¿Qué ha pasado con blockchain?

El tema de la cadena de bloques comenzó con la introducción de los bitcoins en 2008 y se ha desarrollado más allá de la criptomoneda para convertirse en una fuerza transformadora en la vida empresarial. En esencia, blockchain es una tecnología de almacenamiento de datos en redes descentralizadas y distribuidas que permite realizar transacciones seguras y transparentes sin intermediarios. Ya ha revolucionado procesos y entornos informáticos enteros y ha abierto un gran potencial para nuevos modelos de negocio en una amplia gama de sectores. A pesar del reciente revuelo, el término inteligencia artificial existe desde hace unos 70 años. El primer programa de IA, "Logic Theorist", se presentó en 1956. Desde entonces, la IA se ha desarrollado rápidamente, sobre todo gracias a los avances en el aprendizaje automático, las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje profundo. Los sistemas de IA son capaces de analizar enormes conjuntos de datos, reconocer patrones y tomar decisiones con notable precisión. Desde chatbots y asistentes virtuales hasta análisis predictivos y vehículos autónomos, las aplicaciones de IA se han convertido en parte integrante de las empresas modernas.

Sinergias de la cadena de bloques y la IA

En el dinámico panorama empresarial actual, la convergencia del blockchain y la inteligencia artificial está transformando las industrias, impulsando la innovación y redefiniendo la forma de operar de las organizaciones. Ambas tecnologías ofrecen por separado potentes herramientas para
Sin embargo, la combinación de ambas está aún en sus primeras fases y a veces se enfrenta a dificultades en términos de escalabilidad, rendimiento, interoperabilidad de datos y cumplimiento de la normativa. Sin embargo, la combinación de ambas está aún en sus primeras fases y a veces se enfrenta a dificultades en términos de escalabilidad, rendimiento, interoperabilidad de datos y cumplimiento de la normativa. Las características clave de blockchain -descentralización, transparencia e inmutabilidad- hacen de la tecnología una herramienta poderosa. Sin embargo, a medida que se generaliza, aumenta también la complejidad y el volumen de los datos gestionados. Esto puede plantear retos considerables en términos de procesamiento y análisis de datos. La IA puede ofrecer mejoras significativas en este sentido. Automatiza procesos complejos, procesa grandes volúmenes de datos y reconoce patrones en ellos. Además, se desarrolla continuamente mediante el aprendizaje. Las IA generativas pueden incluso aprender a escribir, hablar o diseñar gráficos como los humanos utilizando datos de entrenamiento adecuados.

Por lo tanto, ofrecen muchos campos potenciales de aplicación, opciones de automatización y ganancias de eficiencia. Por lo tanto, es obvio que las características de blockchain y la IA son altamente complementarias, lo que alberga un potencial de enormes sinergias positivas. La IA puede optimizar las operaciones de blockchain, mejorar el análisis de datos y reforzar las medidas de seguridad mediante análisis predictivos avanzados. A su vez, la IA puede beneficiarse de la gestión de datos segura y transparente de blockchain para garantizar la integridad de los datos para el entrenamiento de modelos de IA y apoyar el desarrollo de sistemas de IA descentralizados.

La cadena de bloques refuerza la IA

Las amplias capacidades de aprendizaje de la IA en relación con las estructuras de datos permiten automatizar la toma de decisiones y el análisis de datos. Sin embargo, el camino que conduce a un resultado y el propio resultado no suelen ser reproducibles ni transparentes. Esta falta de trazabilidad puede generar problemas éticos y de confianza. Vincular la IA y blockchain podría resolver algunos de estos problemas y mejorar las capacidades de la IA al mismo tiempo.

Las cadenas de bloques son adecuadas para crear una base de datos rastreable, a prueba de manipulaciones y, por tanto, bien controlada para el entrenamiento de la IA, lo que refuerza la confianza en los resultados de la IA. El uso de procesos criptográficos y la creación de consenso entre partes independientes que confirman la autenticidad e inmutabilidad de los datos o valores digitales garantizan un alto nivel de seguridad. De este modo, las empresas y sus socios mantienen una total transparencia sobre los datos utilizados para entrenar sus modelos de IA. Por ejemplo, sólo autorizan a determinados usuarios especialmente cualificados a compartir conjuntos de datos de alta calidad mediante incentivos monetarios, en lugar de un entrenamiento éticamente cuestionable con datos de redes sociales. De este modo, pueden reducir drásticamente el riesgo de resultados falsos o falsos. Pero eso no es todo: blockchain también permite el etiquetado y la certificación seguros de los resultados de la IA, así como la marca de agua, que refuerza la credibilidad del contenido digital y expone el uso indebido.

Cómo gana la cadena de bloques gracias a la IA

Los modelos de IA no sólo se benefician de la interacción con las cadenas de bloques, sino que éstas también se benefician de la combinación con la IA. Hay toda una serie de ventajas para las cadenas de bloques, como una mayor velocidad de procesamiento: Las redes tradicionales de cadenas de bloques, por ejemplo Bitcoin, solían ser bastante lentas debido a la gran demanda. Para mejorar el rendimiento, sus desarrolladores utilizan a menudo soluciones como la fragmentación. La idea detrás de esto: Para poder procesar varios procesos en paralelo, la red global se segmenta en varias subredes (shards). Por otro lado, la IA también podría aumentar la velocidad (y reducir al mismo tiempo el consumo de energía) analizando y prediciendo los patrones de uso típicos. Esto permite asignar y gestionar los recursos existentes de la blockchain de forma mucho más eficaz.

Otra ventaja es la interoperabilidad optimizada entre diferentes redes. La inteligencia artificial no solo garantiza una mayor velocidad, sino que también ayuda a crear nuevas oportunidades de cooperación entre diferentes blockchains. Esto también es posible gracias a algoritmos de aprendizaje automático que están entrenados para comprender y traducir la información de diferentes redes, facilitando así el intercambio de datos entre ellas. Sin embargo, aún debe aclararse de antemano cómo puede conciliarse este intercambio de datos con el derecho a la autodeterminación informativa. Métodos criptográficos como las pruebas de conocimiento cero, el cifrado homomórfico o el cálculo seguro multipartito (SMPC) proporcionan cierto grado de protección de la privacidad, pero son insuficientes o demasiado complejos para un uso generalizado en las empresas. Los modelos de inteligencia artificial que ocultan selectivamente los datos personales pueden ser una solución. Sin embargo, sería deseable contar con requisitos normativos claros que definan claramente cuáles de estos modelos son permisibles en principio.

Mejor detección del fraude: los procesos predictivos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para buscar patrones comunes en el historial de transacciones de una cadena de bloques también pueden ayudar a reconocer y evitar intentos de fraude en una fase temprana (prevención y detección del fraude). El sistema define las transacciones atípicas como indicadores de posibles intentos de fraude, sobre los que advierte proactivamente a los usuarios.

Perspectivas: Convergencia

Como resultado, la combinación de IA y blockchain alberga un potencial transformador para muchas industrias. En las finanzas, puede dar lugar a plataformas u DeFi más seguras que utilicen la IA para los tipos de interés dinámicos y la gestión del riesgo. Se trata de plataformas financieras virtuales y descentralizadas que operan con independencia de las instituciones individuales y ofrecen a las empresas una amplia gama de instrumentos de financiación. En sanidad, la IA respaldada por blockchain puede mejorar la atención al paciente mediante planes de tratamiento personalizados basados en datos inmutables del paciente. Las cadenas de suministro pueden ser más transparentes y eficientes con la trazabilidad basada en blockchain y el análisis predictivo impulsado por IA, y esta convergencia aprovecha los puntos fuertes de ambas tecnologías -el libro mayor seguro, transparente e inmutable de blockchain y la capacidad de la IA para analizar y aprender de los datos- para crear nuevas y potentes aplicaciones y casos de uso.

El sector sigue trabajando incansablemente en casos de uso y aplicaciones innovadoras. Estos se refieren a una amplia gama de temas: desde identidades digitales a pasaportes de productos y certificados digitales de autenticidad, desde datos compartidos para transacciones entre empresas a comunicación IoT. El resultado es una amplia gama de nuevas soluciones para los retos actuales: por ejemplo, para facilitar el cumplimiento de las obligaciones de verificación en la gestión de la cadena de suministro o para facilitar el comercio digital a través de las NFT.

A largo plazo, estas soluciones ofrecen muchas posibilidades de aumentar considerablemente la eficiencia, crear nuevos modelos de negocio y opciones de monetización de los datos. Para las empresas, ahora sólo se trata de configurar activamente este futuro y aprovechar las oportunidades resultantes de forma inteligente. Para ello, no sólo es necesario tener el valor de aceptar el cambio, sino también una base sólida para la toma de decisiones. MHP ayuda a las empresas a evaluar con precisión el impacto de las tecnologías innovadoras en los productos, procesos y modelos de negocio. La atención se centra en el valor añadido económico real. Con amplios conocimientos en las áreas de industrias, tecnologías y evaluaciones empresariales, las empresas reciben la base necesaria para tomar decisiones de inversión bien fundamentadas y asegurar su competitividad a largo plazo.

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