Binance recurre a la IA para interpretar tendencias

La plataforma de criptomonedas Binance incorporó nuevas funciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) a su billetera digital con el objetivo de ayudar a los usuarios a analizar tendencias y ordenar el creciente volumen de información que circula en el ecosistema cripto, especialmente en redes sociales.

Las herramientas utilizan modelos de IA desarrollados por la propia plataforma para analizar grandes volúmenes de datos provenientes tanto de blockchains –redes que posibilitan las transacciones de criptomonedas– como de plataformas sociales. De acuerdo con la firma, el propósito es transformar señales dispersas, como menciones, comentarios o patrones de interacción, en información estructurada que facilite la interpretación de inversionistas y usuarios.

El lanzamiento ocurre en un contexto de expansión de Web3, término que agrupa aplicaciones y servicios construidos sobre tecnología blockchain. A diferencia de la web tradicional, caracterizada por plataformas centralizadas, Web3 se basa en redes descentralizadas que permiten la interacción directa con activos digitales, contratos inteligentes y servicios financieros sin intermediarios. Esta arquitectura, sin embargo, genera un flujo constante y fragmentado de información que resulta complejo de seguir incluso para usuarios experimentados.

Una de las principales funciones es “Topic Rush”, herramienta que emplea IA para detectar de forma temprana nuevas narrativas dentro de la comunidad cripto. En este ámbito, una “narrativa” se refiere a tendencias que ganan visibilidad en redes sociales y que suelen influir en el interés por activos digitales creados sobre una blockchain, como las criptomonedas.

La herramienta analiza automáticamente la actividad en redes sociales –incluyendo publicaciones, conversaciones virales y contenidos visuales como memes, especialmente en X (antes twitter)– para identificar patrones emergentes.

Otra herramienta lanzada, “Social Hype”, se centra en medir la atención social que reciben los activos digitales. Para ello, analiza en tiempo real publicaciones en redes sociales y evalúa métricas como volumen de menciones, alcance y sentimiento, entendido como la proporción de comentarios positivos, negativos o neutrales.