Cambio es un producto de intercambio con IA. La IA también se mantiene deliberadamente bajo control estricto. Esta publicación es la lista explícita de para qué es responsable la IA, qué la IA no tiene permitido tocar y el razonamiento detrás de cada línea en ambas listas.
La publicación ancla de esta serie definió lo que significa "intercambio con IA" en Cambio en términos generales: un analizador más un explicador, con todas las decisiones tomadas por código determinista. Esta publicación es la lista explícita. ¿De qué es realmente responsable la IA? ¿Qué no tiene permitido tocar? ¿Por qué esos límites específicos? Si recuerdas una cosa de toda esta serie, el marco a continuación es lo que debes recordar.
La lista de "hace"
Hay cuatro tareas de las que es responsable la IA en Cambio. Todas son conversacionales. Todas están limitadas.
1. Analizar la intención del lenguaje natural en campos estructurados
Cuando escribes "intercambiar 0.3 BNB por USDT en BSC" en el composer, la IA es parte de la pila del analizador que traduce esa cadena en una solicitud estructurada: categoría=Intercambio, de=BNB, redDe=BSC, a=USDT, redA=BSC, cantidad=0.3. La mayoría de los análisis tienen éxito en la capa regex sin que la IA sea invocada. La IA maneja los casos en los que el mensaje está redactado de forma extraña, contiene errores tipográficos, mezcla lenguaje natural con abreviaturas o es ambiguo sobre qué campo falta.
2. Hacer preguntas aclaratorias cuando faltan campos
Si el mensaje se analiza como "intercambiar 100 USDT por BTC" sin especificar la red para USDT — que podría ser en Tron, Ethereum, BSC o Solana — la IA genera la pregunta de seguimiento. No elige una red silenciosamente. No asume la más popular. Pregunta, en lenguaje claro, en el hilo de la conversación.
3. Narrar la cotización cuando llega
Después de que llega una cotización, la IA genera una breve explicación de ella con palabras. La narración se limita a datos del objeto de cotización estructurado y nunca repite un número: la tarjeta de cotización es la dueña de cada cifra. No adorna, no opina sobre si deberías aceptarla ni inventa comparaciones.
4. Devolver respuestas predefinidas a la categoría de Ayuda
Cuando el usuario hace una pregunta de la categoría Ayuda ("¿Cómo se muestra la comisión de red?", "¿Cuáles son los límites de este par?", "¿Cuánto tarda un intercambio?"), la IA muestra una respuesta ya redactada de una lista seleccionada. Las respuestas son fijas. No cambian según el usuario, la forma de preguntar, la hora del día ni lo que tengamos ganas de decir en ese momento. La IA relaciona la pregunta con la respuesta correcta; no genera la respuesta.
La lista de "no hace"
Estas son las cosas que la IA no tiene permitido hacer, incluso cuando podría intentarlo de manera plausible. Cada una es una elección deliberada con una razón específica.
1. Elegir la ruta
El camino de la cotización es determinista: comprobar que el par está disponible, pedir a la ruta de ejecución seleccionada que cotice tu monto exacto, añadir la comisión de red indicada y las cifras de referencia fechadas, y devolver la cotización. Cada paso es código que se ejecuta igual cada vez con las mismas entradas. La IA recibe el objeto de cotización como entrada estructurada; no puede influir en lo que contiene la cotización.
2. Mantener claves o firmar transacciones
La IA no tiene ningún acceso a los fondos. Envías tus monedas a la dirección de depósito que se muestra para tu orden, y la ruta de ejecución seleccionada hace el pago. La IA no tiene una API para solicitar firmas ni para mover fondos, y no tiene acceso a claves. La creación de órdenes y los pagos los gestionan el código determinista y la ruta de ejecución, nunca el modelo.
3. Obtener precios
Los precios salen de la cotización que la ruta de ejecución seleccionada da para tu monto exacto. La IA no llama a ese servicio. No interpreta datos de mercado. No predice hacia dónde irá el precio. Si preguntas en el composer 'qué va a hacer BTC mañana', la categoría Help devuelve una respuesta predefinida que dice que no pronosticamos precios y remite a recursos externos.
4. Establecer políticas
El precio de Cambio (0.38% en la mayoría de las rutas), la lista de rutas disponibles, el mínimo y el máximo de cada ruta y las reglas de control: todo eso vive en código determinista. La IA no los consulta, no los anula ni los interpreta. Cuando una solicitud queda fuera de ellos (por ejemplo, un monto por encima del máximo de una ruta), el código la rechaza antes de que la IA llegue a verla.
5. Tomar decisiones de seguridad
Si un depósito no llega a tiempo, la orden vence según reglas deterministas. Si un pago no puede completarse, el caso lo gestionan el código y personas, no el modelo. Si ninguna ruta de ejecución cotiza un par, la solicitud se rechaza. La IA recibe información de estos resultados (para que el explicador pueda describirlos en lenguaje sencillo), pero no toma ninguna de las decisiones de fondo.
Por qué estos límites específicos
Tres razones. Son las mismas tres razones cada vez que ajustamos el alcance de una IA en Cambio.
Verificabilidad
Un usuario que quiera verificar una cotización de Cambio puede llamar a la API pública en api.cambio.one para el mismo par y monto y obtener una cotización calculada por el mismo código, sin IA de por medio. La API pública no invoca ningún modelo de lenguaje. Si la IA estuviera en el camino de decisión, esa verificación sería imposible: un modelo de lenguaje produce resultados no reproducibles incluso con la misma entrada.
Fiabilidad
Los modelos de lenguaje fallan. Los modelos de vanguardia ocasionalmente tienen interrupciones prolongadas — incidentes del proveedor, problemas de capacidad, limitación de velocidad regional, versiones de modelos que se deprecian. Si nuestro enrutador dependiera de la IA para elegir rutas, cada interrupción del modelo sería una interrupción de Cambio. Al aislar la IA a la superficie conversacional, podemos degradar con gracia: cuando el servicio del modelo es lento, el composer recurre al análisis de palabras clave y a la narración con plantillas deterministas. El intercambio aún se realiza. Los usuarios en Cambio en medio de un incidente de un proveedor de modelos ni siquiera lo notarán a menos que miren de cerca el estilo de respuesta del composer.
Responsabilidad
Cuando un intercambio tiene un resultado inusual — el usuario obtiene una cantidad diferente a la esperada, un par es rechazado cuando pensaba que debería ser admitido, un intercambio tarda más de lo estimado — necesitamos poder responder a la pregunta "por qué" del usuario. Con código determinista, "por qué" siempre es respondible: esta regla se activó, aquí está la ruta del código, aquí está el recibo. Con la IA en la ruta de decisión, "por qué" se convierte en "porque el modelo lo dijo", lo cual no es una respuesta aceptable para un usuario que perdió dinero o tiempo en un intercambio.
Los casos de área gris
Vale la pena ser explícito sobre los casos en los que podríamos haberle dado a la IA más alcance de manera plausible y elegimos no hacerlo.
Cuando una cantidad es ambigua — digamos que el usuario escribe "intercambiar un poco de BNB por USDT" — no permitimos que la IA infiera "un poco". Pide una cantidad. Consideramos usar por defecto una pequeña fracción del intercambio reciente típico del usuario, pero inferir la intención sobre los fondos es exactamente el tipo de utilidad plausible de la IA que crea accidentes.
Cuando un par no está admitido — por ejemplo, el usuario pide un par que ninguna ruta de ejecución atiende — no dejamos que la IA sugiera el par alternativo 'más cercano'. Devuelve el mensaje determinista de 'no admitido' y deja que el usuario elija. La tentación sería decir '¿y si mejor BNB?', pero eso pasa de aclarar a recomendar, y las recomendaciones sobre un producto financiero son una mina regulatoria que no vamos a pisar.
Cuando una cotización parece inusualmente amplia (en un par con poca liquidez, por ejemplo), la IA no suaviza la explicación ni añade un motivo propio. No dejamos que la IA añada 'esta tasa es más amplia de lo habitual porque…' a menos que esa frase exacta haya sido redactada, revisada y aprobada de antemano como explicación predefinida.
Cómo se ve esto en la práctica
Un ejemplo práctico. El usuario escribe "cambiar 100 USDT por 0.0001 BTC en Ethereum" en el composer. A las tasas de mercado actuales, 100 USDT valen aproximadamente 0.0014 BTC, por lo que el usuario está pidiendo recibir una décima parte del valor justo.
El analizador tiene éxito: categoría=Swap, de=USDT, deRed=Ethereum, a=BTC, aRed=Bitcoin, cantidadSalida=0.0001, dirección=cantidad-salida. Se ejecuta el código de política: la ruta Execute calcula la cantidad de origen implícita necesaria para esta cantidad de recepción, que sería de aproximadamente 7 USDT, muy por debajo del mínimo de $1 que requiere el par. La política devuelve un error estricto: "Cantidad por debajo del mínimo para este par (USDT en Ethereum a BTC tiene un mínimo de $20, usted solicitó ~$7)." Se le da el error a la IA y lo narra: "Esa cantidad de recepción queda por debajo del mínimo de $20 del par. ¿Podría intentar una cantidad de recepción mayor o un par diferente?"
Lo que la IA no hizo: no redondeó silenciosamente la cantidad para superar el mínimo, no asumió que el usuario quería decir 0.001 BTC, no advirtió al usuario que la tasa parecía desviada del mercado. El código de política devolvió la respuesta determinista; la IA la tradujo a una oración. El usuario sabe exactamente lo que sucedió.
Dónde expandiríamos el alcance de la IA (y dónde nos resistiríamos)
Mirando hacia el futuro, hay lugares donde agregar capacidad de IA mejora el producto sin cruzar a territorio que viola las reglas anteriores.
Análisis más sofisticado de consultas ambiguas — por ejemplo, reconocer "convertir" y "cambiar" como sinónimos de "swap", admitir frases en idiomas distintos del inglés, analizar jerga ("descargar mi BNB en stables"). Todas estas siguen siendo tareas de análisis. Traducen la entrada del usuario en campos estructurados. Las decisiones del enrutador siguen siendo deterministas.
Soporte multilingüe — ejecutar el mismo analizador/explicador en español, ruso y chino. El enrutador no se preocupa por el idioma en que escribió el usuario. El composer sí. Esto está en nuestra hoja de ruta.
Dónde no expandiremos el alcance de la IA, incluso cuando la tentación crezca: selección de rutas, predicción de precios, decisiones de políticas, decisiones de seguridad. Estos límites son permanentes. Una futura publicación sobre cualquier cosa que parezca que la IA está decidiendo alguna de esas cosas sería una traición a la frontera de confianza que establecimos en el lanzamiento.
Por qué importa esta disciplina
La IA es un objetivo en movimiento. Los modelos mejoran cada pocos meses. La categoría de cosas que una IA puede hacer bien de manera plausible en un contexto de intercambio se expande continuamente. La presión para expandir el alcance de la IA para mantenerse al día con lo que es técnicamente posible será implacable.
No cederemos a esa presión para las partes del sistema que tocan los fondos del usuario, la seguridad del usuario o la política operativa. La IA hace lo que está en la lista anterior. Todo lo demás es determinista. Ese es el contrato. No sorprenderemos a los usuarios migrando silenciosamente la toma de decisiones a un modelo y anunciándolo más tarde.
La próxima publicación de la serie se centrará específicamente en la elección del modelo — por qué elegimos Gemini 2.5 Flash Lite sobre GPT-5 o Claude para los trabajos de análisis y narración, y qué tendría que cambiar para que revisemos esa elección.
