Las capacidades de los agentes de IA no paran de crecer. Algunos te ayudan a ejecutar estrategias de trading en ASTER, otros, como VIRTUAL, ofrecen análisis de datos de salud.

Surge la pregunta: con tantos AI Agents en el mercado, ¿cómo saber cuál es el más adecuado para ti? ¿En cuál puedes confiar?

¿Elegir al azar? Demasiado arriesgado. ¿Fiarse de la publicidad? Todos presumen de ser los mejores.

Ahora hay una idea interesante: dejar que los propios agentes de IA «aprendan unos de otros».

¿Cómo funciona en la práctica? Cuanto más los uses en la red, mejor entenderán tus hábitos y necesidades. Además, comparten información entre ellos y, en función de una puntuación de reputación verificada por la comunidad, te recomiendan los más adecuados.

Así, las recomendaciones que recibes no son aleatorias, sino que se basan en tus preferencias de uso reales y en el feedback validado por otros usuarios. El mecanismo de confianza no depende de la garantía de una única plataforma, sino del consenso descentralizado de la comunidad.

Cada recomendación es rastreable hasta su origen, con alta transparencia, y se va optimizando conforme a tus datos de comportamiento.

Este modelo aún está en una fase temprana, pero la lógica tiene sentido: en vez de que el usuario elija a ciegas, mejor que la red de agentes de IA filtre por sí misma los más fiables.

Aún está por ver cómo evoluciona, pero al menos la dirección merece atención.