11 escenarios de integración de IA y criptomonedas que moldean el futuro de internet

Escrito por: a16z crypto

Compilado por: AididiaoJP, Foresight News

El modelo económico de internet está cambiando. Cuando internet abierto se va cerrando cada vez más en una burbuja, no podemos evitar preguntarnos: ¿traerá la inteligencia artificial una red más abierta o un nuevo laberinto de pagos? ¿Quién controlará esta tecnología: las grandes empresas centralizadas o las amplias comunidades de usuarios?

Este es precisamente el punto de entrada de las criptomonedas. Ya hemos explorado en múltiples ocasiones la intersección entre la inteligencia artificial y las criptomonedas. En resumen, la blockchain ofrece una nueva forma de construir servicios y redes en internet, descentralizada, neutra y confiable, y propiedad de los usuarios. Al redefinir la base económica del sistema actual, puede equilibrar la tendencia a la centralización cada vez más evidente en el ámbito de la inteligencia artificial, ayudando así a construir una internet más abierta y robusta.

La idea de que las criptomonedas pueden ayudar a construir mejores sistemas de IA, y viceversa, no es nueva, pero suele estar poco definida. Algunos casos de uso en la intersección de ambos campos, como la verificación de la "identidad humana" en una era de IA de bajo costo, ya han atraído tanto a desarrolladores como a usuarios. Sin embargo, otros casos de uso parecen necesitar aún varios años, o incluso décadas, para hacerse realidad. Por ello, este artículo presenta 11 casos de uso donde la IA y las criptomonedas pueden combinarse, con la esperanza de impulsar una discusión sobre su viabilidad y los desafíos pendientes. Todos estos planteamientos se basan en tecnologías que ya están siendo desarrolladas hoy en día, desde el manejo de microtransacciones masivas hasta la garantía de que los humanos mantengan el control sobre sus relaciones con la IA del futuro.

La IA generativa depende de los datos, pero para muchas aplicaciones, el contexto (es decir, el estado y la información de fondo relacionados con la interacción) es al menos tan crucial, si no más, que los datos en sí.

Idealmente, un sistema de inteligencia artificial (ya sea un agente, una interfaz de modelo de lenguaje de gran tamaño u otra aplicación) debería recordar detalles como los proyectos en los que estás trabajando, tu estilo de comunicación, tu lenguaje de programación preferido, entre otros. Sin embargo, en la práctica, los usuarios suelen tener que reconstruir repetidamente este contexto en diferentes sesiones del mismo programa (por ejemplo, cada vez que abren una nueva ventana de ChatGPT o Claude) o incluso entre distintos sistemas.

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

Gracias a la blockchain, los sistemas de IA pueden convertir elementos contextuales clave en activos digitales persistentes. Estos activos pueden cargarse al inicio de una conversación y transferirse sin problemas entre diferentes plataformas de IA. Además, dado que la interoperabilidad y la compatibilidad hacia adelante son características fundamentales de los protocolos blockchain, esta tecnología podría ser la única solución para resolver este problema y establecer un compromiso de interoperabilidad.

Una aplicación natural es los juegos y medios mediados por IA, donde las preferencias del usuario (desde el nivel de dificultad hasta la configuración de teclas) pueden mantenerse consistentes entre distintos juegos y entornos. Pero el verdadero valor reside en las aplicaciones educativas, donde la IA debe comprender qué sabe el usuario y cómo aprende; también en casos de uso más especializados, como la programación. Por supuesto, empresas individuales ya han personalizado robots con contexto global para sus negocios, pero ese contexto generalmente no es transferible, ni siquiera entre diferentes sistemas de IA dentro de la misma organización.

La solución general más cercana hasta ahora es el uso de robots personalizados con un contexto fijo y duradero. Sin embargo, la portabilidad del contexto entre usuarios dentro de las plataformas ha comenzado a surgir en forma de cadenas externas; por ejemplo, la plataforma Poe permite a los usuarios alquilar sus robots personalizados a otras personas.

Subir este tipo de actividades a la cadena de bloques permitirá que los sistemas de IA con los que interactuamos compartan una "capa contextual", que agrega información clave de todas nuestras actividades digitales. La IA podrá comprender inmediatamente nuestras preferencias, optimizando así mejor la experiencia. A su vez, al igual que ocurre con el registro de derechos de propiedad intelectual en la cadena, permitir que la IA cite un contexto persistente en la cadena también abre la posibilidad de nuevas interacciones en el mercado, centradas en los prompts y módulos de información. Por ejemplo, los usuarios podrían autorizar directamente o monetizar su conocimiento especializado, manteniendo al mismo tiempo el control sobre sus datos. Por supuesto, compartir este contexto también dará lugar a muchas aplicaciones futuras que aún no podemos imaginar.

La identidad es información normalizada que registra "quién o qué", y constituye los "conductos invisibles" que sustentan los sistemas actuales de descubrimiento digital, agregación y pagos. Debido a que las plataformas encierran estos conductos dentro de sus propias fronteras, la identidad que experimentamos es parte de un producto terminado: Amazon asigna identificadores a los productos (ASIN o FNSKU), los lista en un solo lugar y ayuda a los usuarios a descubrir y pagar. Lo mismo ocurre con Facebook: la identidad del usuario es la base de todo su flujo de información y de todas las funciones de descubrimiento dentro de la aplicación, incluyendo el mercado de Facebook, las publicaciones orgánicas y los anuncios pagos.

Con el desarrollo de agentes de inteligencia artificial (IA), todo esto está a punto de cambiar. A medida que más empresas utilicen agentes en escenarios como atención al cliente, logística y pagos, sus plataformas dejarán de parecerse a aplicaciones con una única interfaz. Por el contrario, los agentes operarán a través de múltiples interfaces y plataformas, acumularán información contextual profunda y realizarán más tareas para los usuarios. Sin embargo, si la identidad de los agentes se limita únicamente a un mercado específico, no podrán utilizarse en otros escenarios importantes.

Por lo tanto, los agentes necesitan un "pasaporte" único y portable. Sin él, no sería posible saber cómo pagarle al agente, verificar su versión, consultar sus capacidades, conocer a quién representa o rastrear su reputación a través de distintas aplicaciones y plataformas. La identidad del agente debe actuar como una cartera, un registro de API, un historial de actualizaciones y una prueba social, de manera que cualquier interfaz (correo electrónico, Slack, otros agentes) pueda identificarlo y comunicarse con él de la misma manera. Sin una base compartida de "identidad", cada integración requeriría reconstruir desde cero estos canales, haciendo que la descubrimiento de funcionalidades sea temporal y fragmentado, y los usuarios pierdan el contexto cada vez que cambian de canal o plataforma.

Tenemos la oportunidad de rediseñar la infraestructura de agentes inteligentes desde sus principios fundamentales. Entonces, ¿cómo construir una capa de identidad más rica y neutral que los registros DNS? Los agentes deberían poder aceptar pagos, mostrar sus capacidades y existir en múltiples ecosistemas, sin preocuparse por quedar atrapados en una plataforma específica. No se trata de construir una plataforma "todo en uno" que vincule identidad, descubrimiento, agregación y pagos. Esta es precisamente la área en la que la combinación de criptomonedas y la inteligencia artificial resulta especialmente útil, ya que las redes blockchain ofrecen composibilidad sin permisos, lo que permite a los desarrolladores crear agentes más útiles y experiencias de usuario mejores.

En general, soluciones verticalmente integradas como Facebook o Amazon ofrecen actualmente una mejor experiencia de usuario. Parte de la complejidad para crear productos excelentes radica en garantizar que todas sus partes estén alineadas de forma coherente desde arriba hacia abajo. Sin embargo, el costo de esta conveniencia es elevado, especialmente cuando los costes del software para construir agentes de agregación, marketing, monetización y distribución disminuyen y la aplicación de agentes se amplía. Alinear la experiencia de usuario con la de los proveedores verticalmente integrados requiere esfuerzo, pero una capa de identidad de agentes neutral y confiable permitirá a los emprendedores contar con su propio "pasaporte", fomentando así más experimentación en distribución y diseño.

A medida que la inteligencia artificial se filtra en diversas interacciones en línea, incluyendo deepfakes y manipulación en redes sociales, se vuelve cada vez más difícil determinar si el interlocutor en internet es una persona real. Esta erosión de la confianza no es una preocupación del futuro, ya está aquí: desde ejércitos de comentarios en la plataforma X hasta robots en aplicaciones de citas, la realidad se está volviendo borrosa. En este entorno, la "verificación humana" se convierte en una infraestructura clave.

Una forma de demostrar la identidad humana es mediante identificaciones digitales (incluidas las credenciales centralizadas utilizadas por la Administración de Seguridad del Transporte de Estados Unidos). Las identificaciones digitales contienen toda la información necesaria para verificar la identidad, como nombre de usuario, claves PIN, contraseñas, y pruebas de terceros (como nacionalidad o estado crediticio). El valor de la descentralización es evidente aquí: cuando estos datos residen en un sistema centralizado, el emisor puede revocar el acceso en cualquier momento, cobrar tarifas o fomentar la vigilancia. La descentralización invierte esta dinámica: los usuarios, no la plataforma, controlan su propia identidad, lo que la hace más segura y resistente a la censura.

A diferencia de los sistemas tradicionales de identidad, los mecanismos descentralizados de prueba de humanidad (como la Prueba de Humanidad de Worldcoin) permiten a los usuarios controlar y gestionar su propia identidad, verificando su condición humana de manera privada y con neutralidad de confianza. Al igual que una licencia de conducir es válida en cualquier lugar y en cualquier momento, la prueba descentralizada de humanidad puede servir como una capa reutilizable que se aplica a cualquier plataforma, incluidas aquellas que aún no han sido creadas. En otras palabras, la prueba de humanidad basada en blockchain tiene compatibilidad hacia adelante, ya que ofrece:

• Portabilidad: El protocolo es un estándar público y puede integrarse en cualquier plataforma. La identidad descentralizada puede gestionarse mediante infraestructura pública y estar bajo el control del usuario. Esto la hace completamente portable, compatible con cualquier plataforma, ya existente o futura.
• Accesibilidad sin permiso: La plataforma puede elegir independientemente reconocer la identificación de prueba humana, sin necesidad de pasar por una API "de control de acceso" que pueda discriminar entre diferentes casos de uso.

El desafío en este ámbito radica en la adopción. Aunque aún no hemos visto muchos casos reales de aplicación a gran escala, preveemos que un número crítico de usuarios, unos pocos socios tempranos y una aplicación clave acelerarán su difusión. Cada aplicación que adopte un estándar específico de identidad digital incrementará el valor de dicha identidad para los usuarios, atrayendo así a más usuarios que obtendrán dicha identidad, lo que a su vez hará que esta identidad sea más atractiva para más aplicaciones (como medio de verificación humana). Debido a que las identidades en cadena son inherentemente interoperables, estos efectos de red pueden crecer rápidamente.

Hemos visto que las principales aplicaciones y servicios de consumo en los ámbitos de los videojuegos, las citas y las redes sociales han anunciado colaboraciones con World ID, con el fin de ayudar a los usuarios a confirmar que están jugando, chateando y transando con personas reales (y concretamente con la persona real que se espera). Este año también han surgido nuevos protocolos de identidad, como el Solana Attestation Service (SAS). Aunque el SAS no emite pruebas de humanidad, permite a los usuarios asociar de forma privada datos off-chain, como verificaciones KYC necesarias para la conformidad o certificaciones de elegibilidad para inversiones, con una billetera de Solana, para construir una identidad descentralizada del usuario. Todo esto indica que el punto de inflexión de las pruebas de humanidad descentralizadas podría estar cerca.

Las pruebas humanas no son solo para bloquear robots, sino también para establecer una clara delimitación entre agentes de inteligencia artificial y redes humanas. Esto permite a los usuarios y aplicaciones diferenciar entre interacciones humanas y automatizadas, abriendo camino hacia una experiencia digital mejor, más segura y más auténtica.

Aunque la inteligencia artificial (IA) es un servicio digital, su desarrollo se ve cada vez más limitado por la infraestructura física. Las redes de infraestructura física descentralizada (DePIN) ofrecen un nuevo modelo para construir y operar sistemas físicos, facilitando el acceso a la infraestructura de cálculo que sustenta la innovación en IA, haciendo que sea más barata, resiliente y resistente a la censura.

¿Cómo se puede lograr esto? Los dos principales obstáculos en el desarrollo de la inteligencia artificial son la energía y la adquisición de chips. La energía descentralizada puede ayudar a proporcionar más electricidad, mientras que los desarrolladores están aprovechando el DePIN para agrupar chips ociosos provenientes de fuentes como computadoras de juegos y centros de datos. Estas computadoras pueden colaborar para formar un mercado de cálculo sin permisos, creando un entorno competitivo justo para construir nuevos productos de inteligencia artificial.

Otros casos de uso incluyen el entrenamiento distribuido y el ajuste fino de modelos de lenguaje de gran tamaño, así como redes distribuidas para la inferencia del modelo. El entrenamiento y la inferencia descentralizados podrían reducir significativamente los costos, ya que aprovechan recursos computacionales que de otro modo permanecerían ociosos. Al mismo tiempo, ofrecen resistencia ante la censura, garantizando que los desarrolladores no sean privados del acceso a la plataforma por parte de proveedores de nube de gran tamaño (grandes proveedores de nube centralizados que ofrecen infraestructura de computación escalable a gran escala).

La concentración de modelos de IA en manos de unas pocas empresas sigue siendo una preocupación persistente; las redes descentralizadas ayudan a crear IA más eficiente en costos, más resistente a la censura y más escalable.

A medida que las herramientas de IA se vuelvan más hábiles resolviendo tareas complejas y ejecutando cadenas de interacciones de múltiples pasos, la IA necesitará interactuar cada vez más con otras IA, sin intervención humana.

Por ejemplo, una entidad de IA podría necesitar solicitar datos específicos relacionados con cálculos o reclutar entidades de IA especializadas para tareas concretas (como asignar a un robot estadístico para desarrollar modelos de simulación, o emplear a un robot generador de imágenes para la creación de materiales de marketing). Las entidades de IA también generarán un gran valor al completar procesos completos de transacciones u otras actividades en nombre de los usuarios, como buscar y reservar billetes de avión según sus preferencias, o descubrir y pedir nuevos libros de sus géneros favoritos.

Actualmente, no existe un mercado maduro para agentes inteligentes generales. La mayoría de estas consultas transplataforma se realizan únicamente mediante conexiones de API explícitas o dentro de ecosistemas cerrados que admiten llamadas entre agentes.

Más ampliamente, la mayoría de los agentes de inteligencia artificial (IA) actuales operan en ecosistemas aislados, con API relativamente cerradas y una falta generalizada de estandarización arquitectónica. Sin embargo, la tecnología blockchain puede ayudar a establecer estándares de protocolo abiertos, lo cual es crucial para la adopción a corto plazo. A largo plazo, también respalda la compatibilidad hacia adelante: a medida que surjan y evolucionen nuevos agentes de IA, estos podrían conectarse a la misma red subyacente. Gracias a su arquitectura interoperable, de código abierto, descentralizada y generalmente fácil de actualizar, la blockchain puede adaptarse de forma más flexible a las innovaciones en IA.

A medida que el mercado evoluciona, ya hay muchas empresas que están construyendo "vías" blockchain para la interacción entre agentes inteligentes. Por ejemplo, Halliday ha lanzado recientemente su protocolo, que proporciona una arquitectura multi-cadena estandarizada para flujos de trabajo e interacciones de inteligencia artificial, con protección a nivel de protocolo para evitar que la IA se desvíe de la intención del usuario. Mientras tanto, empresas como Catena, Skyfire y Nevermind utilizan la blockchain para permitir pagos directos entre agentes inteligentes, sin necesidad de intervención humana. Se están desarrollando más sistemas de este tipo, e incluso Coinbase ya ha comenzado a ofrecer soporte de infraestructura para estos esfuerzos.

La revolución reciente del AI generativa ha hecho que el desarrollo de software sea más sencillo que nunca. La velocidad de codificación se ha incrementado en varios órdenes de magnitud, y lo más importante es que ahora se puede realizar con lenguaje natural, lo que permite incluso a programadores con poca experiencia bifurcar programas existentes o crear nuevos desde cero.

Sin embargo, la codificación asistida por IA, mientras que ofrece nuevas oportunidades, también introduce una gran cantidad de "aumento de entropía" (grado de desorden) tanto dentro de los programas como entre ellos. Vibe abstrae la compleja red de dependencias subyacente del software, pero esto también hace que los programas sean propensos a defectos funcionales y de seguridad cuando cambian las entradas, como repositorios de código fuente. Al mismo tiempo, cuando las personas utilizan IA para crear aplicaciones y flujos de trabajo personalizados, resulta difícil conectarlos con otros sistemas. De hecho, incluso dos aplicaciones Vibe con la misma funcionalidad pueden tener diferencias significativas en sus operaciones internas y en la estructura de sus salidas.

Históricamente, el trabajo de normalización para garantizar coherencia y compatibilidad lo asumieron inicialmente los formatos de archivos y los sistemas operativos, y recientemente ha recaído en el software compartido y la integración de API. Sin embargo, en un mundo en el que el software evoluciona, cambia y se ramifica en tiempo real, la capa de normalización debe ser ampliamente accesible, actualizable de forma continua y, al mismo tiempo, mantener la confianza del usuario. Además, la inteligencia artificial por sí sola no puede resolver el problema de incentivar a las personas a construir y mantener estos enlaces.

La cadena de bloques proporciona una respuesta simultánea a ambos problemas: una capa de sincronización protocolizada. Puede integrarse en el software personalizado de las personas y actualizarse dinámicamente para garantizar la compatibilidad entre plataformas cuando se produzcan cambios. En el pasado, una empresa grande podría haber gastado millones de dólares contratando a un "integrador de sistemas" como Deloitte para personalizar una instancia de Salesforce. Hoy en día, un ingeniero puede crear una interfaz personalizada para ver información de ventas en un fin de semana. Sin embargo, a medida que aumente el número de software personalizados, los desarrolladores necesitarán ayuda para mantener sincronizados y operativos estos aplicativos.

Esto es similar al modelo de desarrollo actual de bibliotecas de software de código abierto, con la diferencia de que requiere actualizaciones continuas en lugar de lanzamientos periódicos, y también necesita una capa de incentivos. Gracias al impulso de las criptomonedas, ambos aspectos son más fáciles de lograr. Al igual que otros protocolos basados en blockchain, la propiedad compartida de la capa de sincronización incentiva a las personas a invertir activamente en mejorarla. Los desarrolladores, usuarios (o sus agentes de inteligencia artificial) y otros consumidores pueden recibir recompensas por introducir, utilizar y desarrollar nuevas funciones e integraciones.

Por otro lado, la propiedad compartida hace que todos los usuarios tengan un interés directo en el éxito o fracaso general del protocolo, lo que inhibe eficazmente el comportamiento perjudicial. Al igual que Microsoft no quiere dañar el estándar de archivos .docx por el bien de sus usuarios y su marca, los propietarios comunes de la capa de sincronización no introducirán código torpe o malicioso en el protocolo.

Al igual que con todas las arquitecturas estandarizadas de software que hemos visto hasta ahora, aquí existe un enorme potencial de efecto de red. A medida que continúe la "explosión cámbrica" de los softwares de codificación de IA, se expandirá rápidamente una red de sistemas heterogéneos y diversos que necesiten comunicarse entre sí. En resumen, la "codificación ambiental" no puede mantenerse sincronizada solo con "ambiente". Las criptomonedas son la respuesta.

Los agentes y herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Copilot prometen ofrecer una nueva y más cómoda forma de navegar por el mundo digital. Pero, ya sea de forma positiva o negativa, también están sacudiendo el modelo económico de internet abierto. Ya podemos ver sus efectos: por ejemplo, el tráfico en plataformas educativas ha disminuido considerablemente a medida que los estudiantes utilizan con más frecuencia herramientas de IA; varias cadenas de periódicos estadounidenses están demandando a OpenAI por presunto robo de derechos de autor. Si no se reequilibran los incentivos, podríamos enfrentarnos a una internet cada vez más cerrada: con más muros de pago y menos creadores de contenido.

Por supuesto, siempre existen soluciones políticas, pero mientras avanza el proceso legal, también están surgiendo muchas soluciones técnicas. Quizás la más prometedora (y técnicamente más compleja) es integrar un sistema de distribución de ingresos directamente en la arquitectura de la red. Cuando una acción impulsada por la IA conduce a una venta, las fuentes de contenido que aportaron información a esa decisión deberían recibir una parte de los ingresos. Ecosistemas de marketing de afiliación ya realizan un seguimiento de atribuciones similares y distribuyen ingresos; una versión más compleja podría hacer un seguimiento automático y recompensar a todos los participantes en la cadena de información. La blockchain podría desempeñar un papel evidente en el seguimiento de la cadena de fuentes.

Sin embargo, un sistema así también necesitará una nueva infraestructura con otras características: en particular, un sistema de micropagos capaz de manejar transacciones pequeñas de múltiples fuentes, un protocolo de atribución que evalúe de manera justa las distintas contribuciones, y un modelo de gobernanza transparente y equitativo. Muchas herramientas basadas en blockchain existentes, como los rollups y L2, las instituciones financieras nativas de IA como Catena Labs, y los protocolos de infraestructura financiera como 0xSplits, muestran potencial para lograr transacciones casi sin costo y una división más precisa de los pagos.

La cadena de bloques implementará sistemas de pago de agentes complejos a través de varios mecanismos:

• Los pagos a nanoescala se pueden distribuir entre múltiples proveedores de datos: mediante contratos inteligentes automatizados, una sola interacción del usuario puede desencadenar pequeños pagos que fluyen hacia todas las fuentes que hayan contribuido.
• Los contratos inteligentes permiten pagos trazables: una vez completada la transacción, los contratos inteligentes pueden hacer cumplir pagos de trazabilidad, compensando de manera transparente y trazable a las fuentes de información que contribuyeron a la decisión de compra.
• Implementar divisiones de pago complejas y programables: garantizar que los ingresos se distribuyan de forma justa mediante reglas impuestas por código, en lugar de decisiones centralizadas, estableciendo relaciones financieras sin necesidad de confianza entre agentes autónomos.

A medida que estas tecnologías emergentes maduren, podrían crear un nuevo modelo económico para los medios, capturando toda la cadena de valor completa, desde los creadores hasta las plataformas y los usuarios.

La inteligencia artificial generativa necesita urgentemente mecanismos eficientes y programables para registrar y hacer seguimiento a los derechos de propiedad intelectual: no solo para verificar el origen, sino también para sentar las bases de modelos de negocio en torno al acceso, la compartición y la reinterpretación de la propiedad intelectual. Los marcos actuales de propiedad intelectual dependen de intermediarios costosos y de la aplicación de la ley ex post, lo cual ya no se adapta a la era en la que la IA consume contenido de forma instantánea y genera nuevas variantes con un solo clic.

Necesitamos un registro abierto y público que proporcione una prueba clara de propiedad, con el cual los creadores de IP puedan interactuar de forma sencilla y eficiente, y que también puedan integrarse directamente aplicaciones de inteligencia artificial y otras aplicaciones de la web. La cadena de bloques es la opción ideal, ya que permite el registro de propiedad intelectual sin intermediarios, ofrece una prueba de procedencia inmodificable y permite que las aplicaciones de terceros identifiquen, licencien e interactúen con dicha propiedad intelectual de forma sencilla.

Es comprensible que existan muchas dudas sobre la idea general de que «la tecnología puede proteger de alguna manera los derechos de propiedad intelectual (IP, por sus siglas en inglés)», ya que las dos primeras eras de internet y la revolución actual de la inteligencia artificial suelen ir acompañadas de una debilitación en la protección de los derechos de propiedad intelectual. Uno de los problemas radica en que muchos modelos actuales de negocio basados en IP se centran en la exclusión de obras derivadas, en lugar de incentivar su creación y monetizarla. Sin embargo, la infraestructura IP programable no solo permite a los creadores, marcas y titulares de derechos IP definir claramente su propiedad en el espacio digital, sino que también abre la puerta a nuevos modelos de negocio que giran en torno a compartir IP en aplicaciones digitales como la inteligencia artificial generativa.

Hemos visto cómo los creadores han estado explorando nuevos modelos desde las etapas iniciales del ámbito de los NFT, y empresas han aprovechado los activos NFT en Ethereum para impulsar efectos de red y acumulación de valor bajo la filosofía de construcción de marcas CC0. Recientemente, observamos que proveedores de infraestructura están construyendo protocolos, e incluso blockchains especializadas (como el Protocolo Story), para la estandarización y la composibilidad en el registro y licenciamiento de derechos de autor. Algunos artistas ya están utilizando protocolos como Alias, Neura y Titles para autorizar el uso de sus estilos y obras en proyectos creativos híbridos. Mientras tanto, la serie Emergence de Incention permite a sus seguidores co-crear un universo y personajes de ciencia ficción, registrando la autoría de las creaciones mediante una base de datos blockchain construida sobre Story.

Hoy en día, el agente de inteligencia artificial con mayor adaptación al mercado de productos no se utiliza para codificación o entretenimiento, sino para rastreadores web, los cuales navegan de forma autónoma por Internet, recopilan datos y deciden qué enlaces seguir.

Se estima que casi la mitad del tráfico en Internet proviene ahora de fuentes no humanas. Los robots a menudo ignoran las normas establecidas en el archivo robots.txt (que se supone que informa a los rastreadores automáticos si son bienvenidos, pero cuya autoridad es en realidad muy baja), y utilizan los datos extraídos para reforzar los muros de protección de algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo. Lo peor es que los sitios web terminan pagando por estos invitados no deseados, proporcionando ancho de banda y recursos computacionales a lo que parece ser una cantidad interminable de recolectores anónimos. Como respuesta, empresas como Cloudflare y otros proveedores de redes de distribución de contenido ofrecen servicios de bloqueo, parches improvisados que en realidad no deberían ser necesarios.

Hemos señalado anteriormente que el contrato original de Internet, el acuerdo económico entre creadores de contenido y plataformas de distribución, probablemente se desgastará. Los datos comienzan a mostrarlo: en el último año, los propietarios de sitios web han comenzado a bloquear masivamente a los rastreadores de IA. En julio de 2024, aproximadamente el 9 % de los 10 000 sitios web más importantes bloqueaban los rastreadores de IA, y ahora esa proporción ha alcanzado el 37 %. Con la mejora tecnológica de más operadores de sitios web y la continua frustración de los usuarios, esta proporción solo tenderá a aumentar.

¿Y si, en lugar de pagar a una CDN y bloquear directamente a todos los accesos sospechosos de ser robots, buscáramos una solución intermedia? Los robots de inteligencia artificial podrían pagar por el derecho a recopilar datos, en lugar de aprovecharse gratuitamente de un sistema diseñado para atraer tráfico humano. Este es precisamente el punto de entrada de la blockchain: en este escenario, cada agente de rastreo web posee cierta cantidad de criptomonedas y negocia en la cadena con el "guardián" inteligente de cada sitio web o con protocolos de muro de pago, a través de x402.

Mientras que los humanos pueden demostrar su identidad a través de un World ID en otro canal y acceder gratuitamente al contenido. De esta manera, los creadores de contenido y los propietarios de sitios web pueden recibir compensación por sus contribuciones a conjuntos de datos de grandes IA en puntos de recopilación de datos, mientras que los humanos pueden seguir disfrutando de un internet en el que la información debería ser gratuita.

La inteligencia artificial ya está comenzando a influir en la forma en que hacemos compras en línea. Pero ¿qué pasaría si los anuncios que vemos cada día fueran útiles? A la gente no le gustan los anuncios por muchas razones evidentes. Los anuncios irrelevantes son solo ruido, y no toda la personalización resulta satisfactoria. Los anuncios impulsados por la IA con un posicionamiento excesivamente preciso, basados en una gran cantidad de datos de los consumidores, pueden resultar invasivos. Otros usos intentan monetizar el contenido mediante anuncios que no se pueden saltar.

Las criptomonedas pueden ayudar a resolver algunos problemas y ofrecer oportunidades para remodelar el modelo publicitario. Al combinarse con la tecnología blockchain, agentes inteligentes de inteligencia artificial personalizados pueden cubrir el abismo entre "anuncios irrelevantes" y "una precisión incómoda", mostrando anuncios según las preferencias definidas por los usuarios. Lo clave es que pueden hacerlo sin revelar globalmente los datos del usuario, y además pueden compensar directamente a los usuarios que comparten sus datos o interactúan con los anuncios.

Esto requiere algunos requisitos técnicos:

• Pagos digitales de bajo costo: Para compensar a los usuarios por su interacción con anuncios (visualizaciones, clics, conversiones), las empresas deben realizar pagos pequeños y frecuentes. Para operar a gran escala, necesitamos un sistema rápido, de alta capacidad de procesamiento y con costos extremadamente bajos.
• Verificación de datos con protección de la privacidad: Los agentes de IA necesitan poder demostrar que los consumidores cumplen ciertos atributos demográficos. Las pruebas de conocimiento cero permiten verificar estos atributos mientras se protege la privacidad.
• Mecanismo de incentivos: Si internet adopta un modelo de monetización basado en microtransacciones (por ejemplo, interacciones por debajo de 0,05 dólares), los usuarios podrían optar por ver anuncios a cambio de pequeños pagos, lo que transformaría el modelo actual de "explotación" en uno de "participación".

La gente ha intentado durante décadas hacer que la publicidad en línea sea relevante, pero replantearnos la publicidad desde una perspectiva de criptomonedas y de inteligencia artificial podría finalmente hacer que sea útil. Lograr que sea personalizada sin resultar molesta, y de una manera que beneficie a todos: para los creadores y anunciantes, libera nuevas estructuras de incentivos más sostenibles y consistentes; para los usuarios, ofrece más formas de descubrir y navegar por el mundo digital.

Todo esto hará que los espacios publicitarios sean más valiosos, no menos. También podría reemplazar la economía publicitaria profundamente arraigada y extractiva de hoy en día, por un sistema más humano: uno que vea a los usuarios como participantes y no como productos.

Muchas personas pasan más tiempo con dispositivos que interactuando cara a cara, y cada vez pasan más tiempo interactuando con modelos de IA y contenidos elaborados por IA. Estos modelos ya proporcionan una forma de compañía, ya sea para entretenimiento, información, satisfacción de intereses minoritarios o educación infantil. No es difícil imaginar que, en un futuro cercano, la educación basada en IA, la atención médica, los consejos legales y las relaciones de amistad con entidades basadas en IA se convertirán en patrones populares de interacción humana.

Los futuros compañeros de inteligencia artificial contarán con una paciencia ilimitada y estarán personalizados según las necesidades y características específicas de cada individuo. No serán solamente asistentes o sirvientes robóticos, sino que podrían convertirse en relaciones profundamente valoradas. Por lo tanto, resulta igualmente importante preguntarse quién poseerá y controlará estas relaciones: ¿serán los usuarios o las empresas y otros intermediarios? Si en la última década ya te has preocupado por el control y la moderación del contenido en las redes sociales, este problema se volverá exponencialmente más complejo y personalizado en el futuro.

Ya se han presentado argumentos que indican que plataformas de alojamiento resistentes a la censura, como la blockchain, son el camino más claro hacia una inteligencia artificial que esté bajo el control del usuario y que no pueda ser censurada. Aunque es cierto que una persona puede ejecutar modelos en el dispositivo y adquirir sus propios GPU, la mayoría de la gente no puede permitírselo o no sabe cómo hacerlo.

Aunque aún queda tiempo para que los compañeros de inteligencia artificial (AI) se popularicen ampliamente, la tecnología relacionada está avanzando rápidamente: los compañeros basados en texto y que parecen humanos ya son bastante buenos; las representaciones visuales han mejorado significativamente; y el rendimiento de las cadenas de bloques sigue mejorando. Para garantizar que los compañeros censurables sean fáciles de usar, necesitamos aplicaciones de criptomonedas que ofrezcan una mejor experiencia de usuario. Afortunadamente, billeteras como Phantom ya han hecho mucho más sencillo interactuar con las cadenas de bloques, y las billeteras integradas, las claves de acceso y la abstracción de cuentas permiten a los usuarios poseer billeteras de autoalmacenamiento sin tener que manejar frases mnemotécnicas complejas por sí mismos. Además, tecnologías como los coprocesadores optimistas y de conocimiento cero, que permiten un alto volumen de transacciones sin necesidad de confiar en computadoras, también harán posible establecer relaciones significativas y duraderas con compañeros digitales.

En el futuro cercano, el enfoque de la discusión se desplazará de "¿Cuándo podremos ver compañeros y avatares digitales realistas?" a "¿Quién y qué los controlará?".