10 herramientas de aprendizaje automático que decodifican datos en cadena como un profesional en 2025

En resumen

El aprendizaje automático está transformando el análisis en cadena al ayudar a los usuarios avanzados a descifrar la actividad compleja de blockchain, descubrir patrones ocultos y obtener información útil.

El análisis en cadena se vuelve más difícil cada año: más cadenas, más transacciones, comportamientos más complejos y, sobre todo, mucho más ruido del que cualquier humano puede decodificar manualmente. Pero las herramientas modernas de aprendizaje automático están cambiando eso. Filtran enormes conjuntos de datos de blockchain, detectan patrones ocultos, mapean entidades y sacan a la luz insights que las heurísticas tradicionales simplemente pasan por alto.

A continuación se presentan diez de las herramientas más impactantes impulsadas por ML que ayudan a los usuarios avanzados a decodificar datos en cadena con claridad, precisión y profundidad.

Nansen

Alt cap: Logo de Nansen que muestra una forma abstracta y simple en color teal con cuatro bucles redondeados e intersecados que forman un diseño simétrico sobre un fondo blanco.

Nansen es una de las primeras y más influyentes plataformas en llevar el aprendizaje automático a la analítica on-chain convencional. En su núcleo, Nansen utiliza agrupación de billeteras impulsada por ML que agrupa direcciones de blockchain en entidades identificables y categorías de comportamiento.

Tales modelos manejan enormes gráficos de transacciones, identificando similitudes entre un gran número de interacciones para llegar a conclusiones sobre la propiedad de las billeteras—ya sea que sean los intercambios, creadores de mercado, tesorerías de DAO, comerciantes de dinero inteligente o comunidades de NFT.

Lo que hace único a Nansen es la escala y calidad de sus conjuntos de datos etiquetados. Su etiquetado de entidades se construye utilizando modelos probabilísticos entrenados en años de actividad histórica, refinados a través de ML supervisado y no supervisado.

El resultado es un grado de claridad en cuanto a las identidades de las carteras que solo unas pocas plataformas pueden igualar. Nansen ofrece a usuarios avanzados como gerentes de fondos, analistas y traders cuantitativos herramientas como paneles de comportamiento, análisis de cohortes y alertas en tiempo real que informan sobre cómo los grandes jugadores están moviendo sus activos a través de las cadenas.

Arkham Intelligence

Alt cap: Logo geométrico blanco que se asemeja a una A abstracta junto a la palabra ARKHAM en letras mayúsculas blancas y en negrita sobre un fondo negro.

Arkham Intelligence aporta una mentalidad de agencia de inteligencia a los datos de blockchain, apoyándose en gran medida en el aprendizaje automático para desanonimizar y mapear transacciones con una profundidad sin precedentes. La plataforma utiliza redes neuronales gráficas y modelos de ML personalizados para agrupar direcciones, descubrir vínculos entre carteras y desvelar las entidades detrás de flujos importantes.

La interfaz de Arkham se asemeja a un software de investigación, mostrando gráficos de red que ilustran cómo se mueve el capital entre empresas de trading, mesas OTC, intercambios y carteras privadas.

Sus sistemas de ML sobresalen en identificar relaciones sutiles: rutas de múltiples saltos, reactivaciones de billeteras inactivas o patrones de movimiento coordinados que serían casi imposibles de rastrear manualmente para los analistas.

Arkham se centra intensamente en la resolución de identidad, proporcionando a los usuarios avanzados una visión detallada de quién está realmente activo en la cadena en lugar de solo lo que está sucediendo.

Chainalysis Reactor

Alt cap: Un logo abstracto circular en naranja y blanco que presenta tres formas curvas entrelazadas formando un diseño similar a un molinete sobre un fondo blanco.

Chainalysis Reactor es una de las herramientas más utilizadas en el mundo para rastrear actividades ilícitas, cumplimiento normativo y flujos de capital de alto riesgo. Aunque es más conocida por su uso en la aplicación de la ley, el marco de aprendizaje automático subyacente es poderoso y relevante para investigadores avanzados en cadena también.

Reactor utiliza ML para clasificar niveles de riesgo, puntuar transacciones y detectar patrones sospechosos en la actividad blockchain histórica y en tiempo real. Los modelos de aprendizaje supervisado se entrenan en conjuntos de datos que presentan tipologías de fraude conocidas, patrones de AML, transacciones del mercado darknet, direcciones relacionadas con sanciones y estrategias de lavado de dinero.

Debido a que los modelos de ML de Reactor deben cumplir con los estándares regulatorios, su agrupamiento y detección de anomalías tienden a ser extremadamente robustos. Para los analistas que necesitan un mapeo de entidades de alta confianza—especialmente en investigaciones de exploits DeFi o seguimiento de flujos de fondos complejos—Chainalysis sigue siendo una herramienta de primer nivel.

Glassnode

Alt cap: Logo de Glassnode que muestra una letra g en minúscula blanca centrada sobre un fondo negro sólido.

Glassnode se ha convertido en un pilar para el análisis en cadena a nivel macro, y gran parte de sus datos más sofisticados se basa en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático está integrado en características como el suministro ajustado por entidades, la segmentación de billeteras, el análisis de titulares a largo plazo, las métricas de comportamiento de cohortes y el modelado de la estructura de liquidez.

Los modelos de ML de Glassnode utilizan heurísticas probabilísticas para determinar qué direcciones pertenecen a la misma entidad y cómo se comportan los grupos de billeteras a lo largo de los ciclos del mercado. Esto permite a la plataforma generar indicadores avanzados, como la concentración de suministro entre los titulares a largo plazo, la migración de liquidez entre cohortes o las reacciones a eventos macro.

Glassnode se centra en patrones de comportamiento a largo plazo. El aprendizaje automático se utiliza menos para alertas en tiempo real y más para obtener información estructural, perfecto para analistas que buscan entender las fases del mercado en lugar del ruido diario.

Sentora

Alt cap: Logo de Sentora que muestra un contorno estilizado en blanco de un centauro arco, contra un fondo azul sólido, con un símbolo de marca registrada cerca de las patas traseras.

Sentora combina datos en cadena, fuera de cadena y del mercado a través de una amplia gama de indicadores impulsados por ML. La plataforma ejecuta modelos de clasificación de ML, motores de análisis de sentimiento, algoritmos de agrupamiento y sistemas predictivos para generar información que va más allá de las métricas crudas de blockchain.

Sus herramientas cubren todo, desde la acumulación de ballenas hasta señales de precios direccionales, comportamiento de liquidez, sentimiento social, flujos de libros de órdenes e indicadores de rotación de capital. Los modelos de ML de Sentora funcionan en múltiples dominios de datos, lo que la convierte en una de las pocas plataformas donde los analistas pueden evaluar simultáneamente la actividad de blockchain, la profundidad de los intercambios y la psicología del mercado.

Con el enfoque holístico de Sentora, las señales de ML no están aisladas; están entrelazadas para presentar una visión multidimensional del mercado, proporcionando a los usuarios avanzados un contexto más rico para la toma de decisiones.

Lente Elíptica

Alt cap: La palabra ELLIPTIC está escrita en negrita, en letras mayúsculas con una fuente geométrica y en bloque. Las letras tienen un relleno blanco con contornos negros, lo que da un efecto tridimensional.

Elliptic está fuertemente enfocado en la puntuación de riesgos y el cumplimiento, y su infraestructura de aprendizaje automático refleja esa misión. Elliptic Lens utiliza detección de anomalías basada en ML y sistemas de clasificación supervisada entrenados en conjuntos de datos propietarios que involucran patrones de financiamiento ilícito.

Sus modelos identifican carteras de alto riesgo, clasifican clústeres de transacciones y señalan flujos inusuales que podrían indicar fraude, estafas o actividades de lavado. Debido a que Elliptic trabaja directamente con instituciones financieras y organismos reguladores, sus sistemas de ML están ajustados para alta precisión e interpretabilidad.

El factor principal es la amplitud de sus datos propios, que los modelos de ML utilizan como material de entrenamiento. Para los analistas que investigan hackeos, fraudes o actividades sospechosas a través de las cadenas, Elliptic proporciona inteligencia limpia, confiable y de calidad regulatoria.

TRM Labs

Alt cap: Logo con un diagrama de red circular a la izquierda, que consiste en un punto central conectado a puntos más pequeños por líneas, al lado de las letras en negrita TRM sobre un fondo blanco

TRM Labs se especializa en inteligencia entre cadenas y utiliza modelos de ML para detectar tipologías de lavado, reconstruir rutas de transacciones multichain e identificar actividades coordinadas a través de ecosistemas.

Sus sistemas de ML destacan en la vinculación de billeteras a través de múltiples redes, una necesidad a medida que los fondos se mueven cada vez más a través de puentes, rollups de Capa 2 y herramientas que mejoran la privacidad. Los modelos de agrupamiento de TRM también identifican estructuras inusuales de flujo de fondos y el enrutamiento de múltiples saltos que a menudo se utiliza para oscurecer los orígenes de los activos.

Mientras que muchas plataformas sobresalen en una sola cadena, TRM es una de las herramientas más fuertes para analizar el capital que se mueve fluidamente a través de varias redes.

Análisis de Huellas

Alt cap: Logo de Footprint Analytics, que presenta formas de pies coloridos superpuestos formando un patrón circular a la izquierda, con el texto Footprint Analytics en letras moradas en negrita a la derecha.

Footprint Analytics utiliza el aprendizaje automático principalmente para resolver uno de los problemas más difíciles en crypto: la limpieza de datos. Los datos en cadena son notoriamente desordenados: las direcciones están duplicadas, las interacciones de los contratos son ambiguas y diferentes blockchains estructuran los datos de manera diferente.

Los modelos de ML de Footprint limpian, normalizan y estandarizan automáticamente los datos en bruto de blockchain en muchos ecosistemas. Resuelven las relaciones entre entidades, deduplican billeteras, clasifican la actividad de contratos y estructuran los datos en paneles que los usuarios pueden consultar sin preocuparse por inexactitudes.

Para los analistas avanzados que construyen paneles complejos o comparan ecosistemas, la normalización impulsada por ML de Footprint garantiza que los datos subyacentes sean confiables, un requisito crítico para la investigación de alto nivel.

Moralis ML Insights / Flujos de Datos Mejorados por ML

Alt cap: Logo de Moralis que muestra una forma de corazón estilizada en un degradado de azul, púrpura y rosa sobre un fondo blanco, con curvas suaves y un diseño moderno y minimalista.

Moralis se centra en ofrecer inteligencia de ML directamente a los desarrolladores, lo que hace posible integrar información de ML en cadena en aplicaciones, bots, paneles de control o sistemas automatizados.

Sus modelos de ML clasifican el comportamiento de las billeteras en tiempo real, etiquetan eventos de contratos y mejoran los datos de blockchain en streaming con señales de comportamiento. Esto proporciona a los desarrolladores formas poderosas de crear bots de trading, paneles de análisis, sistemas de notificación y flujos de trabajo automatizados que dependen de la interpretación de ML en tiempo real.

Moralis se destaca porque conecta el análisis de ML con el pragmatismo de los desarrolladores. En lugar de presentar paneles de control, ofrece flujos de datos mejorados por ML que pueden integrarse directamente en los productos.

Dune + Pipelines de ML de la Comunidad

Alt cap: Logo de Dune que presenta un círculo dividido diagonalmente en naranja (arriba izquierda) y azul oscuro (abajo derecha) junto a la palabra “Dune” en texto negro en negrita sobre un fondo claro.

Aunque Dune no es inherentemente una plataforma de aprendizaje automático, su entorno de datos flexible lo ha convertido en un favorito para los analistas que construyen sus propias canalizaciones de ML. Los usuarios avanzados a menudo exportan los resultados de las consultas de Dune a Python o entornos de ML, ejecutan modelos de agrupamiento o predictivos, y luego alimentan los resultados de nuevo en los tableros de Dune.

Extensiones de ML impulsadas por la comunidad: scripts, modelos y cuadernos, ahora clasifican interacciones con contratos, etiquetan comportamientos de billeteras e incluso pronostican tendencias de actividad. Este flujo de trabajo de DIY-ML hace que Dune sea excepcionalmente adaptable: los usuarios pueden crear análisis de aprendizaje automático extremadamente especializados para ecosistemas de nicho, tokens emergentes o protocolos DeFi con mucho experimento.

Para los usuarios avanzados, Dune ofrece el sandbox más rico para el análisis personalizado de ML en cadena.