Durante la última década, algunas tecnologías han surgido como plataformas ideales sobre las que construir. En primer lugar, vimos que esto sucedió con blockchain, ya que el mundo buscó en los libros de contabilidad distribuidos fuentes descentralizadas de transacciones y verdad con mayor seguridad.
Recientemente, hemos visto que esto sucede con la inteligencia synthetic (IA), a medida que las personas recurren a sistemas de IA para automatizar tareas y aumentar la eficiencia y la productividad.
De forma independiente, cada tecnología se ha explorado en profundidad y muchas personas y empresas han creado e implementado sistemas que incorporan cada pieza de tecnología. Pero lo que aún queda por explorar es cómo se pueden utilizar la IA y la cadena de bloques en la misma pila tecnológica para obtener mejores resultados.
Cuándo usar IA, blockchain y ambos
Aunque cada tecnología tiene una variedad de casos de uso, la tecnología blockchain se considera una herramienta sólida cuando las personas u organizaciones requieren un sistema de mantenimiento de registros seguro, transparente e inmutable o transacciones entre pares. Es particularmente eficaz en escenarios donde las transacciones seguras y la transparencia son cruciales. Por otro lado, la IA se integra en pilas de tecnología para mejorar la toma de decisiones, automatizar procesos complejos y proporcionar análisis predictivos. Brilla en escenarios que se benefician del análisis de datos, el reconocimiento de patrones y la automatización.
Dicho esto, hay varias áreas donde estas dos tecnologías pueden unirse cualquier sistema que utilice una cadena de bloques para el mantenimiento de registros puede ejecutar un modelo de IA predictivo en el conjunto de datos common para hacer conjeturas fundamentadas y señalar posibilidades futuras a partir de datos pasados. Por ejemplo, en el sector sanitario, blockchain puede gestionar de forma segura los registros de los pacientes, mientras que la IA analiza estos registros para realizar diagnósticos predictivos.
De manera comparable, se puede utilizar un modelo de IA para analizar un gran conjunto de datos para identificar patrones que podrían ser útiles en varias industrias, como las finanzas, donde la IA podría detectar patrones o anomalías con características que indiquen que se está produciendo fraude o actividad inusual. Estos son sólo dos de los muchos ejemplos que existen. Sin embargo, cuando se combinan la IA y la cadena de bloques, se puede aprovechar la seguridad y la confiabilidad de un libro de contabilidad de la cadena de bloques y al mismo tiempo aprovechar la IA por sus capacidades dinámicas para procesar y automatizar.
También agregaré que la IA puede reducir significativamente la barrera de entrada al mundo blockchain. En el pasado, encontrar un desarrollador de blockchain capacitado period difícil y costoso. Sin embargo, la proliferación de herramientas de IA generativa en el mercado ha cambiado significativamente esta situación, permitiendo a una gama más amplia de personas desarrollar computer software basado en blockchain siempre que puedan comunicar eficazmente su visión al modelo de IA.
Esta evolución marca un cambio, donde el énfasis pasa de la especialización en el desarrollo de computer software a la capacidad de articular los resultados deseados en el lenguaje adecuado para la IA, lo que democratiza la industria blockchain y la hace mucho más accesible y fácil de participar.
Los desafíos de integrar la IA con blockchain
Sin embargo, integrar la IA y la cadena de bloques en una sola pila tecnológica conlleva sus propios desafíos, y cada obstáculo tiene su origen en los obstáculos de cada tecnología. Si bien es muy eficaz para las transacciones financieras y el mantenimiento de registros, blockchain a menudo necesita responder a la difícil pregunta de «¿tiene más sentido para mí almacenar esto en una blockchain que en una base de datos usual?»
Incluso cuando blockchain puede proporcionar beneficios sobre sus alternativas existentes, adoptar blockchain a menudo significa revisar los sistemas existentes que han estado en funcionamiento durante años y han funcionado «lo suficientemente bien» para sus empresas. Esta revisión tiende a ser más costosa y requiere más recursos que beneficiosa para muchas empresas.
Por otro lado, la IA a menudo depende de proveedores de servicios que crean los modelos de IA dominantes que la mayoría de las personas eligen para construir, entrenar e implementar sus sistemas. Sin embargo, esto a menudo genera preocupaciones sobre la seguridad de los datos, que es una de las razones por las que muchas grandes empresas alientan a sus empleados a no ingresar nada confidencial o propietario en sistemas de inteligencia artificial populares como ChatGPT. La IA también corre el riesgo de sufrir «alucinaciones», donde pueden producirse errores o información errónea en sus resultados.
Juntas, estas dos tecnologías amplifican ciertos desafíos, particularmente en torno a la seguridad de los datos. Las empresas suelen elegir blockchain por su naturaleza segura y cifrada, pero introducir estos datos seguros en modelos de IA puede correr el riesgo de exponerlos, socavando uno de los propósitos principales del uso de blockchain.
Además, no se puede pasar por alto el aspecto financiero. La implementación de la IA no siempre es rentable, especialmente si se consideran los costos asociados con la capacitación de estos sistemas y el empleo de personalized especializado y con salarios elevados para construir, capacitar u operar los modelos.
Este desequilibrio costo-beneficio podría disuadir a las empresas de integrar la IA en sus sistemas blockchain existentes, y pone de reduce una barrera essential que deberá superarse o resolverse antes de que podamos ver estas tecnologías utilizadas en la misma pila tecnológica con más frecuencia.
El potencial sin explotar de la IA en blockchain
En teoría, la IA se puede utilizar en sistemas blockchain para ejecutar análisis predictivos de los datos que se encuentran en el libro mayor de blockchain, para identificar patrones en los datos dentro del libro mayor e identificar o señalar anomalías que pueden derivarse de los datos en cadena. . Sin embargo, todavía no hemos visto mucho de esto en acción, o si está en acción, no ha sido muy publicitado.
Estoy seguro de que muchas aplicaciones de blockchain basadas en finanzas (piense en intercambios y billeteras) ya utilizan alguna forma de IA/aprendizaje automático (ML) para detectar anomalías que indiquen fraude u otro comportamiento que deba ser revisado por un humano. Entonces, tal vez una de las razones por las que no escuchamos más sobre la intersección de blockchain e IA es que AI/ML probablemente ha vivido silenciosamente dentro de alguna aplicación basada en blockchain durante varios años como una herramienta que ayuda a las empresas a operar.
Fuera de esos casos de uso financiero, no conozco ninguna empresa que trabaje en la intersección de blockchain e IA. Aunque puede que simplemente no sea consciente de su existencia, el hecho de que haya una falta de conciencia sobre las empresas que construyen en esta intersección podría servir como una señal de que puede haber algún tipo de razones mayores y prohibitivas por las que la intersección de la IA y la cadena de bloques no es siendo explorado profundamente en este punto.
Para que la inteligencia artificial (IA) funcione dentro de la ley y prospere frente a los crecientes desafíos, necesita integrar un sistema blockchain empresarial que garantice la calidad y la propiedad de la entrada de datos, lo que le permitirá mantener los datos seguros y al mismo tiempo garantizar la inmutabilidad. de datos. Consulte la cobertura de CoinGeek sobre esta tecnología emergente para obtener más información Por qué la cadena de bloques empresarial será la columna vertebral de la IA.
Mire: ¿Qué tienen en común blockchain y la IA? son datos
¿Nuevo en blockchain? Consulte la sección Blockchain para principiantes de CoinGeek, la guía de recursos definitiva para aprender más sobre la tecnología blockchain.
