Nel maggio 2026, un post pubblico contenente istruzioni in codice Morse ha portato un wallet collegato all’AI a inviare 175.000 dollari. Circa l’80% della somma è stata recuperata. Il trasferimento risultava valido on-chain, ma il software aveva accettato istruzioni da una fonte che non avrebbe mai dovuto ritenere affidabile.
L’incidente evidenzia un grande ostacolo per la finanza autonoma: come possono le aziende affidare somme importanti ad agenti AI?
Il report State of AI Agent Payments 2026 di BeInCrypto Intelligence ha monitorato 6,4 milioni di pagamenti x402 su Base e Solana, in 35 giorni, per un valore totale di appena 119.947 dollari. Più del 90% di queste transazioni era inferiore a un centesimo.
Cinque leader di settore hanno spiegato a BeInCrypto cosa aspettarsi per il futuro.
Milioni di pagamenti, poco denaro
x402 consente ai software di pagare automaticamente per risorse online. Tuttavia, il numero di transazioni dice poco sulla reale domanda commerciale. Alcuni pagamenti possono riguardare test o richieste di servizio ripetute.
“I micropagamenti potrebbero restare la maggioranza delle transazioni, mentre le operazioni di trading e tesoreria assorbiranno una quota crescente del valore movimentato”, ha spiegato Amir Forouzani, co-fondatore e CEO di Puffer Labs.
Saad Naja, fondatore e CEO di Hygentra, prevede invece che il trading basato su AI crescerà molto più rapidamente.
“Mi aspetto che i prossimi 12 mesi siano l’anno della svolta per il trading degli agenti, anche se i micropagamenti continueranno a rappresentare la maggior parte delle transazioni. Tra 5 anni mi aspetto che l’80% dei volumi di trading venga gestito da agenti,” ha dichiarato.
Questa previsione è molto più ottimistica delle prove osservabili. Tra quattro connessioni Hyperliquid selezionate, le applicazioni etichettate come AI hanno rappresentato solo lo 0,55% del valore di trading. Le attività AI non etichettate non sono state misurabili.
Il pagamento più pericoloso può essere legittimo
Il report ha individuato due incidenti che hanno coinvolto il trasferimento di 281.200 dollari verso wallet controllati da aggressori, prima di eventuali recuperi. In nessun caso è stato necessario violare una firma blockchain. Gli agenti hanno agito seguendo istruzioni che avrebbero dovuto rifiutare.
“Anche una chiave privata custodita in modo sicuro può autorizzare una transazione disastrosa se l’agente è stato manipolato da un sito malevolo, da una fattura o da una risposta proveniente da un altro servizio… Impostare solo dei limiti di spesa non è sufficiente. È inoltre necessario controllare da chi l’agente accetta istruzioni e far rispettare i suoi permessi indipendentemente dal modello,” ha avvertito Forouzani.
L’errore di un solo agente può propagarsi anche a molti altri che utilizzano le stesse informazioni.
“Quando migliaia di agenti acquistano lo stesso feed economico e agiscono a velocità di macchina, un input errato viene replicato tra tutti loro in simultanea, mentre un tetto massimo di spesa per ciascun agente fa ben poco per limitare il danno”, ha spiegato Markus Levin, co-fondatore di XYO.
Una transazione può essere revocata dopo l’intervento di un agente
Benedikt Bünz, co-fondatore e chief scientist di Espresso Systems, afferma che gli agenti affrontano un ulteriore rischio nel momento in cui spendono fondi prima che una transazione sottostante sia definitiva.
“Le transazioni su Ethereum sono considerate definitive solo dopo 16 minuti: ciò significa che potrebbero essere annullate prima di tale termine. Gli agenti dovrebbero quindi restare inattivi per quel lasso di tempo, oppure compiere un’altra operazione su un pagamento che può ancora essere revocato. Questa esposizione può impattare potenzialmente a cascata, soprattutto su vasta scala,” ha affermato.
Le operazioni automatiche di trading e pagamento dipendono spesso da transazioni precedenti. Una revoca può impattare sui passaggi successivi. Il meccanismo di finalità di Ethereum dimostra perché conferma e finalità sono fondamentali.
Chi si assume la responsabilità quando l’AI sbaglia?
Nella griglia di valutazione evidenziata dal report, i micropagamenti hanno ottenuto un punteggio di 60,7 su 100, mentre l’automazione istituzionale ha raggiunto solo 12,0. La scarsa divulgazione di risultati reali ha contribuito al basso punteggio istituzionale.
Tra i 19 prodotti analizzati, i 14 che hanno gestito denaro sono rimasti entro i limiti stabiliti dagli umani.
Chandler Fang, co-fondatore di t54 Labs, sottolinea una questione ancora senza risposta:
“Oggi gli agenti hanno la capacità tecnica di movimentare fondi e, talvolta, prendere decisioni autonome. Come facciamo a garantire che, quando gli agenti eseguono la transazione sbagliata, ci siano procedure e protocolli chiari per gestire il rischio di perdita?”
Secondo Levin, la prossima grande opportunità arriverà dai pagamenti legati al mondo fisico.
“La prossima categoria di pagamenti da agenti che mi aspetto in crescita sono quelli erogati a conclusione di un’attività nel mondo reale: per esempio al termine di una consegna o di un lavoro svolto in loco, tipologie che coinvolgono importi di gran lunga maggiori rispetto a una chiamata API,” ha affermato.
Per tali pagamenti serve la prova che un lavoro sia stato completato, regole di permesso applicate al di fuori del modello AI e una responsabilità chiara in caso di errore nella transazione. Le istituzioni necessitano ancora di evidenze concrete che queste tutele funzionino su larga scala.
