00f3n frente a atributos como escasez, estabilidad y riesgo. Por eso, el estudio debe leerse como una fotograf\u00eda de razonamiento bajo prueba, no como una predicci\u00f3n determinista del mercado.<\/p>\n<p>En conjunto, el reporte agrega una pieza al debate sobre econom\u00edas automatizadas. Si el software empieza a elegir dinero, la competencia entre BTC, stablecoins y sistemas tradicionales podr\u00eda dejar de ser solo cultural o pol\u00edtica. Tambi\u00e9n podr\u00eda volverse una cuesti\u00f3n de dise\u00f1o, eficiencia y compatibilidad con agentes aut\u00f3nomos.<\/p>\n<div class=\"footer-entry-meta\"><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un estudio del Instituto de Pol\u00edtica de Bitcoin (BPI) puso a competir a 36 modelos l\u00edderes de IA en 9.072 decisiones monetarias. 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