a16z: 11 escenarios de convergencia entre la IA y las criptomonedas

Título del artículo original: Convergencias entre IA y criptomonedas

Autores del artículo original: Scott Duke Kominers, Sam Broner, Jay Drain, Guy Wuollet, Elizabeth Harkavy, Carra Wu, Matt Gleason, a16z crypto

Traducción del artículo original: Wu Shuo Blockchain

La estructura económica de Internet está cambiando. A medida que la red abierta se reduce gradualmente a una «barra de prompts», debemos preguntarnos: ¿la IA dará lugar a una Internet más abierta o nos conducirá a un laberinto de nuevos muros de pago? Y ¿quién controlará la Internet del futuro: las grandes empresas centralizadas o una comunidad amplia de usuarios?

Aquí es donde entra en juego la tecnología criptográfica. Hemos hablado muchas veces sobre la intersección entre la IA y la tecnología criptográfica, pero, en esencia, blockchain es una forma de rediseñar los servicios y la arquitectura de red de Internet para construir sistemas descentralizados y neutrales en cuanto a la confianza, que sean «propiedad» de los usuarios. Al cambiar los incentivos económicos que sostienen los sistemas actuales, blockchain ofrece un contrapeso a la creciente centralización de los sistemas de IA e impulsa una Internet más abierta y resiliente.

La idea de que «la tecnología criptográfica puede ayudar a construir mejores sistemas de IA, y viceversa» no es nueva, pero durante mucho tiempo careció de una definición clara. Algunas áreas de convergencia (como la forma de autenticar la «identidad humana» ante la proliferación de sistemas de IA de bajo costo) han atraído a un gran número de desarrolladores y usuarios. Sin embargo, otros casos de uso podrían tardar varios años o incluso décadas en materializarse. Por eso, este artículo presenta 11 escenarios de aplicación que combinan la IA y la tecnología criptográfica, con la esperanza de impulsar más debates en la industria: cuáles son viables, qué desafíos quedan por resolver y cómo podría evolucionar el futuro.

Todos estos escenarios se basan en tecnologías que están en desarrollo actualmente: desde la gestión de micropagos a gran escala hasta garantizar la propiedad de las personas en sus futuras interacciones con la IA.

1. Incorporar datos y contexto persistentes a las interacciones con la IA

Scott Duke Kominers: La IA generativa depende en gran medida de los datos, pero en muchos casos de uso el «contexto» —el estado y la información de fondo relacionados con la interacción— suele ser igual de importante, si no más, que los datos mismos.

En una situación ideal, ya sea un agente, una interfaz de LLM u otro tipo de aplicación de IA, debería poder recordar una gran cantidad de información personalizada, incluido el tipo de proyecto en el que trabajas, tus hábitos de comunicación, tu lenguaje de programación preferido y más. Sin embargo, en la práctica, los usuarios suelen tener que reconstruir este contexto una y otra vez: no solo al iniciar nuevas sesiones dentro de una misma aplicación —por ejemplo, al tener que reconstruir el contexto cuando abren una nueva ventana de ChatGPT o Claude—, sino también al cambiar de un sistema de IA a otro.

Actualmente, es casi imposible transferir a otra aplicación el contexto de una aplicación de IA generativa.

Con blockchain, los sistemas de IA pueden almacenar elementos clave del contexto como activos digitales persistentes, que pueden cargarse al inicio de una sesión y migrarse sin problemas entre distintas plataformas de IA. Además, gracias a características fundamentales de los protocolos de blockchain, como la «compatibilidad futura» y el «compromiso con la interoperabilidad», blockchain podría ser la única vía tecnológica capaz de resolver este problema de forma sistemática.

Un caso de uso intuitivo está en los videojuegos y los medios impulsados por IA, donde las preferencias de los usuarios (como el nivel de dificultad o la distribución de teclas) podrían mantenerse entre juegos y entornos. Sin embargo, los casos de uso realmente valiosos se encuentran en las aplicaciones basadas en el conocimiento —en las que la IA necesita comprender el sistema de conocimientos, el estilo de aprendizaje y las habilidades del usuario— y en aplicaciones más especializadas, como la asistencia para programar. Aunque algunas empresas han creado herramientas de IA personalizadas con un «contexto global» para sus propias necesidades comerciales, todavía no es posible transferir eficazmente esos contextos entre los distintos sistemas de IA que utiliza una organización.

Diversas organizaciones apenas empiezan a comprender este problema, y lo más cercano a una solución universal por ahora son los bots personalizados con contextos fijos y persistentes. Sin embargo, la portabilidad del contexto fuera de la cadena entre usuarios de distintas plataformas ha ido apareciendo gradualmente. Por ejemplo, en la plataforma Poe los usuarios pueden alquilar a otras personas los bots personalizados que han creado.

Si estas actividades migraran a blockchain, los sistemas de IA con los que interactuamos podrían compartir una capa contextual compuesta por elementos clave de todos nuestros comportamientos digitales. La IA podría comprender nuestras preferencias al instante, lo que permitiría mejorar el ajuste fino y optimizar la experiencia. A la inversa, de forma similar a mecanismos como un sistema de registro de propiedad intelectual on-chain, si se permite que la IA consulte contextos persistentes en la cadena, podría surgir un modelo de interacción de mercado nuevo y más sofisticado en torno a los prompts y los módulos de información. Por ejemplo, los usuarios podrían monetizar directamente sus habilidades profesionales mediante medios autorizados, sin renunciar a la soberanía sobre sus datos.

Por supuesto, a medida que mejore la capacidad de compartir contextos, también surgirán numerosos casos de uso y posibilidades nuevas e imprevistas.

2. Sistema universal de identidad para agentes inteligentes

Sam Broner: La identidad —específicamente, un registro normalizado de quién o qué es un objeto— es la infraestructura subyacente que sustenta los sistemas actuales de descubrimiento, agregación y pago digitales. Sin embargo, como las plataformas suelen encapsular este «conducto troncal» dentro de sus propios sistemas, los usuarios solo experimentan el sistema de identidad a través de la interfaz de un producto empaquetado. Por ejemplo, Amazon asigna identificadores (como ASIN o FNSKU) a los productos, los integra para mostrarlos en una interfaz unificada y ayuda a los usuarios a encontrarlos y pagarlos. Facebook funciona de forma similar: la identidad del usuario determina el contenido de su sección de noticias y es la base para descubrir diversos contenidos dentro de la aplicación, como los productos publicados en Marketplace, el contenido orgánico y los anuncios.

Con la rápida evolución de los agentes de IA, este panorama está a punto de cambiar. Cada vez más empresas utilizan agentes inteligentes para atender al cliente, gestionar la logística, procesar pagos y otros casos de uso. Su plataforma dejará de ser una tradicional «aplicación de interfaz única» y se distribuirá en múltiples canales y plataformas, acumulando continuamente una comprensión contextual profunda y realizando más tareas en nombre de los usuarios. Sin embargo, si la identidad de un agente inteligente está vinculada únicamente a una plataforma o un mercado, le resultará difícil operar en otros entornos importantes (como cadenas de correo electrónico, canales de Slack u otros productos).

Por lo tanto, los agentes inteligentes necesitan un «pasaporte digital» unificado y portátil. Sin él, será imposible confirmar cómo pagarle al agente inteligente, verificar su versión, consultar sus capacidades, identificar a quién representa para realizar tareas o rastrear su reputación en distintas aplicaciones y plataformas. El sistema de identidad de los agentes inteligentes debe incluir al mismo tiempo funciones de wallet, un registro de API, un historial de cambios y pruebas sociales, para que cualquier interfaz —ya sea el correo electrónico, Slack u otro agente inteligente— pueda interpretarlo y comunicarse con él de manera coherente.

Sin esta «primitiva de identidad» compartida, cada integración de sistemas exigirá reconstruir este conducto desde cero; el descubrimiento de contenido seguirá dependiendo de soluciones improvisadas, y los usuarios perderán continuamente su contexto más importante al cambiar de canal o plataforma.

Ahora tenemos la oportunidad de diseñar la infraestructura de los agentes inteligentes desde «los primeros principios». Así que la pregunta es: ¿cómo crear una capa de identidad más completa y confiable de forma neutral que los registros DNS? En lugar de reconstruir una plataforma monolítica que agrupe identidad, descubrimiento, agregación, pagos y otras funciones, es mejor permitir que los agentes inteligentes reciban pagos de forma autónoma, publiquen su lista de capacidades y existan en varios ecosistemas sin el riesgo de quedar atrapados en una sola plataforma.

Aquí es donde puede desempeñar un papel la intersección entre la tecnología criptográfica y la IA: las redes de blockchain ofrecen composabilidad sin permisos, lo que permite a los desarrolladores crear agentes inteligentes más potentes y brindar una experiencia más fácil de usar.

En general, las soluciones integradas verticalmente, como Facebook y Amazon, ofrecen actualmente una mejor experiencia de usuario, en parte porque una de las dificultades de crear productos excelentes consiste en garantizar que todos sus componentes funcionen bien juntos de forma natural. Sin embargo, el costo de esta comodidad es cada vez mayor, sobre todo en un contexto en el que disminuye el costo del software necesario para crear, agregar, promover, monetizar y distribuir agentes inteligentes, mientras se amplía el alcance de sus aplicaciones.

Aún se necesitan esfuerzos para alcanzar la experiencia de usuario que ofrecen las plataformas integradas verticalmente, pero, una vez que se establezca una capa de identidad confiable y neutral para los agentes inteligentes, los emprendedores podrán tener realmente su propio pasaporte. Esto también impulsará la experimentación y la innovación generalizadas en los modelos de distribución y el diseño de interacciones.

3. «Prueba de humanidad» (PoP) orientada al futuro

Jay Drain Jr. y Scott Duke Kominers: Con la proliferación de la IA —ya sea en forma de bots y avatares que participan en distintas interacciones web, o de deepfakes y operaciones de manipulación en redes sociales—, cada vez nos cuesta más determinar si las entidades con las que interactuamos en línea son seres humanos reales. Esta erosión de la confianza no es una preocupación futura, sino una realidad actual. Desde los ejércitos de comentaristas en la plataforma X hasta las cuentas automatizadas en las aplicaciones de citas, la línea entre lo real y lo falso se vuelve cada vez más difusa. En este entorno, la «prueba de humanidad» se está convirtiendo poco a poco en una infraestructura fundamental de Internet.

Una forma de verificar que «eres una persona» es usar una identidad digital, incluidos los sistemas centralizados de autenticación de identidad que utilizan entidades como la TSA. Las identificaciones digitales abarcan toda la información que un usuario puede usar para demostrar su identidad: nombre de usuario, PIN, contraseña y certificaciones de terceros (como nacionalidad, credibilidad o solvencia). El valor de la descentralización en este caso es muy claro: cuando los datos de identidad se almacenan en sistemas centralizados, los emisores pueden revocar el acceso, cobrar tarifas o incluso colaborar en labores de vigilancia. La descentralización, en cambio, rompe esta estructura: los usuarios, y no los guardianes de las plataformas, controlan su propia identidad, lo que la hace más segura y resistente a la censura.

A diferencia de los sistemas de identidad tradicionales, un mecanismo descentralizado de prueba de humanidad (como Proof of Human de World, presentada por Worldcoin) permite a los usuarios gestionar autónomamente sus datos de identidad y demostrar que son «humanos» de una manera privada, confiable y neutral. Al igual que una licencia de conducir —que puede emitirse en cualquier momento y lugar y es válida en cualquier situación—, una PoP descentralizada puede funcionar como un bloque fundamental universal que puede reutilizarse en cualquier plataforma, incluidas las que aún no existen. En otras palabras, la PoP basada en blockchain ofrece «compatibilidad futura» porque proporciona:

Portabilidad: el protocolo es un estándar abierto que cualquier plataforma puede integrar. La PoP descentralizada puede gestionarse mediante infraestructura pública y estar completamente bajo el control de los usuarios. Esto significa que es inherentemente portable y compatible con cualquier plataforma actual o futura.

Acceso sin permisos: las plataformas pueden decidir por su cuenta si admiten una identidad PoP, sin necesitar aprobaciones centralizadas de API que podrían imponer restricciones discriminatorias a distintos casos de uso.

El principal desafío en este campo es la «adopción». Actualmente, la «prueba de humanidad» (PoP) aún no se ha implementado ampliamente en el mundo real, pero prevemos que su adopción se acelerará de manera significativa cuando se alcance una masa crítica de usuarios, haya algunos socios iniciales y exista una «aplicación estrella» que impulse la demanda de los usuarios. Cada aplicación que adopta un estándar de identificación digital aumenta el valor de ese tipo de identificación para los usuarios, lo que anima a más personas a obtenerla y, a su vez, impulsa la integración del estándar en más aplicaciones para validar el «atractivo de la humanidad». (Además, gracias a la interoperabilidad inherente a las identificaciones on-chain, este efecto de red puede propagarse rápidamente).

Ya hemos visto aplicaciones de consumo generalizadas, como las de videojuegos, socialización y redes sociales, anunciar asociaciones con World ID para garantizar que los usuarios interactúen realmente con personas durante partidas, chats o transacciones, incluso con la contraparte específica que esperan. Al mismo tiempo, este año han surgido nuevos protocolos de identidad, como el servicio de atestación de Solana (SAS). Aunque SAS no es un emisor de prueba de humanidad (PoP), permite que los usuarios asocien de forma privada datos off-chain (como resultados de KYC exigidos por cumplimiento normativo, acreditaciones de inversionista, etc.) con una wallet de Solana, creando así una identidad descentralizada para el usuario. Todas estas señales indican que podría estar acercándose el punto de inflexión de la PoP descentralizada.

La importancia de la prueba de humanidad va mucho más allá de simplemente «prevenir los bots». Su objetivo es establecer límites claros entre los agentes de IA y las redes humanas, y permitir que los usuarios y las aplicaciones diferencien las interacciones «entre personas» de las «entre personas y máquinas», creando así las condiciones para una experiencia digital más exclusiva, segura y auténtica.

4. Infraestructura física descentralizada (DePIN) centrada en la IA

Guy Wuollet: Aunque la IA es un servicio digital, su desarrollo depende cada vez más de la infraestructura física. La red de infraestructura física descentralizada (DePIN) —un nuevo paradigma para construir y operar sistemas del mundo real— está a punto de democratizar la infraestructura de potencia de cómputo que respalda la innovación en IA, haciéndola más rentable, resiliente y resistente a la censura.

¿Por qué? Los dos principales cuellos de botella para el desarrollo de la IA son el acceso a la energía y a los chips. Un sistema energético descentralizado puede ofrecer electricidad más abundante, y los desarrolladores también están aprovechando DePIN para integrar chips inactivos de PC para videojuegos, centros de datos y otras fuentes. En conjunto, estos dispositivos de cómputo pueden formar un mercado de potencia de cómputo sin permisos y crear condiciones equitativas para desarrollar nuevos productos de IA.

Otros casos de uso incluyen el entrenamiento distribuido y el ajuste fino de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), así como la creación de una red de inferencia distribuida (inferencia de modelos). El importante potencial de reducción de costos del entrenamiento y la inferencia descentralizados se debe a que aprovechan recursos de cómputo inactivos que antes no se utilizaban. Además, las arquitecturas de este tipo son inherentemente resistentes a la censura, lo que garantiza que los desarrolladores no sean «expulsados de las plataformas» ni vean restringido su acceso por depender de hiperescaladores (proveedores de infraestructura de nube centralizada que ofrecen enormes recursos de cómputo escalables).

La concentración de los modelos de IA en manos de unas pocas empresas lleva mucho tiempo siendo motivo de preocupación; sin embargo, las redes descentralizadas pueden ayudar a construir un ecosistema de IA de menor costo, más resistente a la censura y más escalable.

5. Crear infraestructura y mecanismos de seguridad para las interacciones entre agentes de IA, proveedores de servicios y usuarios

Scott Duke Kominers: A medida que las herramientas de IA mejoran su capacidad para gestionar tareas complejas y ejecutar cadenas de interacciones de varios niveles, la IA necesitará cada vez más colaborar por su cuenta con otras IA, sin control humano directo.

Por ejemplo, un agente de IA podría necesitar solicitar datos específicos para realizar un cálculo o invocar a otros agentes de IA con capacidades especializadas para completar tareas. Podría recurrir a un agente de análisis estadístico para crear y ejecutar una simulación de modelos, o movilizar a un agente de generación de imágenes para ayudar a crear materiales de marketing. Los agentes de IA también crearán mucho valor al ejecutar transacciones de principio a fin, por ejemplo, reemplazando por completo al usuario para completar un proceso de transacción: buscar y reservar un vuelo según sus preferencias o encontrar y comprar automáticamente un libro nuevo que coincida con ellas.

Actualmente, no existe un «mercado generalizado de agente a agente». Estas solicitudes entre agentes suelen poder realizarse únicamente mediante llamadas explícitas a API o están limitadas al uso interno dentro de ecosistemas cerrados de agentes de IA específicos.

En términos más generales, la mayoría de los agentes de IA actuales operan en ecosistemas aislados entre sí: las API son relativamente cerradas y carecen de estándares arquitectónicos unificados. La tecnología blockchain puede ayudar a establecer estándares abiertos para los protocolos, algo crucial para la adopción a corto plazo y que, a largo plazo, también contribuye a lograr la compatibilidad futura: a medida que surjan nuevos tipos de agentes, todos podrán conectarse a la misma red subyacente. Gracias a su arquitectura interoperable, de código abierto, descentralizada y, por lo general, más fácil de actualizar, blockchain puede adaptarse mejor a los cambios que traerán las futuras innovaciones en IA.

Varias empresas ya están construyendo infraestructura on-chain para las interacciones entre agentes. Tomemos como ejemplo a Halliday: recientemente, la empresa lanzó un protocolo que ofrece una arquitectura estandarizada entre cadenas para los flujos de trabajo y las interacciones de IA, e incorpora mecanismos de protección a nivel de protocolo para garantizar que la IA no actúe más allá de la intención del usuario. Por otro lado, proyectos como Catena, Skyfire y Nevermind utilizan blockchain para facilitar la liquidación automatizada entre agentes y permitir pagos entre IA sin intervención manual. Siguen surgiendo sistemas similares, y Coinbase también ha empezado a brindar apoyo de infraestructura para este tipo de desarrollos.

6. Mantener sincronizadas las aplicaciones de «codificación ambiental» con IA

Sam Broner y Scott Duke Kominers: La revolución de la IA generativa ha hecho que crear software sea más fácil que nunca. La velocidad de programación ha aumentado en varios órdenes de magnitud y, lo que es más importante, ahora se puede programar directamente mediante lenguaje natural, lo que permite a desarrolladores sin experiencia replicar programas existentes e incluso crear aplicaciones nuevas desde cero.

Sin embargo, aunque la programación asistida por IA crea nuevas oportunidades, también ha generado mucha «entropía» dentro de los programas y entre ellos. La llamada «programación por vibes» abstrae las complejas dependencias del software, pero, precisamente por eso, cuando cambia la biblioteca de código fuente subyacente o los datos de entrada, pueden surgir riesgos funcionales y de seguridad. Además, a medida que la gente utiliza la IA para crear aplicaciones y flujos de trabajo altamente personalizados, también se vuelve más difícil conectarlos con los sistemas de otras personas. De hecho, aunque dos programas creados mediante programación por vibes realicen prácticamente la misma tarea, su lógica operativa y la estructura de sus resultados pueden ser completamente diferentes.

Tradicionalmente, los formatos de archivo, los sistemas operativos y, más adelante, el software compartido y la integración de API se han encargado de estandarizar los sistemas para garantizar su coherencia y compatibilidad. Sin embargo, en un mundo donde el software evoluciona, se transforma y se bifurca en tiempo real, la capa de estandarización debe ser ampliamente accesible y actualizarse de forma continua, además de contar con la confianza de los usuarios. Asimismo, la IA por sí sola no puede resolver el problema de los incentivos: es decir, cómo motivar a los desarrolladores para que creen y mantengan estos vínculos entre sistemas.

Blockchain puede abordar ambos desafíos a la vez al proporcionar una capa de sincronización basada en protocolos e integrada en las versiones personalizadas del software de los usuarios, capaz de actualizarse dinámicamente conforme cambia el entorno para garantizar la compatibilidad entre sistemas.

Antes, las grandes empresas quizá tenían que pagar millones de dólares a integradores de sistemas como Deloitte para personalizar una instancia de Salesforce. Hoy, un ingeniero quizá solo necesite un fin de semana para crear una interfaz personalizada de «visualización de datos de ventas». Sin embargo, con el continuo crecimiento del software personalizado, los desarrolladores necesitarán ayuda para mantener estas aplicaciones sincronizadas y disponibles.

Esto se parece al modelo actual de desarrollo de bibliotecas de software de código abierto, pero se diferencia en que la capa de sincronización no depende de lanzamientos periódicos de versiones, sino de actualizaciones continuas, y además cuenta con un mecanismo de incentivos. Ambas cosas pueden lograrse más fácilmente mediante la tecnología criptográfica. Al igual que con otros protocolos basados en blockchain, quienes comparten la propiedad de la capa de sincronización pueden incentivar a todas las partes a aportar recursos de forma continua para mejorarla. Los desarrolladores, los usuarios (y sus agentes de IA) y otros participantes pueden recibir incentivos por incorporar, usar o iterar nuevas funciones y soluciones de integración.

A la inversa, la propiedad compartida también hace que todos los usuarios tengan un interés directo en el éxito general del protocolo y crea un mecanismo para disuadir de las conductas perjudiciales. Así como Microsoft no alteraría fácilmente el estándar del formato de archivo .docx porque tendría consecuencias negativas generalizadas para sus usuarios y su marca, los propietarios comunes de la capa de sincronización tampoco querrían introducir código torpe o malicioso en el protocolo, ya que perjudicaría sus propios intereses.

Como ocurre con todas las arquitecturas anteriores de estandarización de software, aquí también existe un gran potencial de efectos de red. A medida que el software generado por IA experimente una «explosión cámbrica», crecerá exponencialmente la necesidad de que sistemas diversos y heterogéneos se comuniquen entre sí. En resumen: para mantener sincronizada la codificación ambiental, no podemos depender únicamente del entorno; la respuesta es la tecnología criptográfica.

7. Sistema de micropagos que permite compartir ingresos

Liz Harkavy: Los agentes de IA y herramientas como ChatGPT, Claude y Copilot, entre otras, han facilitado el acceso de las personas a la información en el mundo digital. Pero, para bien o para mal, también están alterando la estructura económica de la Internet abierta. La tendencia ya es evidente: por ejemplo, a medida que los estudiantes usan cada vez más herramientas de IA, el tráfico de las plataformas educativas cae de forma significativa; al mismo tiempo, varios medios de comunicación estadounidenses han demandado a OpenAI por infracción de derechos de autor. Si el sistema de incentivos no se reajusta, podríamos ver más cierres en Internet, más muros de pago y una disminución constante del número de creadores de contenido.

Por supuesto, existen mecanismos normativos, pero mientras avanzan los procesos judiciales también están surgiendo soluciones técnicas. La solución más prometedora —y, al mismo tiempo, la más desafiante desde el punto de vista técnico— consiste en integrar un «mecanismo de reparto de ingresos» en la arquitectura subyacente de Internet. Cuando una operación impulsada por IA termina generando una venta, el creador de contenido que aportó la fuente de información para esa decisión debería recibir una parte de los ingresos. El ecosistema de marketing de afiliados ya realiza un seguimiento similar de la atribución y el reparto de ingresos; los sistemas más avanzados pueden rastrear automáticamente a todos los colaboradores a lo largo de toda la cadena de información y recompensarlos. Blockchain puede desempeñar claramente un papel fundamental en el seguimiento de la «cadena de procedencia» de la información.

Sin embargo, para implementar un sistema así se necesita nueva infraestructura, en especial: un sistema de micropagos capaz de gestionar cantidades minúsculas entre múltiples fuentes; un protocolo de atribución que evalúe de manera justa el valor de las distintas contribuciones; y un modelo de gobernanza transparente y justo.

Muchas herramientas de blockchain existentes muestran potencial, como distintos rollups, redes L2, Catena Labs (una institución financiera nativa de IA) y el protocolo de infraestructura financiera 0xSplits. Todas ellas pueden realizar transacciones de costo casi nulo y dividir los pagos de forma más precisa.

Blockchain puede permitir sistemas de pago avanzados dominados por la IA mediante diversos mecanismos:

Nanopagos: pueden repartirse entre varios proveedores de datos, de modo que una sola interacción del usuario active automáticamente micropagos a todas las fuentes que contribuyeron, ejecutados mediante smart contracts.

Smart contracts: pueden activar automáticamente «pagos posteriores» exigibles una vez completada una transacción, y ofrecer una compensación transparente y trazable a las fuentes de contenido que influyeron en las decisiones de compra.

División programable de pagos: permite distribuir los ingresos mediante código en lugar de depender de entidades centralizadas, estableciendo así relaciones financieras sin necesidad de confianza entre agentes automatizados.

A medida que estas tecnologías emergentes sigan madurando, crearán un nuevo modelo económico para los medios que capturará toda la cadena de creación de valor, desde los creadores hasta las plataformas y los usuarios.

8. Usar blockchain como sistema de registro y trazabilidad de la propiedad intelectual

Scott Duke Kominers: La aparición de la IA generativa ha vuelto urgente establecer un sistema eficiente y programable para registrar y rastrear la propiedad intelectual (PI), con el objetivo de garantizar la precisión de la trazabilidad y respaldar nuevos modelos de negocio basados en el acceso, el intercambio y la creación de obras derivadas de la PI. Los marcos actuales de PI dependen de intermediarios costosos y mecanismos de aplicación posteriores a la infracción, claramente insuficientes en una era en la que la IA puede consumir contenido al instante y generar variaciones con solo pulsar un botón.

Necesitamos un sistema de registro público y abierto que proporcione a los creadores pruebas claras de propiedad y que sea fácil de usar y eficiente, de modo que la IA y otras aplicaciones web puedan interactuar directamente con él. Blockchain está bien posicionada para asumir este papel: permite a los creadores registrar su PI sin depender de intermediarios y ofrece trazabilidad a prueba de manipulaciones. También facilita que las aplicaciones de terceros identifiquen, autoricen e interactúen con estos activos de PI.

Por supuesto, todavía hay escepticismo sobre si la tecnología puede proteger realmente la propiedad intelectual en su conjunto. Después de todo, las dos primeras eras de Internet —incluida la actual revolución de la IA— suelen asociarse con un debilitamiento de la protección de la PI. Una de las razones es que muchos modelos de negocio de PI existentes hacen hincapié en «excluir las obras derivadas» en lugar de incentivar y monetizar su creación. La infraestructura programable de PI no solo permite que los creadores, licenciatarios y marcas establezcan claramente la propiedad de su PI en el espacio digital, sino que también fomenta nuevos modelos de negocio centrados en «compartir PI para la IA generativa y las aplicaciones digitales». En cierto sentido, transforma una de las amenazas de la IA generativa para el trabajo creativo en una nueva oportunidad.

En las primeras etapas de los NFT, vimos a creadores probar nuevos modelos, como crear efectos de red de marca mediante el método CC0 en Ethereum para capturar valor. Recientemente, hemos visto a proveedores de infraestructura empezar a crear protocolos estandarizados y componibles para el registro y la concesión de licencias de PI, e incluso lanzar blockchains dedicadas (como Story Protocol). Algunos artistas han empezado a usar protocolos como Alias, Neura y Titles para licenciar sus estilos y obras y permitir su remezcla creativa. Mientras tanto, la serie de ciencia ficción Emergence, de Incention, permite que sus fans participen en la creación colaborativa del universo y el diseño de personajes, y registra cada contribución creativa on-chain mediante el sistema de registro de Story.

9. Rastreadores web que pueden compensar a los creadores de contenido

Carra Wu: El agente de IA que mejor se ajusta actualmente al mercado no es el que se usa para programar o entretener, sino el rastreador web: puede navegar por Internet de forma autónoma, recopilar datos y decidir qué enlaces seguir.

Según algunas estimaciones, casi la mitad del tráfico actual de Internet proviene de fuentes no humanas. A menudo, los robots ignoran el archivo robots.txt —un estándar que debería indicar a los rastreadores automatizados si un sitio web permite el acceso—, pero en la práctica casi no se hace cumplir, y utilizan los datos extraídos para reforzar las principales ventajas competitivas de las empresas tecnológicas más grandes del mundo. Peor aún, los sitios web terminan pagando el costo de estos «invitados no deseados», al consumir ancho de banda y recursos de CPU para lidiar con un flujo incesante de rastreadores anónimos. Como respuesta, empresas como Cloudflare y otras CDN (redes de distribución de contenido) ofrecen servicios de bloqueo. Todo esto constituye un sistema improvisado que no debería existir.

Ya hemos señalado que el contrato original de Internet —los creadores producen contenido y las plataformas se encargan de coordinar económicamente su distribución— se está erosionando poco a poco. Esta tendencia se refleja en los datos: durante los últimos doce meses, los operadores de sitios web han empezado a bloquear masivamente los rastreadores dirigidos a la IA. En 07/2024, solo alrededor de 9% de los 10,000 sitios web más importantes del mundo bloqueaban los rastreadores de IA; hoy esa cifra ha llegado a 37%. A medida que los operadores de sitios web perfeccionen su tecnología y crezca la insatisfacción de los usuarios, este porcentaje seguirá aumentando.

Entonces, ¿qué pasaría si, en lugar de pagar a las CDN para que apliquen un bloqueo «igual para todos» a los bloquear robots sospechosos, probáramos un enfoque intermedio? Es decir, que los rastreadores de IA dejen de «aprovecharse sin pagar» y paguen por el derecho a acceder a los datos. Aquí puede intervenir blockchain: en este escenario, cada agente rastreador web tendría cierta cantidad de activos criptográficos y negociaría on-chain con el «agente guardián» de cada sitio web o con su protocolo de muro de pago mediante el protocolo x402. (Por supuesto, el desafío está en robots.txt, o el «estándar de exclusión de robots», profundamente arraigado en el modelo operativo de las empresas de Internet desde la década de 1990. Para cambiarlo, se necesitaría una cooperación a gran escala o el apoyo de CDN como Cloudflare).

Al mismo tiempo, los usuarios humanos podrían demostrar que son personas reales mediante World ID (ver más arriba) y así obtener acceso gratuito. De esta manera, se podría compensar a los creadores de contenido y a los operadores de sitios web en el momento en que la IA recopila los datos, mientras que los usuarios humanos podrían seguir disfrutando del libre flujo de información en Internet.

10. Publicidad precisa, pero que no resulte «inquietante», y que proteja la privacidad

Matt Gleason: La IA ya ha empezado a influir en la forma en que compramos en línea, pero ¿qué pasaría si los anuncios que vemos todos los días pudieran ser realmente «útiles»? A la gente no le gustan los anuncios por muchos motivos: los que no son relevantes son puro ruido y, al mismo tiempo, no toda «personalización» es positiva. Los anuncios muy segmentados, basados en enormes cantidades de datos de los consumidores, pueden sentirse invasivos; otras aplicaciones intentan monetizar mediante prácticas como la «visualización obligatoria de anuncios» (por ejemplo, anuncios que no se pueden omitir en plataformas de streaming o en niveles de videojuegos).

La tecnología criptográfica puede ayudar a resolver estos problemas y ofrecer la oportunidad de replantear el ecosistema publicitario. Al combinar agentes de IA con blockchain, se pueden personalizar los anuncios según las preferencias definidas por los usuarios para que sean relevantes sin resultar demasiado «inquietantes». Más importante aún, durante este proceso los datos de los usuarios no quedarán expuestos globalmente, y quienes estén dispuestos a compartir datos o interactuar con anuncios podrán recibir una compensación.

Para hacer realidad este modelo, se necesitan varias bases tecnológicas:

Sistema de pagos digitales de bajo costo: para compensar a los usuarios por interactuar con anuncios (vistas, clics y conversiones), las empresas deben enviar una gran cantidad de pagos pequeños. Para que el sistema pueda escalar, debe ofrecer alta velocidad, gran capacidad de procesamiento y comisiones casi nulas.

Validación de datos que preserve la privacidad: los agentes de IA deben verificar si los consumidores cumplen ciertas características demográficas. Las pruebas de conocimiento cero (ZKPs) pueden realizar estas validaciones sin revelar información privada específica.

Nuevos modelos de incentivos: si Internet adopta un modelo de monetización basado en micropagos (por ejemplo, cada interacción < $0,05), los usuarios pueden elegir ver anuncios a cambio de una compensación, lo que transforma el actual «modelo de extracción de datos» en un «modelo de participación de los usuarios».

Durante décadas, la gente ha intentado hacer que los anuncios sean más «relevantes», tanto en línea como fuera de Internet. Replantear la publicidad desde la perspectiva de la tecnología criptográfica y la IA puede hacer que los anuncios sean realmente útiles, controlables y opcionales. Para los desarrolladores y anunciantes, esto significa una estructura de incentivos más sostenible y coherente; para los usuarios, ofrece una forma más enriquecedora de descubrir información y explorar el mundo digital.

En última instancia, esto no solo hará que los espacios publicitarios sean más valiosos, sino que también podría sacudir el modelo económico publicitario actual, profundamente arraigado y centrado en la «explotación», para sustituirlo por un sistema más humano, en el que los usuarios ya no sean el «producto que se vende», sino participantes reales.

11. Un compañero de IA propiedad de los usuarios y bajo su control

Guy Wuollet: Hoy, muchas personas pasan más tiempo en sus dispositivos que interactuando fuera de Internet, y cada vez dedican más de ese tiempo en línea a interactuar con modelos de IA o contenido impulsado por IA. Estos modelos ya ofrecen una forma de «compañía», ya sea para entretenerse, encontrar información, satisfacer intereses específicos o funcionar como herramienta educativa para niños. Es fácil imaginar que, en un futuro cercano, los compañeros de IA enfocados en la educación, la atención médica, el asesoramiento legal e incluso el apoyo emocional diario se conviertan en una de las principales formas de interacción humana.

Los compañeros de IA del futuro tendrán paciencia infinita y estarán profundamente personalizados para cada persona y sus casos de uso. No solo serán asistentes o «sirvientes robotizados», sino que también podrían convertirse en objetos relacionales muy valiosos para los usuarios. Entonces surge la pregunta: ¿quién será el verdadero dueño y controlador de estas relaciones: los usuarios o las empresas y otros intermediarios? Si durante la última década te han preocupado los problemas de selección y moderación de contenido en las redes sociales, en el futuro esta cuestión será mucho más compleja y personalizada.

La idea de que «blockchain o plataformas de alojamiento similares resistentes a la censura podrían ser la mejor vía para crear una IA imposible de censurar y controlada por los usuarios» se ha debatido ampliamente. Aunque los usuarios podrían ejecutar modelos locales y comprar sus propias GPU, para la mayoría esto resulta demasiado costoso o técnicamente complicado.

Aunque todavía falta para que los compañeros de IA se adopten ampliamente, las tecnologías relacionadas están madurando con rapidez: los chats de IA basados en texto ya son extremadamente realistas; los avatares virtuales visuales también están avanzando, y el rendimiento de blockchain continúa mejorando. Para que un «compañero de IA imposible de censurar» sea realmente fácil de usar, necesitaremos mejores experiencias de usuario (UX) para las aplicaciones criptográficas. Afortunadamente, wallets como Phantom han simplificado las interacciones con blockchain, mientras que tecnologías como las wallets integradas, las passkeys y la abstracción de cuentas permiten que los usuarios obtengan fácilmente la autocustodia sin tener que administrar sus propias frases mnemotécnicas. Además, los sistemas de cómputo de alto rendimiento y sin necesidad de confianza, basados en coprocesadores optimistas y ZK, nos permitirán establecer relaciones significativas y sostenibles a largo plazo con compañeros digitales.

En un futuro cercano, el debate público pasará de «¿cuándo aparecerán compañeros digitales y avatares virtuales realistas?» a «¿quién los controlará y cómo se controlarán?».

Enlace al artículo original