Activos digitales

Blockchain e IA: dónde se encuentran realmente las dos tecnologías

La inteligencia artificial y la blockchain se mencionan habitualmente en la misma frase y, con la misma frecuencia, se confunden. Esta nota separa los ámbitos en los que ambas tecnologías resuelven problemas reales la una para la otra de aquellos en los que la conexión es sobre todo narrativa, y expone cómo entendemos esa diferencia.

Manuel E. De Luque MuntanerCEO y Fundador

31 de julio de 20269 min de lectura

Ideas clave

La convergencia es real en un número reducido de ámbitos concretos —procedencia y verificación, pagos nativos entre máquinas y mercados de computación y datos— y muy tenue en casi todos los demás.
Los modelos generativos abaratan la fabricación de contenido digital, lo que aumenta el valor de la prueba criptográfica de origen e integridad. Este es el vínculo más duradero entre ambos campos.
Los agentes de software autónomos necesitan operar sin intervención humana en cada paso, y unos raíles de liquidación programables y siempre disponibles encajan de forma natural, aunque las cuestiones regulatorias y operativas siguen realmente sin resolver.
Buena parte de lo que se comercializa como «IA más blockchain» es una etiqueta añadida a un token, no una infraestructura que resuelva un problema de coordinación; conviene separar ambas cosas antes de comprometer capital.
Para los asignadores de capital, este tipo de exposición temática ha tendido a comportarse como una expresión del apetito por el riesgo más que como diversificación, razón por la cual nuestras estrategias se mantienen en los segmentos más líquidos del mercado y aplican el aprendizaje automático dentro del proceso de análisis, en lugar de tratarlo como una temática que comprar.

Dos tecnologías con fortalezas opuestas

Conviene ser preciso sobre en qué destaca cada tecnología, porque la complementariedad no está donde la sitúa la mayoría de los comentarios.

La IA actual es probabilística, ávida de datos y, en la práctica, muy centralizada: la frontera la marcan unas pocas organizaciones con acceso a grandes clústeres de computación. Produce resultados fluidos, baratos y —lo esencial— difíciles de atribuir o verificar a posteriori.

Una blockchain es casi lo contrario: determinista, replicada y costosa por unidad de cálculo. Aquello en lo que realmente destaca es en producir un registro compartido y a prueba de manipulaciones que varias partes que no confían entre sí pueden aceptar, sin designar a ninguna de ellas como árbitro.

Planteado así, la conexión útil se ve con más claridad. No se trata de que las blockchains vayan a ejecutar modelos de IA —en su mayor parte no pueden hacerlo por motivos económicos—, sino de que una tecnología es cada vez mejor generando contenido y acciones a escala, y la otra es una máquina para establecer qué es cierto respecto de un registro.

Dónde la conexión es sustantiva

Un puñado de ámbitos resiste el escrutinio. Lo que comparten es que en todos ellos alguna parte necesita confiar en algo que no puede observar directamente, que es precisamente el problema para el que sirve un registro a prueba de manipulaciones.

Procedencia y certificación: a medida que los medios sintéticos se vuelven indistinguibles de los captados, la pregunta pasa de «¿esto parece real?» a «¿puede rastrearse hasta una fuente que lo respalde?». La firma criptográfica, los hashes de contenido y los registros a prueba de manipulaciones son una respuesta creíble, y los estándares de procedencia que surgen en los sectores de medios y dispositivos se apoyan exactamente en estas primitivas.
Liquidación nativa entre máquinas: los agentes de software que reservan, compran o se suscriben en nombre de un usuario necesitan pagar sin que una persona apruebe cada transacción. Una liquidación programable, permanentemente disponible y de importe mínimo reducido encaja mejor con ese patrón que unos raíles de tarjeta diseñados en torno a la autorización humana, con cuestiones importantes aún sin resolver sobre autoridad, responsabilidad y controles.
Mercados de computación y datos: coordinar la oferta de un recurso escaso entre muchos proveedores independientes es un problema de coordinación real, y los incentivos basados en tokens son una forma de poner en marcha ese mercado. Si estos mercados pueden competir en coste, latencia y fiabilidad con los grandes proveedores de nube es una cuestión distinta y todavía abierta.
Identidad y prueba de humanidad: si el coste marginal de generar comportamiento humano verosímil tiende a cero, los sistemas que necesitan saber que tratan con una persona distinta se enfrentan a un problema difícil. Las credenciales verificables, que acreditan un atributo sin revelar los datos subyacentes, son una de las líneas de trabajo más serias.
Computación verificable: demostrar que un modelo concreto produjo un resultado concreto, sin revelar el modelo, resulta conceptualmente potente para la auditabilidad. Sigue siendo incipiente, y su sobrecarga computacional es hoy considerable en relación con el beneficio en la mayoría de los usos comerciales.

Dónde es sobre todo narrativa

Una lectura equilibrada debe dar tanto peso a los argumentos débiles como a los sólidos. Varias de las conexiones más repetidas no resisten demasiado examen.

Una etiqueta añadida a un token: numerosos proyectos han incorporado el descriptor «IA» sin un cambio correspondiente en lo que el sistema hace. La prueba consiste en determinar si la tecnología necesita descentralización para funcionar o si una base de datos convencional y una empresa harían mejor el trabajo.
Entrenamiento e inferencia en cadena: ejecutar modelos relevantes directamente sobre un libro mayor público no es hoy económicamente razonable, y la distancia es de órdenes de magnitud, no una cuestión de ajuste.
Las estrategias «gestionadas por IA» como reclamo comercial: la expresión se usa para describir desde un script basado en reglas hasta investigación estadística genuina. Por sí sola no aporta información; lo que importa es el proceso, los controles y la evidencia que lo respalda.
Una diversificación que no lo es: las cestas temáticas construidas en torno a una narrativa han tendido a moverse conjuntamente y en línea con el ciclo general de apetito por el riesgo. Este tipo de exposición debe entenderse como concentrada y direccional, no como una cobertura.

El sentido inverso: la IA aplicada a los datos de blockchain

La mitad menos comentada de la relación es la más práctica de forma inmediata. Los libros mayores públicos constituyen un conjunto de datos insólitamente bueno: completo, con marca temporal, legible por máquina y disponible para todos al mismo tiempo. Muy pocos mercados ofrecen algo comparable.

Eso los hace muy adecuados para técnicas estadísticas y de aprendizaje automático: seguimiento de flujos y concentración, detección de comportamientos anómalos, comprensión de la microestructura de mercado y la liquidez, y apoyo a la diligencia debida de contrapartes y operativa. Ahí es donde ambos campos ya se encuentran en la práctica institucional cotidiana, de forma discreta y sin token alguno de por medio.

Qué significa para los asignadores de capital

La postura sensata no es ni el descarte ni el entusiasmo. Parte de lo que se está construyendo aborda problemas reales que están a punto de agravarse, y la procedencia en particular parece estructural más que cíclica. Buena parte del resto es una narrativa en busca de un caso de uso.

La disciplina práctica consiste en separar las dos preguntas que suelen mezclarse: si es probable que esta tecnología importe y si este instrumento es una forma sólida de expresar esa visión. Una temática puede ser enteramente acertada y aun así resultar una mala inversión si la exposición es ilíquida, está concentrada o descuenta un desenlace que no se ha producido. Nuestro enfoque consiste en mantener la exposición en los segmentos más líquidos y mejor comprendidos del mercado y en aplicar estas técnicas dentro de nuestro proceso de análisis, donde son contrastables, en lugar de tratarlas como un relato que comprar.

Block Asset Management

Cómo ayuda Block Asset Management

En esta clase de activo las narrativas tecnológicas llegan más rápido que la evidencia. Nuestro papel es mantenerlas separadas.

La evidencia antes que la narrativa

Evaluamos las afirmaciones tecnológicas por lo que un sistema hace de forma demostrable, no por cómo se describe. Un relato convincente no es un dato de entrada en una decisión de asignación.

Exposición con la liquidez por delante

Nuestras estrategias sistemáticas se concentran en los segmentos más líquidos del mercado de activos digitales y no en cestas temáticas, de modo que las posiciones puedan dimensionarse, vigilarse y deshacerse con disciplina.

Aprendizaje automático dentro del proceso

Empleamos métodos estadísticos y de aprendizaje automático en el análisis y la vigilancia del riesgo, sujetos a validación y supervisión humana: un enfoque que detallamos en nuestra nota sobre IA y aprendizaje automático en la investigación cuantitativa.

Una diligencia debida que pone a prueba la afirmación

Cuando evaluamos a gestores externos, una supuesta ventaja tecnológica es algo que debe evidenciarse —proceso, datos, controles y personas— y no aceptarse sin más.

Acceso con gobernanza

Los inversores profesionales y cualificados obtienen exposición mediante límites de riesgo definidos, vigilancia continua y un proceso controlado y auditable.

La conexión entre blockchain e inteligencia artificial es real, pero es más estrecha y más específica de lo que sugiere el volumen de comentarios. Se sitúa en la verificación, la liquidación y la coordinación: los ámbitos en los que hay que confiar en un resultado, las máquinas necesitan transaccionar o partes independientes deben coincidir sobre un registro sin árbitro de por medio.

Si su organización está valorando cómo inciden estos desarrollos en una asignación a activos digitales, nuestro equipo de relación con inversores estará encantado de exponer nuestro enfoque. Los inversores profesionales y cualificados también pueden registrarse para acceder a nuestros materiales detallados de estrategia.

Información importante

Este material se facilita únicamente con fines informativos y está dirigido a inversores profesionales y cualificados. Es un comentario sobre desarrollos tecnológicos y de mercado y no constituye asesoramiento legal, fiscal ni de inversión, ni una oferta, solicitud o recomendación de estrategia o instrumento financiero alguno. Las referencias a tecnologías o segmentos de mercado son ilustrativas y no constituyen una opinión sobre ningún activo concreto. Los activos digitales son volátiles y conllevan un riesgo significativo, incluida la posible pérdida de la totalidad del importe invertido. Los resultados pasados no son un indicador fiable de resultados futuros.

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