Cuanto más datos, mejor. La plataforma desea recopilar información de los usuarios, las instituciones financieras quieren conocer los activos de sus clientes y la IA busca más datos para mejorar su capacidad. Pero ahora, este enfoque podría necesitar un cambio. Más datos significan mayores costos de almacenamiento, responsabilidades de gestión y riesgos de filtración. Especialmente para las instituciones financieras, obtener todos los datos de los usuarios no necesariamente es algo positivo. Vitalik mencionó en Devcon Mumbai que se debería considerar por defecto los datos como residuos tóxicos: si no es necesario recopilarlos, no se deben recopilar; si no es necesario guardarlos, no se deben guardar. Si una empresa puede validar su negocio sin conocer la totalidad de la privacidad del usuario, ¿no sería más eficiente el uso de los datos? zkTLS, explorado por @primus_labs, puede verificar la autenticidad de los datos provenientes de plataformas Web2, y combinado con zkVM, permite que las aplicaciones realicen cálculos y pruebas sobre esos datos. Esto significa que, en el futuro, una aplicación financiera podría simplemente confirmar que un usuario cumple con cierta condición, sin necesidad de acceder directamente a toda su información de cuenta. Para los usuarios, se reduce la exposición de su privacidad; para las empresas, también surge la oportunidad de disminuir la carga innecesaria de gestión de datos. Por supuesto, este camino aún enfrenta muchos desafíos prácticos: si las fuentes de datos son confiables, si los permisos son seguros y si los costos de verificación son lo suficientemente bajos, todo ello debe demostrarse con aplicaciones reales. Creo que el verdadero valor comercial de las tecnologías de privacidad no radica solo en proteger a los usuarios de ser observados por otros, sino en permitir que las empresas realicen negocios con menos contacto con datos sensibles. Si Primus logra convertir esta capacidad en un producto fácil de integrar para desarrolladores y atractivo para los usuarios, su valor ya no será solo el de una herramienta de privacidad. Sino el de proporcionar una nueva forma de utilizar datos para la próxima generación de aplicaciones financieras digitales y de IA.