«Busca una forma de ganar dinero que nadie haya pensado». Una IA responderá con subastas de garantías, colas de reembolso, activos olvidados en plataformas que cierran, rutas de depósito entre exchanges, derechos de cobro y tokens respaldados por cestas de activos.
Parece un mapa del tesoro. Pero surge una pregunta incómoda: si ni las personas pueden imaginar esa oportunidad, ¿por qué la encontraría la IA solo porque le pedimos más creatividad?
Después de cien intentos quizá proponga canjear combustible espacial mediante un contrato inteligente. Impresionante. ¿Y dónde están los ingresos?
La estrategia más útil es ampliar la búsqueda con ideas originales, pero decidir qué investigar a partir de precios reales, documentos y condiciones de rescate.
Por qué las ideas «originales» se parecen tanto
Los modelos lingüísticos tienden a concentrarse en respuestas habituales. Un estudio presentado en ICML 2026 probó Verbalized Sampling, una técnica que hace enumerar varias respuestas con probabilidades asociadas. En tareas de escritura creativa, aumentó la diversidad de resultados entre 1,6 y 2,1 veces frente a una instrucción directa. No se midieron beneficios bursátiles. [1]
Otro estudio preliminar de 2026 encontró que usar analogías estructurales con problemas de otras disciplinas mejoraba ciertos indicadores de diversidad de soluciones científicas entre un 90 % y un 173 %. [2]
Podemos hacer que la IA piense de otra manera. Eso no convierte automáticamente una ocurrencia en una operación rentable.
Lo novedoso no siempre funciona
En un estudio de ICLR 2025, más de cien investigadores de procesamiento del lenguaje participaron en evaluaciones a ciegas. Las propuestas de la IA recibieron mejores calificaciones de novedad, pero algo peores de viabilidad que las humanas. [3]
Un estudio posterior asignó ideas a 43 especialistas para ponerlas en práctica. Tras la ejecución, las propuestas generadas por IA perdieron más puntuación. [4]
No eran experimentos sobre arbitraje DeFi, pero la lección se entiende: una idea que nadie conoce no equivale a dinero que realmente puedas cobrar. Otros trabajos comparan ideas con investigaciones anteriores o hacen que varios agentes de IA debatan y corrijan hipótesis. [5][6]
Qué significa buscar «monedas olvidadas» en DeFi
DeFi reúne servicios financieros basados en cadenas de bloques: intercambio, préstamos y rescate de activos. «Recoger calderilla» es una metáfora para investigar diferencias pequeñas o recuperaciones complicadas que otros pasan por alto.
Siete terrenos posibles son las subastas de garantías, rescates pequeños, protocolos en retirada, mercados nuevos con herramientas distintas, depósitos en exchanges, derechos de cobro de organizaciones disueltas y tokens de cesta o ventanas temporales de negociación. Las categorías se superponen; lo interesante es qué fricción desanima a los demás.
¿Hay derechos infravalorados porque nadie quiere leer la documentación? Es una hipótesis. Que un exchange permita depositar un token no significa que conceda un derecho de rescate. Hay que comprobar identidad, redes admitidas, restricciones y condiciones de retirada.
Primero, encontrar el número raro
Imagina un token hipotético que cotiza a 97 dólares. Los documentos oficiales parecen permitir que ciertos titulares recuperen activos valorados en 100 dólares. La diferencia visible es de tres dólares.
La IA imaginativa grita «¡arbitraje!». La IA investigadora pregunta: ¿quién puede solicitarlo?, ¿cuánto tarda?, ¿qué comisiones se pagan?, ¿se comparan las mismas unidades?, ¿hay liquidez suficiente?, ¿podría suspenderse el proceso?
El beneficio neto exige descontar comisiones, costes de ejecución y pérdidas esperadas por variaciones de precio. Los riesgos extremos se evalúan aparte.
El procedimiento sería recopilar precios y reglas públicas; comprobar que activos, derechos, unidades y fechas coinciden; detectar discrepancias; averiguar por qué los bots las ignoran; y encargar una verificación independiente de condiciones de fracaso y legalidad, con pruebas pequeñas cuando estén permitidas.
Primero hallar la anomalía; después explicar su causa.
Siete agentes no deben ser siete aduladores
Si siete agentes leen el mismo artículo y todos dicen «prometedor», la unanimidad aporta poco. Mejor dividir tareas: casos raros, antecedentes, derechos oficiales, precios ejecutables y profundidad, límites del exchange, revisión adversarial de riesgos y reproducción de resultados.
Una hipótesis mejora cuando convergen pruebas independientes, no por una votación de máquinas. Se pueden comparar ambos métodos con el mismo tiempo y registrar cuántos casos nuevos y ejecutables quedan por cada cien candidatos, además del beneficio neto realmente obtenido.
El remate: una escoba puede servir más que una bola de cristal
Lo importante no es presentar cien ideas brillantes en una reunión, sino encontrar una diferencia real que sobreviva a las comprobaciones.
Si el trading ultrarrápido es la Fórmula 1, este trabajo se parece a la oficina de objetos perdidos después del cierre: poco glamur, mucho papeleo y una pregunta fundamental. ¿Puedes reclamar lo que has encontrado?
Fuentes: [1] ICML 2026 · [2] Analogías, 2026 · [3] ICLR 2025 · [4] Brecha de ejecución · [5] SciMON · [6] Co-Scientist
