Un nuevo flujo de trabajo que aprovecha herramientas de IA ha triplicado supuestamente la eficiencia de los analistas on-chain, agilizando el proceso desde la monitorización hasta la toma de decisiones. El flujo de trabajo implica cuatro pasos clave: recopilación de datos, OCR impulsado por IA y extracción estructurada, análisis por lotes y toma de decisiones. La recopilación de datos se realiza utilizando plataformas como Dune Analytics, Nansen y Arkham para monitorear cambios en direcciones y protocolos, con herramientas como Res-downloader para capturar páginas del navegador de blockchain. Luego, se utilizan herramientas de IA como Grok, Claude o Gemini para OCR y extracción estructurada de datos, convirtiendo capturas de pantalla en formato JSON para su almacenamiento en Notion o Excel. La fase de análisis implica alimentar los datos en modelos grandes para identificar patrones, posibles actividades institucionales o de ballenas, y riesgos de estafas (rug pull), con una verificación cruzada utilizando picos de sentimiento en redes sociales. Finalmente, los resúmenes generados por IA son revisados manualmente y registrados en bases de datos personales, formando una biblioteca histórica de casos. Un estudio de caso reciente destacó una entrada neta del 180% a un contrato meme, lo que llevó a un aumento del precio de 2.8 veces, demostrando la efectividad potencial del flujo de trabajo.