Poner fin a los juegos de suma cero: Informe de investigación en profundidad sobre la ingeniería de incentivos en Web3 y la dinámica del comportamiento de Odisea

1. Prefacio—El “Singularidad” de la Odisea

El mecanismo de incentivos en Web3 está en un momento singular de transición, de la “ilusión de tráfico” a la “esencia del valor”. En los últimos años, el modelo Odisea ha experimentado un auge y un cuello de botella; hemos descubierto que simplemente replicar patrones ya no puede generar ondas en un mundo de cadenas saturadas de información.

1.1 Cambio de paradigma: ¿Por qué la mayoría de los proyectos obtienen resultados insignificantes con Odisea?

Aunque el modelo Odisea ha creado varias historias de riqueza, para 2026 los desarrolladores se dan cuenta de que imitar simplemente a los líderes ya no genera un “efecto viral”. La baja efectividad se debe a una fractura profunda entre la lógica de incentivos y el ecosistema de usuarios.

• El aumento de entropía en incentivos genera homogeneización y competencia interna severa

Cuando el 90% de los proyectos en el mercado exigen a los usuarios repetir “cross-chain, staking, reenvío” para obtener casi los mismos “puntos (Points)”, la rentabilidad marginal de la atención del usuario se desploma rápidamente. Este patrón de imitación aumenta la entropía de incentivos: la escasez de recompensas se diluye en una multitud de proyectos homogeneizados. Por ejemplo, en Linea “The Surge” y en la posterior guerra de puntos en varias L2, los usuarios que deben mover liquidez entre protocolos similares solo obtienen puntos inflacionarios que se reducen, lo que lleva a fatiga estética y a una postura de “reposo” en la acción, agotando el efecto incentivador en una competencia interminable.

• El crecimiento “bruja” sin mecanismos de juego genera falsas prosperidades

Muchos proyectos solo aprenden la fachada del “muro de tareas”, ignorando la profunda lucha contra las “brujas”, lo que permite que la mayor parte de los incentivos sean drenados por scripts automatizados (Farmers). La experiencia de zkSync Era es un ejemplo claro: aunque tiene más de 6 millones de direcciones activas, al analizar los datos se revela que la mayoría son interacciones mecánicas para aprovecharse de recompensas. Esta “prosperidad de papel” no solo genera crisis de gobernanza en TGE, sino que además, el 90% de las direcciones se vacían tras la distribución, sin dejar un ecosistema real, ya que los costos de adquisición son altos y no se logra una sedimentación genuina.

• La desconexión entre lógica de producto e incentivos hace que la participación sea mecánica

El efecto de viralidad suele surgir de una profunda integración entre la función principal del producto y el mecanismo de recompensas. Si las tareas en Odisea se vuelven actividades “trabajadas en la cadena” sin relación con el valor del producto (por ejemplo, exigir a usuarios de protocolos de privacidad que publiquen en Twitter), los usuarios no desarrollan identidad de marca. Como en los primeros proyectos en plataformas como Galxe, que forzaron tareas sociales, lograron miles de seguidores en corto plazo, pero esta “desalineación de demanda” atrajo principalmente tareas de bajo valor, mientras que los grandes fondos se alejaron por la incomodidad de la interacción estilo Web2. Cuando terminan las tareas, el TVL suele caer en 24 horas, sin generar resonancia emocional ni barreras competitivas.

1.2 Definición de beneficio mutuo: Economía unitaria del protocolo (Unit Economics)

Para romper el ciclo vicioso de “baja efectividad”, la lógica de beneficio mutuo debe cambiar de “comprar tráfico” a “construir ecosistema”. Necesitamos encontrar un equilibrio matemático:

1.2.1 Margen unitario en el lado del protocolo

Los proyectos deben entender que la esencia de Odisea es la adquisición de clientes con un costo (CAC) preciso:

Unit Margin = LTVusuario − CACincentivo

Solo cuando el valor a largo plazo generado por el usuario en el protocolo (como tarifas, retención de liquidez o contribución a gobernanza, es decir, LTV) supera la recompensa recibida (Incentive), Odisea deja de ser solo “regalar dinero” y se vuelve una expansión de capital sostenible.

1.2.2 Utilidad total del usuario

Los usuarios en la Odisea futura serán más racionales. Ya no se conforman con puntos que pueden llegar a cero, sino que calculan el retorno total:

• Airdrop: participación en tokens instantáneamente monetizables.
• Utilidad: derechos a largo plazo en el protocolo (como exención de tarifas de por vida, participación en ingresos RWA).
• Reputación: activos de crédito en la cadena. Este es el pasaporte para acceder a los proyectos top en el futuro, en listas blancas de “acceso preferencial”.

1.3 Hipótesis central: Los incentivos no son solo tokens, sino un conjunto de crédito, privilegios y derechos de ingreso

En un diseño profundo de incentivos, rompemos con la vieja idea de que solo los tokens ERC-20 son el motor. Una Odisea que genere efecto viral debe tener en su valor tres dimensiones:

• Crédito (Credit/Identity)

Mediante tokens vinculados a la identidad (SBT) o sistemas de identidad en la cadena, se consolidan contribuciones permanentes. El crédito no es solo una insignia, sino un multiplicador de eficiencia: usuarios con alta reputación pueden desbloquear “préstamos sin depósito” o “bonificaciones en tareas”, beneficiando a quienes aportan realmente frente a scripts.

• Privilegios (Privileges/Utility)

Incorporar recompensas en el uso del producto. Por ejemplo, los ganadores de Odisea pueden obtener “medallas de veto” en gobernanza o acceso prioritario a nuevos proyectos en el ecosistema. Los privilegios transforman a los usuarios de simples visitantes en “poseedores a largo plazo”.

• Derechos de ingreso (Revenue Rights/RWA)

Con la regulación en marcha, las Odiseas más atractivas en 2026 empiezan a incluir lógica de dividendos subyacentes. Las recompensas dejan de ser solo inflación, y se anclan en ingresos reales del protocolo (como intereses de RWA, comisiones de DEX). La inyección de estos ingresos reales (Real Yield) es la carta para destacar en burbujas y lograr un verdadero efecto viral.

2. Perfil de comportamiento del usuario: de “taker” a “ciudadano en la cadena”

En el ecosistema futuro, la definición tradicional de “usuario” se desdibuja. Con la abstracción de toda la cadena (Chain Abstraction) y los agentes AI, la identidad detrás de las direcciones muestra una alta diferenciación. Entender esta genealogía es clave para diseñar incentivos que beneficien a todos.

2.1 Modelo de estratificación del usuario: perfiles según motivación y contribución

Dividimos a los participantes en tres niveles representativos, usando letras griegas, que no solo consideran el tamaño del activo (TVL), sino también la entropía de comportamiento y lealtad al protocolo.

2.1.1 Estratificación de jugadores

Gamma - Arbitrajistas (Cazadores de recompensas AI)

• Definición: Buscan eficiencia máxima, son bots de recompensas.
• Motivación: Racionalidad pura. No les interesa la visión del proyecto, solo la tasa libre de riesgo y retorno garantizado.
• Comportamiento: Interacciones en scripts, con baja latencia. Como aves migratorias, se concentran en zonas de tarifas bajas, con patrones altamente estandarizados y homogéneos.

Beta - Exploradores (Jugadores hardcore)

• Definición: Participantes profundos en la ecoestructura.
• Motivación: Resonancia. Valoran la experiencia profunda, la identidad comunitaria y beneficios a largo plazo.
• Comportamiento: Participan en pruebas de funciones, obtienen medallas (SBT), aportan feedback de calidad, con trayectorias con marcado carácter personal y subjetivo.

Alpha - Constructores (Pilares de la eco)

• Definición: Soporte y comunidad de interés del protocolo.
• Motivación: Soberanía. Buscan gobernanza a largo plazo, dividendos y construir una muralla de seguridad.
• Comportamiento: Lockeo de grandes fondos por largos periodos, propuestas de código, validación de nodos. Como se dice, “no generan ruido, generan crédito”.

2.1.2 Características y modelos de cuantificación

• Regla de supervivencia Gamma: Cálculo frío de costos

Para Gamma, Odisea es un juego de cálculos precisos. No les interesa la visión del proyecto, solo la eficiencia del capital en cada unidad de tiempo.

• Efecto de la muralla en Alpha: Juego de poder

Alpha no se preocupa por retweets o likes; su Odisea se mide en contribución soberana. Son los “anclas” del protocolo, y su acumulación de activos y mantenimiento técnico determinan el valor máximo y la resistencia al riesgo del mismo.

2.1.3 Colapso de identidad y “alquimia de consenso”

La identidad no es fija, sino un espectro en constante evolución. En un buen diseño de Odisea, la identidad del usuario puede dar saltos cuánticos:

• De “arbitrajista” a “explorador”: Un Gamma que solo busca aprovecharse puede, en interacción profunda, verse cautivado por la experiencia del producto o la lógica técnica. Cuando descubre que los beneficios a largo plazo superan la ganancia inmediata, experimenta un “colapso de identidad”: pasa de “hacer y correr” a “mantener posición”.
• Capacidad de captura de consenso del proyecto: Esta transición es en realidad una “alquimia” del proyecto sobre el usuario. Los proyectos de baja calidad solo atraen y retienen a arbitrajistas, que eventualmente se agotan; los de calidad tienen una fuerza centrípeta que convierte a “cazadores de recompensas” en “guardianes”.

Insight clave: Los incentivos ya no son rígidos, sino un proceso de filtrado y transformación. Reconocen el valor de Gamma, pero su misión final es usar el apalancamiento de incentivos para inducir la evolución del usuario desde un simple tomador a un socio de valor.

2.2 Mapa de comportamiento: características no lineales en tareas de Layer 2

Antes de 2024, las tareas en Odisea seguían un camino lineal (1. seguir en Twitter; 2. cross-chain; 3. swap). Pero en el futuro, el diseño centrado en “intención” hace que el mapa de comportamiento sea no lineal y en red.

2.2.1 De “tarea impulsada” a “intención impulsada”

Análisis de datos en Arbitrum, Optimism y Base revela:

• No determinismo en rutas: La misma Odisea puede ser completada por diferentes usuarios en diferentes caminos: uno con “préstamos -> staking -> minting”, otro con “agregador de cadenas -> pools automáticos”.
• Puntos calientes cross-chain: La interacción no se limita a una sola cadena. Los usuarios, tras 10 minutos en Layer 2, activan scripts automáticos en cadenas AI relacionadas para distribuir beneficios.

2.2.2 Entropía de comportamiento (Behavioral Entropy)

Los datos muestran que los usuarios de alto nivel (beta y alpha) tienen mapas de comportamiento con mayor “entropía compleja”.

• Mapa de arbitrajistas Gamma: Muy mecánico, con puntos de interacción concentrados en los mínimos ciclos de tarea, caminos cortos y repetitivos.
• Mapa de ciudadanos en la cadena: Disperso y de cola larga. Además de completar tareas, exploran páginas secundarias, leen documentos en cadena y generan interacción con otros dApps.

Insight: Los proyectos más exitosos en Odisea no tienen mapas lineales, sino un campo de atracción. Esto atrae a los usuarios a quedarse en la eco después de completar tareas, generando interacciones “no planificadas”.

Ya no basta con ser solo una “dirección de wallet”. En Odisea 3.0, el final del perfil de comportamiento es el “ciudadano en la cadena”. Esto no solo implica distribución de recompensas, sino también reconocimiento de identidad en múltiples cadenas.

3. Diseño de mecanismos: modelos matemáticos y equilibrio de juego para un “beneficio mutuo”

En la historia de Web3, los primeros Odisea fracasaron por caer en “el juego de Ponzi”: los proyectos usaron inflación futura para crear prosperidad falsa. La clave para salir de ese ciclo es lograr que los incentivos sean compatibles (Incentive Compatibility). Para ello, necesitamos modelos matemáticos precisos que aseguren que la maximización del interés del usuario coincida con el desarrollo saludable y a largo plazo del protocolo.

3.1 Ecuación de incentivos compatibles (IC): reestructuración de costos y beneficios en el juego

En los airdrops tradicionales, el costo marginal de un ataque Sybil es casi cero. Para proteger a los contribuyentes genuinos, en el diseño de Odisea futura se introduce una ecuación de IC basada en teoría de juegos.

Modelo de juego central

Sea R© la recompensa total para un usuario honesto que interactúa genuinamente, y C© el costo asociado (gas, slippage, tiempo de capital). Por otro lado, E[R(s)] y C(s) representan las ganancias esperadas y costos de un atacante con scripts automatizados.

Para un equilibrio de Nash beneficioso, se debe cumplir:

R© − C© ≥ E[R(s)] − C(s)

Es decir, la recompensa y el beneficio de la interacción genuina deben superar la expectativa y costo del ataque automatizado.

Evolución y intervención en la era 2.0

1. Aumentar significativamente C(s): La defensa en la era futura no dependerá solo de listas negras, sino de detección de comportamiento con IA. El sistema analizará patrones de tiempo, relación de fondos y “humanidad” en las acciones. Para cuentas sospechosas, se aplicarán “tarifas de gas” punitivas en momentos no pico, destruyendo la rentabilidad de scripts.
2. Optimizar R©: La recompensa se moverá de tokens de gobernanza puros a paquetes de derechos combinados, incluyendo: dividendos en tarifas (Real Yield), privilegios permanentes (rebajas en tarifas, intereses en préstamos cruzados), y peso en gobernanza. Esto hace que la participación genuina genere poder y riqueza.

3.2 Mecanismo de ajuste dinámico de dificultad (DDA)

El Odisea del futuro no será solo una lista de tareas estáticas. Inspirado en el ajuste de dificultad de Bitcoin, se implementará un DDA que ajusta la dificultad en función del volumen de interacción.

Funcionamiento:

Cuando la actividad se dispara, el sistema detecta “sobrecalentamiento” y aumenta la dificultad:

• Incremento en umbrales de fondos: Se requiere mayor liquidez o tiempo de bloqueo para obtener la misma puntuación.
• Complejidad de tareas: Se pasa de “swap en un clic” a “estrategia multi-protocolo” (ejemplo: prestar en A, stake en B, hacer cobertura en C).

Beneficio mutuo:

• Para el protocolo: DDA actúa como válvula de seguridad, evitando que la especulación masiva colapse la liquidez.
• Para los “ciudadanos Alpha”: filtra a los menos especializados, asegurando que las recompensas vayan a usuarios de alto valor real.

3.3 Modelo de prueba de valor (PoV)

En Odisea 3.0, las “direcciones” dejan de ser métricas de vanidad. Se adopta un modelo PoV, que mide la densidad de contribución (Contribution Density).

Fórmula de contribución

D=∑(liquidez×tiempo)+γ×(participación en gobernanza y recompensas totales)

• Liquidez: tiempo de permanencia del capital en la eco, no solo entrada y salida.
• γ: factor de comunidad, que multiplica la contribución de usuarios activos en gobernanza, documentación o difusión.
• Recompensas totales: para balancear inflación y mantener valor en cada unidad.

Análisis beneficioso mutuo: Los proyectos obtienen un mapa real de participantes activos, no solo direcciones. Los usuarios, por su parte, ven que su esfuerzo y participación genuina, reforzada por γ, les otorga altos retornos. Así, se logra una resonancia entre eficiencia de capital y creatividad humana, transformando Odisea en un proceso de co-creación de valor, no solo un juego de números.

4. Pilar técnico: protocolos de incentivos basados en percepción de comportamiento con ZK

En la nueva era, Odisea deja de ser solo una “pared de tareas” en frontend, para convertirse en un protocolo subyacente que captura, analiza y transforma automáticamente el comportamiento del usuario, usando tecnología ZK y abstracción de cadenas, cerrando un ciclo de percepción y recompensa precisa.

4.1 Motor de percepción de comportamiento: de “marcar pasivamente” a “seguimiento en toda la cadena”

El núcleo del protocolo es un rastreador y indexador de datos en toda la cadena. Ya no requiere que los usuarios envíen capturas de pantalla, sino que registra automáticamente interacciones profundas en DApps mediante gateways.

• Modelado de comportamiento multidimensional: captura liquidez, frecuencia de transacciones, participación en gobernanza, incluso tiempo de permanencia en front-end (mediante pruebas en cadena con ZK).
• Análisis de peso dinámico: evalúa en qué nivel el usuario es “holder a largo plazo”, “proveedor de liquidez frecuente” o “participante activo en gobernanza”, permitiendo que el sistema otorgue medallas y reconocimientos en función de interacciones reales, elevando Odisea de tareas mecánicas a “medallas de comportamiento”.

4.2 Privacidad y filtrado con ZK-Proof

Tras recopilar datos, el sistema usa ZK-Proof para verificar sin revelar detalles:

• Credenciales ZK: usuarios pueden presentar pruebas de alta calidad sin exponer activos o identidad, como “prueba de usuario de alto valor” o “participante avanzado en DeFi”.
• Filtrado anti-bruja: mediante verificaciones en ZK-STARKs, se comprueba que en los últimos 180 días el usuario ha tenido interacciones únicas, generando “prueba de humanidad”. Esto limita scripts automatizados y asegura que los incentivos lleguen a actores reales y de calidad.

4.3 Incentivos centrados en intención y abstracción en toda la cadena

El protocolo no solo registra comportamiento, sino que también interpreta la intención del usuario (Intent Engine). Cuando un usuario expresa “quiero participar en incentivos de liquidez”, el sistema coordina transferencias cross-chain, tarifas y llamadas a contratos automáticamente.

• Interacción sin fricción: el usuario solo expresa intención, y el sistema se encarga del resto.
• Conversión instantánea y beneficio mutuo: la interacción automática aumenta la conversión, y el proyecto obtiene datos de intención genuina, fortaleciendo la relación entre producto y usuario.

5. Evolución futura: de “campañas de marketing” a “protocolos de incentivos permanentes”

El futuro de Odisea será un mecanismo permanente en el código del protocolo, en lugar de campañas temporales (Native Incentive Layer).

5.1 Incentivos integrados (GaaS: Growth-as-a-Service)

Odisea dejará de ser una página web para integrarse en contratos inteligentes con lógica de incentivos dinámica.

• Evolución: mientras el usuario aporte valor (como reducir slippage o proveer liquidez a largo plazo), el contrato reconocerá y distribuirá recompensas automáticamente. Odisea será un modo de operación “auto-conducido”.

5.2 Creditos interoperables entre protocolos

Las recompensas en Odisea serán portables. El rendimiento en Odisea en un protocolo A podrá traducirse en niveles en otro protocolo B mediante ZK.

• Forma final: un sistema universal de “puntaje de contribución en cadena” que unifique la fragmentación actual, promoviendo una colaboración global en Web3, de “intercambio de stock” a “co-construcción incremental”.

6. Guía práctica (El Playbook Ejecutivo)

Odisea ya no es solo “regalar dinero y desaparecer”, sino una ingeniería de captación y consolidación de capital en ecosistema. La clave está en equilibrar “explosión de tráfico” y “resistencia del sistema”. Aquí las 10 reglas de oro y el marco operativo:

6.1 Cambio de paradigma en KPI: de “vanidad” a “hardcore”

No se dejen engañar por seguidores en Twitter o direcciones. En un entorno donde la intención puede simular millones de direcciones a bajo costo, estos indicadores son falsos.

• Indicador A: Retención de TVL (Sticky TVL).
  Fórmula:
  Retención = TVL en T+90 / Pico de TVL
  Si es menor al 20%, hay un problema grave en el diseño de incentivos.

• Indicador B: Puntuación neta de contribución (Net Contribution Score).
  Total de tarifas generadas por una dirección / costo de incentivos recibidos.

• Indicador C: Entropía de gobernanza.
  Participación real en propuestas y votaciones, no solo “likes” o “retweets”.

6.2 Diseño modular de tareas: embudo en tres niveles

Los mejores Odisea usan una estructura en “tres niveles” para convertir tráfico masivo en ciudadanos clave.

Nivel base (L1) — Romper hielo y contacto

• Target: nuevos usuarios / Web3 general
• Tareas: swaps, compartir en redes
• Incentivos: medallas SBT, puntos futuros
• Retención: bajar barreras, dejar huella digital con SBT

Nivel de crecimiento (L2) — Motor de liquidez

• Target: traders activos / LP
• Tareas: proveer liquidez, gestionar posiciones, cross-chain staking
• Incentivos: tokens nativos, descuentos en tarifas
• Retención: maximizar APY, aumentar oportunidad de retirar

Nivel de comunidad (L3) — Soberanía y liderazgo

• Target: contribuyentes, desarrolladores, gobernanza
• Tareas: escribir docs, proponer código, votar
• Incentivos: peso en gobernanza, dividendos RWA, whitelist
• Retención: otorgar “ciudadanía”, compromiso a largo plazo

6.3 Gestión de riesgos y “disyuntores” (Circuit Breakers)

Para evitar ataques o colapsos por volatilidad:

• Ajuste dinámico de incentivos: si la actividad se dispara, el sistema aumenta la dificultad, elevando umbrales de fondos y complejidad de tareas.
• Prevención de brujas: detección con IA y ZK, marcando cuentas sospechosas, limitando recompensas.
• Desacople de recompensas: no liberar todo en TGE, sino distribuir en plazos largos, incentivando participación sostenida.

6.4 Gobernanza comunitaria “preparada”

No esperar a la emisión para empezar a gobernar:

• Simulaciones: realizar votaciones de prueba en fases tempranas.
• Objetivo: identificar a los verdaderos interesados y crear cultura de gobernanza.

6.5 Lista de verificación previa a lanzamiento

1. ¿El ciclo de valor incluye ingresos propios del protocolo (Real Yield)?
2. ¿Se usan sistemas de verificación de identidad (ZK-ID, World ID)?
3. ¿Se requiere que el capital permanezca en el protocolo más de 14 días?
4. ¿El contrato soporta picos de 100x en llamadas?
5. ¿La narrativa del task tiene valor social y no solo “mover números”?

Epílogo—De “competencia de juego” a “coexistencia de valor”

El modelo Odisea es una revolución en la eficiencia de filtrado. La introducción de ecuaciones de incentivos y análisis de entropía no solo previene ataques, sino que establece una métrica de valor precisa en la red descentralizada. La confianza en la cadena no surge solo del dinero, sino de la reputación acumulada en interacciones de alta entropía y contribución sostenida.

La verdadera meta no es una distribución puntual, sino una relación contractual entre protocolo y ciudadano. Con modelos matemáticos y tecnología ZK, transformamos la interacción en contribución, y la contribución en crédito en la cadena. La confianza no es solo un papel, sino un residuo digital que se acumula en cada interacción genuina.

Al final, Odisea no termina con un airdrop, sino que inicia una relación duradera entre protocolo y comunidad. La dispersión de burbujas de tráfico da paso a una base sólida de crédito, que será la piedra angular para que Web3 pase de ser un “desierto de especulación” a una “civilización de valor”.