11 intersecciones entre IA y criptomonedas

La economía de internet ya está cambiando. A medida que la web abierta se reduce a una barra de prompts, debemos preguntarnos: ¿la IA llevará a un internet abierto o a un laberinto de nuevos muros de pago? ¿Y quién lo controlará: grandes empresas centralizadas o amplias comunidades de usuarios?

Aquí es donde entra la cripto. Hemos debatido la intersección entre IA y cripto en numerosas ocasiones; en resumen, las cadenas de bloques representan una nueva forma de diseñar servicios de internet y construir redes descentralizadas, creíblemente neutrales y propiedad de los usuarios. Ofrecen un contrapeso a muchas fuerzas centralizadoras que ya observamos en los sistemas de IA, renegociando la economía que sustenta los sistemas actuales y contribuyendo a un internet más abierto y sólido.

La idea de que la cripto puede ayudar a construir mejores sistemas de IA, y viceversa, no es nueva, pero a menudo ha carecido de una definición clara. Algunas áreas de intersección —como la verificación de "prueba de humanidad" ante la proliferación de sistemas de IA de bajo coste— ya están atrayendo a desarrolladores y usuarios. Otros casos de uso parecen aún lejanos. Por ello, en este artículo compartimos 11 casos de uso en la intersección de cripto e IA para iniciar conversaciones sobre lo que es posible, los retos pendientes y más. Todos se basan en tecnología que ya se está desarrollando, desde el procesamiento de micropagos hasta garantizar que los humanos sean dueños de su relación con la IA del futuro.

1. Datos y contexto persistentes en interacciones con IA

por Scott Duke Kominers (@ skominers)

La IA generativa se nutre de datos, pero para muchas aplicaciones, el contexto —el estado y la información de fondo relevante para una interacción— es igual o incluso más importante.

En el mejor de los casos, un sistema de IA —ya sea un agente, una interfaz LLM u otra aplicación— recordaría los proyectos en los que trabajas, tu estilo de comunicación y tus lenguajes de programación preferidos, entre muchos otros detalles. Sin embargo, en la práctica, los usuarios suelen tener que restablecer este contexto en cada interacción dentro de una misma aplicación, como al abrir un nuevo ChatGPT o una shell de Claude, y más aún al cambiar de sistemas.

Actualmente, el contexto de una aplicación de IA generativa rara vez, si es que alguna vez, se puede transferir a otras.

Con las cadenas de bloques, los sistemas de IA podrían permitir que elementos clave del contexto existan como activos digitales persistentes, que se cargan al inicio de cada sesión y se transfieren entre plataformas de IA de forma fluida. Además, las cadenas de bloques son probablemente la única solución a este problema que es compatible con el futuro y garantiza el compromiso con la interoperabilidad, ya que estas características definen los protocolos basados en blockchain.

Una aplicación natural para esto es el gaming y los medios mediados por IA, donde preferencias (desde niveles de dificultad hasta configuraciones clave) podrían mantenerse entre juegos y entornos. Pero el verdadero valor está en las aplicaciones de conocimiento, donde las IA necesitan comprender qué saben los usuarios y cómo aprenden; así como en casos de uso profesionalizados, como la programación. Por supuesto, ya existen empresas que desarrollan bots personalizados con contexto global específico para su negocio, pero en ese caso, el contexto no suele ser portable, ni siquiera entre los diferentes sistemas de IA usados en la organización.

Las organizaciones apenas empiezan a comprender este problema, y las soluciones más cercanas que hemos visto son bots personalizados con contexto fijo y persistente. Sin embargo, la portabilidad del contexto entre usuarios dentro de la plataforma comienza a surgir fuera de la cadena; con Poe, por ejemplo, los usuarios pueden alquilar sus bots personalizados a otros.

Llevar esta actividad a la cadena permitiría que los sistemas de IA con los que interactuamos compartan una capa de contexto formada por los elementos clave de toda nuestra actividad digital. Entenderían nuestras preferencias de inmediato y podrían optimizar la experiencia. Y, como con los registros de propiedad intelectual en la cadena, permitir que la IA consulte contexto persistente onchain crea nuevas posibilidades de interacción de mercado en torno a prompts y módulos de información: por ejemplo, los usuarios podrían licenciar o monetizar directamente su experiencia, manteniendo la custodia de sus datos. Y, por supuesto, el contexto compartido hará posibles muchas cosas que aún no hemos imaginado.

2. Identidad universal para agentes

por Sam Broner (@ SamBroner)

La identidad, el registro canónico de quién o qué es algo, es la infraestructura silenciosa que permite los sistemas digitales de descubrimiento, agregación y pagos actuales. Como las plataformas mantienen esta infraestructura cerrada, experimentamos la identidad como parte de un producto acabado: Amazon asigna identificadores (ASIN o FNSKU) a productos, los lista en un solo lugar y ayuda a los usuarios a descubrirlos y pagarlos. Facebook es similar: la identidad del usuario es la base de su feed y del descubrimiento en la app, incluidas publicaciones en Marketplace, publicaciones orgánicas y publicidad.

Todo esto está a punto de cambiar a medida que los agentes de IA evolucionan. A medida que más empresas utilizan agentes —para atención al cliente, logística, pagos y otros casos de uso—, sus plataformas dejarán de parecerse a aplicaciones únicas. En su lugar, estarán presentes en múltiples entornos y plataformas, acumularán contexto profundo y realizarán más tareas para los usuarios. Pero vincular la identidad de un agente solo a un marketplace lo hace inutilizable en otros canales importantes: hilos de correo, canales de Slack y otros productos.

Por eso los agentes necesitan un “pasaporte” único y portable. Sin él, no hay forma de saber cómo pagar al agente, verificar su versión, consultar sus capacidades, saber a quién representa o rastrear su reputación entre aplicaciones y plataformas. La identidad de un agente debe funcionar como billetera, registro de API, historial de cambios y prueba social, de modo que cualquier interfaz (correo, Slack, otro agente) pueda identificarlo y comunicarse con él de la misma forma. Sin este elemento compartido de “identidad”, cada integración tendría que reconstruir la infraestructura desde cero, el descubrimiento seguiría siendo ad hoc y los usuarios perderían contexto al cambiar de canal o plataforma.

Tenemos la oportunidad de diseñar la infraestructura agentic desde cero. ¿Cómo construimos una capa de identidad creíblemente neutral que sea más rica que un registro DNS? En lugar de reinventar plataformas monolíticas, donde la identidad se combina con descubrimiento, agregación y pago, los agentes deberían poder aceptar pagos, listar capacidades y existir en múltiples ecosistemas sin temor a quedar bloqueados en una plataforma. Aquí es especialmente útil la intersección entre cripto e IA, porque las redes blockchain proporcionan composabilidad sin permisos, lo que permite a los desarrolladores crear agentes más útiles y mejores experiencias de usuario.

En general, las soluciones verticalmente integradas como Facebook o Amazon ofrecen mejor experiencia de usuario: parte de la complejidad inherente a crear un gran producto es asegurar que todas las piezas encajen. Pero el precio de esa comodidad es alto, sobre todo a medida que el coste de desarrollar software para agregar, comercializar, monetizar y distribuir agentes cae y crecen las aplicaciones agentic. Igualar la experiencia de usuario de los proveedores integrados llevará trabajo, pero una capa de identidad creíblemente neutral permitiría a los emprendedores ser dueños de su propio pasaporte y fomentaría la experimentación en distribución y diseño.

3. Prueba de humanidad compatible con el futuro

por Jay Drain Jr. (@ jay_drainjr) y Scott Duke Kominers (@ skominers)

A medida que la IA se vuelve más omnipresente —impulsando bots y agentes en todo tipo de interacciones web, incluidos deepfakes y manipulación en redes sociales—, es cada vez más difícil saber si interactúas con un humano real en línea. Esta erosión de la confianza no es una preocupación futura; ya está aquí. Desde ejércitos de comentarios en X hasta bots en apps de citas, la realidad empieza a difuminarse. En este entorno, la prueba de humanidad se convierte en infraestructura esencial.

Una forma de demostrar que eres humano es mediante identidades digitales (incluidas las centralizadas que utiliza la TSA). Las identidades digitales engloban todo lo que una persona puede usar para verificar su identidad: nombres de usuario, PIN, contraseñas y atestaciones de terceros (por ejemplo, ciudadanía o solvencia) y otras credenciales. El valor de la descentralización aquí es evidente: cuando estos datos residen en sistemas centralizados, los emisores pueden revocar el acceso, imponer tarifas o facilitar la vigilancia. La descentralización invierte esta dinámica: los usuarios, no los guardianes de la plataforma, controlan su propia identidad, haciéndola más segura y resistente a la censura.

A diferencia de los sistemas de identidad tradicionales, los mecanismos descentralizados de prueba de humanidad (como Proof of Human de World) permiten a los usuarios controlar y custodiar su propia identidad, y verificar su humanidad de forma privada, creíblemente neutral y resistente a la censura. Y, como un permiso de conducir, que puede usarse en cualquier sitio independientemente de cuándo o dónde se emitió, la prueba de humanidad descentralizada (PoP) puede servir como capa base reutilizable en cualquier plataforma, incluidas las que aún no existen. En otras palabras, la PoP basada en blockchain es compatible con el futuro porque ofrece:

• Portabilidad: los protocolos son estándares públicos que cualquier plataforma puede integrar. La PoP descentralizada puede gestionarse mediante infraestructura pública y está bajo control del usuario. Esto la hace completamente portable, y cualquier plataforma puede ser compatible con ella ahora o en el futuro.
• Acceso sin permisos: las plataformas pueden elegir independientemente reconocer la ID PoP, sin tener que pasar por una API de un guardián que podría discriminar diferentes casos de uso.

El reto aquí es la adopción: aunque aún no hemos visto muchos casos de uso de prueba de humanidad con escala relevante, prevemos que una masa crítica de usuarios, algunos acuerdos iniciales y aplicaciones clave acelerarán la adopción. Cada aplicación que aprovecha un estándar de identidad digital aumenta el valor de ese tipo de ID para los usuarios; esto atrae a más usuarios a obtener la ID, lo que a su vez la hace más atractiva para que las aplicaciones la integren como método de certificación de humanidad. (Y como las IDs onchain son interoperables por diseño, estos efectos de red pueden crecer rápidamente.)

Ya hemos visto aplicaciones y servicios de consumo masivo en gaming, citas y redes sociales anunciar acuerdos con World ID para ayudar a los humanos a saber que juegan, chatean y transaccionan con personas reales, de hecho, con quienes esperan. También hemos visto surgir nuevos protocolos de identidad este año, como el Solana Attestation Service (SAS). Aunque no es un emisor de prueba de humanidad, SAS permite a los usuarios asociar de forma privada datos fuera de la cadena —como verificaciones KYC para cumplimiento o estado de acreditación para inversión— con billeteras de Solana para construir una identidad descentralizada. Todo esto sugiere que el punto de inflexión para la PoP descentralizada no está lejos.

La prueba de humanidad no solo sirve para prohibir bots, sino para establecer límites claros entre agentes de IA y redes humanas. Permite a usuarios y aplicaciones distinguir entre interacciones humanas y de máquina, creando espacio para experiencias digitales mejores, más seguras y auténticas.

4. Infraestructura física descentralizada (DePIN) para IA

por Guy Wuollet (@ guywuolletjr)

La IA puede ser un servicio digital, pero su avance depende cada vez más de la infraestructura física. Las Redes de Infraestructura Física Descentralizada, o DePIN, ofrecen un nuevo modelo para construir y operar sistemas reales, y pueden ayudar a democratizar el acceso a la infraestructura de cómputo que sustenta la innovación en IA, haciéndola más barata, resiliente y resistente a la censura.

¿Cómo? Dos de los mayores obstáculos para el avance de la IA han sido la energía y el acceso a chips. La energía descentralizada puede ayudar a disponer de más potencia, pero los desarrolladores también usan DePIN para agregar chips sin uso de PCs de gaming, centros de datos y otras fuentes. Estos ordenadores pueden unirse para formar un mercado de cómputo sin permisos, nivelando el terreno para crear nuevos productos de IA.

Otros casos de uso incluyen el entrenamiento y ajuste distribuido de LLM, así como redes distribuidas para inferencia de modelos. El entrenamiento e inferencia descentralizados pueden reducir mucho los costes porque aprovechan capacidad de cómputo latente. También pueden proporcionar resistencia a la censura, asegurando que los desarrolladores no sean excluidos por hiperescaladores, es decir, proveedores de servicios cloud centralizados a gran escala.

La centralización de modelos de IA en manos de unas pocas empresas es una preocupación persistente; las redes descentralizadas pueden ayudar a crear IA más rentable, resistente a la censura y escalable.

5. Infraestructura y salvaguardas para interacciones entre agentes de IA, proveedores finales y usuarios

por Scott Duke Kominers (@ skominers)

A medida que las herramientas de IA mejoran en la resolución de tareas complejas y en la ejecución de cadenas de interacción multinivel, las IA necesitarán interactuar cada vez más con otras IA, sin intervención humana directa.

Por ejemplo, un agente de IA puede requerir datos específicos para un cálculo, o reclutar agentes de IA especializados para tareas concretas, como asignar un bot estadístico para desarrollar y ejecutar simulaciones de modelos, o involucrar un bot de generación de imágenes en la creación de materiales de marketing. Los agentes de IA también aportarán valor completando todo el flujo de una transacción o cualquier otra actividad en nombre de un usuario, como encontrar y reservar un billete de avión según sus preferencias, o descubrir y pedir un nuevo libro de su género favorito.

Hoy no existen mercados generalizados de agente a agente: este tipo de consultas cruzadas solo están disponibles mediante conexiones API explícitas o dentro de ecosistemas de agentes de IA que mantienen las llamadas entre agentes como funcionalidad interna.

En general, la mayoría de los agentes de IA actuales operan en ecosistemas aislados, con APIs algo cerradas y falta de estandarización arquitectónica. Pero la tecnología blockchain puede ayudar a los protocolos a establecer estándares abiertos, lo que es importante para la adopción a corto plazo. A largo plazo, esto también favorece la compatibilidad con el futuro: a medida que evolucionen y se creen nuevos tipos de agentes de IA, podrán integrarse en la misma red subyacente. Las cadenas de bloques pueden adaptarse más fácilmente a innovaciones novedosas en IA, dada su arquitectura interoperable, de código abierto, descentralizada y, a menudo, más fácilmente actualizable.

Varias empresas ya están construyendo infraestructuras blockchain para interacciones entre agentes a medida que se desarrolla el mercado: Halliday, por ejemplo, ha presentado recientemente su protocolo que proporciona una arquitectura estandarizada y cross-chain para flujos de trabajo e interacciones de IA, con protecciones a nivel de protocolo para garantizar que la IA no sobrepase la intención del usuario. Catena, Skyfire y Nevermind, por su parte, utilizan blockchain para facilitar pagos entre agentes de IA sin intervención humana. Hay muchos más sistemas en desarrollo, y Coinbase incluso ha comenzado a ofrecer soporte de infraestructura para estos esfuerzos.

6. Mantener sincronizadas las apps AI/vibe-coded

por Sam Broner (@ SamBroner) y Scott Duke Kominers (@ skominers)

La reciente revolución de la IA generativa ha hecho que crear software sea más fácil que nunca. Programar es ahora mucho más rápido y, quizá lo más importante, puede hacerse en lenguaje natural, de modo que incluso quienes no son programadores experimentados pueden bifurcar programas existentes y crear otros nuevos desde cero.

Pero aunque la programación asistida por IA abre estas oportunidades, también introduce mucha entropía tanto dentro como entre programas. El "vibe coding" abstrae la compleja red de dependencias del software, pero esto también puede hacer que los programas sean vulnerables a carencias funcionales y de seguridad a medida que cambian las librerías fuente y otros inputs. Además, al usar IA para crear aplicaciones y flujos de trabajo personalizados, se dificulta la interacción con los sistemas de otros usuarios. Incluso dos programas vibe-coded que realicen la misma tarea pueden tener operaciones y estructuras de salida muy diferentes.

Históricamente, la estandarización para garantizar consistencia y compatibilidad la proporcionaban primero los formatos de archivo y sistemas operativos, y más recientemente las integraciones de software y API compartidas. Pero en un mundo donde el software evoluciona, cambia y se bifurca en tiempo real, las capas de estandarización deberán ser accesibles y actualizables constantemente, manteniendo la confianza del usuario. Además, la IA por sí sola no resuelve el problema de incentivar a las personas a construir y mantener estos enlaces.

Las cadenas de bloques responden a ambos problemas: capas de sincronía protocolizadas, integradas en los desarrollos personalizados y que se actualizan dinámicamente para asegurar la compatibilidad cruzada a medida que todo cambia. Históricamente, una gran empresa podía pagar millones a un integrador de sistemas como Deloitte para personalizar una instancia de Salesforce. Hoy, un ingeniero puede crear una interfaz personalizada para ver información de ventas en un fin de semana, pero a medida que crecen las aplicaciones personalizadas, los desarrolladores necesitarán ayuda para mantenerlas sincronizadas y operativas.

Esto es similar al desarrollo de librerías de software open source actual, pero con actualizaciones continuas en lugar de lanzamientos periódicos, y con un incentivo añadido. Ambas cosas son más fáciles gracias a la cripto. Como en otros protocolos basados en blockchain, la propiedad compartida de las capas de sincronía incentiva la inversión activa en su mejora. Los desarrolladores, usuarios (y/o sus agentes de IA) y otros consumidores pueden ser recompensados por introducir, usar y evolucionar nuevas funciones e integraciones.

Y, a la inversa, la propiedad compartida da a todos los usuarios un interés en el éxito global del protocolo, lo que actúa como barrera frente a comportamientos maliciosos. Igual que Microsoft está desincentivado a corromper el estándar .docx por los efectos en sus usuarios y marca, los copropietarios de una capa de sincronía están desincentivados a introducir código torpe o malicioso en el protocolo.

Como en todas las arquitecturas de estandarización de software anteriores, aquí hay un enorme potencial de efectos de red. A medida que continúa la explosión de software generado por IA, la red de sistemas heterogéneos y diversos que necesitan comunicarse crecerá de forma drástica. En resumen: el vibe coding necesita algo más que vibes para mantenerse sincronizado. La cripto es la respuesta.

7. Micropagos que permiten compartir ingresos

por Liz Harkavy (@ liz_harkavy)

Los agentes y herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Copilot prometen una forma cómoda de navegar por el mundo digital. Pero, para bien o para mal, también están desestabilizando la economía del internet abierto. Ya lo estamos viendo: por ejemplo, plataformas educativas están sufriendo caídas significativas de tráfico a medida que los estudiantes usan más herramientas de IA, y varios periódicos estadounidenses están demandando a OpenAI por infracción de copyright. Si no realineamos los incentivos, podríamos ver un internet cada vez más cerrado, con más muros de pago y menos creadores de contenido.

Existen soluciones políticas, pero mientras estas se tramitan en los tribunales, surgen soluciones técnicas. Quizá la más prometedora (y técnicamente compleja) sea incorporar un sistema de reparto de ingresos en la arquitectura de la web. Cuando una acción impulsada por IA conduce a una venta, las fuentes de contenido que informaron esa decisión deberían recibir una parte. El marketing de afiliados ya realiza seguimiento de atribución y reparto de ingresos; una versión más sofisticada podría rastrear y recompensar automáticamente a todos los contribuyentes en la cadena de información. Las cadenas de bloques pueden desempeñar un papel clave en el seguimiento de esa cadena de procedencia.

Pero un sistema así requiere nueva infraestructura: sistemas de micropagos capaces de manejar transacciones diminutas entre muchas fuentes, protocolos de atribución que valoren de forma justa diferentes tipos de contribuciones y modelos de gobernanza que aseguren transparencia y equidad. Muchas herramientas blockchain existentes —como rollups y L2, la institución financiera nativa de IA Catena Labs y el protocolo de infraestructura financiera 0xSplits— muestran potencial aquí, permitiendo transacciones casi sin coste y divisiones de pago mucho más precisas.

Las cadenas de bloques permitirían sistemas de pago agentic sofisticados mediante varios mecanismos:

• Nanopagos pueden dividirse entre múltiples proveedores de datos, permitiendo que una sola interacción de usuario genere micropagos a todas las fuentes contribuyentes mediante contratos inteligentes automatizados.
• Los contratos inteligentes permiten pagos retroactivos ejecutables tras transacciones completadas, compensando a las fuentes de información que contribuyeron a una decisión de compra después de la transacción, con total transparencia y trazabilidad.
• Además, las cadenas de bloques permiten la distribución de pagos complejos y programables, asegurando que los ingresos se asignen de forma justa según reglas codificadas, no decisiones centralizadas, creando relaciones financieras sin confianza entre agentes autónomos.

A medida que maduren estas tecnologías, pueden crear un nuevo modelo económico para los medios que capture toda la cadena de creación de valor, desde creadores hasta plataformas y usuarios.

8. Cadenas de bloques como registro de propiedad intelectual y procedencia

por Scott Duke Kominers (@ skominers)

La IA generativa ha creado una necesidad urgente de mecanismos eficientes y programables para registrar y rastrear la propiedad intelectual, tanto para asegurar la procedencia como para habilitar modelos de negocio en torno al acceso, compartición y remix de la PI. Los marcos de PI actuales, que dependen de intermediarios costosos y de la ejecución a posteriori, no están preparados para un mundo donde la IA consume contenido al instante y genera nuevas variantes con un solo clic.

Lo que necesitamos son registros abiertos y públicos que proporcionen prueba clara de propiedad, con los que los creadores de PI puedan interactuar fácil y eficientemente, y que las aplicaciones de IA y web puedan consultar directamente. Las cadenas de bloques son ideales para esto porque permiten registrar la PI sin intermediarios y ofrecen prueba inmutable de procedencia; además, facilitan que aplicaciones de terceros reconozcan, licencien e interactúen con esa PI.

Es comprensible el escepticismo sobre la capacidad de la tecnología para proteger la PI, cuando las dos primeras eras de la web y la revolución actual de la IA han estado asociadas a una menor protección. Un problema es que muchos modelos de negocio basados en PI se han centrado en excluir obras derivadas, en lugar de incentivarlas y monetizarlas. Pero la infraestructura de PI programable no solo permite a creadores, franquicias y marcas establecer claramente la propiedad de su PI en el espacio digital, sino que también abre la puerta a modelos de negocio centrados en compartir PI para su uso en IA generativa y otras aplicaciones digitales. En efecto, esto convierte una de las principales amenazas de la IA generativa para el trabajo creativo en una oportunidad.

Ya hemos visto a creadores experimentar con modelos nuevos desde el inicio del espacio NFT, con empresas que aprovechan activos NFT en Ethereum para fomentar efectos de red y acumulación de valor bajo licencias CC0. Más recientemente, hemos visto proveedores de infraestructura crear protocolos e incluso blockchains especializadas (por ejemplo, Story Protocol) para el registro y licenciamiento de PI estandarizado y componible. Algunos artistas ya usan estas herramientas para licenciar estilos y obras para remix creativo a través de protocolos como Alias, Neura y Titles. La franquicia Emergence de Incention involucra a su comunidad en la co-creación de un universo de ciencia ficción y sus personajes, con un registro blockchain construido sobre Story que rastrea quién creó qué.

9. Webcrawlers que ayudan a compensar a los creadores de contenido

por Carra Wu (@ carrawu)

Hoy, el agente de IA con mejor encaje producto-mercado no es uno para programar o para entretenimiento. Es el webcrawler: navega autónomamente por la web, recopila datos y decide qué enlaces seguir.

Según algunas estimaciones, casi la mitad del tráfico de internet actual proviene de fuentes no humanas. Los bots suelen ignorar las normas de robots.txt —un archivo que pretende informar a los rastreadores automáticos si son bienvenidos en un sitio, pero que en la práctica tiene poca autoridad— y usan los datos extraídos para reforzar la posición de algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo. Peor aún, los sitios web acaban pagando el coste de estos visitantes no deseados, asumiendo el gasto de servir ancho de banda y CPU a lo que parece una marea interminable de scrapers sin rostro. En respuesta, empresas como Cloudflare y otros CDN (redes de distribución de contenido) ofrecen servicios de bloqueo. Es un mosaico de servicios que no debería ser necesario.

Ya hemos argumentado que el acuerdo original de internet —el pacto económico entre los creadores que generan contenido y las plataformas que lo distribuyen— probablemente se está rompiendo. Esto ya se refleja en los datos: en los últimos doce meses, los propietarios de sitios web han empezado a bloquear scrapers orientados a IA en masa. Si en julio de 2024 solo alrededor del nueve por ciento de los 10 000 sitios principales bloqueaban crawlers de IA, esa cifra está ahora en el 37 %. Y seguirá aumentando a medida que los operadores de sitios se vuelvan más sofisticados y los usuarios sigan frustrándose.

¿Y si, en vez de pagar a los CDN para bloquear a quien parezca un bot, encontramos un punto medio? En vez de aprovecharse de un sistema pensado para dirigir tráfico humano, los bots de IA podrían pagar por el derecho a recopilar datos. Aquí entran las cadenas de bloques: en este escenario, cada agente webcrawler tendría cripto y negociaría en la cadena con el agente “portero” o el protocolo de muro de pago de cada web vía x402. (El reto, por supuesto, es que el sistema robots.txt, también conocido como Robots Exclusion Standard, está muy arraigado en la forma de operar de las empresas de internet desde los años 90. Haría falta coordinación grupal a gran escala o la participación de un CDN como Cloudflare para cambiar esto).

Pero los humanos, por otro lado, podrían demostrar su humanidad mediante World ID (ver arriba) y acceder al contenido gratis. Así, creadores y propietarios de sitios web podrían ser compensados por sus aportaciones a grandes conjuntos de datos de IA en el momento de la recopilación, y los humanos seguirían disfrutando de un internet donde la información quiere ser libre.

10. Anuncios que preservan la privacidad y son personalizados, no invasivos

por Matt Gleason (@ mg_486662)

La IA ya ha empezado a impactar la forma en que compramos online, pero ¿y si los anuncios que vemos cada día fueran realmente útiles? A la gente no le gustan los anuncios por razones evidentes. Los anuncios irrelevantes son puro ruido. Pero no toda la personalización es igual. Los anuncios potenciados por IA que son demasiado dirigidos —alimentados por enormes volúmenes de datos de consumidores— pueden resultar invasivos. Otras apps intentan monetizar bloqueando contenido (servicios de streaming o niveles de juegos, por ejemplo) tras anuncios que no se pueden saltar.

La cripto puede ayudar a abordar estos problemas y replantear el funcionamiento de la publicidad. Combinadas con blockchains, los agentes de IA personalizados pueden reducir la distancia entre irrelevancia y exceso, mostrando anuncios según preferencias definidas por el usuario. Pero, lo importante, pueden hacerlo sin exponer globalmente los datos del usuario y compensando a quienes comparten datos o interactúan con anuncios directamente.

Algunos requisitos tecnológicos aquí son:

• Pagos digitales de baja tarifa: para compensar a los usuarios por interacciones publicitarias (ver, hacer clic, convertir), las empresas necesitan enviar pagos pequeños y frecuentes. Para que esto funcione a escala, hacen falta sistemas rápidos, de alto rendimiento y con tarifas insignificantes.
• Verificación de datos que preserve la privacidad: los agentes de IA deben poder demostrar que los consumidores cumplen ciertos atributos demográficos. Las pruebas de conocimiento cero pueden verificar atributos demográficos preservando la privacidad.
• Modelos de incentivos: si internet adopta la monetización basada en micropagos (por ejemplo, menos de 0,05 $ por interacción, ver arriba), los usuarios podrían optar por ver anuncios a cambio de pequeños pagos, invirtiendo el modelo actual de extracción por uno de participación.

Hace décadas que se intenta hacer los anuncios relevantes en internet, y siglos fuera de él. Pero replantear la publicidad desde la perspectiva de la cripto y la IA puede finalmente hacerla más útil. Personalizada sin resultar invasiva, y de manera que beneficie a todos: para desarrolladores y anunciantes, desbloquea nuevos sistemas de incentivos más sostenibles y alineados. Y para los usuarios, aporta más formas de descubrir y navegar por su mundo digital.

Todo esto haría que el espacio publicitario fuera más valioso, no menos. También podría desbancar la economía publicitaria actual, profundamente extractiva, y reemplazarla por algo más centrado en las personas: un sistema donde los usuarios sean tratados como participantes, no como productos.

11. Compañeros de IA, propiedad y control humano

por Guy Wuollet (@ guywuolletjr)

Muchas personas pasan más tiempo en sus dispositivos que interactuando en persona, y cada vez más de ese tiempo lo hacen con modelos de IA y contenido curado por IA. Todos estos modelos ya ofrecen una forma de compañía, ya sea entreteniendo, informando, alimentando un interés de nicho o enseñando a niños. Es fácil imaginar un futuro cercano donde los compañeros basados en IA para educación, salud, asesoría legal o amistad se conviertan en una forma popular de interacción humana.

Los compañeros de IA del futuro serían infinitamente pacientes y personalizados para cada individuo y su caso de uso. Más allá de ser solo ayudantes o robots, podrían convertirse en relaciones muy valiosas. Por eso, la cuestión de quién tendrá la propiedad y control de estas relaciones —si los usuarios o las empresas e intermediarios— es igualmente importante. Si ya te preocupaba la curación y censura en redes sociales en la última década, el problema será exponencialmente más complejo y personal en el futuro.

No es nuevo (ya se ha descrito aquí y aquí) que plataformas de alojamiento resistentes a la censura, como las cadenas de bloques, ofrecen la vía más coherente hacia una IA incontrolable y gestionada por el usuario. Es cierto que los individuos podrían ejecutar modelos en sus propios dispositivos y comprar sus propias GPU, pero la mayoría no puede permitírselo o simplemente no sabe cómo hacerlo.

Aunque aún falta para que los compañeros de IA sean omnipresentes, la tecnología avanza rápido: los compañeros textuales, casi humanos, ya son excelentes. Los avatares visuales han mejorado mucho. Las cadenas de bloques son cada vez más eficientes. Para asegurar que los compañeros incontrolables sean fáciles de usar, necesitaremos mejor experiencia de usuario en aplicaciones potenciadas por cripto. Por suerte, las billeteras (como Phantom) han simplificado mucho la interacción con la cadena, y las billeteras embebidas, passkeys y la abstracción de cuentas permiten a los usuarios tener billeteras autocustodiadas sin la complejidad de almacenar una semilla. Tecnologías como los ordenadores trustless de alto rendimiento, usando coprocesadores optimistas y ZK coprocessors, también harán posible construir relaciones significativas y duraderas con compañeros digitales.

En el futuro cercano, la conversación pasará de cuándo veremos compañeros y avatares digitales casi humanos a quién y qué podrá controlarlos.

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