Desde finales del año pasado, se multiplicaron las voces que advertían un aumento en la tasa de despidos, debido al impulso de la inteligencia artificial (IA). Esta creciente tendencia en la pérdida de empleos, está llegando a la industria de los activos digitales.
Hasta mediados de febrero, este sector había parecido ajeno a las amenazas de sustitución de puestos de trabajo por la llegada de la IA, pero tras el despido masivo de 4.000 empleados en Block por parte de Jack Dorsey y el drástico recorte del 30% en la plantilla del criptointercambio Gemini, las cosas parecen estar cambiando.
Durante meses varios profesionales y CEOs han sido de alguna forma unánime al señalar que la IA ha llegado para ejecutar el trabajo repetitivo, que puede ser automatizado y que antes era realizado por miles de humanos en todo el mundo.
Este nivel de advertencia, ya no se enfoca de la volatilidad disparada del Bitcoin (BTC) o de la próxima “memecoin” de moda, porque ahora la narrativa dominante ha pasado de la supervivencia financiera a la reestructuración genética de las empresas
Y es que en el primer trimestre de 2026 marca un cambio de paradigma que no tiene vuelta atrás, ya que los expertos han señalado que esta tendencia se acrecentará a medida que se acerque el inicio de la década de 2030.
Sin embargo, tras la fachada de la “modernización necesaria”, surge una pregunta incómoda para algunos: ¿estamos ante una verdadera revolución de la eficiencia o ante la maniobra de relaciones públicas más cínica de la década, conocida como AI-Washing?
En una reciente entrevista, Pranav Ramesh, una de las voces más autorizadas en la intersección de Wall Street y el ecosistema cripto, ha sido claro al indicar que los roles de nivel inferior en desarrollo de software, cumplimiento normativo (AML) y atención al cliente están siendo devorados por sistemas autónomos.
De hecho, la adopción de agentes de IA en el Nasdaq y plataformas de criptomonedas no es una predicción, es desde hace meses lo que encontramos al hacer una autopsia del mercado laboral tradicional.
El caso de Verafin en el Nasdaq es el ejemplo perfecto, para describir lo que sucede, porque al automatizar procesos de cumplimiento de “bajo valor y alto volumen”, la necesidad de ejércitos de analistas junior desaparece.
Concretamente, Verafin se encarga de ofrecer a los profesionales de la prevención del fraude la capacidad de configurar y generar informes a partir de una amplia gama de datos, contratando para ello, a personas recién graduadas que analizan datos para estos profesionales en sus cargos junior.
Pero en el mundo cripto, donde las transacciones ocurren 24/7 y a una velocidad que supera la capacidad de procesamiento humana, delegar la vigilancia en modelos como el Dynamic M-ELO parece más lógico que a analistas humanos.
El problema es que el costo social de las pérdidas de plazas de empleo es tangible y doloroso, ya que empresas como Crypto.com, Messari y Block han iniciado una purga de talento que, según sus líderes, es el precio de la competitividad. Esta salida de personal se irá expandiendo a otras empresas del sector.
El propio Kris Marszalek, CEO de Crypto.com, lo resumió de forma casi darwinista: “No usar IA hoy es como ir a trabajar con una máquina de escribir”. Pero a medida que los despidos se acumulan —superando los 450 recortes solo en las últimas semanas entre un puñado de firmas—, analistas escépticos y expertos en reclutamiento como Dan Escow han empezado a notar grietas en la narrativa oficial.
De hecho, aquí es donde entra el concepto de AI-Washing, el cual ocurre cuando una empresa utiliza la IA como una “cortina de humo” o una excusa para justificar despidos que, en realidad, responden a errores de gestión, falta de tracción de sus productos o caídas estrepitosas en el valor de sus tokens.
Un caso de estudio fascinante es Algorand, porque mientras la fundación recortaba el 25% de su personal citando el entorno macroeconómico y la caída de su token ALGO (que ha perdido el 98% de su valor desde su pico) y que ahora se ubica en el puesto 80 por capitalización de mercado según CoinGecko, otras empresas del ecosistema cripto en situaciones financieras similares prefieren vender el recorte como un “giro estratégico hacia la IA”.
Obviamente para un CEO, es mucho más sencillo explicar a sus inversores que está “optimizando la estructura de costos mediante agentes autónomos de última generación” que admitir que su protocolo de Capa 2 o su plataforma de restaking no tiene usuarios suficientes para sostener la nómina.
Es por ello, que hoy día la IA se ha convertido en la excusa perfecta para limpiar el balance general sin admitir el fracaso comercial, por lo que la gran ironía de este giro hacia la IA es que podría estar erosionando el valor real que estas empresas ofrecen.
Algunos analistas, han tomado el ejemplo de Messari, el proveedor líder de productos de inteligencia de mercado de criptomonedas. Durante años, su propuesta de valor fue el análisis profundo de sus mil analistas proyectados.
Hoy, con una plantilla reducida a 140 personas y un enfoque “AI-first”, surge la duda: ¿puede un algoritmo detectar la sutil corrupción de un fundador o la fragilidad de un ecosistema DeFi de la misma manera que un investigador humano experimentado? Posiblemente sí, pero también probablemente no sea tan sencillo
La automatización del soporte técnico es otro punto de fricción, ya que al sustituir humanos por agentes de IA, las plataformas logran una respuesta instantánea, pero la resolución de problemas complejos se ha vuelto un laberinto de frustración para el usuario común.
Un agente de IA puede ser eficiente, pero rara vez tiene la autoridad o el juicio para resolver un caso de “borde” que no esté en su base de datos. En este escenario, la “eficiencia” es solo un ahorro de costos disfrazado, donde el costo real se traslada al usuario en forma de una peor experiencia de cliente.
Aunque, no todo es tan sombrío porque la tendencia de la IA también está impulsando protocolos innovadores como Bittensor, que busca descentralizar la inteligencia en la blockchain pero a diferencia de los modelos cerrados de las grandes corporaciones, estas redes permiten que el valor de la IA se distribuya entre quienes aportan cómputo y modelos.
De esta manera, se crea una nueva “economía de agentes” que podría, eventualmente, absorber parte del talento desplazado. No obstante, en lo que respecta a este tema, de la pérdida de empleo en el sector por la IA, se puede decir que tiene y seguirá teniendo una perspectiva agridulce.
Vale recordar, que a punto de terminar el primer trimestre de 2026, estamos entrando en una fase donde las empresas cripto serán más delgadas, más rápidas y más rentables, pero también menos humanas y posiblemente, menos eficientes para resolver problemas de peso.
Si bien es cierto, que el riesgo del AI-Washing es que, en la carrera por parecer “tecnológicamente avanzados”, las empresas olviden que la confianza —el activo más valioso en las finanzas— se construye con personas, no solo con algoritmos.
De allí que, este año será recordado como el año en que la IA dejó de ser una herramienta para convertirse en el jefe de personal del sector cripto. Con Dorsey y los gemelos Winklevoss liderando la carga hacia la automatización total, el resto de la industria debe decidir si está usando la tecnología para innovar o simplemente para ocultar las cicatrices de un mercado que aún no termina de sanar.
La IA es, sin duda, el futuro, pero si se usa solo como una herramienta de recorte, el sector corre el riesgo de automatizar su propia irrelevancia.