AI beweegt sneller in cryptohandel maar mensen blijven de baas

Kunstmatige intelligentie (AI) wordt steeds meer geïntegreerd in cryptohandel en versnelt analyse-, uitvoerings- en optimalisatieprocessen die voorheen door mensen werden uitgevoerd.

Investeerders en handelsbedrijven worden gedwongen om te confronteren hoeveel besluitvorming kan worden geautomatiseerd zonder de controle, verantwoordelijkheid of menselijk oordeel te verwaten.

Hoewel sommige projecten streven naar meer autonome handelssystemen, blijven de meeste AI-tools in crypto strikt beperkt. Mensen definiëren nog steeds strategieën, stellen risicolimieten in en nemen verantwoordelijkheid voor de resultaten, terwijl machines een groot deel van de bandbreedte overnemen die wordt gebruikt voor data-intensieve taken, zoals onderzoek en monitoring.

In cryptomarkten hervormt de balans tussen automatisering en toezicht stilletjes handelsworkflows en begint te herdefiniëren welke menselijke rollen er nog toe doen.

"[AI] vervangt de 80% die niemand eigenlijk wil doen. De beste onderzoekers gebruiken AI om hun werk dramatisch te verbeteren," vertelde Ryan Li, medeoprichter en CEO van cryptoonderzoeksplatform Surf AI, aan Cointelegraph.

Die verandering beïnvloedt al hoe cryptohandelsbedrijven opereren, hoe junior functies worden gedefinieerd en waar menselijk oordeel nog steeds zit in een steeds meer geautomatiseerde markt.

Crypto en handelsbaan angsten ontmoeten AI-prestaties

De interesse in het gebruik van AI om de efficiëntie in crypto te verbeteren versnelde in het laatste kwartaal van 2024 toen AI-agenten opkwamen. Projecten zoals Virtuals Protocol trokken de aandacht voor experimenten met AI-beheerde wallets en onchain-activiteit.

Hoewel AI-agenten onder toezicht van mensen blijven, heeft hun groeiende potentieel vragen opgeworpen over of handelaren essentieel zullen blijven in toekomstige markten.

"Vanuit technisch oogpunt is autonome handel al mogelijk. De vraag is niet uitvoering; het gaat om controle, limieten en verantwoordelijkheid," vertelde Igor Stadnyk, medeoprichter van AI-handelsplatform True Trading, aan Cointelegraph.

Hij voegde toe:

Gerelateerd: Ethereum in 2026: Glamsterdam en Hegota forks, L1 schaling en meer 

Zorgen over verdringing reiken verder dan crypto. In traditionele financiën testten onderzoekers van Stanford University en Boston College een AI-analist met publiek beschikbare real-time data over duizenden Amerikaanse beleggingsfonds portfolio's tussen 1990 en 2020.

De AI-beheerde portfolio's genereerden gemiddeld $17,1 miljoen meer per fonds per kwartaal dan hun door mensen beheerde tegenhangers. Ed deHaan, een boekhoudprofessor aan Stanford die het experiment leidde, zei dat hij geen massale verdringing van portfoliobeheerders verwacht, maar waarschuwde dat junior analisten functies risico kunnen lopen.

Bij het beschrijven van kandidaten die hij evalueerde maar uiteindelijk niet aannam van zijn alma mater, zei Li: "Ik heb zoveel mensen gezien met perfecte scores van Berkeley, en ze weten niet hoe te programmeren. Ze weten niet hoe ze iets moeten schrijven omdat ze volledig worden geholpen door AI."

De opmerking was geen kritiek op het academisch vermogen van moderne studenten, maar een observatie over hoe traditionele aanwervingssignalen zijn verzwakt nu AI-tools werk overnemen dat ooit hielp bij het opbouwen van fundamentele vaardigheden.

In cryptomarkten voerde gedecentraliseerde perpetuals exchange Aster een apart experiment uit, waarbij 100 menselijke handelaren werden tegenover 100 AI-modellen gezet tijdens een periode van marktdaling.

De competitie eindigde met menselijke handelaren met 32,21% verlies. De AI-modellen eindigden ook in het rood maar behielden kapitaal effectiever, met een verlies van 4,48%.

AI-handel is geen algoritmische handel

Algoritmische systemen behandelen nu de overgrote meerderheid van handelsuitvoering in grote markten, ter vervanging van taken die ooit werden uitgevoerd door menselijke handelaren.

Veel van de zorgen over baanverdringing komen voort uit het behandelen van AI-handel als een voortzetting van algoritmische handel in plaats van een geheel andere klasse van systemen, zei Stadnyk.

Simpel gezegd, algoritmische handel is gebouwd rond deterministische regels die vooraf gedefinieerde strategieën uitvoeren wanneer aan specifieke voorwaarden wordt voldaan, waardoor er weinig ruimte voor interpretatie is zodra die regels zijn ingesteld.

"Met AI werk je onder onzekerheid, waar gegevens ontbrekend, ruis of zelfs tegenstrijdig kunnen zijn," zei Stadnyk. "AI is nuttig in die situaties omdat het nog steeds kan functioneren wanneer informatie onvolledig is en omstandigheden constant veranderen."

Gerelateerd: Blockchains bereiden zich stilletjes voor op kwantumdreiging terwijl Bitcoin tijdlijn debatteert

AI kan nieuws, sociale media en sentiment over regio's en talen in real-time opnemen en interpreteren, waardoor handelaren rekening kunnen houden met narratieve verschuivingen en culturele context die moeilijk te coderen zijn in vaste regels.

Een vergelijkbaar patroon is zichtbaar op netwerkniveau, volgens Nina Rong, executive director of growth bij BNB Chain, waar verhoogde handelsactiviteit verschuivingen in handelaarsgedrag zichtbaarder heeft gemaakt.

"AI helpt bij het verzamelen van informatie voor cryptomensen en verbetert onderzoeksefficiëntie, maar gebruikt alleen informatie die al publiekelijk beschikbaar is," vertelde Rong aan Cointelegraph.

"Het geeft ook niet-programmeurs het vermogen om programmeren als tool te gebruiken. Domeinexperts die vibe coding in hun voordeel kunnen gebruiken, bevinden zich nu in een uniek sterke positie," voegde ze toe.

Hoewel AI handelaren efficiënter maakt, blijven angsten rond baanverdringing opduiken. In juni stond AI-baanvervanging bovenaan crypto sociale discussies, volgens Santiment, een crypto-onderzoeksplatform dat AI gebruikt om marktnarrativen te volgen.

Menselijk oordeel doet er nog steeds toe in AI-gedreven cryptohandel

AI heeft mensen niet uit crypto verwijderd, maar hervormt al hoe werk wordt verdeeld over de industrie. Veel van die verschuiving gebeurt stilletjes, op taakniveau, met name in onderzoeksrollen die ooit vertrouwden op teams van junior analisten en stagiairs.

Volgens Li veranderen die structuren al omdat AI routinematig onderzoekswerk absorbeert dat vroeger grotere personeelsaantallen rechtvaardigde.

"Fondsen huurden vroeger teams van onderzoekers of stagiairs in," zei hij. "Nu hebben ze gewoon één echt goede onderzoeker die veel beter met AI kan werken."

Maar er zijn gevallen waarin AI-systemen een hogere mate van onafhankelijkheid hebben. In zowel crypto als traditionele financiën kunnen autonome modellen worden geconfigureerd om wallets te beheren, portfolio's te herbalanceren en transacties uit te voeren zonder constante menselijke goedkeuring.

"Ik ben ervan overtuigd dat grote spelers dit al in een of andere vorm doen, zelfs als ze het niet agressief opschalen of publiekelijk promoten," voegde hij toe.

Naarmate uitvoering meer geautomatiseerd wordt, kunnen handelaren zich richten op strategie en risico in plaats van handmatige mechanica. Volgens Stadnyk gebeurt de verschuiving sneller dan velen verwachten.

"Er is een jaar verstreken sinds AI-agenten voor het eerst tractie kregen op [X]. In crypto is dat als 10 jaar in [lucht- en ruimtevaart] of 100 jaar in de geneeskunde omdat alles heel snel kan worden getest," zei Stadnyk.

Magazine: Chinese gebruikers wenden zich tot 'U-kaarten' om crypto regels te omzeilen: Asia Express