El responsable de ingeniería de Coinbase, Rob Witoff, afirmó esta semana que la IA escribe actualmente entre el 95 y el 100 por ciento del código de la empresa, una aceleración brusca desde el aproximadamente 40 por ciento registrado en febrero de 2026. Witoff calificó este rendimiento como equivalente al trabajo de unos 1.200 empleados, a los que llamó «trabajadores digitales». La revelación trasciende el titular porque, simultáneamente, Coinbase está construyendo la infraestructura para pagos de agentes de IA en Base, incluido Coinbase Agent Payments, que proporciona carteras gestionadas con MPC e interfaces ERC-7677 para la liquidación autónoma de USDC. La misma organización que impulsa el comercio basado en agentes confía ahora en agentes para escribir su software.
Las cifras y su significado
El salto desde un 40 por ciento de código generado por IA en febrero hasta un 95-100 por ciento cinco meses después es agresivo bajo cualquier estándar. La metáfora de Witoff de los 1.200 trabajadores digitales ofrece una referencia aproximada: si un ingeniero promedio de Coinbase produce una cantidad conocida de código revisado y fusionado, la producción de IA representa un múltiplo significativo de esa línea base. Sin embargo, la métrica en sí es imprecisa. La generación de código medida por líneas, archivos o commits puede sobrestimar la contribución funcional, especialmente si los desarrolladores humanos editan intensamente el resultado de la IA antes de su despliegue. La cifra nos indica, a nivel direccional, que el desarrollo asistido por IA ha pasado de ser una ayuda a una dependencia casi total, pero no desglosa cuánto código es novedoso frente a plantillas, andamiaje de pruebas o documentación autogenerada. Lo que queda claro es que Coinbase ha reestructurado su flujo de trabajo de ingeniería en torno a la generación con IA como estándar, no como excepción.
Desarrollo recursivo de la infraestructura de pagos para agentes
El ángulo más trascendental es estructural. Durante el último año, Coinbase ha construido Base como una cadena optimizada para pagos con stablecoins y comercio de agentes de IA, lanzando herramientas como Coinbase Agent Payments y participando en el órgano de gobernanza de x402 Foundation. Si entre el 95 y el 100 por ciento del código que impulsa estos sistemas es generado por IA, la calidad, seguridad y fiabilidad de ese código afecta directamente a la infraestructura de pagos sobre la que los agentes autónomos liquidarán transacciones. Esto no es hipotético. Los sistemas de pago para agentes requieren rutas de ejecución deterministas, lógica correcta de abstracción de carteras y una gestión fiable de comisiones. Un error en los envoltorios de contratos inteligentes generados por IA o en el código de gestión de claves MPC podría provocar fallos de liquidación o pérdidas de fondos difíciles de atribuir, especialmente cuando el código proviene de un modelo cuyos datos de entrenamiento y traza de razonamiento son opacos. La dinámica recursiva vale la pena nombrarla con claridad: los agentes están construyendo la infraestructura sobre la que los agentes transaccionarán.
Implicaciones para la seguridad y las auditorías
La infraestructura de pagos ha exigido históricamente el estándar más alto de calidad de código en el sector cripto, sirviendo la verificación formal, las auditorías de terceros y los programas de recompensas por errores como prácticas habituales. El código generado por IA no elude automáticamente estos requisitos, pero altera el cálculo de revisión. Si los ingenieros están revisando el resultado de la IA en lugar de programar desde cero, la cuestión es si una revisión basada en reconocimiento de patrones detecta la misma clase de vulnerabilidades que la autoría original y su posterior escrutinio revelarían. La evidencia empírica al respecto es escasa. La industria cripto ya ha visto exploits en código escrito por humanos que superaron múltiples auditorías, por lo que el punto de partida no resulta tranquilizador. Lo que cambia con la generación por IA es la escala: se produce más código a mayor velocidad, lo que supone más superficie que revisar, y el propio proceso de revisión puede depender cada vez más de herramientas de IA, creando un bucle cerrado. Coinbase no ha detallado públicamente cómo se han adaptado sus procesos de auditoría y revisión a la generación de código por IA casi en su totalidad, y ese vacío merece seguimiento.
Lo que esto señala para el sector
Coinbase no es la única empresa en esta trayectoria, pero sí la compañía de pagos con stablecoins más prominente que cuantifica este cambio de forma pública. Si este enfoque produce una infraestructura lista para producción que funciona de forma fiable a escala, normalizará el código generado por IA en todo el stack de pagos y stablecoins. Si genera fallos, la industria tendrá que cuestionarse si la generación autónoma de código es adecuada para sistemas que manejan valor monetario real. Cualquier resultado condicionará cómo otros emisores, cadenas y procesadores de pagos estructuran sus equipos de ingeniería. El planteamiento de los 1.200 trabajadores digitales también conlleva implicaciones laborales que el sector apenas ha empezado a debatir. Por ahora, la señal concreta es que una de las mayores empresas de criptomonedas y pagos con sede en EE. UU. está construyendo su futuro comercial para agentes sobre un código escrito casi en su totalidad por máquinas, y el mercado aún no se ha enfrentado a lo que esto significa para las asunciones de confianza que sustentan la liquidación con stablecoins.
Fuentes
- Coinbase Says AI Now Writes 95–100% of Its Code: The Math Behind ‘1,200 Digital Workers’ — Bitcoin News
- Coinbase’s Jesse Pollak hands Base app leadership to Cobie after admitting social bets fell short — The Block
- Base’s Jesse Pollak Admits Creator Coin Strategy Failed, Signals AI Pivot — The Crypto Times