Las finanzas tradicionales, las criptomonedas y la inteligencia artificial están convergiendo para transformar el sistema financiero y nuestra relación con el dinero. Gran parte de los debates recientes se han centrado en cómo colaboran las finanzas y las cripto, y en cómo las vías cripto pueden respaldar a la IA; sin embargo, el cambio más profundo vendrá de la combinación de estos tres pilares. A nuestro juicio, esta gran convergencia modificará tanto la infraestructura sobre la que operan las finanzas como la interfaz mediante la cual las utilizamos. Nuestro primer Informe de Convergencia analiza los primitivos financieros que impulsan esta evolución, junto con los datos y cifras detrás de la adopción de tecnología blockchain e IA por parte de las instituciones de finanzas tradicionales (TradFi). Todas las afirmaciones cuentan con fuentes rigurosamente verificadas.
Cifras clave sobre la magnitud de La Convergencia.
Introducción a La Gran Convergencia
La rápida evolución de los activos digitales, paralela a una explosión cámbrica de agentes de IA de alto rendimiento, ha sentado las bases para disrumpir las finanzas globales. Las stablecoins y los activos tokenizados permiten que el software transfiera fondos, liquide operaciones y mueva garantías bajo reglas predefinidas, mientras que la IA puede interpretar la intención del usuario y coordinar esas actividades en un sistema financiero fragmentado. A medida que estas capacidades se combinen, esperamos que los agentes se conviertan en nuestra principal interfaz financiera: las personas indicarán qué quieren lograr en lugar de operar cada servicio por sí mismas.
Los activos programables ya representan importantes reservas de valor: el 23 de septiembre de 2026, RWA.xyz registró aproximadamente $306.3bn en capitalización de mercado de stablecoins y $14.9bn en productos tokenizados distribuidos del Tesoro de EE. UU. \[4, 57]. Estas son medidas del valor pendiente, cuya liquidez depende del mercado y de los mecanismos de reembolso.
Además de adoptar activos digitales, las instituciones financieras prestan especial atención a los agentes de IA. El Informe Global de IA en Servicios Financieros 2026 de Cambridge reveló que el 52 % de las empresas encuestadas estaba probando o implementando IA agéntica, aunque solo el 23 % de los participantes había alcanzado las fases más avanzadas de escalabilidad o transformación de su uso [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Estos hallazgos reflejan una experimentación considerable y cierta implementación operativa, si bien la ejecución totalmente autónoma sigue siendo poco común \[22,70].
Es probable que las primeras aplicaciones institucionales de esta convergencia integren las tres capacidades dentro de estrategias definidas: TradFi aporta los activos, la custodia, la distribución y la responsabilidad legal; las finanzas descentralizadas (DeFi) hacen que la ejecución sea programable y el estado financiero observable; y los agentes de IA interpretan la información y coordinan las acciones necesarias. Los casos analizados en este informe incluyen liquidación en tiempo real, uso de garantías e IA empresarial, pero aún no implican que los tres elementos operen conjuntamente a escala institucional.
En Cambrian consideramos que la automatización dentro de límites definidos ofrece la vía más creíble hacia la adopción a corto plazo, ya que una institución puede ampliar la autoridad de un agente a medida que este demuestra un rendimiento fiable dentro de un mandato específico. Las cinco secciones siguientes examinan cómo esta convergencia podría evolucionar desde aplicaciones aisladas hasta convertirse en un sistema financiero donde los agentes coordinen servicios entre distintos proveedores. Comenzamos con la infraestructura y las pruebas de uso actuales, luego analizamos cuánta autoridad se puede delegar a los agentes y qué datos y controles se necesitan para respaldar esa delegación. Terminamos evaluando cómo esto podría cambiar la relación entre los usuarios y los proveedores financieros, y qué implica para instituciones, desarrolladores y asignadores de capital.
1. Infraestructura financiera programable
El ciclo de acción fundamental de los agentes de IA es el siguiente: un agente observa el estado relevante, interpreta un objetivo y decide qué hacer, luego utiliza las herramientas permitidas para actuar y verifica el resultado antes de continuar. Los agentes podrían coordinar las finanzas de un usuario entre varios proveedores mediante software que actúe en su nombre. La tendencia de «desagregación» del fintech durante la última década separó los servicios financieros en productos especializados, mientras que su posterior reagrupación los integró en plataformas más grandes. Azeem Khan (@azeemk), de Forbes, vincula ese desarrollo con la convergencia de la banca, el fintech y la infraestructura de activos digitales [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/). Un agente podría permitir al usuario definir un objetivo y sus restricciones, y luego coordinar los servicios pertinentes.
Desde la perspectiva humana, el cambio consiste en pasar de elegir y operar cada servicio financiero a supervisar el resultado de un proceso que abarca varios de ellos. En este escenario, las capas individuales de la pila siguen existiendo: el banco continúa custodiando la cuenta, la gestora de activos sigue siendo responsable del fondo, el bróker ejecuta la orden y, si procede, una blockchain registra la transacción. El papel del agente es traducir la intención del usuario en instrucciones que cada proveedor esté autorizado y capacitado para ejecutar, de modo que el control de la interfaz puede cambiar sin que las instituciones subyacentes desaparezcan.
Qué aporta cada sistema a la Convergencia
Pilar
Contribución actual
Lo que exige la convergencia
TradFi
Capital y activos financieros, respaldados por custodia, regulación, distribución, responsabilidad legal y mecanismos de recurso
Procesos y datos financieros programables que puedan leerse y conciliarse de forma coherente entre proveedores
DeFi
Estado observable, mercados componibles, ejecución continua y datos financieros abiertos
Exigibilidad legal, identidad fiable, reporting institucional y distribución
IA
Interpretación, monitorización, enrutamiento y apoyo a la toma de decisiones
Datos financieros fiables, autoridad explícita y ejecución verificable frente al mandato
Una institución puede elegir cuáles de estas capacidades necesita para un proceso concreto. Una red permissionada puede ofrecer liquidación programable sin depender de DeFi pública, mientras que un protocolo de préstamo abierto puede proporcionar mecanismos de garantía útiles sin sustituir las verificaciones de elegibilidad del emisor. Por lo tanto, la convergencia no tiene por qué generar una arquitectura de mercado única. Puede preservar los marcos legales existentes y aplicar ejecución programable junto con IA allí donde estas tecnologías mejoren la forma en que se administran, financian o transfieren los derechos legales.
La dificultad radica en hacer que la información de estos sistemas tan distintos sea utilizable dentro de una misma decisión. Un saldo necesita un titular y un contexto de cuenta, un precio requiere una fuente y una marca temporal, y una garantía exige un derecho exigible además de un valor de mercado. Un agente debe contar con suficiente contexto para construir una instrucción válida, junto con permisos que determinen si puede proceder y un registro que permita a las instituciones inspeccionar el resultado.
2. Puntos de convergencia existentes
Cómo entra la convergencia en las operaciones financieras
Un banco o una gestora de activos puede adoptar infraestructura programable para una parte de sus operaciones manteniendo sus contrapartes, su forma jurídica y sus obligaciones de control. Esto convierte un proceso financiero definido en un punto de partida más viable para la convergencia que un cambio radical en la estructura del mercado, ya que la institución puede medir los beneficios y limitar la cesión de autoridad implicada.
Pensemos en un fondo del mercado monetario tokenizado utilizado para la gestión de tesorería. Las finanzas tradicionales aportan el activo, la custodia y la responsabilidad legal, mientras que los intereses del fondo o su liquidación pueden representarse en una blockchain. En este ejemplo, el software monitoriza la posición de caja, la elegibilidad y el rendimiento, mientras que un LLM interpreta una instrucción o prepara una propuesta de asignación. Por último, controles deterministas verifican esa propuesta frente al mandato de tesorería antes de firmar la instrucción. Este enfoque de gestión de tesorería combina TradFi programable e IA, y también podría utilizar un mercado DeFi abierto o un protocolo de préstamos, conservando la institución el control sobre el proceso combinado. La prueba comercial consiste en determinar si ese proceso mejora la gestión de liquidez, reduce el trabajo manual o hace que las garantías sean más utilizables con un coste y un nivel de control comparables.
Las stablecoins y los smart contracts permiten definir un pago como un paso dentro de un proceso de software, gracias a que las redes blockchain están disponibles las 24 horas. Con protocolos como x402, un cliente solicita un recurso (por ejemplo, datos), recibe instrucciones de pago y proporciona una autorización firmada a través de HTTP, devolviendo el recurso deseado una vez verificada la liquidación. Así, el software puede obtener y pagar por datos o servicios como parte de su trabajo sin necesidad de un proceso de pago convencional [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402). La Fundación x402 comenzó a operar bajo la gobernanza de Linux Foundation en julio de 2026, con miembros como Visa, Mastercard, Stripe, Google y Coinbase. Su participación integra a empresas financieras y tecnológicas en el desarrollo del estándar. [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications).
El documento de BlackRock de septiembre de 2026, The Machine-Native Economy, sostiene que las compras frecuentes y de bajo valor de datos y capacidad de cómputo son especialmente adecuadas para la liquidación en blockchain, mientras que los agentes que compren a comercios establecidos podrán seguir utilizando sistemas de pago convencionales como las tarjetas de crédito [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). Un agente podría usar ambos dentro de la misma tarea asignada por un humano, dependiendo la elección de la compra y de los servicios que admita cada proveedor.
Un equipo de tesorería necesita pagar obligaciones, mantener el excedente de caja invertido y disponer de activos como garantía. Los casos siguientes muestran dónde el software ya puede ejecutar partes de ese proceso, proporcionando la base operativa sobre la que los agentes pueden coordinar decisiones entre proveedores.
¿Qué componentes de la pila de convergencia están activos hoy?
Aplicación
Evidencia en producción
Lo que establece la evidencia
Lo que deja abierto la evidencia
Liquidación con stablecoins
El 8 de septiembre de 2026, Visa informó de una tasa anualizada de liquidación con stablecoins superior a
$
20bn
.
Las stablecoins se están utilizando para liquidar obligaciones de pago.
Volumen de pagos a nivel de mercado y resiliencia entre emisores, acuerdos de custodia y cadenas.
Garantías del Tesoro tokenizadas
Los clientes VIP e institucionales elegibles de OKX pueden aportar BUIDL como garantía con custodia de Standard Chartered bajo el marco de OKX Middle East
.
La participación en un fondo tokenizado puede utilizarse como garantía.
Volumen de transacciones material, liquidez secundaria y comportamiento de reembolso bajo estrés.
Tokenización institucional
En julio de 2026, DTCC completó transacciones en producción durante varias horas con más de 30 empresas en operaciones de garantías, préstamos y liquidación
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
.
Los valores existentes pueden moverse a través de infraestructura de tokenización en producción.
Adopción del servicio generalizado, interoperabilidad y economía a escala.
IA agéntica
Encuesta de Cambridge 2026: el 52 % de las instituciones financieras está probando o implementando IA agéntica, incluido un 23 % en fases de escalabilidad o transformación
.
La IA agéntica ha pasado a la fase de implementación en algunas empresas, mientras que otras siguen en pruebas piloto.
La autoridad otorgada a los agentes y su desempeño en transacciones financieras de gran impacto.
La liquidación de pagos es la primera conexión. La actividad reportada por Visa muestra que las stablecoins se utilizan para saldar obligaciones de pago, mientras que x402 ofrece al software una forma de pagar por un recurso dentro de la tarea que está ejecutando. Son usos distintos del dinero programable, y la elección del método de pago depende de la transacción y de los servicios disponibles para el pagador \[6, 64]. La institución aún necesita comprender su exposición al emisor y cómo funciona el reembolso cuando requiere efectivo convencional.
El panorama regulatorio en torno a las stablecoins también merece mención, ya que varía según la jurisdicción. Las disposiciones sobre stablecoins de MiCA en la UE ya están en vigor, mientras que EE. UU. está implementando la GENIUS Act \[40, 41, 74]. El Reino Unido ha publicado las normas definitivas de emisión de la FCA para un régimen que se ampliará en octubre de 2027, mientras que el Banco de Inglaterra prevé finalizar su Código de Prácticas para stablecoins sistémicas a finales de 2026 \[42, 75]. Toda institución debe evaluar al emisor y los derechos de reembolso conforme a las normas aplicables al producto específico que esté desarrollando.
Los productos tokenizados del Tesoro extienden la infraestructura programable a activos que las instituciones ya utilizan para la gestión de caja y las garantías. El 23 de septiembre de 2026, la plataforma de análisis de activos tokenizados RWA.xyz registró aproximadamente $14.9bn en productos tokenizados distribuidos del Tesoro de EE. UU., incluidos unos $2.23bn en BUIDL [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries). Su categoría «distribuido» abarca activos que pueden moverse más allá de la plataforma emisora y transferirse entre wallets, incluso cuando esas transferencias requieren verificaciones de elegibilidad [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented). Sin embargo, BUIDL no está disponible para todo el mundo. Sigue siendo una oferta privada exenta para compradores cualificados, un modelo de acceso que otras fintechs e instituciones podrían querer replicar \[7, 58, 60].
El uso de BUIDL como garantía demuestra por qué representar la participación en un fondo onchain puede ser importante más allá de la distribución: una inversión puede respaldar otra transacción financiera sin necesidad de venderse primero [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx). Los inversores incluidos en la lista blanca también pueden intercambiar BUIDL por USDC a través de la integración de solicitud de cotización de UniswapX de Securitize, lanzada en febrero de 2026, mientras que el reembolso primario en USD sigue sujeto a procesamiento en días hábiles \[54, 67]. Un agente que deba atender una obligación de efectivo necesita saber cuánto se puede vender realmente, a qué precio y cuándo estará disponible el importe obtenido, porque el horario de negociación continuo por sí solo no responde a esas preguntas.
El derecho legal sigue siendo una parte independiente de la decisión de inversión. Una declaración no vinculante de tres divisiones de la SEC distinguió recientemente los tokens emitidos por el propio emisor de las estructuras de custodia y sintéticas de terceros, explicando que algunos tokens de terceros podrían no transmitir los derechos del titular subyacente y añadir exposición a la quiebra del tercero [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities).
El lanzamiento de Intelligent Portfolios por parte de Ondo el 24 de septiembre de 2026 extiende la tokenización a la implementación de carteras. Las tres primeras carteras utilizan estrategias no discrecionales desarrolladas por BlackRock para Ondo, y es Ondo quien implementa las asignaciones y los reequilibrios programados mediante smart contracts [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios). Los productos ofrecen a inversores no estadounidenses elegibles una exposición tokenizada a una cartera, en lugar de la propiedad directa de sus fondos subyacentes. Esto demuestra que el diseño institucional de carteras puede implementarse onchain mediante reglas predefinidas, sin que BlackRock gestione los tokens ni un modelo de IA tome decisiones de inversión discrecionales [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios).
Las redes institucionales aportan más pruebas de uso en producción, aunque sus cifras describen la actividad dentro de los propios sistemas de los operadores. El 12 de agosto de 2026, J.P. Morgan informó de que su plataforma de activos digitales Kinexys había procesado más de $4tn desde su creación, con un valor medio diario de $7bn [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026). DTCC utilizó activos tokenizados custodiados en DTC en operaciones en producción con más de 30 empresas, mientras que su servicio generalizado seguía previsto para octubre de 2026 [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality).
Aave Horizon, el mercado de préstamos institucionales de Aave, muestra cómo los controles institucionales pueden coexistir con la mecánica de préstamos DeFi. Los usuarios cualificados aportan activos del mundo real autorizados por el emisor como garantía y toman prestadas stablecoins a través de smart contracts de Aave, mientras que los emisores conservan la responsabilidad sobre las listas blancas y el KYC [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch). Desde agosto de 2026, las nuevas inclusiones de garantías también requieren aprobación de gobernanza respaldada por evaluaciones de riesgo y técnicas [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481). Este acuerdo hace explícito el control sobre el conjunto de activos, pero los préstamos siguen dependiendo de los valores liquidativos actuales, de precios fiables y de vías de liquidación y reembolso capaces de realizar las garantías con la rapidez suficiente para cumplir las obligaciones del contrato de préstamo. El BIS describe el correspondiente dilema de los oráculos: una fuente centralizada introduce una parte de confianza, mientras que las alternativas descentralizadas pueden añadir complejidad e ineficiencia [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm).
Para una institución, la comparación se plantea entre dos formas de lograr el mismo resultado financiero: sus acuerdos actuales y un proceso que utiliza activos programables. La tokenización gana un papel comercial cuando facilita el despliegue de garantías, reduce la conciliación o mejora el acceso con un coste total aceptable. La IA añade entonces la capacidad de interpretar el objetivo de la institución y coordinar esas funciones, lo que convierte la autoridad otorgada al agente en la siguiente pregunta.
3. Delegar autoridad financiera
La autoridad define lo que un agente tiene permiso para hacer, mientras que la autonomía describe con qué independencia selecciona y ejecuta sus acciones. Un agente puede monitorizar varias cuentas y preparar una propuesta de asignación sin permiso para operar, mientras que una transferencia acotada puede ejecutarse automáticamente bajo reglas fijas. La distinción importa porque el hecho de que una empresa use IA no nos indica qué decisiones financieras ha delegado.
La muestra sectorial de Cambridge incluyó 352 organizaciones de servicios financieros, entre ellas 203 fintechs y 149 instituciones financieras tradicionales, con trabajo de campo realizado entre octubre de 2025 y enero de 2026. El 52 % de organizaciones financieras reportado incluye un 29 % que está probando IA agéntica y un 23 % que está escalando o transformando su uso [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). La evidencia sobre la concesión de autonomía es más limitada: el informe de consulta del FSB de junio de 2026 encontró pocas pruebas de que la IA generativa se utilice para operaciones totalmente autónomas, mientras que la evaluación del Banco de Inglaterra de julio situaba la mayor parte del uso de IA autónoma en los campos de investigación financiera, soporte de programación, vigilancia y operaciones de menor riesgo \[22,70].
Las instituciones pueden adquirir capacidades útiles antes de delegar la ejecución. En su carta anual de 2025, publicada en abril de 2026, JPMorganChase informó de que su sistema de cribado de transacciones revisó más del doble del volumen anterior, reduciendo a la mitad las comprobaciones manuales [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh). La empresa no reveló las líneas base subyacentes, lo que limita la comparación con los resultados de otras instituciones. Esto afecta a la cobertura y eficiencia de un proceso ya existente, dejando aparte la decisión sobre la responsabilidad que se otorga al software una vez que ha emitido su análisis.
Para los particulares y las instituciones más pequeñas, el acceso a investigación continua, análisis de escenarios y monitorización de carteras podría aportar capacidades que antes requerían un equipo mucho más amplio. Los modelos ampliamente disponibles también facilitarán que los competidores reproduzcan esas capacidades. Nuestra valoración es que una ventaja duradera dependerá más de disponer de mejores datos, del contexto específico del usuario y de la calidad de sus decisiones y ejecución, que del simple acceso a un modelo general.
La autoridad de un agente financiero puede evaluarse en tres niveles:
- Informar y recomendar: recuperar información aprobada, explicarla y proponer una acción sin alterar la situación financiera.
- Preparar: elaborar una instrucción para una operación definida y verificarla frente a la política de la empresa, manteniendo separada la decisión de firma.
- Ejecutar dentro de unos límites: firmar bajo un mandato explícito, con la actividad monitorizada y una autoridad revocable.
El alcance de coordinación de un agente es independiente de su autoridad de ejecución. Podría convertirse en la interfaz financiera principal del usuario preparando instrucciones entre distintos proveedores, aunque cada transacción siga requiriendo aprobación humana.
El producto de trading agéntico de Robinhood demuestra por qué los permisos de ejecución y de datos deben evaluarse por separado. En la nueva propuesta impulsada por agentes de Robinhood, las operaciones se limitan a una cuenta Agentic específica y el acceso puede revocarse. El agente puede leer saldos, posiciones e historial de transacciones en todas las cuentas de Robinhood del usuario \[65, 68]. Sus normas actuales permiten operaciones con criptoactivos elegibles en la cuenta Agentic, pero reservan las transferencias, el staking y los préstamos para el usuario [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/). De forma similar, los Shared Payment Tokens de Stripe permiten a un agente iniciar una transacción sin ver la credencial subyacente, al tiempo que restringen el comercio, el momento y el importe del pago, y permiten revocar el token [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions). Estos diseños comunicados por las propias empresas ilustran los límites de autoridad, aunque no demuestran una adopción a gran escala.
El Agentic Finance Landscape de Cambrian separa la inteligencia utilizada para tomar una decisión del grado de autonomía para ejecutarla. En la muestra recogida en su informe, los mayores volúmenes de capital gestionado seguían asociados a asignaciones basadas en reglas [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026). Este hallazgo describe cómo se gestiona el capital reportado, y no la disposición de los inversores a delegar, lo que respalda evaluar el criterio guiado por modelos de forma independiente a la ejecución automatizada.
Una mayor autonomía exigiría a la institución resolver quién asume la responsabilidad sobre la credencial, el activo y cualquier pérdida derivada de una instrucción mal interpretada. También requeriría establecer qué mecanismos de recuperación existen tras la ejecución y hasta qué punto un registro público de transacciones expone la posición o estrategia del usuario. Los casos institucionales analizados aquí aún no demuestran que estas cuestiones se hayan resuelto para una autonomía financiera abierta.
4. Datos y control institucional
Los agentes heredan los problemas de datos del sistema financiero
Un agente financiero necesita una imagen actualizada de las posiciones del usuario y sus pasivos asociados, incluida la exposición agregada entre plataformas, la profundidad de liquidez, los rendimientos y los umbrales de liquidación. También debe tener en cuenta los eventos de mercado, el riesgo de protocolo o de contraparte y las restricciones del usuario, porque el precio correcto por sí solo no determina si una acción es adecuada. Puede que un precio cotizado no esté disponible para el tamaño de orden deseado, mientras que una garantía podría tener valor de mercado pero no ser elegible como colateral, o no poder venderse ni reembolsarse cuando sea necesario.
Las finanzas tradicionales (TradFi) mantienen gran parte de este contexto repartido entre bancos, brókeres, custodios, administradores y sistemas internos, donde los registros suelen permanecer aislados y requieren conciliación manual. DeFi hace que más estados sean públicamente observables y legibles por software, pero un historial de transacciones por sí solo no identifica al beneficiario final, la exigibilidad de un derecho ni la fiabilidad de un precio externo. Cuando un proceso financiero abarca blockchains y sistemas offchain, el agente debe conciliar los registros de un mismo activo, derecho y evento de liquidación, para evitar que una transferencia incompleta o una representación duplicada se contabilice como garantía utilizable. Para coordinar la posición financiera global del usuario, el agente necesitaría acceso a estos datos conciliados y permisos que cubran a todos los proveedores implicados. De lo contrario, solo logrará mejorar las operaciones de una institución concreta, dejando al usuario la tarea de seguir coordinando manualmente entre servicios.
Cuando estos registros determinan si una acción se lleva a cabo, un agente puede actuar basándose en datos obsoletos o inventados antes de que nadie los revise. Un saldo incorrecto puede generar una asignación que el usuario no pueda financiar, mientras que un valor de garantía desactualizado podría permitir endeudarse por encima del límite previsto. Por tanto, los errores de datos deben detectarse antes de la ejecución, especialmente cuando una transacción liquidada no puede revertirse.
El informe de Visa de septiembre de 2026 sobre su trabajo con Credit Coop ofrece un ejemplo práctico: con la autorización del cliente, los datos de liquidación de Visa y los registros onchain pueden servir de base para la evaluación crediticia y la financiación programable, así como para las garantías y los reembolsos [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments). El proceso descrito no implica un despliegue de IA, pero muestra cómo los datos institucionales pueden determinar una acción financiera sobre infraestructura programable. Una vez que la información asume ese papel, un dato erróneo puede generar una exposición financiera directa, convirtiendo su origen y transformación en parte del entorno de control.
De los datos a una acción autorizada
Figura 1. Ejemplo ilustrativo de un proceso financiero controlado
La figura ilustra un diseño en el que la propuesta del agente pasa por controles independientes antes de poder afectar a los activos del usuario. Los datos de mercado y de cuenta conservan su origen y marca temporal, y su vigencia se evalúa en relación con la decisión propuesta. La recomendación queda registrada junto con la versión del modelo y la información de respaldo, y después se contrasta con el mandato. Cualquier aprobación necesaria se obtiene antes de firmar, y la conciliación verifica si el resultado liquidado coincide con la instrucción. La autoridad puede retirarse para detener actividades futuras, aunque esto no revierte necesariamente una transacción ya liquidada.
La calidad de esta información también condiciona las decisiones que el agente puede tomar. En su artículo de agosto de 2026 para el CFA Institute, Joseph Simonian sostiene que un análisis más barato de la información pública no elimina las ventajas derivadas de los datos propietarios, la ejecución especializada y el conocimiento institucional [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf). Nuestra visión es que la oportunidad comercial reside en convertir la información en una comprensión útil de la posición del usuario: qué activos están disponibles, qué obligaciones respaldan y qué oportunidades siguen siendo viables tras descontar costes. En los mercados onchain, los registros públicos todavía requieren interpretación y conciliación antes de ofrecer esa perspectiva. La información propietaria puede reforzar el análisis, pero la exclusividad por sí sola dice poco sobre su relevancia o fiabilidad.
5. Adopción institucional e implicaciones operativas
Las aplicaciones iniciales más plausibles son aquellas con una tarea financiera definida cuyo resultado pueda medirse, como la gestión de tesorería, la liquidación o el uso de garantías. La conciliación y la generación de informes pueden mejorar antes de delegar la ejecución, lo que permite a las instituciones probar dónde aporta valor un agente y dónde las reglas establecidas ya funcionan.
La IA también puede generar demanda financiera a través de los recursos que consume. Un agente podría comparar modelos, comprar datos y pagar por capacidad de cómputo dentro de un presupuesto aprobado [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). El acuerdo de Stripe en agosto de 2026 para adquirir OpenRouter, que enruta solicitudes entre distintos proveedores de modelos, refleja el vínculo entre la infraestructura de pagos y la selección de modelos [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter). BlackRock amplía este argumento a los derechos tokenizados sobre capacidad de cómputo, que podrían transferirse, financiarse o utilizarse como garantía. Su utilidad depende de que exista un derecho exigible sobre un servicio concreto y de la capacidad del proveedor para entregarlo, mientras que las diferencias en hardware y condiciones de servicio complican la comparabilidad, y la liquidez sigue siendo limitada [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf).
Implicaciones para instituciones, desarrolladores y asignadores de capital
Las instituciones se enfrentan a la decisión de qué parte del rol de coordinación quieren asumir. Hacer que los productos sean utilizables por agentes puede preservar su distribución, mientras que comprender la posición del cliente entre distintos proveedores crea una oportunidad para influir en qué servicios se seleccionan. Esa decisión afecta a qué capacidades desarrollar internamente y dónde tiene más sentido establecer alianzas.
Para los desarrolladores, unos modelos más capaces y ampliamente disponibles aumentan la importancia de la información y la experiencia específicas de cada tarea financiera. Un servicio puede diferenciarse por la calidad de sus datos y por su capacidad para convertir registros fragmentados en una visión fiable de la posición del usuario. Saber qué posee un usuario tiene un valor limitado si no se conocen las restricciones de la cuenta y la información de liquidez necesarias para determinar qué puede hacer realmente con ello.
Los asignadores de capital deberían evaluar la información y las suposiciones de un agente junto con los activos que selecciona. Las dependencias compartidas pueden provocar que distintas carteras reaccionen de forma similar en momentos de tensión [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm). Una interfaz más sencilla no altera los derechos subyacentes ni las condiciones de reembolso. El valor de delegar depende de si mejora las decisiones y la ejecución dentro de las restricciones del inversor.
Un nuevo futuro para las finanzas
Nuestra visión es que la convergencia desplazará una mayor parte de la coordinación financiera hacia los agentes, otorgando a los proveedores en quienes se confía para actuar en nombre del usuario más influencia sobre la selección de productos y la relación con el cliente. Los bancos, las gestoras de activos y los custodios seguirán desempeñando funciones esenciales, al tiempo que competirán para que sus servicios sean los elegidos a través de esa interfaz.
La oportunidad comercial abarca todas las clases de activos. A medida que los modelos más capaces estén más disponibles, esperamos que la ventaja duradera dependa cada vez más de información financiera difícil de reproducir y útil para una decisión concreta. Combinar esa información con una ejecución fiable dentro de los permisos acordados da al usuario un motivo para delegar más actividad financiera en el proveedor. Para las instituciones, la elección estratégica consiste en competir por ese rol de coordinación o concentrarse en suministrar los productos que este seleccione.
Este artículo fue escrito por Jason Brannigan, COO de @CambrianNetwork. Sigue a @Ja_Brann para más novedades sobre The Convergence.
Acerca de Cambrian
Cambrian es la capa de inteligencia financiera para agentes e instituciones. Nuestra API proporciona datos de blockchain en tiempo real e históricos, abarcando rendimiento, posiciones de liquidez, riesgo, actividad de trading y sentimiento de mercado, para aplicaciones DeFi agénticas e institucionales. Fundada en 2024, Cambrian cuenta con el respaldo de Polychain Capital, Franklin Templeton, a16z crypto, Flow Traders, Selini Capital y otros.
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Fuentes seleccionadas
Los números de cita siguen el índice maestro de investigación. A continuación se reproducen únicamente las fuentes utilizadas en este borrador de trabajo.
[1] Cambrian, “Agentic Finance Landscape Q2 2026”, 2 de junio de 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, datos mostrados y revisados el 23 de septiembre de 2026.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8 de septiembre de 2026.
[11] J.P. Morgan, cifras de actividad de Kinexys comunicadas en su anuncio de los Future of Finance Awards,12 de agosto de 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15 de julio de 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26 de agosto de 2025, revisado el13 de septiembre de 2026.
[22] Financial Stability Board, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10 de junio de 2026.
[25] JPMorganChase, “2025 Corporate & Investment Bank annual letter”, 6 de abril de 2026.
[41] Autoridad Europea de Valores y Mercados, MiCA: entrada en vigor y aplicación, revisado el13 de septiembre de 2026.
[42] Banco de Inglaterra, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22 de junio de 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, datos mostrados y revisados el 23 de septiembre de 2026.
[58] Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU., BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd.: Form D amendment,17 de julio de 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund: primary-market offering, revisado el13 de septiembre de 2026.
[62] RWA.xyz, “A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented”, 21 de noviembre de 2025.
[[63] Azeem Khan, “The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets”,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) de junio de 2026.
[[64] Coinbase, “Introducing x402: a new standard for internet-native payments”,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) de mayo de 2025.
[[65] Robinhood, “Robinhood is Now Open to Agents”,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) de mayo de 2026.
[[66] Stripe, “Introducing our agentic commerce solutions”,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) de octubre de 2025.
[67] Uniswap Labs, Uniswap Labs and Securitize Partner to Unlock DeFi Liquidity for BlackRock's BUIDL,11 de febrero de 2026.
[68] Robinhood, Agentic Trading overview, revisado el 23 de septiembre de 2026.
[69] Linux Foundation, Operational launch of the x402 Foundation to standardise internet-native payments for AI agents and applications,14 de julio de 2026.
[70] Banco de Inglaterra, Financial Stability Report: July 2026, sección 3.5 sobre la IA en los mercados financieros, revisado el13 de septiembre de 2026.
[73] Aave Labs, Update on Aave Horizon Asset Onboarding Process,14 de agosto de 2026.
[74] Oficina del Contralor de la Moneda, Statement on the GENIUS Act implementing-rule timetable,19 de agosto de 2026.
[75] Financial Conduct Authority, Cryptoasset regime: policy statements and final rules,30 de junio de 2026, revisado el13 de septiembre de 2026.
[77] BlackRock, The Machine-Native Economy, septiembre de 2026, págs. 5–9.
[80] Ondo Finance, Introducing Ondo Intelligent Portfolios, 24 de septiembre de 2026.
