La inteligencia artificial (IA) se convirtió en una herramienta de doble filo para Bitcoin (BTC) y todo el ecosistema cripto debido a diversas amenazas que plantea el uso de esta tecnología.
Mientras desarrolladores y empresas de seguridad la utilizan para detectar vulnerabilidades y reforzar sistemas, los ciberdelincuentes también recurren a modelos de IA para acelerar sus ataques contra:
- exchanges
- wallets
- protocolos de finanzas descentralizadas (DeFi)
En los últimos meses se multiplicaron los casos en los que la IA aparece como parte del proceso utilizado para identificar fallas, desarrollar código malicioso o manipular sistemas vinculados con activos digitales.
Maximiliano Carjuzaa, cofundador de Money On Chain, sostuvo recientemente que cerca del 100% de los ataques observados durante los últimos meses incorporaron IA en alguna etapa del proceso.
El ejecutivo explicó que la tecnología puede utilizarse tanto para descubrir cómo vulnerar un protocolo como para desarrollar el código o la transacción necesaria para concretar el ataque.
La advertencia tomó mayor relevancia en un mercado donde las pérdidas por ataques ya alcanzan cifras millonarias: solo en abril de 2026 se registraron al menos 34 hackeos, con pérdidas estimadas en unos u$s635 millones.
Por qué los expertos advierten que no tiene final la carrera contra la IA
Tradicionalmente, encontrar una vulnerabilidad en un contrato inteligente o en la infraestructura de una plataforma podía requerir conocimientos especializados, equipos numerosos y semanas o meses de trabajo.
Los nuevos modelos de IA permiten automatizar parte de ese proceso y analizar grandes cantidades de código en mucho menos tiempo.
Un experimento realizado por investigadores de Anthropic mostró hasta qué punto puede llegar esta capacidad, ya que agentes de IA fueron utilizados para analizar 405 contratos inteligentes reales y lograron generar scripts de ataque funcionales contra 207 de ellos, equivalentes a 51,1% de los casos estudiados.
En un entorno controlado, esos ataques a los contratos inteligentes representarían pérdidas potenciales superiores a los u$s550 millones.
El resultado planteó un problema central para la industria, donde la misma tecnología que permite encontrar una vulnerabilidad antes de que sea explotada también puede quedar en manos de quien busca aprovecharla.
"El tiempo del equipo para ver cómo podemos hacer para romper el proyecto versus el tiempo que gastamos en construirlo debe ser 9 a 1", resaltó Carjuzaa.
Cómo la IA pasó de encontrar fallas a ejecutar ataques
En mayo de 2026, un atacante consiguió robar aproximadamente unos u$s200.000 en tokens desde una wallet asociada a Grok, el chatbot desarrollado por xAI.
El ataque aprovechó una integración con Bankr, un agente de IA capaz de ejecutar transacciones en la red Base.
Además, el atacante logró introducir una instrucción camuflada en código Morse que terminó siendo procesada por el agente y utilizada para transferir los fondos.
El caso puso el foco en un problema de diseño, ya que pudo permitir que el texto generado o interpretado por un modelo de lenguaje funcione como una autorización para mover dinero.
Para los investigadores, el problema no radicó necesariamente en el modelo de IA, sino en la arquitectura que permite que una instrucción proveniente de un sistema de lenguaje tenga capacidad directa para ejecutar una operación financiera.
Una IA puede ser utilizada como asistente para analizar información, pero darle autoridad para mover activos introduce un nuevo vector de ataque: la manipulación de las instrucciones que interpreta.
Por qué el código generado por IA también puede fallar
En marzo de 2026, un informe de Cipher Research registró 15 ataques contra protocolos DeFi durante los primeros meses de 2026, con pérdidas por aproximadamente u$s137.7 millones.
Entre los casos analizados apareció Moonwell, que sufrió pérdidas por u$s1.7 millones debido a un error en un contrato cuyo código fue generado con asistencia de IA y que, posteriormente, pasó revisiones humanas sin que la vulnerabilidad fuera detectada.
Esto planteó otro interrogante acerca de si usar IA para programar puede acelerar el desarrollo, pero también puede introducir errores a una velocidad mucho mayor.
La cuestión, por lo tanto, no pasa solamente por si una empresa usa IA, sino por cómo controla lo que el modelo produce y qué nivel de autonomía le concede.
El avance de estas técnicas se produce sobre un ecosistema que ya enfrenta una fuerte presión por los ataques informáticos.
Según datos de PeckShield, durante 2025 las pérdidas vinculadas con robos y estafas de criptomonedas superaron los u$s4.040 millones, de los cuales unos u$s2.670 millones correspondieron a hackeos directos contra plataformas y servicios.
Cómo fueron los ataques más importantes desde que empezó 2026
Durante 2026, además, los ataques combinaron vulnerabilidades técnicas con ingeniería social, robo de credenciales y manipulación de personas.
En abril de este año, por ejemplo, se registraron múltiples incidentes contra protocolos y plataformas, con ataques dirigidos tanto al código como a los usuarios y a la infraestructura.
La IA puede potenciar cada uno de esos vectores, ya que también puede:
- generar campañas de phishing más convincentes
- automatizar la búsqueda de objetivos
- analizar documentación técnica
- producir código malicioso
- ayudar a adaptar un ataque en tiempo real
