Los agentes de IA son cada vez más capaces de analizar mercados, desarrollar estrategias de trading y ejecutar órdenes. Pero para las instituciones financieras, desplegar estos sistemas a escala presenta un desafío diferente: garantizar que la actividad autónoma permanezca dentro de límites operativos y de riesgo claramente definidos.
Ese fue el punto central planteado por Diana Pires, cofundadora de la empresa de automatización de finanzas agénticas BYTEX, tras su participación en las discusiones en Ripple Swell 2026, celebrado del 27 al 29 de octubre en The Shed en Manhattan.
Pires tiene experiencia tanto en los mercados tradicionales como en los de criptomonedas. Antes de establecer BYTEX, ocupó puestos de alto nivel en OKX, B2C2 y Crypto.com, tras desempeñar funciones anteriores en ICE, S&P Global, Fitch y Numerix.
El evento reunió a empresas que trabajan en IA, tokenización, stablecoins, pagos e infraestructura financiera.
Una de sus sesiones, "Qué sucede cuando la IA mueve dinero", contó con representantes de Mastercard y Amazon Web Services, y examinó las finanzas agénticas en el contexto de la infraestructura cripto y los pagos.
Para Pires, la discusión reflejó un cambio más amplio hacia servicios financieros que operan con mayor automatización y menos interrupciones.
"Cada institución con la que hablamos quiere ofrecer trading impulsado por IA a sus clientes", dijo Pires. "Muy pocas pueden hacerlo sobre la infraestructura que utilizan hoy. Los modelos no son el cuello de botella. Los permisos, los límites y los controles lo son".
Brecha de infraestructura en el trading automatizado
BYTEX está diseñado para ayudar a las instituciones a introducir la ejecución automatizada en sus productos existentes sin tener que desarrollar internamente toda una pila de infraestructura.
Su sistema de código abierto se conecta con plataformas que las empresas financieras ya utilizan, al tiempo que deja el control sobre los fondos, los permisos, los algoritmos propietarios y las estrategias de trading en manos de la institución operadora.
La empresa no tiene acceso a esos activos ni sistemas. En cambio, las instituciones definen los parámetros bajo los cuales los agentes pueden operar, incluidos la exposición, los tamaños de posición y los límites de ejecución.
La infraestructura también admite múltiples estrategias autónomas ejecutándose dentro del mismo entorno.
El modelo de negocio separa el acceso al código de código abierto del despliegue comercial. Las instituciones pueden usar el código y pagar al pasar a producción, donde BYTEX ofrece soporte empresarial, acuerdos de nivel de servicio y módulos de control premium que gobiernan la actividad de los agentes.
El enfoque refleja una distinción entre desarrollar un modelo de IA y desplegarlo en un entorno de trading institucional. Incluso cuando un agente puede identificar una oportunidad y ejecutar una orden, la institución sigue necesitando mecanismos para determinar qué acciones puede tomar y bajo qué condiciones.
Los mercados continuos aumentan la demanda de controles integrados
Pires también señaló las implicaciones de que los mercados financieros operen de forma continua. A medida que se expanden la tokenización y la infraestructura de stablecoins, la actividad financiera podría desarrollarse cada vez más fuera del horario de mercado tradicional.
En tal entorno, los procesos construidos en torno a la liquidación secuencial y la intervención manual pueden volverse más difíciles de mantener. Si las transacciones pueden iniciarse las 24 horas del día, las instituciones necesitarán sistemas de ejecución capaces de aplicar controles automáticamente en lugar de depender de una persona para aprobar cada paso.
"Cuando no hay cierre, no se puede poner a una persona entre cada paso", dijo Pires. "Los controles tienen que vivir dentro de la capa de ejecución".
Ella espera que el número de agentes autónomos que realizan transacciones crezca más rápido que el número de personas que los supervisan. Esto haría de la gobernanza escalable un requisito central para las instituciones que adoptan las finanzas agénticas.
En lugar de gestionar cada agente individualmente, las empresas necesitarán sistemas que apliquen permisos y restricciones coherentes a un gran número de estrategias automatizadas.
"Los agentes seguirán volviéndose más inteligentes por sí solos", dijo Pires. "Lo que las instituciones necesitan decidir ahora son las reglas bajo las cuales operan".
BYTEX está posicionando su infraestructura en torno a ese requisito. A medida que los sistemas de IA asumen más tareas de investigación de mercado y ejecución, la adopción institucional dependerá no solo de lo que los agentes pueden lograr, sino también de si las empresas financieras pueden definir, hacer cumplir y monitorear los límites dentro de los cuales operan.
