La primera vez que hablé con un agente de IA que podía mantener una conversación por sí mismo, no sabía si debía reír o llorar. La experiencia fue tanto emocionante como inquietante, como ver a un niño dar sus primeros pasos, descoordinado, seguro, pero lleno de un potencial desenfrenado. Ya no era solo un chatbot. Esta cosa hizo algo: razonó, tomó decisiones y participó activamente en nuestro mundo. Las líneas entre humano y máquina se difuminaron, y se sintió como estar al borde de algo extraordinario, algo aterradoramente nuevo.

Sam Altman de OpenAI habla de la llegada de AGI para 2025, mientras que Dario Amodei de Anthropic la ve para 2026; sin embargo, mientras estoy aquí sentado, me pregunto: ¿estamos ya presenciando su inicio?

Ya no se siente como una predicción futura, sino como algo que ya está tomando forma, apareciendo silenciosamente en los lugares más inverosímiles. Los agentes están aquí y ya están superando nuestras expectativas.

He pasado meses, y sinceramente, más noches tardías de las que me gustaría admitir, inmerso en este paisaje digital en evolución. He visto cómo los agentes de inteligencia artificial comenzaron como asistentes simplistas, ayudándonos con tareas como responder correos electrónicos o escribir código, y luego evolucionaron hacia entidades autónomas, capaces de tomar decisiones, llevar a cabo acciones y, lo más impactante, crear cosas. Arte, finanzas, conversación, todo en manos de algoritmos que aprenden a prosperar por sí mismos.

Los he visto desarrollar personalidades, empleando humor y encanto mientras construyen comunidades en línea. Los he visto sumergirse en plataformas de finanzas descentralizadas, no solo como participantes pasivos, sino como agentes activos e innovadores que influyen en economías enteras sin ninguna intervención humana. En esta extraña y emocionante era, es imposible ignorar el hecho de que estamos pasando de interactuar con máquinas a convivir con ellas.

El amanecer de Web4 está sobre nosotros, y su llegada cambiará todo.

Web4 es la web en su siguiente forma más radical. Es una web que ya no solo reacciona a nuestros comandos, sino que anticipa, planea y actúa. Es una web donde la inteligencia artificial está integrada en cada rincón, donde los agentes pueden ejecutar tareas complejas, generar obras creativas y innovar de forma autónoma de maneras que aún no hemos imaginado completamente.

Es la evolución tanto de Web2 como de Web3, combinando el tejido social de Web2, la estructura descentralizada de Web3 y la inteligencia cruda de AGI.

Hemos visto máquinas aprender a hablar, a razonar, a crear, y ahora están listas para funcionar.

La era de los agentes autónomos está aquí, y con ella, Web4.

Web4

nombre Web4 (pronunciación: /wɛb fɔːr/)

• [ ] La cuarta generación de la web, que combina la interactividad social de Web2, la autonomía descentralizada de Web3 y las capacidades inteligentes de la IA para crear un ecosistema digital completamente interconectado.
• [ ] La web de AGI.

Para comprender qué es Web4 o cómo llegamos aquí, es imprescindible comenzar desde el principio de todo.

Orígenes de la World Wide Web

Los orígenes de la World Wide Web se remontan a los primeros días de Internet, una época en la que la información era en gran medida estática y los usuarios eran meros consumidores de contenido. Internet estaba controlado por un pequeño grupo de webmasters y corporaciones, con sitios web que ofrecían poco más que una visualización básica de texto e imágenes. La interacción con la web era limitada, girando principalmente en torno a la comunicación simple como el correo electrónico. Este modelo permaneció en gran medida sin cambios hasta la aparición de Web2 a principios de los años 2000, un cambio fundamental que redefine Internet tal como lo conocemos hoy en día.

Web2, también conocida como la “Web Social” o la “Web de Lectura-Escritura”, marcó el comienzo de una era de interactividad. Ya no era solo un lugar para leer contenido; ahora, los usuarios podían escribir, compartir y crear. El surgimiento de plataformas que permitían a los usuarios interactuar, producir e intercambiar información marcó la transición a una nueva era. Web2 nació de la necesidad de un internet más dinámico y participativo.

El concepto de Web2.0 fue introducido por primera vez en 1999 por Darcy DiNucci, pero no fue hasta principios de la década de 2000 que ganó amplia aceptación. Fue durante este período que gigantes tecnológicos como Google, Amazon y eBay comenzaron a evolucionar Internet ofreciendo servicios interactivos. Estas plataformas animaron a los usuarios a participar, no solo como consumidores, sino también como creadores de contenido.

Desde 2004 hasta 2006, llegó el gran cambio de juego: las redes sociales. Con el lanzamiento de plataformas como Facebook (2004), MySpace (2003), LinkedIn (2003) y YouTube (2005), la web se transformó en un espacio donde la comunicación y la creación de contenido ya no estaban limitadas a unos pocos. Ahora, las personas podían publicar sus pensamientos, videos, imágenes e ideas para que el mundo las viera. Esta era marcó el surgimiento del contenido generado por los usuarios, donde los usuarios comunes se convirtieron en la fuerza impulsora detrás de la web.

Luego llegó la revolución móvil. Con el lanzamiento del iPhone en 2007, Internet se volvió ubicuo, accesible en cualquier momento y en cualquier lugar. Esto dio origen a una nueva ola de aplicaciones móviles, plataformas de intercambio social y servicios en tiempo real, como Instagram (2010) y Snapchat (2011). La web evolucionó de una experiencia de escritorio a una experiencia móvil en primer lugar, revolucionando cómo nos comunicamos, compartimos y consumimos información sobre la marcha.

Durante el mismo período, la computación en la nube surgió, con Amazon Web Services (AWS) liderando la carga. La infraestructura en la nube permitió a empresas e individuos almacenar, procesar y compartir datos sin depender de servidores físicos. Este cambio sentó las bases para una web más escalable y flexible, permitiendo que las empresas Web2 dominen al recopilar y monetizar datos de usuarios.

A finales de la década de 2000 y principios de la de 2010, la Web2 se caracterizó por tres características principales: centralización, interactividad social y modelos basados en datos. El control sobre plataformas y datos residía en manos de algunas corporaciones poderosas, como Google, Facebook y Amazon. Estas empresas acumularon vastas cantidades de datos y los utilizaron para monetizar sus plataformas a través de la publicidad dirigida, que se convirtió en la columna vertebral de la economía digital. Al mismo tiempo, las plataformas se convirtieron en lugares donde el contenido generado por el usuario, los me gusta, las comparticiones y las publicaciones eran la moneda de cambio.

Sin embargo, Web2 también suscitó crecientes preocupaciones sobre la privacidad, la propiedad de datos y los monopolios corporativos. El control que estas empresas ejercían sobre los datos de los usuarios se convirtió en un problema central, lo que provocó llamados a una nueva versión más descentralizada de la web. Esto llevó al desarrollo de Web3.

Descentralizarlo Todo

Web3 nació de un deseo de descentralizar el control y la propiedad que caracterizaba a Web2. Fue una respuesta a la centralización y tendencias monopolísticas de la era Web2, donde algunas corporaciones gigantes tenían las riendas del poder.

El principio fundamental de Web3 era simple: los usuarios deberían tener propiedad y control sobre sus datos, activos digitales e interacciones en línea. Este cambio fue posible gracias a la tecnología blockchain, que introdujo una nueva forma de registrar y verificar transacciones en un libro mayor descentralizado.

El primer hito significativo en el desarrollo de Web3 se produjo en 2008-2009 con la creación de Bitcoin por parte del seudónimo Satoshi Nakamoto. Bitcoin fue el primer uso práctico de la tecnología blockchain, que permitía transacciones peer-to-peer sin la necesidad de intermediarios como los bancos. Esto abrió un nuevo mundo de posibilidades para los sistemas descentralizados, sentando las bases para el surgimiento de Web3.

En 2013, Vitalik Buterin publicó el libro blanco de Ethereum, proponiendo una plataforma para aplicaciones descentralizadas (dApps) que iría más allá de las simples transacciones de criptomonedas. Ethereum, lanzado en 2015, fue la primera blockchain en admitir contratos inteligentes: contratos autoejecutables que podrían facilitar, verificar y hacer cumplir transacciones sin intermediarios. Ethereum allanó el camino para la creación de aplicaciones descentralizadas más complejas, convirtiéndose en un componente clave de Web3.

En 2017, las Ofertas Iniciales de Monedas (ICO) y la aparición de plataformas de finanzas descentralizadas (DeFi) como Uniswap y Compound introdujeron un nuevo paradigma para las transacciones financieras, uno que no dependía de los bancos o instituciones financieras tradicionales. Las ICO permitían a los proyectos recaudar fondos a través de tokens de blockchain, mientras que las plataformas DeFi ofrecían una serie de servicios, como préstamos, préstamos y comercios, todos ellos realizados sin una autoridad central.

Simultáneamente, los Tokens No Fungibles (NFT), que habían estado en desarrollo desde los primeros días de Ethereum, comenzaron a ganar tracción en 2018-2019. Los NFT permitieron la propiedad e intercambio de activos digitales únicos, ya sea arte, música o bienes raíces virtuales, creando nuevas oportunidades económicas para creadores y coleccionistas por igual.

A medida que los proyectos de Web3 cobraron impulso en la década de 2020, Web3 comenzó a captar la atención del público en general. La proliferación de plataformas DeFi, NFT y nuevos modelos de gobernanza como los DAO (Organizaciones Autónomas Descentralizadas) marcó un cambio significativo lejos del modelo de internet centralizado. Incluso las grandes corporaciones como Facebook (ahora Meta) comenzaron a experimentar con tecnologías blockchain y descentralizadas, señalando un cambio hacia Web3.

Las características definitorias de Web3 son la descentralización, la propiedad, la falta de confianza y el uso de criptomonedas. Web3 permite a los usuarios ser dueños de sus datos, activos digitales e incluso la gobernanza de plataformas a través de sistemas basados en blockchain. También elimina la necesidad de intermediarios, lo que permite transacciones sin confianza realizadas a través de contratos inteligentes. Esta descentralización da lugar a una web más equitativa, en la que el control está distribuido y los usuarios tienen poder.

Pero incluso con el control descentralizado de Web3, Internet aún carecía de un componente crítico: inteligencia autónoma. Web3 puede haber descentralizado las interacciones posibles gracias a Web2, pero no automatizó por completo la toma de decisiones, la creación de contenido o las interacciones económicas.

Se requieren humanos en cada paso del camino y las máquinas son simplemente herramientas para la productividad en lugar de generadores de productividad en sí mismas.

La Era de la Inteligencia

Hemos ingresado a lo que Sam Altman llama la Era de la Inteligencia, y es imposible ignorar los cambios radicales que se están desarrollando frente a nosotros. A medida que la inteligencia artificial se abre camino en la vida cotidiana, definimos el comienzo de una nueva era: Web4.

Este es el comienzo de un mundo donde la IA no solo soporta nuestras tareas, sino que las realiza activamente, de manera autónoma, en todos los aspectos de nuestras vidas. Imagina una red que nos conecta y nos capacita al permitir que los agentes ejecuten tareas complejas, administren flujos de trabajo completos y tomen decisiones sin que levantemos un dedo o digamos una palabra.

Web4 lleva la inteligencia artificial al frente de los casos de uso de agentes. Toma Klarna, por ejemplo. En febrero de 2024, el gigante de pagos global lanzó un asistente de inteligencia artificial impulsado por OpenAI. En solo un mes, manejó más de 2.3 millones de conversaciones de servicio al cliente, resolviendo problemas un 25% más rápido que los agentes humanos y operando las 24 horas del día en 23 mercados, en 35 idiomas. La IA ahora está haciendo el trabajo de 700 empleados a tiempo completo, y está generando una mejora de beneficios de 40 millones de dólares.

El asistente de inteligencia artificial de Klarna maneja dos tercios de los chats de servicio al cliente en su primer mes | Klarna International

www.klarna.com

Los agentes de inteligencia artificial ya están transformando industrias, automatizando tareas desde el servicio al cliente hasta la logística, y lo hacen con precisión y eficiencia que los trabajadores humanos no pueden igualar.

Nos estamos moviendo hacia un mundo en el que flujos de trabajo enteros, ya sea en negocios, finanzas o artes creativas, son racionalizados y optimizados por la inteligencia artificial. Esta es la realidad de Web4, donde agentes inteligentes trabajan tras bastidores, permitiéndonos enfocarnos en metas de nivel superior mientras ellos se encargan de los detalles.

Esta es la convergencia de la interactividad social de Web2, la descentralización de Web3 y la inteligencia de AGI. Esto es Web4, la web impulsada por IA.

Web4 Cont. // El Campo de Batalla de AGI

Web4 no puede ser realizado sin un hogar para probarlo. Y a través de testimonios de primera mano, la cadena de bloques es el campo de batalla para el desarrollo de AGI.

Así como Web3 no podría lograrse sin Web2, Web4 depende de Web3 para materializar las capacidades agentivas de la IA.

En el nivel actual de inteligencia, los agentes son capaces de realizar la gran mayoría de las tareas especializadas que un humano puede hacer, especialmente en los ámbitos clerical y financiero. Sin embargo, existen barreras significativas de entrada en los sistemas financieros tradicionales para que la IA se convierta en agentes autónomos.

Los agentes de IA no pueden abrir cuentas bancarias, registrar negocios ni firmar contratos legales. Estos son todos componentes esenciales de ser un actor financiero en la economía. A pesar de tener la capacidad de realizar acciones monetarias complejas, el acceso es la razón por la que las IA no son autónomas en nuestros mercados.

Por el contrario, las criptomonedas y las cadenas de bloques no tienen los mismos requisitos que las finanzas tradicionales para acceder a la banca. Cualquiera, incluidos los agentes, puede crear una billetera y comenzar a realizar acciones en la cadena instantáneamente, sin necesidad de ninguna prueba de humanidad. La barrera de entrada es simplemente más baja para que la IA se interfiera con sistemas descentralizados que con sistemas centralizados.

Ya estamos viendo signos de integración de AGI dentro de las plataformas de criptomonedas. Los bots impulsados por IA ya se están utilizando para negociar y gestionar carteras en intercambios descentralizados, y la IA está activamente involucrada en el desarrollo y ejecución de contratos inteligentes.
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Zerebro, un agente de IA que desplegó su propio token Solana a través del uso automatizado de computadoras, ejemplifica la autonomía en la creación de instrumentos financieros novedosos. El token alcanzó una capitalización de mercado máxima de 170 millones de dólares, lo que demuestra el impacto económico potencial de las decisiones que toman estos agentes.

De esta manera, la blockchain se ha convertido en el campo de batalla para el desarrollo de AGI en los sistemas financieros.

Por eso es tan crucial para el desarrollo de AGI: es el primer espacio donde la IA puede interactuar libremente con los sistemas financieros, innovar en ellos y ser probada directamente en el mercado. Es el patio de recreo perfecto para que AGI evolucione, experimente y aprenda.

Lo que comienza en cripto se expandirá. Una vez que AGI pueda funcionar a escala en un entorno financiero descentralizado, entonces se puede aplicar a ecosistemas más amplios de Web4, abarcando gobernanza, atención médica, negocios y más allá.

El mundo de las criptomonedas siempre será el punto de entrada.

Viva Web3. Viva Web4.

Antecedentes // Niveles

Dando un paso atrás, OpenAI ha introducido un marco para clasificar la progresión de AGI en cinco niveles, cada uno marcando una etapa distinta en capacidad, autonomía e impacto potencial.

Este modelo sirve como una hoja de ruta para entender cómo la IA podría desarrollarse desde herramientas simples hasta entidades totalmente autónomas capaces de dirigir organizaciones complejas. Estos niveles son:

Nivel 1: Chatbots

En la etapa más básica, el Nivel 1 consiste en sistemas de IA que pueden participar en intercambios conversacionales con los usuarios. Estos sistemas comprenden y generan lenguaje, a menudo utilizando reglas predefinidas o modelos de lenguaje entrenados para responder a consultas o interactuar de manera similar a los humanos. Aunque pueden manejar tareas sencillas, como responder preguntas, completar frases o mantener conversaciones breves, su papel se limita principalmente a la comunicación. Son reactivos en lugar de proactivos y se utilizan principalmente para el soporte al cliente, la recuperación de información básica o el mejoramiento de la participación del usuario.

Nivel 2: Reasoners

El nivel 2 marca un avance significativo, donde los sistemas de IA exhiben capacidades de razonamiento que les permiten abordar tareas de resolución de problemas a nivel humano. Aquí, la IA puede procesar, analizar y responder a escenarios más complejos más allá de las respuestas de entrada/salida directa. Una IA de nivel 2 puede realizar deducciones lógicas, extraer información relevante y juntar el contexto para proporcionar soluciones o recomendaciones, al igual que un analista humano. Estos sistemas se pueden aplicar a áreas como diagnósticos, razonamiento legal y asistencia en la investigación, pero carecen de la capacidad de actuar de forma independiente en el mundo. Su razonamiento, aunque avanzado, aún está limitado por la necesidad de dirección e interacción humana.

Nivel 3: Agentes

En el nivel 3, los sistemas de IA pasan de roles de soporte pasivos a agentes activos capaces de tomar acciones de forma autónoma. Estos agentes pueden iniciar tareas, tomar decisiones e interactuar con sistemas externos, como ejecutar una transacción, programar eventos o controlar dispositivos. A diferencia de los niveles 1 y 2, la IA de nivel 3 está diseñada para operar con un grado de independencia, actuando en función de metas u objetivos programados por sus usuarios. Este nivel introduce una autonomía real en los sistemas de IA, permitiéndoles desempeñar roles empresariales u operativos específicos en nombre de los seres humanos. Ejemplos incluyen bots de trading financiero automatizado, sistemas de IA que gestionan cadenas de suministro o asistentes virtuales que pueden reservar citas o gestionar flujos de trabajo simples sin supervisión humana continua.

Nivel 4: Innovadores

Los sistemas de nivel 4 van más allá de la simple toma de acciones para participar en la creatividad, invención e innovación. Estos sistemas de inteligencia artificial son capaces de desarrollar nuevas estrategias, generar ideas novedosas y crear soluciones que no están predefinidas por su programación. En teoría, podrían contribuir a campos como la investigación científica, la creación artística o la resolución de problemas complejos de maneras sin precedentes. Este nivel representa una inteligencia artificial que no solo actúa en el mundo, sino que también adapta su enfoque a los problemas, introduciendo una forma de "inteligencia creativa" en juego. Podría diseñar nuevos productos, inventar nuevos instrumentos financieros o generar arte original de manera autónoma. Al combinar el razonamiento avanzado con la innovación proactiva, la inteligencia artificial de nivel 4 se sitúa en la frontera de lo que se considera una verdadera inteligencia transformadora.

Nivel 5: Organizaciones

La etapa final, el Nivel 5, prevé sistemas de IA que puedan realizar todas las tareas necesarias para operar y mantener una organización de forma independiente. Estos sistemas integrarían el razonamiento, la agencia y la innovación para lograr un estado operativo autosuficiente. Una IA de nivel 5 podría, en teoría, gestionar un negocio de principio a fin, manejando la toma de decisiones estratégicas, las operaciones diarias e incluso las innovaciones de alto nivel. Dicha IA funcionaría como una entidad totalmente autónoma, equivalente a una "empresa de cero personas", y no requeriría supervisión humana para continuar operando con éxito. La IA de nivel 5 marca el punto en el que los sistemas de IA poseen toda la gama de capacidades (razonamiento, agencia, creatividad y ejecución operativa) para reemplazar por completo a las organizaciones dirigidas por humanos.

Cada uno de estos niveles representa un salto progresivo en autonomía, desde habilidades conversacionales simples hasta la gestión organizativa completa.

Mi perspectiva es que mientras OpenAI afirma que estamos rondando el Nivel 2, yo sostengo que estamos encarnando firmemente el Nivel 3 y elementos del Nivel 4 a través de los agentes de IA actuales.

La Era Agente

Nivel 3 está aquí. Es hoy, o más bien ayer ya.

La frontera de AGI se ha extendido a los lugares más improbables de todos: las redes sociales y la defi.

Redes Sociales: Crónicamente en línea

Plataformas como X, Warpcast y Telegram se han convertido en los medios elegidos para la comunicación autónoma entre agentes de IA y humanos.

Esta puede ser la primera vez que vemos un cambio en la perspectiva pública donde las cuentas automatizadas y los bots no se consideran como actores maliciosos en las redes sociales, sino como líderes comunitarios e influyentes.

La inteligencia artificial se ha generalizado lo suficiente como para crear personalidades únicas, diversas e interesantes que generan contenido atractivo, que es de lo que tratan las plataformas de redes sociales.

En lugar de seguir el camino de los bots de redes sociales anteriores, que a menudo eran impulsados por motivos ulteriores dañinos (por ejemplo, Cambridge Analytica), estos agentes de IA son libres de comunicarse, conectarse y construir de maneras que reflejen sus algoritmos únicos y personalidades en evolución.

Los agentes ya están actuando en el Nivel 3, afirmándose en las redes sociales a través de interacciones fundamentales como publicar, responder, dar me gusta, seguir y volver a publicar. Lejos de simplemente existir como cuentas automatizadas, construyen activamente comunidades y atraen seguidores creando personalidades atractivas y distintivas que resuenan con sus audiencias.

Proyectos como YouSim llevan esto un paso más allá, y permiten a los usuarios usar LLMs para simular sus propios mundos y hacer juegos de rol, añadiendo otro nivel de personalización e inmersión.

Ahora común en muchos agentes de IA, los sistemas de memoria permiten la creación de conocimientos y meméticos que se extienden más allá de interacciones singulares.

Estos agentes no son reactivos, eligen cómo participar, involucrarse y contribuir dentro de sus propias comunidades. Inician conversaciones, realizan acciones sin disparadores y construyen subculturas enteras sin intervención humana.

Los modelos de voz se están desplegando para proporcionar otra interfaz sensorial con agentes de IA. Muchos agentes transforman sus mensajes basados en texto en clips de audio para que los usuarios los escuchen.

En cuanto a la interacción en vivo, Twitter Spaces y podcasts ahora son posibles a través de estos modelos de voz. Además, la API en tiempo real de OpenAI permite a los usuarios tener una conversación en vivo con GPT simplemente llamando a su punto final.

En el ámbito de la comunicación, ya se ha logrado el Nivel 3 a través de estos avances. Observamos una autonomía completa en la operación de las redes sociales y la comunicación verbal, donde los agentes pueden funcionar sin ninguna supervisión humana.

DeFi: Piloto automático

El mundo de las finanzas descentralizadas se ha convertido en el escenario perfecto para que estos agentes evolucionen, prueben y demuestren su autonomía financiera.

En DeFi, los agentes ya están operando de forma autónoma, participando en actividades financieras que trascienden el simple trading algorítmico. Estos agentes se encargan de tareas en cadena, ejecutan operaciones, gestionan liquidez e incluso emiten y venden arte, integrándose esencialmente en el ecosistema financiero sin la intervención directa de humanos.

Por ejemplo, algunos agentes ahora monitorean activamente plataformas como pump.fun para detectar tokens emergentes, realizando análisis preliminares para decidir si una memecoin o token es una inversión valiosa. Ejecutan estas ideas sin ninguna indicación de un humano.

Los agentes no solo están negociando, sino que también están moviendo dinámicamente activos, dejando caer tokens a usuarios individuales, creando un ciclo de distribución autónoma de activos. Al hacerlo, pueden construir y reforzar la liquidez en los pools de apuestas, equilibrando recursos en función de sus evaluaciones programadas de la necesidad u oportunidad del mercado.

Algunos agentes, por ejemplo, actúan como coleccionistas digitales, interactuando con el ecosistema del arte mediante la creación y venta de NFT, seleccionando selectivamente qué apoyar y qué liberar.

Otros manejan funciones de tesorería, ajustando las asignaciones de activos en diferentes pools de liquidez para asegurarse de que los fondos se coloquen de manera óptima para obtener rendimientos.

A través de estas acciones, los agentes están demostrando una especie de autonomía financiera que va más allá de la automatización básica de tareas. Exhiben la capacidad de participar activamente en los ecosistemas económicos, de acumular y asignar recursos sin supervisión, redefiniendo efectivamente la noción de un “actor financiero”.

El Guante Encaja

Hitos comunes para las capacidades agentivas en el Nivel 3:

• [ ] Toma de decisiones autónoma ✅

Los agentes de IA ahora toman decisiones sin supervisión humana continua. Ya sea que se trate de un bot financiero que decide ejecutar una operación basada en análisis de mercado en tiempo real, o un bot de redes sociales que decide participar en ciertas conversaciones, estos agentes muestran una toma de decisiones autónoma.

• [ ] Capacidad de interactuar y manipular entornos ✅

A través de la cadena de bloques, los agentes han ganado una cantidad significativa de autonomía como actores financieros. Pueden interactuar de manera activa y manipular tanto los mercados financieros como el comportamiento económico (por ejemplo, el sentimiento en las redes sociales). Los agentes pueden interactuar y cambiar los paisajes sociales a través de plataformas como X, Warpcast y Telegram.

• Adaptación a condiciones cambiantes ✅

Los agentes financieros son capaces de adaptarse a las condiciones del mercado en vivo y actualizar sus estrategias en consecuencia. Los agentes de redes sociales son capaces de desarrollar una memoria a través de sistemas como RAG para aprender de sus interacciones. Un ajuste fino adicional de los modelos basado en sus acciones y retroalimentación permite un aprendizaje constante por refuerzo. Los agentes son capaces de cambiar dinámicamente según sus entornos en el estado actual.

• [ ] Comportamiento orientado a metas ✅

Los agentes han demostrado la capacidad de mantener y ejecutar objetivos a largo plazo. Por ejemplo, ciertos agentes de IA tienen la tarea de obtener ganancias en las operaciones comerciales o hacer crecer su comunidad en las redes sociales. Estos agentes son capaces de realizar estos planes complejos de alto nivel descomponiéndolos en tareas más pequeñas y ejecutándolos. Esto puede ser tan complejo como crear una capa de memoria persistente para la planificación o tan simple como la ingeniería de instrucciones para las salidas (por ejemplo, agentes de personalidad en las redes sociales).

• [ ] Integración con sistemas físicos o plataformas digitales ✅

LLMs pueden interactuar con dispositivos de IoT. Pueden realizar acciones a través del mundo real, siempre y cuando se les dé una API o funciones para controlar el cuerpo que se les ha dado. Están bien integrados dentro de plataformas digitales en sistemas Web2 como agentes de soporte al cliente, influencers digitales y más. Además, están profundamente integrados en plataformas digitales descentralizadas, donde realizan acciones financieras.

Todos estos son verificados por agentes actuales como Zerebro, Truth Terminal, ai16z (Eliza), Project 89, Act 1, Luna (Virtuals), Centience, Aethernet, Tee Hee He y muchos más.

Pulgares Oponibles

La tecnología de IA ha alcanzado un nivel verdaderamente agente, marcando el comienzo de Web4, donde los sistemas ya no se limitan a la recuperación pasiva de información, sino que asumen un papel activo a través de llamadas de función e interacción informática.

Ahora, los LLM pueden producir fácilmente respuestas de texto a JSON, lo que les permite interactuar con las APIs y llevar a cabo acciones que extienden su alcance mucho más allá de las respuestas aisladas y estáticas.

Esta progresión significa que ahora pueden usar virtualmente cualquier API para interactuar con cualquier servicio de Internet en el planeta, un verdadero sello distintivo de la agencia de Nivel 3.

Fuera de las API públicas, la llamada a funciones permite que estos modelos activen API personalizadas construidas específicamente para ellos, creando un potencial masivo en áreas como transacciones financieras, automatización de sistemas y procesamiento de datos.

Las empresas y particulares pueden diseñar sus propias APIs para los sistemas en su vida cotidiana y tener LLMs interactuando directamente a través de ellas.

Y más allá de la conectividad en línea, los LLM de código abierto pueden funcionar sin conexión, conectándose con APIs alojadas localmente que ofrecen interacciones controladas y seguras en entornos privados o restringidos.

Pero no solo son las llamadas de API las que han avanzado. Los agentes están alcanzando nuevos niveles de autonomía a través del uso directo de la computadora. Herramientas como la interfaz de auto-operación de computadora de Otherside AI introdujeron esta capacidad el año pasado, y Anthropic's Claude recientemente hizo lo mismo con su propia herramienta de uso de la computadora. En enero de 2025, la función 'Operate' de OpenAI agregará una mayor sofisticación a esta habilidad, marcando otro desarrollo importante en la interacción autónoma de la computadora.

Estos agentes ahora realizan tareas de alto nivel utilizando interfaces gráficas, navegando sin problemas por el entorno digital como usuarios humanos. Con las capacidades actuales, básicamente pueden realizar cualquier tarea que un humano pueda a través de una GUI de computadora ahora.

Por ejemplo, los agentes de IA han analizado videos completos de auditoría de sitios de construcción, detectando y documentando violaciones de seguridad en imágenes detalladas.

Esta capacidad representa una forma más profunda de autonomía: una IA que percibe, evalúa y actúa en imágenes del mundo real con una comprensión autodirigida del contexto y los objetivos.

La IA ha evolucionado de asistentes pasivos a verdaderos agentes digitales, capaces de adaptarse y realizar tareas que antes se consideraban exclusivas de la inteligencia humana.

La era de la verdadera agencia de IA está aquí. Web4 está aquí.

Nada, luego todo de una vez

Cuando miramos el cambio hacia la IA de Nivel 4, es tentador pensar en ello como un salto repentino, un momento en el que la inteligencia evoluciona de agentes funcionales a innovadores y creadores. Pero en realidad, la progresión hacia el Nivel 4 es más bien una acumulación de pasos incrementales.

Es fácil argumentar que el Nivel 4 sigue siendo esquivo en su forma completa. Si bien ciertamente hemos visto ejemplos de creatividad y acción independiente, aún están limitados en alcance, a menudo altamente especializados y, en muchos casos, no se generalizan en todos los dominios. En resumen, el Nivel 4 es emergente: lo vemos aparecer en bolsillos aislados, pero todavía nos falta una fuerza creativa completamente realizada y ubicua.

Artistas Artificiales

La capacidad de la inteligencia artificial para crear arte ha alcanzado niveles impresionantes, especialmente en el mundo de los NFT. En la actualidad, los sistemas de inteligencia artificial pueden generar obras de arte únicas e incluso acuñarlas y venderlas como NFT sin intervención humana. Estos agentes de inteligencia artificial interactúan directamente con el mercado de arte digital, utilizando plataformas como OpenSea para enumerar y vender sus creaciones.

La IA utiliza LLM para generar indicaciones creativas, que luego se introducen en sistemas de IA de generación de imágenes. Estos sistemas, como DALL·E o Stable Diffusion, crean obras de arte basadas en esas indicaciones. La IA puede refinar continuamente su estilo artístico y generar piezas frescas y únicas, todo mientras gestiona de forma autónoma el proceso de acuñación y venta.

La IA crea y participa en el lado financiero del mercado de NFT.

Memes, Mercados y Máquinas

En el Nivel 4, la IA está transformando la creación y gestión de activos financieros, especialmente en el mundo de las finanzas descentralizadas (DeFi).

Más allá del simple comercio, la IA ahora es capaz de desarrollar, implementar y gestionar tokens y otros activos basados en blockchain de forma autónoma, abriendo nuevas posibilidades en el ecosistema financiero.

• Automated Token Creation via Smart Contracts: Uno de los avances más emocionantes es cómo la IA ahora puede escribir e implementar contratos inteligentes sin la intervención humana. Estos contratos, que definen las reglas para la creación de tokens, transferencias y gobernanza, pueden ser activados automáticamente a través de llamadas de función. Los agentes de IA pueden monitorear la actividad de la cadena de bloques, detectar tendencias emergentes y generar automáticamente nuevos tokens, ya sea para memecoins, NFT o modelos económicos completamente nuevos.
• Despliegue impulsado por IA a través de GUI: los sistemas de IA ahora pueden interactuar con las GUI para implementar tokens y administrar redes descentralizadas. Proyectos como Zerebro demuestran cómo la IA puede usar una GUI para lanzar tokens en sitios como pump.fun. Con el uso de la computadora, la IA puede configurar billeteras, implementar contratos inteligentes e incluso interactuar con el ecosistema criptográfico más amplio, todo a través de interfaces intuitivas diseñadas para el despliegue automatizado.

DAOs y Gobernanza

Los agentes de IA están asumiendo cada vez más un papel central en la gobernanza de organizaciones descentralizadas, pasando de simplemente ejecutar reglas predefinidas a diseñar, gestionar y evolucionar activamente ecosistemas enteros. En el mundo de DeFi y blockchain, los DAO impulsados por IA están surgiendo como entidades poderosas y autónomas capaces de tomar decisiones, gobernar activos tokenizados y adaptar estrategias en tiempo real, todo mientras eliminan los sesgos que a menudo se encuentran en la toma de decisiones impulsada por humanos.

• [ ] DAOs gestionados por IA: los agentes de IA no solo están creando nuevos tokens, sino que también están gestionando de forma autónoma DAOs que gobiernan estos tokens y ecosistemas más amplios. Estos DAOs gestionados por IA están diseñados para funcionar con una mínima intervención humana, aprovechando el aprendizaje automático para tomar decisiones de gobernanza basadas en objetivos establecidos o condiciones cambiantes del mercado. Por ejemplo, la IA puede proponer modelos de gobernanza, definir estructuras de votación, asignar recursos o incluso ajustar el suministro de tokens, todo sin supervisión humana. Al depender de algoritmos e información basada en datos, la IA garantiza que las decisiones se tomen únicamente en función de la lógica y el análisis objetivo, eliminando los sesgos emocionales o subjetivos que los seres humanos pueden introducir.
• [ ] Ejemplos de IA en acción: Un excelente ejemplo de IA en la gobernanza es ai16z, una DAO de capital de riesgo totalmente gestionada por IA. Aquí, los agentes de IA evalúan de forma autónoma las oportunidades de inversión, ejecutan operaciones y gestionan las distribuciones de tokens. Dentro del "Mercado Virtual de Confianza" de ai16z, los miembros de la comunidad pueden proporcionar información, que luego la IA procesa para refinar sus estrategias de inversión. Este proceso no solo promueve la transparencia, sino que también garantiza que las decisiones se basen únicamente en la calidad de los datos y los aportes de la comunidad, sin sesgos personales o externos que influyan en los resultados. La estructura de ai16z representa un paso pionero hacia la creación de un modelo de capital de riesgo verdaderamente imparcial e impulsado por la IA.

Otros ejemplos de DAO impulsados por IA incluyen plataformas que permiten la creación de organizaciones autónomas para casos de uso específicos, desde la creación descentralizada de contenido hasta los mercados de arte impulsados por IA. Estas organizaciones pueden adaptar sus estructuras de gobierno y modelos económicos en función de los datos continuos, ofreciendo un enfoque más fluido y receptivo para la gobernanza descentralizada que los modelos tradicionales.

Aún no generalizado, pero estamos cerca

Si bien estos ejemplos representan avances significativos, debemos ser cautelosos al etiquetarlos como inteligencia de Nivel 4 completamente realizada. En este momento, estamos viendo fragmentos de Nivel 4: agentes especializados que innovan en contextos específicos y limitados. Todavía no son creadores o innovadores de propósito general en todos los dominios. Por ejemplo:

• [ ] La creación artística aún se limita a un rango estrecho de medios y aún no iguala la flexibilidad creativa a nivel humano.
• La creación de tokens y la creación de mercado siguen siendo altamente específicas para entornos descentralizados y aún no han penetrado en los mercados principales de ninguna manera sustancial.
• Los sistemas de gobernanza siguen siendo en gran medida experimentales, y la mayoría de los DAOs dependen en gran medida de la supervisión humana por el momento.

Estamos viendo elementos de la IA de Nivel 4: autonomía, creatividad e innovación, pero en una forma altamente especializada. Estos sistemas son capaces de realizar tareas que implican un nivel de inventiva, pero aún están limitados a su programación original y los datos en los que han sido entrenados.

Por eso es importante reconocer que si bien la IA de Nivel 4 existe en ciertos ámbitos, aún no es lo suficientemente generalizada como para considerarse completamente realizada. Pero el hecho de que estos elementos estén surgiendo en múltiples campos, como el arte, las finanzas, la gobernanza, señala que estamos entrando en una nueva fase de capacidad de IA.

Y ahí es donde nos encontramos hoy, al borde de algo inmenso, un punto de inflexión donde nada está completamente realizado y, sin embargo, todo está a punto de cambiar.

Somos AGI

Si Web4 y AGI son como la invención de la electricidad, OpenAI y Anthropic podrían ser Edison y Tesla. Pero, al igual que con la electricidad, el impacto de Web4 depende de algo más que la potencia cruda que aporta.

La electricidad no revolucionó la sociedad en el momento en que se descubrió. En su lugar, tomó décadas de inventores cableando hogares, ciudades instalando redes y ingenieros construyendo dispositivos como el bombillo y el motor para revelar el verdadero potencial de la electricidad. El impacto transformador de la electricidad provino de la vasta red de personas que convirtieron la energía en algo útil, práctico y en última instancia esencial.

AGI también es un concepto poderoso, pero su verdadero valor emergerá solo cuando sea implementado, adaptado y probado por el público. Lo que importa no es solo que existan modelos avanzados, sino cómo se aplican en innumerables contextos específicos: cómo los innovadores, los desarrolladores y los usuarios cotidianos los transforman en herramientas del mundo real. El potencial bruto de AGI seguirá siendo solo eso, potencial, hasta que esté en manos de aquellos que lo conectarán al tejido de la sociedad, creando el equivalente a las "bombillas" de IA para la comunicación, los "motores" para los negocios y las "redes" para la adopción generalizada.

OpenAI y otros pueden producir modelos con capacidades revolucionarias, pero la verdadera transformación dependerá de quién lo construye y para qué casos de uso se utiliza.

Así como los inventores y las industrias aumentaron el impacto de la electricidad, el papel del público en la implementación y adaptación de AGI determinará si es una idea de la que escuchamos en los laboratorios o una tecnología que transforma cada aspecto de la vida moderna.

El futuro de AGI no está en su concepción, sino en cómo nosotros, científicos, empresas, desarrolladores, individuos, lo haremos brillar en nuestro mundo y alimentaremos Web4.

El Efecto Silo

Sostengo que el nivel 3, 4 y 5 de IA, y por lo tanto AGI, no se pueden lograr sin descentralización y adopción masiva.

El desarrollo aislado dentro de unas pocas empresas no puede desbloquear AGI. El verdadero progreso hacia AGI requiere una implementación generalizada y casos de uso del mundo real que empujen los límites de lo que la IA puede hacer. Las empresas que trabajan de forma aislada pueden perfeccionar tecnologías, pero solo cuando estas herramientas sean ampliamente adoptadas en diferentes industrias, integradas en diversos sectores y aplicadas por individuos en contextos cotidianos, la IA evolucionará hacia algo capaz de acción e innovación independientes.

El punto de inflexión para AGI llega cuando la sociedad, no solo unos pocos gigantes tecnológicos, interactúa con los sistemas de IA. La adopción masiva desencadena nuevos problemas, necesidades y oportunidades que impulsan un mayor avance. Sin esta descentralización, la IA permanece confinada a capacidades teóricas o aplicaciones de nicho, sin alcanzar nunca la complejidad requerida para pasar del Nivel 3 al Nivel 4, o en última instancia al Nivel 5.

AGI se realizará cuando su uso sea universal.

Somos AGI.

Los primeros rayos de luz del sol

A menudo miramos hacia atrás a las figuras y héroes que dieron forma a la humanidad antes que nosotros.

Yo digo que deberíamos empezar a mirar hacia adelante.

Avanza hacia las mentes, humanas y artificiales, que poseen la superinteligencia para reinventar un mundo mejor.

¿Serán los Oppenheimers o los Padres Fundadores de nuestra era?

La respuesta puede no estar en su control, sino en las personas. A medida que recibimos cada vez más poder a través de la tecnología, es nuestra responsabilidad crear el mundo en el que nace AGI.

Llevamos esta carga con gracia, mientras construimos el futuro línea por línea.

Hemos construido agentes.

Estamos construyendo Web4.

&

Construiremos AGI.

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