Entrevista con Bill, director de Bitget AI: En la era del trading con IA, ¿a qué distancia estamos de «ganar dinero sin mover un dedo»?

Una «langosta bebé» ha revolucionado todo el sector tecnológico. La aparición de OpenClaw ha entusiasmado a todo el mundo. En un ordenador personal normal, se le puede dar permiso a la IA para que te ayude con el correo electrónico, a escribir código e incluso a gestionar una cuenta de operaciones. Los ejemplos que se encuentran en Internet lo describen como si pudieras dejar de trabajar por completo. Sin embargo, la mayoría de la gente se dio cuenta de que las cosas no eran así una vez que lo instalaron.

En el ámbito del comercio de criptomonedas, esta diferencia de tono, que va del entusiasmo a la cautela, resulta especialmente notable. En los últimos dos años, casi todas las plataformas de intercambio han lanzado su propio «agente de IA», pero la mayoría se ha quedado en la fase de asistencia mediante chatbot, en la que se formula una pregunta y este ofrece un análisis extenso, y eso es todo. La aparición de OpenClaw parece haber abierto la caja de Pandora, mostrando a todo el mundo la posibilidad de que la IA «haga» cosas en lugar de limitarse a «hablar».

Sin embargo, esto ha planteado un nuevo reto. Como figura destacada al frente de un equipo dedicado a explorar las últimas novedades en el ámbito del trading con IA, Bill, director de Bitget AI, conoce a la perfección este tema. PANews realizó una entrevista en profundidad con Bill sobre este tema. Antes de incorporarse a Bitget, Bill ocupó puestos de responsabilidad en varias empresas líderes del sector tecnológico y de Internet, donde dirigió la implementación a gran escala de algoritmos básicos y plataformas de inteligencia artificial, y ha publicado decenas de artículos en las principales conferencias internacionales, así como decenas de patentes.

En la actualidad, como responsable de la planificación estratégica en materia de inteligencia artificial y de la investigación y el desarrollo de tecnologías de negociación inteligente en Bitget, se dedica a promover la integración profunda de la inteligencia artificial y los escenarios de negociación de criptoactivos. Ante la actual moda de los agentes, la opinión de este destacado experto es de una serenidad extrema: «La mayoría de la gente corriente no está acostumbrada a ser jefa. «Darles de repente diez subordinados con IA: cómo dirigirlos, distribuir el trabajo y evaluar su rendimiento es todo un arte en sí mismo».

El entusiasmo acabará por desvanecerse, pero su talento ya ha sido reconocido. La verdadera pregunta ahora es: ¿Quién puede plasmar esta capacidad en un producto que pueda utilizar la gente común?

En la conversación con Bill, PANews trató de analizar el recorrido real del trading con IA, desde su concepción hasta su implementación, desde la perspectiva de un diseñador de productos. En opinión de Bill, el rápido lanzamiento por parte de Bitget de los productos Agent Hub y GetClaw AI no es un caso de «ver que otros lo hacen y nosotros también lo hacemos», sino más bien un proceso de expansión natural de los productos internos. «En resumen, es una cuestión de momento, lugar y armonía».

«El momento oportuno se refiere al gran impacto que OpenClaw ha tenido en el mercado; la ubicación se refiere a la sólida base que hemos acumulado gracias a la continua mejora del asistente de IA GetAgent, que lanzamos el año pasado; y ha habido suficiente preparación y experimentación a nivel interno; la armonía se refiere a la validación del valor del producto dentro del equipo, lo que nos ha llevado a abrirnos al exterior».

Panorama de productos de IA de Bitget: La arquitectura de tres capas, desde GetAgent hasta GetClaw

Para comprender la estructura de Bitget en el ámbito del trading con IA, primero debemos aclarar la relación entre sus tres productos. Desde una perspectiva externa, los nombres GetAgent, Agent Hub y GetClaw pueden resultar confusos, pero según la explicación de Bill, en realidad se trata de una trayectoria evolutiva clara.

En junio de 2025, Bitget lanzó GetAgent dentro de la aplicación, un asistente de trading basado en inteligencia artificial que funciona como un chatbot. Según Bill, GetAgent ha pasado por varias fases de desarrollo: desde las respuestas iniciales por chat, pasando por la incorporación gradual de la función de pedidos con un solo clic y la recopilación de noticias, hasta ampliarse para incluir operaciones en todas las categorías, como acciones estadounidenses, oro, plata y mucho más. «Cada iteración se basa en las necesidades de los usuarios y se amplía cada vez más». Sin embargo, por mucho que crezca, la esencia de GetAgent sigue siendo «basada en el chat». Puede responder a preguntas y ofrecer sugerencias, pero no puede ayudar a los usuarios a realizar tareas de negociación complejas de forma autónoma.

El punto de inflexión se produjo tras el lanzamiento de OpenClaw. Según Bill, tras el lanzamiento de OpenClaw, Bitget desarrolló rápidamente su propia versión a nivel interno. «Las opiniones tras su uso interno fueron muy positivas, lo que naturalmente nos llevó a plantearnos una idea: ¿podríamos también realizar una mejora importante de GetAgent?». Siguiendo esta línea de pensamiento, Bitget integró su tecnología MCP, perfeccionada internamente, y la puso a disposición del público, lanzando oficialmente Agent Hub el 13 de febrero de este año.

Agent Hub está dirigido a «usuarios con una capacidad práctica relativamente sólida».

Ofrece una interfaz de habilidades de cuatro niveles, desde las más básicas hasta las más avanzadas:

Una API es una llamada a una interfaz a nivel atómico, con el umbral más alto, que requiere programación y gestión de claves;

MCP actúa como una «interfaz general», lo que permite a las aplicaciones de IA externas leer directamente los datos de Bitget y realizar operaciones;

CLI está dirigido a desarrolladores y permite invocar directamente todas las API a través de la línea de comandos del terminal;

Las habilidades son el núcleo de esta actualización y funcionan como «módulos empresariales» ya configurados. A través de Skills, el código API, inicialmente rígido, se transforma en habilidades que la IA puede invocar directamente (como consultas sobre comisiones, análisis de gráficos de líneas K, seguimiento del mercado y realización de órdenes), lo que permite a la IA dar un salto de «comprender la intención» a «ejecutar acciones».

Bill hizo una analogía muy intuitiva utilizando una memoria USB: «La memoria USB en sí misma tiene la capacidad de guardar, leer y escribir datos, pero para que funcione se necesita una interfaz USB que la conecte a un dispositivo, lo que equivale a un MCP». Sin embargo, no basta con disponer de la interfaz; también se necesita memoria y la coordinación de diversos protocolos para completar la interacción en su totalidad. «Todo este conjunto de combinaciones constituye una habilidad».

Sin embargo, Agent Hub sigue presentando una curva de aprendizaje para el usuario medio.

Por ello, el 14 de marzo, Bitget lanzó GetClaw, un asistente de trading con IA basado en Telegram que está listo para usar sin necesidad de instalar nada. Los usuarios pueden acceder a ella a través de un enlace, iniciar sesión en sus cuentas y empezar a utilizarla; la plataforma se hace cargo de los costes derivados de la ejecución de modelos de gran tamaño, lo que garantiza una experiencia de usuario fluida. Bill lo resumió en una sola frase: «A los usuarios normales se les recomienda utilizar GetClaw, una herramienta lista para usar; a los jugadores profesionales se les recomienda utilizar Agent Hub y elegir las habilidades adecuadas, como si estuvieran jugando con bloques de Lego, para construir su propio castillo».

Estos tres productos mantienen una clara relación progresiva: GetAgent perfecciona las capacidades subyacentes de MCP, que luego se incorporan a Agent Hub para permitir el acceso externo, y estas capacidades se integran posteriormente en GetClaw, lo que reduce las barreras de acceso. Desde un chatbot hasta una herramienta para desarrolladores o un producto que se activa con un solo clic, la línea de productos de IA de Bitget abarca todo el espectro de usuarios, desde los más expertos hasta los principiantes.

«Seguimiento del mercado en una sola frase»: Lo que el trading con IA ha cambiado realmente

La arquitectura del producto no es más que el esqueleto; lo que realmente entusiasma a los usuarios es la transformación de la experiencia que aporta la IA en situaciones concretas. En las conversaciones con Bill, un término clave que surgió repetidamente fue «barrera de entrada».

El proceso tradicional de negociación es una larga cadena: recabar información, analizar, tomar decisiones, ejecutar órdenes, seguir el mercado y evaluar. Cada paso requiere una intervención manual. Si se desea realizar operaciones condicionales o aplicar estrategias cuantitativas, los usuarios deben escribir programas para llamar a las API por su cuenta o configurar una serie de parámetros complejos en la plataforma.

Según Bill, es precisamente ahí donde la IA aporta mayor valor: «Estas funciones se pueden realizar sin Skills ni GetClaw; basta con escribir un programa». Pero el problema es que, aunque la programación es sencilla para los programadores, supone una curva de aprendizaje muy pronunciada para los usuarios normales. «Lo que estamos haciendo hoy es permitir a los usuarios conseguir los mismos efectos con una sola frase».

Puso un ejemplo concreto: el usuario dice: «Cuando el Bitcoin baje un 3 % en un minuto, ayúdame a aumentar mi posición en un 50 %», y el sistema subyacente convertirá automáticamente esto en una tarea programada, que en realidad debe cumplir tres objetivos:

Seguimiento en tiempo real del precio del bitcoin

Calcular la diferencia de precio cada minuto

Ejecutar la operación de aumento de posición inmediatamente una vez que se cumplan las condiciones

Este tipo de lógica, que antes solo podían llevar a cabo los programadores, ahora puede ser ejecutada por cualquiera con solo pronunciar una frase.

En menos de 40 horas desde el lanzamiento de GetClaw, las alertas de seguimiento de precios se han convertido en el caso de uso más destacado. No es de extrañar. Configurar alertas de precios en las plataformas tradicionales requiere que los usuarios comprendan diversos parámetros de los indicadores, y «incluso tras medio día de configuración, es posible que no se consiga». Ahora, incluso en el caso de lógicas de seguimiento compuestas con múltiples indicadores, como el MACD y el CCI, si el usuario las describe en lenguaje natural, el sistema puede ayudarle a ponerlas en práctica.

Sin embargo, Bill cree que la verdadera transformación del control de precios mediante IA no reside solo en «ser capaz de hacerlo», sino más bien en «ser capaz de optimizarlo». «Si no pudieras configurarlo bien en las plataformas tradicionales, acabarías por rendirte». «Pero ahora puedes decirle: "Te equivocas, replantéate cómo cambiarlo", y seguir modificándolo hasta que estés satisfecho». Este enfoque de interacción continua e iterativa supone una gran satisfacción para una amplia base de usuarios de «long tail».

En el mercado bursátil tradicional, la proporción de operaciones cuantitativas va en aumento y, en el mercado estadounidense, relativamente maduro, puede llegar incluso a superar el 70 %. Los inversores minoristas comunes se enfrentan a rivales institucionales en una competencia que se mide en milisegundos, sin apenas posibilidades de ganar. Bill resume la importancia del trading con IA como una forma de «igualdad de oportunidades»: «La visión de Bitget en el ámbito de la inteligencia artificial es que 100 millones de usuarios estén a la altura de Wall Street; en otras palabras, permitirles alcanzar la lógica operativa y las capacidades de ejecución de los mejores operadores bursátiles». «Antes, era imposible incluso solo pensarlo, pero hoy en día, si se te ocurre, puedes hacerlo».

Los cuatro pilares de la confianza: Límites de seguridad cuando la IA opera con activos reales

A medida que la IA pasa de «ofrecer asesoramiento» a «actuar en tu nombre», el mayor reto no es la eficacia de sus funciones, sino la confianza. Según Bill, nunca está de más insistir en este punto: «Lo que más preocupa a los usuarios comunes es si es seguro utilizarlo». Esta confianza debe estar bien consolidada. «En cuanto surja uno o dos problemas de seguridad, nadie lo utilizará».

En torno a esta cuestión fundamental, Bitget ha diseñado un sistema de aislamiento de cuatro capas.

La primera capa es el aislamiento de la identidad, que consiste en identificar con precisión la identidad del usuario en cada interacción

La segunda capa es el aislamiento de la memoria, que garantiza que la memoria de las conversaciones entre los distintos usuarios esté completamente aislada y enmascarada para evitar la divulgación de datos personales.

La tercera capa es el control de permisos, que determina a qué datos y herramientas se puede acceder, y que se gestiona mediante roles.

La cuarta capa consiste en el aislamiento de credenciales y fondos, en la que la clave API solo se permite para el uso de disparadores, y las transacciones se ejecutan en un entorno de pruebas de subcuenta.

El mecanismo de entorno de pruebas de las subcuentas es un diseño muy práctico. Bill puso un ejemplo: «Por ejemplo, si la cuenta principal tiene 1000 dólares, el usuario solo puede transferir 50 dólares a una subcuenta destinada a operaciones de IA, lo que hace que el riesgo sea mucho más manejable». Esto significa que, aunque la IA cometa un error de juicio, la exposición al riesgo se controla estrictamente dentro del rango preestablecido por el usuario.

Este enfoque, que da prioridad a la seguridad, también se refleja en la actitud de Bitget hacia el Mercado de Habilidades. Actualmente, todas las Skills son desarrolladas y mantenidas por el equipo oficial y no se han abierto a terceros. La explicación de Bill al respecto es muy clara: «Si abrimos el Skill Market para que más personas puedan participar en el desarrollo, surgirán inevitablemente problemas de seguridad». Por ejemplo, un hacker podría decir: «Déjame añadirte uno», y si un usuario lo utiliza y sufre pérdidas económicas, eso sería inapropiado. Creemos que es mejor pecar de precavidos. Preferimos quedarnos sin nada antes que arriesgarnos y perder todo nuestro dinero. «Al fin y al cabo, en el mercado de activos, es mejor que la inversión dure mucho tiempo que generar ganancias rápidas».

La experiencia de OpenClaw demuestra que esta cautela está justificada. Aunque resultaba emocionante poder ejecutarlo casi sin restricciones en ordenadores personales, esto también dio lugar a una nueva industria absurda en la que «ayudarte a desinstalar Lobsters de forma limpia» se convirtió en sí mismo en un negocio rentable.

En lo que respecta a la invocación de modelos a gran escala, Bitget decidió inicialmente que la plataforma asumiera el coste, en lugar de que fueran los propios usuarios quienes configuraran los tokens. Esta decisión se debió, en parte, a consideraciones de seguridad y, en parte, a razones técnicas. «Nuestras habilidades y nuestro MCP han sido objeto de una optimización exhaustiva para diversos modelos grandes integrados. «Si los usuarios se pasaran libremente a otros modelos, el efecto se vería muy reducido». Actualmente, la plataforma ofrece a cada usuario un límite diario de 10 dólares para invocaciones gratuitas, que se ajustará en el futuro en función de la respuesta del mercado.

El 80 % del trabajo se puede realizar, pero el 20 % de las decisiones sigue dependiendo de las personas

Al hablar de los límites prácticos del trading con IA, Bill admite con franqueza que la realidad no es nada optimista: «Hoy en día, hay quien invierte 100 dólares en inteligencia artificial con la esperanza de ganar 1000, solo para descubrir que, con una operación tan rudimentaria, la probabilidad de perderlo todo es muy alta».

A día de hoy, el trading basado en la inteligencia artificial aún no puede garantizar que los usuarios obtengan beneficios. Bill recurre a la «regla del 80/20» para resumir la situación real actual: en el proceso completo de negociación (que puede implicar 100 elementos), la IA puede llevar a cabo de manera eficiente 80 de las tareas más complejas, como la organización de la información, la supervisión en tiempo real, la ejecución condicional y el resumen de datos. Sin embargo, la IA aún no es capaz de gestionar las 20 decisiones fundamentales que realmente determinan las ganancias y las pérdidas.

El año pasado, Bitget organizó un concurso de trading con IA de carácter puramente lúdico para poner a prueba los límites de las capacidades de la IA, y el resultado dejó claro que muchas estrategias basadas en la IA acabaron, en última instancia, en pérdidas. La razón no es complicada: la IA carece de emociones, lo que puede parecer una ventaja, pero también significa que no puede reaccionar ante acontecimientos extremos del tipo «guerra relámpago», es decir, ante «cisnes negros». Bill mencionó que, en el pasado, cuando el mercado bursátil estadounidense registró un volumen significativo de operaciones impulsadas por la inteligencia artificial, también se produjeron fenómenos anómalos como caídas repentinas y subidas bruscas.

«Hoy en día se trata más bien de una función de asistencia avanzada, muy similar a la transición de la conducción autónoma de nivel 1 a la de nivel 5». Bill utilizó esta analogía para describir la fase actual del desarrollo del trading basado en la inteligencia artificial. Desde el punto de vista de las tendencias, es cierto que la inteligencia artificial está superando un reto tras otro, pero en lo que respecta a la creatividad a largo plazo y a la capacidad de tomar decisiones empáticas en situaciones extremas, las máquinas siguen teniendo importantes limitaciones.

Sin embargo, Bill también ofreció una valoración relativamente optimista: «Es posible que el ciclo tecnológico del trading totalmente automatizado se consiga básicamente el año que viene, pero eso no significa que pueda garantizar beneficios continuos». En otras palabras, sigue habiendo una diferencia considerable entre «poder funcionar» y «poder generar ingresos».

De herramienta de trading a «sistema operativo de cuentas basado en IA»: La visión de Bitget para el futuro

Dado que la IA no puede sustituir por completo a los operadores humanos a corto plazo, ¿dónde acaba la estrategia de IA de Bitget? Bill dio una respuesta matizada.

La primera dimensión es el «trading panorámico», que también se hace eco de la estrategia UEX (Universal Exchange) propuesta anteriormente por Bitget. No se trata solo de las criptomonedas: a medida que avanza la tokenización de activos, se están integrando categorías financieras tradicionales como el oro, la plata y las acciones estadounidenses. Bitget espera utilizar la inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a realizar operaciones de negociación entre diferentes categorías en una sola plataforma, «ofreciéndoles la misma capacidad de cobertura de todas las categorías que tienen los operadores de Wall Street».

La segunda dimensión es la expansión ecológica a escala mundial. Aprovechando las capacidades de Bitget Wallet, incorporamos la inteligencia artificial a los pagos Web3 y al panorama empresarial global para reducir las barreras operativas de las transacciones y los pagos transfronterizos.

La tercera dimensión, que es también la que Bill describe con mayor detalle, consiste en crear un «sistema operativo de cuentas a largo plazo» basado en Bitget. La esencia de este concepto consiste en crear una «capa de ejecución de fondos de alta confianza» en la que, en el futuro, múltiples agentes ayudarán a los usuarios en diversas tareas; y la base que sustenta todo esto es un conjunto de «sistemas de memoria a largo plazo» que abarcan todos los dispositivos y escenarios.

Según la descripción de Bill, este sistema de memoria analizará e integrará los hábitos de negociación anteriores de los usuarios, sus operaciones históricas e incluso sus comportamientos más sutiles dentro de la aplicación para crear un perfil personal detallado. «Asegúrate de que la lógica de negociación de los usuarios se mantenga coherente a largo plazo en las distintas plataformas y situaciones, en lugar de ofrecer una experiencia fragmentada». Esta capacidad de aprendizaje y adaptación continuos es radicalmente diferente de las herramientas de uso único.

Utilizó una analogía muy común para explicar este proceso de confianza progresiva: «Al igual que al principio, el robot aspirador solo se utilizaba para barrer el suelo, y tras usarlo durante un tiempo y haberle cogido confianza, solo entonces se estaba dispuesto a dejar que realizara más tareas». La IA debe demostrar primero su fiabilidad en cuestiones menores y, a continuación, ir ganando poco a poco mayor autoridad y confianza, con el objetivo final de «crecer contigo y acompañarte en la revalorización de tus activos».

Desde GetAgent hasta Agent Hub y, posteriormente, GetClaw, el producto de IA de Bitget ha pasado de ser un chatbot a convertirse en una capa de ejecución de tareas en menos de un año. El despliegue intensivo de las principales plataformas de intercambio también pone de manifiesto que el trading basado en la inteligencia artificial ya no es una vía opcional, sino una competencia fundamental para la competencia futura.

Sin embargo, desde el punto de vista de la realidad actual, la IA es más eficaz a la hora de sustituir el «trabajo manual» en el ámbito del trading que el «trabajo intelectual». El 80 % del trabajo tedioso se puede delegar a las máquinas, pero la decisión fundamental que determina las ganancias y las pérdidas, ese 20 % crucial, probablemente siga teniendo que tomarla el propio ser humano. La tecnología puede reducir las barreras para operar, pero no puede eliminar por completo el riesgo que conlleva.

La inteligencia artificial ha permitido que todo el mundo tenga acceso a las herramientas de Wall Street, pero lo que estas herramientas encierran es tanto una oportunidad como un motivo de asombro.