Web3 se ha expandido rápidamente en los últimos años, con millones de usuarios en todo el mundo, pero ¿te has preguntado cuánto de ese crecimiento es real? La verdad es que una gran parte de la actividad de Web3 es generada por bots y usuarios falsos.Para asegurar que la próxima iteración de Internet crezca orgánicamente, el sector necesita reducir los efectos negativos de los bots. La escala del problema del bot en cadena Cuando cavé más profundamente, me sacudió la escala de la actividad de bot en Web3.Están en todas partes, desde las métricas de conducción en los protocolos de finanzas descentralizadas (DeFi) hasta las cifras de NFT y GameFi. En el sector NFT, los datos de CryptoSlam muestran que de toda la actividad de comercio en Ethereum se relaciona con el comercio de lavado, una estrategia manipulativa donde la misma persona o grupo compra y vende NFTs en un ciclo para inflar números de volumen. El 42,52% El 42,52% En el espacio más amplio Web3, un estudio de 2022 del servicio de prevención de botes Jigger de todos los usuarios activos en los juegos de Web3 eran en realidad robots automatizados o usuarios falsos. found that 40% Encontró el 40% Durante los tres meses hasta noviembre de 2025, los bots estaban detrás del 80% de las transacciones de stablecoin rastreadas, según el estudio. de la gigante de fintech Visa y la firma de datos de blockchain Allium. estamos hablando de $ 13.2 billones de volúmenes comerciales reportados, de los cuales más de $ 13 billones han sido no humanos. Datos Datos Por qué los proyectos inflan sus números con bots La plaga del bot tiene varias explicaciones. Para empezar, una de las razones clave detrás de los datos falsos es la necesidad de atraer a usuarios e inversores. Al aparecer más exitosos de lo que realmente son, muchos proyectos Web3 esperan aumentar la confianza de los inversores. En criptografía, las métricas a menudo son el principal factor fundamental que impulsa los precios, y necesitan mirar bien para alimentar el efecto FOMO. Para los proyectos de cripto en las primeras etapas, estimular la actividad con métricas artificialmente infladas puede ser una forma de asegurar capital de riesgo o fondos privados y encontrar una puerta de atrás para el intercambio de listas. Cómo los bots en cadena distorsionan las narraciones de crecimiento de Web3 Es innecesario decir que los datos hinchados engañan a todos, incluidos los inversores, los anunciantes, los formuladores de políticas y los usuarios finales como tú y yo. Por ejemplo, cuando estás listo para obtener exposición a un proyecto de etapa temprana con buenas métricas que nadie sabe todavía, ¿cómo estarías decepcionado al descubrir que todo era sólo métricas de vanidad? Muchos usuarios confían en los bots MEV, que manipulan las órdenes de transacción de blockchain dentro de un bloque, los bots de negociación y otras herramientas de automatización para escanear el mercado de criptografía y simplificar la experiencia de negociación. Sectores más afectados Los bots de Web3 se han convertido en la norma, pero ciertos sectores están más afectados que otros. Defi lavado de comercio El comercio de lavado es un gran problema en DeFi. Como se discutió anteriormente, esta práctica se utiliza para crear una impresión falsa de alto volumen de comercio. Como resultado, los usuarios comprarían un token o fondos de depósito con más confianza, lo que eventualmente conduciría a un aumento en el valor total bloqueado (TVL) del protocolo. En el año 2023, a Mostró que el 70% del volumen de negociación en Uniswap, la mayor bolsa descentralizada (DEX), provino de bots solo, principalmente de bots de sándwich y bots de arbitraje.   Informe de Glassnode Informe de Glassnode Mientras que Uniswap es un protocolo multi-cadea enfocado en el ecosistema de Ethereum, Solana es otra cadena que trata con alta actividad de bot. que un bot ejecutó 11 millones de transacciones en un mes en Solana con una tasa de fracaso del 99,95%, distorsionando los volúmenes reportados.   Dijo en X Dijo en X Bots del mercado NFT El sector NFT también se ve afectado por el comercio de lavado, probablemente incluso peor que los DEX y otros protocolos de DeFi. mencionamos que más del 40% de todas las transacciones de NFT en Ethereum se detectaron como comercio de lavado. Esta es de lejos la proporción más alta entre todas las cadenas, con Polygon y Base viendo que el 20% de sus volúmenes se consideran falsos. GameFi inunda carteras activas diarias Los juegos de Blockchain, incluyendo el sector GameFi con su modelo play-to-earn (P2E) y otros incentivos, representan la mayor parte de la actividad de dApp, de acuerdo con De hecho, los juegos ampliaron su cuota en el tercer trimestre de 2025 en comparación con el trimestre anterior, destacando su posición dominante. DappRadar DappRadar La mala noticia es que una parte significativa de esta actividad es impulsada por los bots en cadena de Web3. El informe Jigger analizó más de 60 juegos Web3 y encontró más de 200.000 bots. de sus usuarios activos mensuales. 70% El 70% Cómo se detectan los bots en Web3 Muchos bots se benefician de la IA, pero la tecnología también se utiliza para detectar y prevenir la mala influencia de los bots y los falsos agentes de usuario.Algunos de los métodos básicos utilizados para identificar la actividad del bot involucran el análisis en cadena y fuera de la cadena del comportamiento del usuario. Las herramientas especializadas pueden comprobar las direcciones IP contra las listas maliciosas existentes o monitorear las anomalías en el volumen y la actividad comercial. Gracias a la IA, estas herramientas pueden detectar patrones complejos en grandes conjuntos de datos que de otro modo pasarían desapercibidos por el ojo humano. AnChain.AI, Nansen, Allium y Chainalysis son algunas de las empresas de seguridad de blockchain de renombre que emplean la IA y el aprendizaje automático (ML) para filtrar el comercio de lavado, las estafas y las métricas impulsadas por bot. Las consecuencias de ignorar el problema Volver un ojo a los usuarios falsos y las métricas generadas por botes erosionan las bases de Web3.El sector depende de blockchain para garantizar la descentralización, la transparencia, la inclusión, el control de los datos y un sistema financiero más democrático. Sin embargo, no es justo hacer de Web3 el capricho – los bots también son un problema en Web2. Empresa de ciberseguridad Imperva Los robots automatizados y alimentados por IA representaron más de la mitad de todo el tráfico web en 2024, especialmente debido a herramientas avanzadas de IA como ChatGPT y Gemini. encontrado encontrado “ El informe dijo. Con la IA generativa simplificando el desarrollo de bots, las amenazas automatizadas están evolucionando rápidamente, convirtiéndose en más sofisticadas, evasivas y generalizadas, alimentando el crecimiento de bots malos simples y avanzados. ¿Puede Web3 solucionar su problema de bot? Con un análisis en cadena más inteligente, sistemas de identidad avanzados para ciertos casos de uso, modelos de incentivos resistentes a los robots y herramientas alimentadas por IA, podemos hacer de Web3 un entorno mejor para todas las partes interesadas. Por ejemplo, MarketingFi es una nueva tendencia donde las recompensas masivas por acciones pequeñas (un imán para los bots) se sustituyen por bonos generosos para los usuarios que realmente se involucran y traen calidad. Lo que debemos hacer es implementar barreras de entrada para los bots y mejorar los métodos de detección, y la IA es la clave aquí, y debería superar a los malos actores que explotan la tecnología. Conclusión Es cierto que ganar visibilidad y la atención de los inversores en criptografía es difícil, pero los números hinchados no deben ser la solución. Pueden ganar la atención a corto plazo y para ciertos proyectos emergentes, pero el efecto malo duradero es más grave: estos esquemas manipulativos erosionan la confianza y posponen la innovación. Resolver la crisis del bot no es solo un desafío técnico, es la próxima tarea importante a resolver para desbloquear la adopción masiva.

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Cuando las carteras mienten: medir a los usuarios reales en una web impulsada por bot

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