En esta entrevista, el cofundador de la startup Rodrigo Alvarez comparte su recorrido, la visión detrás del proyecto y los desafíos de la innovación en un sector resistente al cambio…

Para empezar, cuéntanos sobre tu formación y tu recorrido profesional antes de fundar Juztina.

Estudié Derecho en la Universidad de Lima y trabajé en estudios grandes como el CMS Grau, donde me especialicé en temas inmobiliarios, lo que me permitió conocer de cerca cómo se gestionaban los asuntos legales en ese entorno.

Más adelante trabajé en el mundo corporativo, en el Banco Falabella y Yanbal, para entender la otra cara de la moneda.

Es gracias a estas experiencias que me di cuenta de algo clave: los estudios jurídicos suelen enfocarse en mostrar las horas y la complejidad de su trabajo, mientras que las empresas valoran más la rapidez y la capacidad de tomar decisiones con respaldo.

Además, en la lógica empresarial el área legal no se percibe como generadora de ingresos, sino como un costo. Eso fue un aprendizaje importante para mi posterior carrera como emprendedor.

¿Cómo surge la idea de emprender en legaltech?

El gran clic se dio durante mi MBA en IE Business School en Madrid. Estar en contacto con personas de distintas culturas me abrió mucho la visión. Me llamó la atención que, mientras casi todas las industrias se estaban transformando de manera acelerada por la tecnología, el mundo legal seguía casi igual.

En 2017 y 2018 ya se hablaba de machine learning y de contratos inteligentes en blockchain, pero en el derecho no se veía un cambio estructural. Ahí empecé a pensar que se necesitaban nuevas soluciones.

Yo venía con la inquietud de reducir los costos transaccionales y demostrar que el área legal podía ser vista como creadora de valor, no solo como gasto.

También me interesó mucho el design thinking y la idea de aplicar metodologías de innovación al derecho. Con el tiempo me convencí de que se podía aprovechar la data y la tecnología para resolver problemas que los abogados y las empresas veían como inevitables.

Los inicios de Juztina se remontan a hace casi cuatro años, cuando compartí con Michael algunas ideas durante una asesoría legal. A Mike le entusiasmaron y decidimos explorar el mercado.

De ahí nació una primera prueba de concepto y, poco después, se unió Tommaso, con quien desarrollamos la primera versión enfocada en derecho laboral.

El nombre Juztina surgió en esa etapa: buscábamos algo confiable, fresco y fácil de recordar. Funcionó desde el inicio al darle identidad clara al proyecto.

Con el tiempo, se sumaron Manuel, experto en procesos; mi hermano Diego, abogado en derecho societario y financiero; y Daniele, encargado del desarrollo técnico. Así se consolidó el equipo.

Los comienzos fueron desafiantes: equilibrar perfección y rapidez nos enseñó que lo esencial era lanzar y mejorar con feedback. El ritmo era (y sigue siendo) intenso, pero los primeros clientes nos dieron confianza y dirección.

Superamos barreras culturales y la desconfianza del sector legal gracias a la complementariedad del equipo. Hoy Juztina está en cinco países, con la misma visión inicial: acompañar a abogados y estudiantes en todas sus necesidades legales, desde consultas hasta contratos.

¿Cuál es el problema que buscan resolver con Juztina?

El área legal suele estar sobrecargada de tareas repetitivas que son valiosas, pero que las empresas no reconocen como generadoras de ingresos: revisión de contratos, recopilación de normas, informes internos… todo eso consume tiempo, desgasta a los equipos y no se traduce en crecimiento.

Nuestra propuesta con Juztina es democratizar el acceso a la información jurídica: ofrecer una herramienta que centraliza normativa, jurisprudencia y doctrina, y que mediante inteligencia artificial devuelve respuestas rápidas, claras y sustentadas con sus fuentes.

De ese modo cualquier abogado (independiente, de estudio, de empresa o incluso estudiantes) puede trabajar con la misma base de conocimiento y enfocarse en aportar criterio, estrategia y valor a sus clientes.

La experiencia de uso de Juztina está concebida para ser lo más simple posible. La interfaz se parece a la de ChatGPT, pero especializada en derecho. El abogado puede hacer consultas, filtrar por normativa, jurisprudencia o doctrina, y cargar documentos propios. La respuesta llega siempre con la fuente exacta y verificable, algo fundamental para la práctica jurídica.

Un punto importante es que cada repositorio es específico por país. Así evitamos confusiones que se dan en modelos generales, donde la IA puede mezclar normativa de Perú con jurisprudencia de Argentina, por ejemplo.

Además, actualizamos la base todos los días, para garantizar que la información esté vigente. El objetivo es que el abogado gane tiempo y confianza en lo que usa para asesorar a sus clientes.

¿Qué resultados han logrado hasta ahora?

En menos de un año llegamos a cinco países: Perú, Colombia, Argentina, Chile y México. Tenemos cerca de 3.000 usuarios pagos. Nuestros principales clientes son abogados independientes, aunque también nos usan estudiantes, estudios jurídicos y empresas.

Decidimos mantener precios accesibles para que cualquiera pueda suscribirse, porque creemos en democratizar el acceso.

El equipo empezó con cinco fundadores y hoy ya somos más de diez personas, cada uno con perfiles distintos, lo que nos da riqueza a la hora de diseñar el producto.

¿Qué valor concreto le da Juztina a un abogado en su trabajo del día a día?

Velocidad y profundidad. Velocidad porque el tiempo de búsqueda y sistematización de información legal se reduce enormemente. Y profundidad porque no solo le entrega la norma, sino también jurisprudencia y casos reales que fortalecen su postura.

Gracias a esto, el abogado puede decirle a su cliente cosas como las siguientes: “La ley dice esto, pero además el ente regulador sancionó el año pasado con tantas multas en situaciones similares” o “El Poder Judicial resolvió de esta manera en segunda instancia”.

Ese nivel de sustento le da más peso en su consejo legal, ya sea en litigio, compliance o negociación.

¿Cómo se imaginan Juztina dentro de cinco años?

Nuestra visión es que se convierta en la plataforma de referencia para cualquier abogado, su nueva “oficina digital”. No solo un buscador jurídico, sino un espacio integral donde interactuar con clientes, colaborar con colegas, acceder a doctrina y jurisprudencia, e incluso publicar o monetizar artículos propios.

Queremos que sea como lo fueron Facebook o LinkedIn en su momento, pero con foco legal: un lugar donde se combina información, comunidad y servicios, apoyado en tecnologías como blockchain para garantizar trazabilidad y confianza.

El camino no ha estado libre de retos. Uno de los más grandes es que el mundo tecnológico avanza hoy a una velocidad sin precedentes, lo que nos obliga a estar atentos para identificar cuáles son los problemas que permanecen en el tiempo y realmente necesitan resolverse.

El desafío está en aprovechar cada nueva tecnología y ponerla al servicio de los abogados, no como un fin en sí mismo, sino como un medio para ofrecer soluciones útiles, duraderas y que realmente mejoren su trabajo diario.

Otro gran reto ha sido generar confianza en un sector naturalmente reticente a los cambios. A diferencia de otras industrias, el mundo legal avanza con mayor lentitud en la adopción de herramientas digitales, y muchos abogados sienten inercia a seguir trabajando como siempre lo han hecho.

Por eso, el diseño centrado en el cliente y la simplicidad se han vuelto claves: mientras más intuitivas y fáciles de usar sean las soluciones, mayor es la probabilidad de que los profesionales del derecho las adopten y las integren en su práctica diaria.

Finalmente, enfrentamos barreras culturales y jurídicas: cada país tiene sus particularidades normativas y su manera de ejercer la profesión. Adaptar la tecnología a esas diferencias, sin perder simplicidad ni escalabilidad, ha sido un reto constante que seguimos abordando paso a paso.

Más allá de la tecnología, ¿qué impacto buscas que tenga Juztina en la profesión?

Creo que la clave es devolverle tiempo y calidad de vida a los abogados. Muchos colegas sufren burnout por horas interminables dedicadas a tareas repetitivas.

Con IA y automatización esas tareas se pueden reducir, y los profesionales pueden enfocarse en lo que de verdad importa: pensar, cuestionar, argumentar y dar valor estratégico.

Si logramos que más abogados trabajen con datos, que puedan cuestionar mejor y que, a la vez, tengan más tiempo para su vida personal, habremos cumplido una parte importante de la misión.

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Las Pruebas de Conocimiento Cero permiten verificar información sin revelar datos sensibles. Una tecnología clave para la privacidad en blockchain, identidad digital y más…

En 1992, en el Manifiesto Cypherpunk, Eric Hughes proclamó que la privacidad es un derecho fundamental de la era digital.

La tecnología de blockchain ha revolucionado la confianza en los sistemas digitales gracias a su transparencia. Sin embargo, esta misma transparencia puede convertirse en un problema cuando se trata de proteger datos personales.

Para resolver este desafío, en los últimos años ha surgido una tecnología criptográfica innovadora que permite conciliar transparencia con privacidad: las Zero Knowledge Proofs (Pruebas de Conocimiento Cero).

¿Qué Son las Pruebas de Conocimiento Cero?

Las Zero Knowledge Proofs permiten a terceros verificar cierta información sobre nosotros sin revelar más datos de los necesarios.

Por ejemplo, si queremos demostrar que somos mayores de edad para ingresar a un establecimiento, normalmente mostramos nuestro documento de identidad. Esto revela que cumplimos con el requisito.

Pero también otros datos innecesarios como nuestra fecha de nacimiento completa, nombre y dirección.

Con una implementación de Pruebas de Conocimiento Cero, nuestra aplicación podría simplemente confirmar que cumplimos con el requisito sin exponer ningún otro dato personal.

Un Ejemplo Intuitivo: la Contraseña Secreta

Para entender cómo funciona esta tecnología, imaginemos que tenemos una contraseña para acceder a un sistema pero no queremos compartirla con nadie.

Queremos demostrarle a otra persona que efectivamente conocemos la contraseña, pero sin mostrársela. ¿Cómo puede confiar en nosotros sin verla?

Aquí es donde entra en juego el concepto de Prueba de Conocimiento Cero.

Podríamos proponer a la otra persona que vamos a presentarle la solución a un problema, una solución a la que sólo podría llegar alguien que tenga la contraseña.

Entramos al sistema, resolvemos el problema y mostramos la solución. Esto permite al tercero confiar en que realmente tenemos la contraseña sin que hayamos tenido que revelarla.

Las Pruebas de Conocimiento Cero usan matemáticas para demostrar que una afirmación es cierta sin exponer los datos subyacentes. En nuestro ejemplo, esto permite probar que somos mayores de edad sin tener que revelar nuestra fecha de nacimiento ni ningún otro dato personal.

Zcash: Privacidad en las Transacciones con Cripto

Un proyecto pionero en la aplicación de esta tecnología es Zcash, una criptomoneda que usa Zero Knowledge Proofs para permitir transacciones privadas en blockchain.

A diferencia de Bitcoin, donde todas las transacciones son públicas, Zcash oculta el remitente, el destinatario y el monto, sin comprometer la seguridad. Esta innovación ha convertido a Zcash en una opción clave para quienes buscan privacidad financiera en un ecosistema transparente.

Aplicaciones en Diferentes Sectores

Las Pruebas de Conocimiento Cero tienen múltiples aplicaciones más allá de los pagos con criptomonedas:

• Identidad digital: Permiten demostrar credenciales sin exponer datos personales.
• Salud: Un hospital puede verificar que un paciente está vacunado sin revelar su historial médico completo.
• Votaciones electrónicas: Se puede confirmar que un voto es legítimo sin revelar por quién se votó, asegurando elecciones transparentes y anónimas.
• Finanzas: Se puede demostrar solvencia para un crédito sin exponer extractos bancarios ni ingresos exactos.

Las Pruebas de Conocimiento Cero están revolucionando la seguridad y la privacidad en la era digital. Gracias a esta tecnología, podemos proteger nuestra información personal sin comprometer la transparencia ni la confianza en distintos ámbitos, desde blockchain hasta sistemas de identidad y finanzas.

Zero Knowledge Proofs: Resolviendo el Desafío de la Privacidad en la Era Digital was originally published in Astec on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Inteligencia Artificial Generativa en la Industria legal: 3 Olas que Cambiarán Cómo Funciona el Negocio

La inteligencia artificial generativa está redefiniendo la industria legal, transformando tanto el trabajo diario de las firmas como el modelo de negocio general. Este análisis ofrece una mirada a las promesas y desafíos de esta tecnología disruptiva, que ya está moldeando el futuro del derecho.

Esta es una versión traducida y adaptada del artículo “Generative AI in the legal industry: The 3 waves set to change how the business works” publicado por Tom Shepherd y Stephanie Lomax en Thomson Reuters.

La IA generativa es una tecnología revolucionaria, que impacta directamente la forma en que se realiza el trabajo legal y el modelo de negocio actual entre firmas de abogados y sus clientes. Aunque aún queda mucho por definir, es probable que en los próximos diez años la IA generativa cambie de manera profunda los departamentos legales corporativos y las firmas de abogados.

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) no es una tecnología futurista; está aquí ahora y ya está impactando la industria legal de muchas maneras. Ya sea que se trate de departamentos legales corporativos o de firmas de abogados de todos los tamaños, estos han comenzado a experimentar con tecnología de IA generativa, tanto con herramientas públicas como ChatGPT, como con herramientas más orientadas a negocios como el Copilot de Microsoft y tecnologías específicas para la industria legal.

Esta experimentación ha comenzado a dar paso a una planificación más concreta, así como a políticas y procedimientos específicos que rigen el uso de la IA generativa en el ámbito legal.

Esto no debería sorprender. Después de todo, casi todos en el sector legal saben que se avecina algún tipo de cambio drástico.

De hecho, el 70% de los profesionales legales dijo creer que la IA y la IA generativa tendrán un impacto transformador o alto en la profesión legal en los próximos cinco años, más que cualquier otra tendencia, incluyendo la economía, regulación y actividades relacionadas con cuestiones de medio ambiente, sociales y de gobernanza (ESG), según el informe Future of Professionals de Thomson Reuters, que también mostró que la IA generativa ofrece esperanzas de un futuro más eficiente pero también temor al reemplazo laboral.

Tanto esa esperanza como ese temor pueden estar bien fundados, ya que tanto el alcance como el ritmo del cambio pueden ser mayores de lo que algunos en la industria legal anticipan.

Mientras que algunas firmas de abogados están abordando la IA generativa como una tecnología opcional, nuestras investigaciones han encontrado que el cambio es probable que ocurra de manera inminente.

Dentro de los próximos 10 años, la industria legal debería esperar cambios a gran escala en el modelo de negocio, así como cierta desintermediación de los abogados en situaciones en las que los consumidores prescinden por completo de los profesionales legales en favor de una opción tecnológica.

Los departamentos legales corporativos y las firmas de abogados más exitosos no serán los que simplemente experimenten con la IA generativa; serán aquellos que se preparen ahora para un futuro de la industria legal que se verá muy diferente en 2034 de cómo se ve hoy.

Por eso estamos embarcándonos en una nueva serie de posts en nuestro blog que discuten el uso de la IA generativa en la industria legal para ayudar a explorar ese futuro, delineando los escenarios que anticipamos para la industria legal tanto en el futuro inmediato como a mediano plazo.

Nuestras Predicciones para la IA en la Industria Legal

Para entender cómo podría ser impactada la industria por la IA en el corto y largo plazo, recopilamos las opiniones de los expertos en tecnología y mercado legal de Thomson Reuters, incluyendo a miembros de TR Labs, quienes están a la vanguardia de la investigación y desarrollo de la IA legal.

También entrevistamos a una variedad de expertos de la industria y la academia. Basándonos en estas discusiones y otras investigaciones recientemente realizadas por Thomson Reuters, como nuestra encuesta Future of Professionals, hemos podido hacer predicciones tempranas sobre cómo evolucionará el mercado legal en la próxima década.

Ya la IA generativa ha comenzado a abrirse camino entre las firmas de abogados, los departamentos legales corporativos y otros proveedores de servicios legales y empresas tecnológicas.

Este impacto probablemente ocurrirá en tres olas superpuestas; sin embargo, el efecto no será lineal.

Algunas firmas, por supuesto, avanzarán más rápido que otros, mientras que incluso dentro de cada firma el progreso podría ser diverso, con algunas áreas de práctica cuyo trabajo es más susceptible a la automatización — como el sector inmobiliario — transformándose radicalmente con la IA más rápido que otras áreas, como la litigación.

La primera ola ya estamos comenzando a verla ahora, con la adopción y experimentación generalizada de la IA en departamentos legales corporativos y firmas de abogados de todos los tamaños.

Durante los próximos uno a tres años, la industria legal tendrá cada vez más acceso a herramientas de IA generativa confiables de grandes empresas tecnológicas y proveedores de tecnología legal, permitiendo que los departamentos legales y firmas de abogados pasen de la pura experimentación a poner en acción los planes de IA

Especialmente al principio, este trabajo se centrará en funciones de back office y personal de apoyo. Las firmas y sus clientes comenzarán a evaluar cómo pueden optimizar sus costos laborales, reduciendo el número de nuevas contrataciones de asociados y personal que no genera honorarios.

El enfoque en el trabajo no facturable no durará mucho, sin embargo, especialmente a medida que la tecnología de IA generativa avance para realizar tareas más complejas.

Mirando de tres a cinco años hacia adelante, comenzamos a ver cambios en el modelo de negocio legal. La IA permitirá que el trabajo legal se realice de manera más eficiente, y los departamentos legales corporativos presionarán cada vez más a las firmas de abogados y proveedores externos para entregar el trabajo más rápido.

A medida que se invierta menos tiempo en tareas legales, la hora facturable ya no será la manera más rentable de capturar valor, lo que impulsará a las firmas a reimaginar sus modelos de ingresos para compartir mejor en los ahorros de eficiencia y capturar el valor que se agrega a través de la tecnología avanzada.

En respuesta, las grandes firmas de abogados buscarán capturar más ingresos desplegando al personal, incluidos los más jóvenes, en trabajos de mayor valor. También pueden usar sus equipos de innovación interna o de nuevas leyes para estandarizar el trabajo repetible que de otro modo podría no ser rentable.

Mientras tanto, las firmas de abogados pequeñas y medianas podrán usar la IA generativa para hacer crecer su práctica sin necesidad de contratar más personal. Sin embargo, independientemente del tamaño, el punto es que el cambio es necesario: las firmas de abogados que no se adapten no podrán mantenerse al ritmo de las eficiencias obtenidas por sus pares.

Finalmente, extender el horizonte de tiempo de cinco a diez años conduce a una mayor automatización de los servicios legales y, en algunos casos, a la desintermediación parcial o total del profesional legal mediante la IA.

Con la tecnología de IA generativa capaz de abordar tareas aún más complejas, la IA será un impulsor principal de las tareas legales diarias, con los profesionales legales actuando como supervisores y estrategas. El resultado es una revisión completa no solo de cómo se realizan y facturan los servicios legales, sino también de la mezcla de actores en el ámbito legal.

Los servicios habilitados por la tecnología permitirán que algunos clientes legales, tanto en los ámbitos público como corporativo, a veces eviten por completo a las firmas de abogados, confiando en la tecnología para satisfacer sus necesidades legales.

Esto significa que van a proliferar las soluciones legales de “hágalo usted mismo” para consumidores y pequeños negocios legales, aumentando el acceso a la justicia en un mercado desatendido.

Para sobrevivir, las firmas de abogados necesitarán aprender a combinar la IA con la experiencia y las relaciones humanas, perfeccionando su entrega de servicios para competir con una clientela que está familiarizada y espera plenamente la experiencia habilitada por la IA.

La Implementación de IA Generativa Cambia con el Tipo de Organización

Como se mencionó anteriormente, no todas las partes de la industria legal adoptarán completamente la IA generativa, ni el avance de la tecnología afectará a todos por igual. La IA generativa impactará de manera desigual a los departamentos legales corporativos y a las firmas de abogados de diferentes tamaños.

En la vanguardia del mercado, los departamentos legales corporativos adquirirán y accederán a la IA generativa de una manera que podría transformar su estructura y su trabajo diario.

Es probable que el uso de la IA generativa sea a nivel empresarial en muchas compañías, con la función legal recibiendo los beneficios de las economías de escala y la inversión tecnológica externa.

Sin embargo, a medida que los departamentos legales corporativos continúan enfrentando presiones de costos, anticipamos un cambio en los roles internos dentro de esos departamentos, con menos roles de paralegales y juniors ya que las tareas que usualmente manejan estas posiciones serán las primeras en automatizarse.

Los departamentos legales corporativos también son cada vez más propensos a esperar menores costos de sus proveedores externos, especialmente para trabajos de baja importancia, lo que en algunos casos significa reemplazar las firmas de abogados actuales por soluciones de menor costo, incluidos proveedores de servicios legales alternativos (ALSPs) o firmas tecnológicas, lo que significa que estas entidades deben adoptar la IA o arriesgarse a perder trabajo.

Y en general, este énfasis del cliente en los costos podría llevar a un aumento en los acuerdos de tarifas alternativas y una disminución aún mayor de la hora facturable.

Este cambio hacia la reducción de costos y el cambio de roles probablemente se refleje en las firmas de abogados de todos los tamaños.

Las grandes firmas generalmente tienen una mayor capacidad tecnológica y acceso a bases de datos más grandes. Muchas también ya han establecido equipos de innovación interna o de nuevas leyes.

Los datos de nicho podrían convertirse en un diferenciador clave para las firmas de abogados en la era de la IA.

Las firmas más grandes también pueden aprovechar sus economías de escala para habilitar productos tecnológicos impulsados por la IA generativa que capturen trabajo que no hubiera sido rentable sin la automatización.

Entre las firmas de abogados medianas, la misma tecnología podría utilizarse para capturar trabajos de mayor envergadura. Al utilizar la IA para automatizar tareas repetitivas e intensivas en mano de obra, las firmas medianas deberían ser capaces de atender a más clientes, incluidos clientes más complejos, o quizás cubrir más áreas de práctica a través de un alcance expandido.

De esta manera, las firmas medianas pueden presentarse como alternativas de bajo costo para transacciones o disputas estándar.

En las firmas pequeñas, la IA generativa se utilizará de manera similar para automatizar algunos procesos con el fin de ganar nuevos negocios. Esto podría impactar la cantidad de empleados de las firmas pequeñas, particularmente la contratación de nuevos paralegales y asociados junior, ya que estas firmas aprovecharán la IA generativa para automatizar procesos que anteriormente recaían en estos nuevos contratados.

Con el tiempo y el costo ahorrados, esto permitiría a algunas firmas pequeñas asumir más casos o incluso expandir su práctica a nuevas áreas, lo que les permitiría aumentar su cartera de negocios sin contratar personal adicional. Esto también podría ayudar a aliviar el problema de acceso a la justicia que muchos consumidores enfrentan actualmente.

En general, todavía hay mucha especulación sobre cuándo y cómo la IA generativa influirá en la profesión legal. Entre el desarrollo de la tecnología, la reacción de la industria y las fuerzas económicas externas, hay muchos caminos diferentes en el derecho que la IA generativa podría tomar.

Independientemente del camino exacto, sería inteligente para los bufetes de abogados, departamentos legales corporativos, proveedores de servicios legales alternativos y otros actores de la industria legal comenzar a planificar un futuro potencial ahora, porque es razonable creer que un futuro impactado por la IA generativa conducirá a cambios profundos en la forma en que la gente trabaja.

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Lejos de ser un peligro, la inteligencia artificial puede potenciar la creatividad, la innovación y el progreso humano. Marc Andreessen expone por qué la IA no solo no destruirá el mundo, sino que puede salvarlo…

Esta es una versión traducida y adaptada del artículo “Why AI Will Save the World” publicado por Marc Andreessen el 6 de junio de 2023.

La era de la inteligencia artificial está aquí, y la gente está asustada.

Afortunadamente, estoy aquí para traer buenas noticias: la IA no destruirá el mundo. De hecho, hasta podría salvarlo.

Primero, una breve descripción de qué es la IA: la aplicación de matemáticas y código de software para enseñar a las computadoras a entender, sintetizar y generar conocimiento de maneras similares a como lo hacen los humanos.

La IA es un programa de computadora como cualquier otro: corre, recibe un input, procesa, y genera un output. El output de la IA es útil en una amplia gama de campos desde la medicina hasta las leyes y las artes creativas. Es propiedad de personas y controlado por personas, como cualquier otra tecnología.

Una descripción aún más breve de lo que la IA NO es: software asesino y robots que cobrarán vida y decidirán exterminar a la especie humana o arruinar todo, en las películas.

Una descripción aún más corta de lo que la IA podría ser: una forma de hacer todo lo que nos importa mejor.

Por Qué la IA Puede Hacer Todo lo Que Nos Importa Mejor

La conclusión más validada de las ciencias sociales a lo largo de las décadas y de múltiples estudios es que la inteligencia humana hace mejor una amplia variedad de situaciones de la vida.

Las personas más inteligentes tiene mejores resultados en casi cualquier dominio de actividad: logros académicos, desempeño laboral, ingresos, creatividad, salud física, longevidad, aprendizaje de nuevas habilidades, realizar tareas complejas, liderazgo, éxito empresarial, resolución de conflictos, comprensión de lectura, toma de decisiones financieras, entender las perspectivas de los otros, artes creativas, ser buenos padres y satisfacción con la vida.

La inteligencia humana es la palanca que hemos usado por milenios para crear el mundo en el que vivimos hoy: ciencia, tecnología, matemáticas, física, química, medicina, energía, construcción, transporte, comunicación, arte, música, cultura, filosofía, ética, moralidad.

Sin la aplicación de inteligencia en todos estos dominios, aún estaríamos viviendo en chozas de barro y con agricultura de subsistencia. Sin embargo, hemos utilizado nuestra inteligencia para aumentar nuestro estándar de vida en un 10.000x en los últimos 4 mil años.

La IA nos ofrece la oportunidad de aumentar profundamente la inteligencia humana para lograr que todos sus resultados (desde la creación de nuevas medicinas hasta nuevas maneras para resolver el cambio climático y tecnologías para llegar a las estrellas) sean mucho mejores desde ahora.

El aumento de la inteligencia humana ya empezó: la IA ya está entre nosotros. Ahora está escalando con los Grandes Modelos de Lenguaje como ChatGPT, y va a acelerarse muy rápido desde aquí… si la dejamos.

En la nueva era de la IA:

• Cada niño tendrá un tutor que es infinitamente paciente, infinitamente sabio e infinitamente útil. El tutor de IA estará junto al niño en cada paso de su desarrollo, ayudándolo a maximizar su potencial con la versión digital de un amor infinito.
• Cada persona tendrá un asistente, coach, mentor, entrenador, consejero y terapista de IA que es infinitamente paciente, infinitamente sabio e infinitamente útil. El asistente estará presente a lo largo de todas las oportunidades y desafíos de la vida, maximizando los resultados de la persona.
• Cada científico tendrá un asistente, colaborador y colega de IA que expandirá enormemente su alcance de investigación y sus logros científicos.
• Cada artista, cada ingeniero, cada persona de negocios, cada médico tendrán lo mismo en su propio mundo.
• Cada líder (CEO, dirigente del gobierno, presidente de una fundación, coach atlético, maestro) tendrá lo mismo. Los efectos de magnificación de mejores decisiones de los líderes entre aquellos que lideran serán enormes, por lo que esta aumentación de inteligencia será la más importante de todas.

El crecimiento de productividad en la economía se acelerará dramáticamente, creando crecimiento económico, la creación de nuevas industrias, de nuevos trabajos y un aumento de salarios, lo que resultará en una mayor prosperidad material en todo el mundo.

Los descubrimientos científicos y las nuevas tecnologías y medicinas se expandirán rápidamente, a medida que la IA nos ayuda a decodificar las leyes de la naturaleza y a usarlas en nuestro beneficio.

Las artes creativas entrarán en una era dorada, a medida que artistas, músicos, escritores y productores de películas aumentados por la IA obtengan la capacidad de ejecutar sus visiones de manera mucho más rápida y a mayor escala de lo que había sido posible hasta ahora.

Hasta creo que la IA va a mejorar la guerra, donde sea que ocurra, reduciendo drásticamente las muertes. Cada guerra se caracteriza por terrbles decisiones tomadas bajo intensa presión y con muy limitada información por líderes humanos.

Los comandantes militares y líderes políticos tendrán consultores de IA que los ayudarán a tomar mejores decisiones tácticas y estratégicas, minimizando el riesgo, los errores y el derramamiento innecesario de sangre.

En síntesis, cualquier cosa que la gente actualmente haga con su inteligencia natural puede hacerse mucho mejor con IA. Seremos capaces de enfrentar nuevos desafíos que habían sido imposibles de resolver, desde curar todas las enfermedades hasta el viaje interestelar.

Y esto no es solo sobre inteligencia.

Quizá la característica mas subestimada de la IA es cuán humanizante puede ser. El arte de IA da a personas que carecen de habilidades técnicas la libertad de crear y compartir sus ideas artísticas.

Hablar a un amigo empático de IA puede mejorar nuestra habilidad de enfrentar la adversidad. Y los chatbots médicos de IA ya son más empáticos que sus contrapartes humanas.

En lugar de hacer al mundo más cruel y mecánico, la IA infinitamente paciente y empática lo hará más cálido y agradable.

Hay mucho en juego. Las oportunidades son profundas. La IA es posiblemente la tecnología más importante que haya creado nuestra civilización, junto con la electricidad y los microchips (y quizá más que estos).

El desarrollo y proliferación de la IA (lejos de un riesgo al que debamos temer) es una obligación moral que tenemos con nosotros mismos, con nuestros hijos y con nuestro futuro.

Entonces, ¿Por Qué el Pánico?

En contraste con esta visión positiva, la conversación pública sobre la IA actualmente se presenta desde el miedo histérico y la paranoia.

Oímos que la IA va a matarnos a todos, arruinar nuestra sociedad, tomar todos nuestros trabajos, causar un desigualidad terrible y permitir a malas personas hacer cosas malas.

¿Cómo se explica que esta tecnología que es casi una utopía se nos presente como una horrible distopia?

Históricamente, cada nueva tecnología, desde la electricidad hasta los automóviles, la radio e Internet ha disparado un pánico moral, un contagio social que convence a la gente de que la nueva tecnología va a destruir al mundo, a la sociedad o a ambos.

Los creadores del Pessimists Archive han documentado esos pánicos morales tecnológicos a lo largo de las décadas. Es un patrón claro. Y el pánico actual ni siquiera es el primero que ocurre con la IA.

Ahora bien, es claro que muchas nuevas tecnologías tuvieron impactos negativos. Pero con frecuencia esas mismas tecnologías también contribuyeron enormemente a nuestro bienestar.

Entonces, no es que no haya nada de qué preocuparse.

Pero el pánico moral es de naturaleza irracional. Toma lo que podría ser una preocupación válida y la infla hasta un nivel de histeria que irónicamente hace que sea más difícil enfrentar las preocupaciones que son válidas.

Y ciertamente tenemos un gran pánico moral sobre la IA. Este pánico moral ya está siendo aprovechado por distintos actores para pedir leyes y regulaciones con restricciones a la IA.

Estos actores realizan declaraciones dramáticas sobre los riesgos de la IA, alimentando el pánico moral, mientras que se presentan a sí mismos como campeones desinteresados del bien común.

Pero, ¿lo son?

Los Bautistas y los Contrabandistas de la IA

A lo largo de los años, los economistas han observado un patrón recurrente en los movimientos de reforma de esta naturaleza. Sus actores suelen caer en una de dos categorías (Bautistas y Contrabandistas) utilizando el ejemplo histórico de la prohibición del alcohol en los Estados Unidos de la década de 1920.

Bautistas

Los Bautistas son los verdaderos creyentes en las reformas sociales, quienes realmente sienten que las restricciones, leyes y regulaciones son necesarias para prevenir un desastre social.

En el caso de la Prohibición, eran cristianos devotos que creían que el alcohol estaba destruyendo el tejido social. En el caso de la IA, son personas que realmente creen que la IA presenta un riesgo existencial. Póngalos en un detector de mentiras y verá que dicen la verdad.

Contrabandistas

Los Contrabandistas son oportunistas auto interesados que buscan beneficiarse financieramente con la imposición de restricciones, regulaciones y leyes que los protegen de la competencia.

En el caso de la Prohibición, eran literalmente contrabandistas que hicieron una fortuna vendiendo alcohol ilegal. En el caso de la IA, son CEOs que esperan ganar más dinero si se erigen barreras regulatorias para formar un cartel de vendedores de IA aprobados por el gobierno y protegidos de nuevas startups y de competidores de código abierto. Es la versión de software del “demasiado grande para caer” de los bancos.

Algún cínico podría sugerir que algunos de los supuestos Bautistas son también Contrabandistas, en particular, aquellos a quienes se paga para atacar a la IA en sus universidades, think tanks, grupos de activistas, y medios de comunicación. Si te pagan un salario o recibes alguna beca para fomentar el pánico sobre la IA, seguramente seas un Contrabandista.

El problema con los Contrabandistas es que podrían llegar a ganar. Los Bautistas son gente ingenua guiada por la ideología. Los Contrabandistas son operadores cínicos.

Por eso, con frecuencia, el resultado de estos movimientos de reforma es que los Contrabandistas obtienen lo que quieren (captura regulatoria, aislamiento de la competencia, formación de un cartel), mientras que los Bautistas se quedan pensando donde fue que su impulso por la reforma social tomó el camino equivocado.

Un ejemplo es la reforma bancaria que siguió a la crisis financiera de 2008.

Los Bautistas nos dijeron que necesitábamos nuevas leyes y regulaciones para desmembrar a los bancos “demasiado grandes para caer” y prevenir una crisis similar.

Así que, en 2010, el Congreso aprobó la ley Dodd-Frank, a la que se presentó como que buscaba satisfacer el objetivo de los Bautistas. Pero, en realidad, fue cooptada por los Contrabandistas, los grandes bancos.

El resultado fue que los mismos bancos que eran “demasiado grandes para caer” en 2008 son mucho más grandes ahora.

Así que, en la práctica, incluso cuando los Bautistas sean sinceros (e incluso cuando tienen razón) suelen ser usados por los Contrabandistas en su propio beneficio.

Esto es exactamente lo que está ocurriendo en el movimiento regulación de la IA.

Sin embargo, sólo con identificar a los actores e impugnar sus motivos no es suficiente. También tenemos que considerar los méritos de los argumentos de los Bautistas y los Contrabandistas.

Riesgo 1. ¿La IA Nos Matará a Todos?

El primer riesgo es que la IA decida literalmente exterminar a la humanidad.

El miedo de que una tecnología creada por nosotros mismos se rebele y nos destruya se encuentra fuertemente arraigado en nuestra cultura. Los griegos expresaron este temor en el mito de Prometeo.

Prometeo trajo el poder destructivo del fuego, y más generalmente la tecnología (techne), a la humanidad. Por esto, los dioses lo condenaron a una tortura perpetua.

Más adelante, Mary Shelley nos dio versiones modernas de este mito en su novela Frankenstein o El Prometeo Moderno. En ellos, desarrollamos la tecnología de la vida eterna, que luego se rebela y busca destruirnos.

Y, por supuesto, ninguna historia de pánico moral estaría completa sin una imagen del robot asesino con ojos rojos de las películas Terminator de James Cameron.

El propósito evolucionario de esta mitología es motivarnos a considerar seriamente los riesgos potenciales de las nuevas tecnologías. El fuego, después de todo, puede utilizarse para incendiar ciudades enteras. Pero también un elemento fundacional de la civilización ya que nuestros antepasados lo usaron para mantenerse abrigados y seguros en un mundo frío y hostil.

Esta mitología ignora el lado positivo de las nuevas tecnologías y, en la práctica, solo inflama emociones destructivas más que ofrecer un análisis razonado.

El hecho de que el hombre premoderno se asustaba no significa que tengamos que hacerlo nosotros. En su lugar, podemos aplicar la racionalidad.

Creo que la idea de que la IA literalmente decidirá exterminar a la humanidad es un profundo error de categoría. La IA no es un ser vivo que se haya desarrollado a lo largo de millones de años de evolución para participar en la batalla de la supervivencia del más fuerte, como los animales o los humanos.

Es código de computadora construido por personas, propiedad de personas y controlado por personas. La idea de que, en algún momento, desarrollará una conciencia propia y decidirá que tiene la motivación de matarnos es una superstición.

En síntesis, la IA no quiere cosas, no tiene objetivos. No quiere matarte porque no está viva. La IA es una máquina. No va a cobrar vida más de lo que lo hará tu tostadora.

Ahora, hay verdaderos creyentes en IA asesina (Bautistas) que están ganando una cobertura estratosférica en los medios debido a sus terribles predicciones. Algunos dicen haber estudiado el tema por décadas y estar aterrorizados por lo que aprendieron.

Algunos de esos creyentes hasta son verdaderos innovadores de la tecnología. Esos actores defienden una variedad de restricciones extremas y bizarras sobre la IA que van desde prohibir su desarrollo, hasta ataques aéreos a centros de datos y guerra nuclear.

Sostienen que, porque gente como yo no puede descartar futuras consecuencias catastróficas de la IA, debemos asumir una actitud de precaución que requiera grandes cantidades de violencia física y muerte con el fin de prevenir un potencial riesgo existencial.

Mi respuesta es que su posición es anticientífica. ¿Cual es la hipótesis verificable? ¿Que podría falsificar esa hipótesis? ¿Cómo sabemos que estamos entrando en una zona de riesgo?

Estas preguntas no tienen respuesta más allá de: “No puedes probar que no ocurrirá”. De hecho, la posición de estos Bautistas es tan anticientífica y extrema (una teoría conspirativa sobre el código y la matemática) que ya está generando llamados a la violencia física.

En particular, creo que están ocurriendo tres cosas.

Primero, recuerda que lo que John Von Neumann le respondió a Robert Oppenheimer sobre su rol en la creación de las armas nucleares (que ayudaron a terminar la Segunda Guerra Mundial y a evitar la Tercera): “Algunas personas confiesan su culpa para recibir crédito por el pecado”.

¿Cual es la manera más dramática en la que uno puede obtener crédito por la importancia del trabajo que uno hace sin sonar demasiado pretencioso?

Esto explica la incoherencia entre las palabras y las acciones de los Bautistas que de hecho están construyendo y financiando IA: mira sus acciones, no sus palabras.

Segundo, algunos de los Bautistas son en realidad Contrabandistas.

Hay una profesión de “experto en seguridad de IA”, “ético de IA”, “investigador en riesgos de IA”. Se les paga por hacer profecías catastróficas, y sus advertencias deberían procesarse de esa forma.

Tercero, California es famosa por sus miles de sectas, desde EST a People’s Temple, de Heaven’s Gate a la Familia Manson. Muchos, pero no todos, de estos cultos son inofensivos, e incluso cumplen con la función de dar espacios de pertenencia a las personas que forman parte de ellos.

Pero algunos son muy peligrosos. Y muchas sectas tienen serias dificultades en separar la línea que al final lleva a la violencia y la muerte.

La realidad, que es obvia para todos en Silicon Valley pero seguramente no afuera de allí, es que el “riesgo de IA” se ha convertido en una secta que emergió a la luz de la atención de la prensa global y de la conversación pública.

Este culto no solo tiene personajes marginales sino también algunos expertos de la industria y un número no pequeño de donantes ricos incluyendo, hasta recientemente, a Sam Bankman-Fried. Y esto desarrolló toda una serie de comportamientos y creencias de culto.

Este culto es la razón por la que hay un conjunto de catastrofistas de la IA que suenan tan extremos — no es que tengan un conocimiento secreto que haga a su extremismo lógico. Es que se han azotado hasta el extremo.

Este tipo de culto no es nuevo. En Occidente, tiene una tradición muy amplia en el milenarismo, que genera sectas apocalípticas. El culto del riesgo de la IA tiene todas las señales de un culto milenarista apocalíptico.

De Wikipedia, con algunos agregados míos:

“El milenarismo es la creencia por un grupo o movimiento [catastrofistas de la IA] sobre una futura transformación fundamental de la sociedad [la llegada de la IA], luego de lo cual todas las cosas serán cambiadas [utopía o distopia de IA, y o fin del mundo]. Solo eventos dramáticos [prohibiciones de IA, ataques aéreos a centros de datos, ataques nucleares a centros de IA no regulados] pueden cambiar el mundo [prevenir la IA] y el cambio llegará gracias a un grupo de devotos y dedicados. En la mayoría de los escenarios milenaristas, al desastre o la batalla a venir [apocalipsis de IA o su prevención] le seguirá de un nuevo mundo purificado [prohibiciones de IA] en las que los creyentes serán recompensados [o al menos se les reconocerá que siempre tuvieron razón].”

Este patrón de culto de apocalipsis es tan obvio que me sorprende que más gente no lo vea.

No me malinterpreten, los cultos pueden ser divertidos, su material promocional puede ser creativo y fascinante, y sus miembros son entretenidos en cenas y en la TV.

Pero sus creencias extremas no deberían determinar el futuro de las leyes y de la sociedad.

Riesgo 2: ¿La IA Arruinará a la Sociedad?

El segundo riesgo ampliamente compartido es que la IA tendrá un impacto muy dañino sobre la sociedad, aunque no seamos literalmente exterminados.

Versión corta: si los robots no nos matan, el discurso de odio y la desinformación lo harán.

Esta es una preocupación apocalíptica relativamente reciente que se desprende del culto milenarista mencionado más arriba. De hecho, la terminología de riesgo de IA cambió en tiempos recientes desde “seguridad de IA” (el término utilizado por los que creen que la IA literalmente va a matarnos) a “alineamiento de IA” (el término usado por la gente preocupada por los “daños” sociales).

La gente de la “seguridad de IA” original está frustrada por este cambio, aunque no saben como volver hacia atrás.

La clave de la naturaleza de riesgo social de la IA está en el propio término, “alineamiento de IA”.

¿Alineamiento con qué? Con valores humanos. ¿Los valores humanos de quién? Aquí es donde las cosas se vuelven complicadas.

En el pasado, tuve experiencia con una situacion similar: las guerras de “confianza y seguridad” en las redes sociales. Como ahora se ha vuelto evidente, las empresas de redes sociales han estado bajo una fuerte presión por parte del gobierno y activistas para prohibir, restringir, censurar y suprimir una amplia variedad de contenido por años.

Y las mismas preocupaciones de “discurso de odio” (y su contrapartida matemática, “el sesgo algorítmico”) y la “desinformación” son directamente transferibles desde el contexto de las redes sociales a la nueva frontera del “alineamiento de IA”.

Mis aprendizajes de las guerras de redes sociales fueron los siguientes.

Por un lado, la libertad de expresión nunca es absoluta.

Primero, todos los países, incluso Estados Unidos, hacen que cierto contenido sea ilegal. Segundo, hay ciertos tipos de contenidos como la pornografía infantil y la incitación a la violencia, que son considerados inaceptables por casi todas las sociedades.

Así que cualquier plataforma tecnológica que facilite o genere contenidos necesariamente tendrá algunas restricciones.

Por otro lado, la pendiente resbaladiza es inevitable. Una vez que se pone en marcha un marco para restringir contenido ofensivo (por ejemplo, discurso de odio o desinformación) un gran número de agencias gubernamentales, grupos de activistas y entidades no gubernamentales empezarán a pedir mayores niveles de censura y la supresión de cualquier tipo de discurso que perciban como una amenaza para la sociedad o para sus preferencias personales.

Este ciclo puede seguir para siempre, con el apoyo entusiasta de celadores autoritarios instalados en toda la estructura de poder.

Esta es la dinámica que se ha formado alrededor del “alineamiento de IA”.

Quienes la defienden dicen tener la sabiduría para crear discurso y pensamiento generados por IA que sean buenos para la sociedad, y prohibir discurso generado por IA que sea malo para la sociedad.

Quienes se oponen dicen que la policía del pensamiento es arrogante y presuntuosa (y con frecuencia, directamente criminal, al menos en Estados Unidos) y que de hecho buscan convertirse en una especie de dictadura combinada entre gobierno, corporaciones y academia inspirada en 1984 de George Orwell.

Los que proponen el enfoque de “confianza y seguridad” y “alineamiento de IA” son personas muy específicas de la población mundial que incluye a las elites de las costas de Estados Unidos (que incluye a mucha de la gente que trabaja y escribe sobre la industria de la tecnología). Por eso, muchos de mis lectores se verán tentados a sostener que son necesarias fuertes restricciones sobre la IA para evitar que destruya a la sociedad.

No intentaré refutar esto ahora. Solo diré que mucha gente en el mundo no está de acuerdo con esta ideología y no quiere verla ganar.

Si no estás de acuerdo con la moralidad de nicho que prevalece actualmente en las redes sociales a través de reglas de discurso cada vez más estrictas, deberías saber que la lucha por lo que se le permitirá hacer o decir a la IA será mucho más importante que la lucha por la censura en las redes sociales.

Es probable que la IA se vuelva la capa de control para todo en el mundo. La manera en la que se le permita operar será más importante que cualquier otra cosa que haya ocurrido antes.

Deberías ser consciente de cómo un pequeño grupo de ingenieros sociales partisanos están tratando de determinar esto ahora mismo, bajo la excusa de que están intentando protegerte.

En síntesis, no permitas que la policía del pensamiento suprima a la IA.

Riesgo 3. ¿La IA Se Quedará con Nuestros Trabajos?

El miedo a la pérdida de empleos debido a la mecanización, la automatización, la computarización o la IA ha sido un pánico recurrente a lo largo de cientos de años, desde la irrupción de maquinaria como el telar mecánico.

Aunque cada nueva tecnología permitió crear más trabajos con mejores salarios a lo largo de la historia, cada oleada de pánico vino acompañada de advertencias de “esta vez es diferente” — esta es la vez en que la tecnología finalmente dará el golpe final al trabajo humano.

Y, sin embargo, nunca ocurre.

Ya hemos atravesado dos ciclos completos de pánico tecnológico de desempleo en el pasado reciente: el pánico del outsourcing en los 2000s y el pánico de la automatización en los 2010s. A pesar de los muchos comentaristas alertando que el desempleo masivo estaba cerca, hacia fines del 2019 (poco antes del comienzo del COVID) el mundo tenia más trabajos y mayores salarios que nunca antes en la historia.

Sin embargo, esta idea equivocada no muere. Y ha regresado.

Esta vez finalmente tenemos la tecnología que se llevará todos los trabajos y volverá a los humanos superfluos: IA real. Esta vez, la historia no se repetirá y la IA causará un desempleo masivo en lugar de un rápido crecimiento económico con aumento de salarios y trabajos, ¿verdad?

No, esto no va a ocurrir. Y, de hecho, si a la IA se le permite desarrollarse y proliferar, podría generar el boom económico más espectacular de todos los tiempos, con un consiguiente récord en el crecimiento de trabajos y salarios. Todo lo opuesto al miedo.

Y este es el motivo.

El error central que cometen los catastrofistas de “la automatización destruye trabajos” se llama Falacia de la Porción de Trabajo. Esta falacia es la noción incorrecta de que en la economía hay una cantidad fija de trabajo a hacer en cada momento del tiempo y que este trabajo es realizado ya sea por humanos o por las máquinas.

Y si las máquinas lo hacen, entonces no habrá trabajo para que hagan los humanos.

La falacia surge naturalmente de la intuición. Pero esta intuición está equivocada. Cuando la tecnología se aplica a la producción, obtenemos un crecimiento en la productividad, un aumento en el output generado por una disminución en los inputs.

El resultado son bienes y servicios a precios más bajos.

A medida que caen lo precios de los bienes y servicios, pagamos menos por ellos. Esto significa que tenemos un poder adquisitivo adicional para gastar en otras cosas.

Esto aumenta la demanda en la economía, lo que lleva a la creación de nueva producción (incluyendo nuevos productos e industrias) que crean nuevos trabajos para las personas que fueron reemplazadas por máquinas en sus trabajos anteriores. El resultado es una economía más grande con más prosperidad material, más industrias, más productos y más empleos.

Pero las buenas noticias no se detienen aquí. También tenemos mayores salarios. Esto es así porque, al nivel del trabajador individual, el mercado fija la compensación como una función de la productividad marginal.

Un trabajador en una industria afectada por la tecnología será más productivo que un trabajador en una industria tradicional. El empleador pagará más dinero a ese trabajador ya que es más productivo (o lo hará otro empleador, siguiendo su propio interés).

El resultado es que la tecnología introducida en una industria no solo aumenta la cantidad de trabajos en esa industria sino que también aumenta los salarios.

En resumen, la tecnología permite a la gente ser más productiva. Esto causa que los precios de los bienes y servicios existentes caigan y que suban los salarios. Esto, a su vez, causa crecimiento económico y en los empleos, mientras que motiva la creación de nuevos trabajos e industrias.

Si a una economía de mercado se le permite funcionar normalmente y si se permite introducir tecnología libremente, entramos en un ciclo ascendente que nunca termina.

Como observó Milton Friedman: “Los deseos y necesidades humanas son ilimitados.”

Siempre queremos mas de lo que tenemos. Un mercado aumentado por tecnología es la forma de acercarse a producir todo lo que cualquiera querría tener, pero nunca llegaremos a destino. Este es el motivo por el que la tecnología no destruye trabajos.

Estas son ideas revolucionarias para gente que nunca estuvo expuesta a ellas por lo que podría llevarte cierto tiempo entenderlas. Pero no las estoy inventando. Puedes leer sobre ellas en libros de texto de economía.

Recomiendo el capítulo La Maldición de la Maquinaria en el libro de Henry Hazlitt Economía en una Lección, y la sátira “La Petición del Candelero” de Frederic Bastiat donde propone cubrir el sol debido a su competencia injusta con la industria de la iluminación, en una versión adaptada a nuestro tiempo.

“Pero esta vez es diferente”, estás pensando. “Esta vez, con la IA, tenemos la tecnología que puede reemplazar TODO el trabajo humano.”

Utilizando los principios que describí aquí, piensa qué significaría que literalmente todo el trabajo humano fuese reemplazado por máquinas.

Significaría un despegue del crecimiento de la productividad económica absolutamente estratosférico, mas allá de cualquier precedente. Los precios de los bienes y servicios caerían prácticamente a cero. El bienestar de los consumidores se dispararía. La nueva demanda en la economía explotaría. Los emprendedores crearían todo tipo de nuevas industrias, productos y servicios y emplearían cuanta gente e IA puedan tan rápido como sea posible para satisfacer toda esa nueva demanda.

Supongamos que, de nuevo, la IA reemplazara a ese trabajo. El ciclo volvería a repetirse, impulsando el bienestar del consumidor, el crecimiento económico, y la creación de trabajo y salarios aun más altos.

Sería una espiral hacia una utopia material que ni Adam Smith ni Karl Marx se animaron a soñar.

Riesgo 4. ¿La IA Causará una Desigualdad Extrema?

Hablando de Karl Marx, la preocupación de que la IA tome todos los trabajos nos conduce al próximo riesgo: supongamos que la IA toma todos los trabajos, para bien o para mal.

¿Esto no resultaría en una masiva desigualdad de riqueza donde los dueños de la IA se llevan todos los beneficios económicos y la gente normal se queda sin nada?

Este fue uno de los postulados centrales del marxismo: que los dueños de los medios de producción (la burguesía) inevitablemente se quedarían con toda la riqueza social del pueblo que hace el trabajo real (el proletariado).

Esta es otra falacia que nunca morirá, sin importar cuantas veces sea refutada por la realidad.

La falla en esta teoría es que, como dueños de una pieza de tecnología, nuestro interés no es quedárnosla para nosotros. Todo lo contrario. Nuestro interés es venderla a la mayor cantidad de clientes posibles.

El mayor mercado del mundo para cualquier producto es el mundo entero, los 8 mil millones de personas. Así que, en realidad, cada nueva tecnología (incluso aquellas que se empiezan vendiendo a grandes empresas o consumidores ricos) rápidamente progresa hasta que llega a las manos del mayor mercado masivo posible, eventualmente todo el planeta.

El clásico ejemplo de esto fue el “plan secreto” de Elon Musk (que publicó abiertamente) para Tesla en 2006:

Paso 1, Construir [costosos] coches deportivos.

Paso 2, Usar ese dinero para construir un auto económico.

Paso 3, Usar ese dinero para construir un auto mas económico.

Esto es exactamente lo que hizo, convirtiéndose en el hombre más rico del mundo en el camino.

Este último punto es clave. ¿Sería Elon más rico si solo vendiera coches a gente rica? No. ¿Sería más rico si solo hiciera coches para sí mismo? Claro que no.

Elon maximiza su propio beneficio vendiendo al mayor mercado posible, el mundo.

En síntesis, todos reciben la cosa (como vimos en el pasado, no sólo con autos sino también con electricidad, radio, computadoras, Internet, teléfonos móviles, motores de búsqueda). Los fabricantes de estas tecnologías están altamente motivados a bajar sus precios hasta que todos en el planeta puedan comprarlos.

Esto es precisamente lo que ya está ocurriendo con la IA: es el motivo por el que puedes usar IA generativa para crear arte digital a muy bajo costo e incluso de manera gratuita. No porque los vendedores sean tontos o generosos sino porque son codiciosos: quieren maximizar el tamaño de su mercado, lo que maximiza sus beneficios.

Entonces, lo que ocurre es lo opuesto de la tecnología generando una centralización de la riqueza. Consumidores individuales de la tecnología, lo que al final incluye a todos en el planeta, capturan la mayor parte del valor generado. Como con anteriores tecnologías, las compañías que construyen IA (suponiendo que tengan que operar en un mercado libre) competirán furiosamente para hacer que esto ocurra.

Marx estaba equivocado.

Sin embargo, esto no significa que la desigualdad no sea un problema en nuestra sociedad. Lo es, solo que no es causada por la tecnología, es causada por lo opuesto, por los sectores de la economía que son los mas resistentes a la nueva tecnología, que tienen mayor intervención del gobierno para prevenir la adopción de nuevas tecnologías como la IA — específicamente la vivienda, la educación y la salud.

El riesgo real de la IA y la desigualdad no es que la IA cause desigualdad sino que no permitamos a la IA ser usada para reducir la desigualdad.

Riesgo 5. ¿La IA Permitirá a Mala Gente Hacer Cosas Malas?

Hasta aquí expliqué por que 4 de los 5 riesgos frecuentemente mencionados de la IA no son reales: la IA no va a matarnos, no va a arruinar nuestra sociedad, no va a causar un desempleo masivo y no va a causar un aumento en la desigualdad.

Veamos ahora el quinto riesgo, el único con el que realmente estoy de acuerdo: la IA hará más sencillo que mala gente haga cosas malas.

En cierto modo, esto es una tautología. La tecnología es una herramienta. Las herramientas, empezando con el fuego y las piedras, pueden utilizarse para cosas buenas (cocinar y construir casas) y para cosas malas (quemar y apedrear gente). Cualquier tecnología puede usarse para el bien y el mal. Y la IA hará más fácil que criminales, terroristas y gobiernos hostiles hagan cosas malas. Sin duda.

Esto hace que algunos propongan: “En ese caso, no corramos riesgos. Prohibamos la IA antes de que esto ocurra.”

Desafortunadamente, la IA no es un material físico esotérico difícil de conseguir como el plutonio. Es lo opuesto. Es el material mas fácil de conseguir: matemáticas y código.

Puedes aprender como construir IA con miles de cursos online, libros, papers y videos, y hay muchas implementaciones de código abierto. La IA es como el aire: está en todos lados.

El nivel de opresión totalitaria que sería necesario para detenerla sería draconiano: ¿un gobierno mundial monitoreando y controlando todas las computadoras? ¿Helicópteros negros secuestrando CPUs?

En su lugar, hay dos maneras muy directas de resolver el problema de malas personas haciendo cosas malas con la IA.

Primero, ya tenemos leyes que castigan la mayoría de las cosas malas que la gente va a hacer con IA. ¿Hackear el Pentágono? Es un crimen. ¿Robar dinero de un banco? Es un crimen. ¿Crear un arma biológica? Es un crimen. ¿Cometer un acto terrorista? Es un crimen.

Podemos simplemente enfocarnos en prevenir esos crímenes cuando podamos y perseguirlos cuando no. Ni siquiera necesitamos nuevas leyes. No conozco ningún caso de uso maligno que pueda hacerse con la IA que ya no sea ilegal. Y si se descubre alguno, solo tenemos que hacer una ley que lo prohiba.

También podemos usar la IA como una herramienta defensiva. Las mismas capacidades que hacen a la IA peligrosa en manos de las personas malvadas la hacen potente en manos de los buenos. En especial de los buenos que buscan evitar que pasen cosas malas.

Por ejemplo, si estas preocupado sobre la IA generando personas y videos falsos, la respuesta es construir nuevos sistemas donde la gente pueda verificarse a sí misma y contenido real a través de firmas criptográficas. La creación digital y la alteración tanto de contenido real y falso ya estaba entre nosotros desde antes que la IA. La respuesta no es prohibir los procesadores de texto y el Photoshop (o la IA) sino usar la tecnología para construir un sistema que resuelva el problema.

Busquemos incentivar mayores esfuerzos para usar la IA para propósitos buenos, legítimos y defensivos. Pongamos la IA a trabajar en ciber defensa, en defensa biológica, en cazar terroristas, y en todo lo demás que nos mantenga a nosotros, nuestras comunidades y nuestra nación a salvo.

Ya hay mucha gente en el gobierno haciendo exactamente esto. Pero si aplicamos todo el esfuerzo puesto actualmente en el fútil prospecto de prohibir la IA en usar la IA para protegernos de gente mala haciendo cosas malas, creo que un mundo dominado por la IA va a ser un mundo mucho más seguro del que vivimos hoy.

El Verdadero Riesgo de no Desarrollar la IA

Hay un riesgo real sobre la IA que seguramente sea el más temible de todos: la IA no solo está siendo desarrollada en las sociedades libres de Occidente, sino también por el Partido Comunista de la República Popular de China.

China tiene una visión muy diferente de la nuestra sobre la IA. La ven como un mecanismo de control social autoritario. Ni siquiera intentan ocultarlo. Lo dicen de manera abierta, y ya están persiguiendo su agenda.

Y no piensan limitar su estrategia de IA solo a China sino que buscan expandirla a todo el mundo, donde sea que estén instalando redes de 5G, o proveyendo apps de consumo como TikTok que sirven como una interfaz para su IA de comando y control.

El principal riesgo de la IA es que China domine esta tecnología en lugar de Estados Unidos y Occidente.

Propongo una simple estrategia sobre qué hacer en relación con esto. De hecho, es la misma estrategia que Ronald Reagan propuso para ganar la Guerra Fría contra la Unión Soviética. “Nosotros ganamos, ellos pierden.”

En lugar de sufrir un pánico infundado sobre IA asesina, IA que nos quita los trabajos, e IA que causa desigualdad, en Estados Unidos y Occidente deberíamos inclinarnos hacia la IA todo lo que sea posible.

Deberíamos buscar ganar la carrera hacia la superioridad de IA global y asegurarnos de que China no lo haga.

En el proceso, deberíamos adoptar IA en nuestra economía y sociedad tan rápido como sea posible, con el objetivo de maximizar las ganancias de productividad.

Esta es la mejor manera de reducir los riesgos de la IA y de asegurarnos de que nuestro modo de vida no sea desplazado por una una visión mucho más oscura de China.

¿Qué Hacer?

Propongo un plan simple:

• Las grandes empresas de IA deberían tener permiso para construir IA tan rápida y agresivamente como puedan. Pero no se les debería permitir obtener una captura regulatoria, ni lograr que el gobierno establezca un cartel protegido aislado de la competencia de mercado debido a miedos equivocados de riesgo de IA. Esto va a maximizar el retorno tecnológico y social de las asombrosas capacidades de esas empresas, que son joyas del capitalismo moderno.
• Las startups de IA deberían tener permiso para construir IA de manera tan rápida y agresiva como sea puedan. No deberían tener que enfrentar protecciones del gobierno a grandes empresas ni recibir asistencia del gobierno. Sólo debería permitírseles competir. Aunque estas startups no tengan éxito, igualmente su presencia en el mercado motiva continuamente a a las grandes empresas a hacer su mayor esfuerzo. Nuestras economías y sociedades ganarán de todos modos.
• Debería permitirse a la IA de código abierto proliferar y competir tanto con las grandes empresas como con las startups. No debería haber barreras regulatorias contra el código abierto. Incluso cuando el código abierto no venza a las empresas, su existencia es un incentivo para que estudiantes de todo el mundo que quieran aprender como construir y usar IA volverse parte de este futuro tecnológico, y asegurar que la IA esté disponible para todos aquellos que puedan beneficiarse de ella, sin importar quienes sean ni cuanto dinero tengan.
• Para reducir el riesgo de que personas hagan cosas malas con la IA, los gobiernos deben trabajar en conjunto con el sector privado en cada área de riesgo potencial para usar IA. Esto no debería limitarse a riesgos surgidos de la propia IA sino también en problemas más generales como la desnutrición, la enfermedades o el clima. La IA puede ser una herramienta increíblemente poderosa para resolver problemas y deberíamos apreciarla como tal.
• Para prevenir el riesgo de que China alcance una dominación global en IA, deberíamos utilizar todo el poder de nuestro sector privado, nuestros científicos y nuestros gobiernos. Si nosotros ganamos, ellos pierden.

Y así es como usamos la IA para salvar al mundo. Es tiempo de construir.

Leyendas y Héroes

Cierro con dos simples declaraciones.

El desarrollo de la IA empezó en la década de 1940, de manera simultánea con la invención de la computadora. El primer paper científico sobre redes neuronales (la arquitectura de IA que tenemos hoy) fue publicado en 1943. Generaciones enteras de científicos de IA en los últimos 80 años nacieron, estudiaron, trabajaron y en muchos casos murieron sin llegar a ver los frutos que nosotros estamos recibiendo. Son leyendas.

Hoy, crecientes legiones de ingenieros (muchos de los cuales son jóvenes y tuvieron abuelos que trabajaron en la creación de las ideas detrás de la IA) están trabajando para hacer de la IA una realidad, contra una muralla de apocalípticos que quieren hacerlos quedar como imprudentes o villanos. No creo que sean villanos. Son héroes.

Mi empresa y yo estamos contentos de apoyar a todos los que podamos.

Por Qué la IA Salvará al Mundo was originally published in Astec on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

El mundo cripto trajo nuevas oportunidades de inversión, pero también facilitó diversas formas de fraude financiero. En este artículo, revisamos los principales tipos de estafas…

En la última década, los criptoactivos han transformado el panorama financiero global, ofreciendo nuevas oportunidades de inversión, transferencia de valor y descentralización económica.

Sin embargo, esta revolución tecnológica también trajo una proliferación de fraudes financieros que explotan el anonimato, la falta de experiencia de muchos participantes y algunas zonas grises en la regulación del ecosistema cripto.

Tipos de Fraudes en el Mundo Cripto

ICO Fraudulentas

Las Ofertas Iniciales de Monedas (ICO, por sus siglas en inglés) fueron un mecanismo popular entre 2017 y 2018 para recaudar fondos para proyectos de blockchain.

Si bien este puede ser un método perfectamente legítimo de financiamiento, muchas de estas ICOs no tenían un producto detrás y sus impulsores simplemente desaparecieron con el capital recaudado.

Un casos famoso fue el de Centra Tech, cuyos fundadores fueron arrestados por fraude después de recaudar millones con promesas falsas de asociaciones con empresas como Visa y Mastercard.

Esquemas Ponzi y Piramidales

Los esquemas Ponzi, tan conocidos en el mundo de las finanzas tradicionales, han migrado al ámbito cripto. En ellos, los estafadores prometen rendimientos extraordinarios a los inversores a cambio de depositar fondos en plataformas que, en realidad, utilizan el dinero de nuevos usuarios para pagar a los anteriores.

Cuando el dinero deja de entrar, el sistema colapsa.

Ejemplos notables incluyen BitConnect y PlusToken, donde miles de inversores perdieron millones de dólares.

Rug Pulls, Meme Coins y Esquemas de Pump and Dump

El ecosistema de las finanzas descentralizadas (DeFi) ha permitido la creación de proyectos que, en muchos casos, han resultado ser estafas. En la maniobra conocida como “rug pull” (tirón de alfombra), los desarrolladores recaudan fondos y desaparecen con los activos sin previo aviso.

En 2021, se produjo el ascenso meteórico de Dogecoin (DOGE), principalmente impulsada por Elon Musk. Al poco tiempo, surgieron otras monedas basadas en memes como Shiba Inu (SHIB), que alcanzaron valores estratosféricos.

El auge estuvo marcado por la combinación de tendencias virales, el FOMO (miedo a quedarse afuera) y la facilidad de crear nuevas criptomonedas en redes como Ethereum y Solana.

Esto dio origen a una verdadera industria de creación de meme coins. Unas pocas lograron consolidarse en el mercado. Pero muchas fueron creadas con fines fraudulentos y el único objetivo de estafar a inversores desprevenidos a través de esquemas de “pump and dump”.

Estos esquemas consisten en inflar artificialmente el precio de un criptoactivo mediante estrategias de marketing engañosas y compras coordinadas para atraer inversores. Una vez que el precio se dispara, los promotores venden sus participaciones a precios elevados, dejando a los nuevos compradores con pérdidas significativas.

Un caso famoso de especulación extrema con meme coins ocurrió con “Hawk Tuah girl”, donde los creadores aprovecharon el impacto en redes sociales para inflar el valor antes de retirarse con los fondos.

Ataques de Phishing

Los ataques de phishing son una de las amenazas más comunes en el ecosistema cripto. Los estafadores crean sitios web falsos, correos electrónicos engañosos y mensajes en redes sociales que imitan plataformas legítimas con el objetivo de obtener información confidencial, como claves privadas o frases de recuperación.

Una vez que las víctimas ingresan sus credenciales en estos portales fraudulentos, los atacantes toman el control de sus fondos y los transfieren a sus propias billeteras.

Este tipo de ataques incluso han afectado a grandes proyectos.

En 2019, unos hackers usaron phishing para robar credenciales de usuarios de Binance y obtener unos 40 millones de dólares.

En 2022, un ataque dirigido contra un ex empleado permitió el robo de 620 millones de dólares en ETH y USDC en Axie Infinity, convirtiéndose en uno de los mayores fraudes cripto de la historia.

Medidas de Prevención y Protección

A lo largo de los años, los reguladores y agencias de enforcement han intentado aumenta el control sobre las empresas de criptoactivos con el fin de reducir los episodios de fraude.

En 2020, la SEC demandó a Ripple Labs por la venta de XRP como un valor no registrado.

Otro caso relevante fue el colapso de FTX en 2022, donde su fundador, Sam Bankman-Fried, fue arrestado por fraude y malversación de fondos, destacando la importancia de una mayor supervisión en el sector.

Para combatir los fraudes cripto, los reguladores han reforzado normativas KYC y AML en exchanges y plataformas. Organismos como la SEC, FCA y ESMA han sancionado esquemas fraudulentos, mientras que la cooperación internacional con Interpol y Europol ha permitido desmantelar redes delictivas.

Sin embargo, la descentralización y el anonimato característicos de la industria cripto hacen que el control sea difícil.

Herramientas como el análisis de blockchain y la inteligencia artificial se han vuelto clave para rastrear operaciones ilícitas y fortalecer la aplicación de la ley.

Conclusión

Los fraudes financieros en la era de los criptoactivos han evolucionado junto con la tecnología, adaptándose a los nuevos paradigmas de descentralización.

Si bien los criptoactivos ofrecen enormes beneficios y oportunidades, es fundamental que los usuarios adopten medidas de seguridad, educación y análisis crítico para evitar ser víctimas de estafas.

La combinación de regulación efectiva y concienciación del usuario será clave para garantizar un ecosistema cripto más seguro y confiable.

Fraudes Financieros en la Era de los Criptoactivos was originally published in Astec on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Las DAOs están redefiniendo la gobernanza en la era digital, desafiando modelos centralizados y proponiendo nuevas formas de organización colectiva…

Las comunidades de todas las épocas tuvieron que resolver el problema del orden social. Para lograrlo, desarrollaron diversos mecanismos de gobierno.

Durante siglos, el poder estuvo concentrado en manos de unos pocos: faraones egipcios, emperadores chinos, zares rusos y reyes franceses dictaban las leyes y las ejecutaban.

Las experiencias democráticas, por su parte, fueron la excepción y estuvieron limitadas a pequeñas comunidades como la Atenas clásica, la República romana y algunas ciudades italianas durante la Edad Media y el Renacimiento.

Todo cambió con las revoluciones en Francia y Estados Unidos en el siglo XVIII. Los padres fundadores de aquellos tiempos se plantearon una pregunta fundamental: ¿cómo gobernar grandes comunidades sin un poder centralizado?

La respuesta de los intelectuales de la época fue la democracia representativa y la división de poderes. Este modelo permitió equilibrar la anarquía y el autoritarismo en sociedades que, hasta entonces, dependían de gobiernos centralizados.

De las Revoluciones Políticas a las Plataformas Digitales

En las primeras décadas del siglo XXI, la humanidad se enfrenta a una disyuntiva análoga a las revoluciones democráticas del siglo XVIII: la transición desde la Internet centralizada a la era del blockchain.

En general, percibimos a las big tech como empresas.

Aunque, desde un punto de vista político, bien podríamos considerarlas Estados virtuales. Son grandes comunidades donde millones de usuarios son súbditos de una monarquía absoluta.

El management escribe la ley (términos y condiciones), controla la administración de justicia (sistema de resolución de disputas), designa a los jueces (moderadores) y aplica las sanciones (suspensión y expulsión de usuarios).

La concentración de poder puede ser problemática. Las grandes plataformas de big tech suelen presentar una dinámica conocida como “curva en forma de S”.

Al comienzo, buscan atraer a la mayor cantidad posible de usuarios ofreciendo servicios gratuitos. Una vez que se volvieron lo suficientemente poderosas, empiezan a extraer recursos de ellos. El mismo comportamiento que tenían los reyes que cobraban altos impuestos a sus súbditos.

Así como las revoluciones del siglo XVIII resultaron en una descentralización del poder en los estados nacionales, la revolución de la Web3 resultará en una descentralización del poder en Internet.

Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAOs, por sus siglas en inglés) proponen modelos de gobernanza más participativos y transparentes, desafiando el dominio de las plataformas tradicionales en áreas como las finanzas descentralizadas (DeFi), la música y otros sectores.

El Proceso de Gobernanza en las DAOs

Las DAOs funcionan sin una autoridad central. Las decisiones sobre actualizaciones de software, políticas y comisiones recaen en sus usuarios, quienes deben gestionarlas colectivamente.

En una DAO, el proceso de gobernanza suele seguir estos pasos:

1. Propuesta inicial: Los miembros presentan ideas sobre proyectos, cambios o mejoras en un foro abierto.

2. Discusión comunitaria: Los usuarios debaten las propuestas para evaluar su viabilidad y beneficios.

3. Votación: Una vez alcanzado un consenso inicial, se procede a una votación. Dependiendo de las reglas de la DAO, puede haber requisitos de quórum para validar el resultado.

4. Ejecución automatizada: Si la propuesta es aprobada, los contratos inteligentes ejecutan las decisiones, garantizando transparencia y audibilidad.

Este proceso se asemeja al funcionamiento de un parlamento, pero con una diferencia clave: la descentralización.

Modelos Emergentes para las DAOs

La gobernanza de DAOs enfrenta una serie de desafíos similares a los de cualquier proceso de toma de decisiones colectivas: ¿cómo alinear los intereses de los miembros con la organización? ¿Cómo evitar que algún grupo concentre demasiado poder? ¿Cómo evitar que la mayoría aplaste los derechos de las minorías?

Existen dos principales corrientes de pensamiento:

• Inspiración corporativa: Algunos, como el inversor Jesse Walden, consideran que las DAOs son una nueva iteración de las cooperativas y sugieren aprender de los modelos de gobierno corporativo.
• Inspiración estatal: Otros, como Balaji Srinivasan en The Network State, argumentan que las DAOs se asemejan más a estados digitales y que las prácticas de los estados nacionales pueden adaptarse a estas comunidades.

Este dilema se manifiesta es un debate central: ¿el poder de voto debe basarse en la cantidad de tokens que posea un usuario (representando una mayor inversión en la comunidad) o en el principio democrático de un voto por persona?

Este debate refleja tensiones entre los ideales de gobernanza corporativa y democrática.

Una gran ventaja es que las DAOs permiten experimentar con metodologías innovadoras de gobernanza, como la democracia líquida, la futarquía o la demarquía.

Democracia Líquida

La democracia líquida es una combinación entre democracia directa y democracia representativa. En la democracia representativa, los ciudadanos delegan su poder de voto en un representante, quien asume la responsabilidad de votar por él en todos los temas. En caso de disconformidad, el ciudadano recién puede cambiar de representante en la siguiente elección.

En la democracia líquida, los ciudadanos pueden delegar sus votos a representantes por temas específicos. Por ejemplo, delegar las decisiones sobre actualizaciones de software a un usuario, y las decisiones de distribución de ingresos a otro.

Si no estamos conformes con el representante, podemos revocar de inmediato nuestra delegación del voto, sin esperar a la siguiente elección.

Futarquía

Otra idea para el gobierno de organizaciones autónomas descentralizadas es la futarquía, propuesta por primera vez por el economista Robert Hanson. En este caso, los usuarios no votan representantes ni políticas. Votan cuál es la métrica que define cuán bien está funcionando la comunidad política.

Luego, a través de una tecnología conocida como mercados de predicción se generan los incentivos para que sean implementadas las políticas que optimizan la métrica elegida por la mayoría. Proyectos de mercados de predicción como Polymarket o Seer ya están en funcionamiento, y mejoran la disponibilidad de información para la toma de decisiones.

Para más información sobre esta forma de gobierno, leer este artículo de Hanson y este paper de Ralph Merkle sobre el uso de futarquía en organizaciones descentralizadas.

Demarquía

Una tercera forma de gobierno propuesta para las organizaciones descentralizadas es Kleros, que significa “azar” en griego. Se basa en la demarquía, una forma de gobierno basada en el principio ateniense del sorteo de los representantes, combinado con conceptos de inteligencia colectiva de la era de Internet.

Aunque el principal caso de uso de Kleros se encuentra en la resolución de disputas, desde una perspectiva más general, es una tecnología de gobierno que puede servir para tomar toda clase de decisiones que requieran de neutralidad.

Cuando los Padres Fundadores de Estados Unidos redactaron la Constitución, discutieron el uso de sorteos para la elección de representantes. Al igual que los pensadores clásicos, lo veían como un método para prevenir las facciones.

Forks: Secesiones Digitales

Un concepto único de la gobernanza blockchain es el fork o bifurcación. Cuando una parte de la comunidad considera que las diferencias son irreconciliables, puede decidir separarse y fundar su propia cadena.

Esto ocurrió tras el hackeo de The DAO, que resultó en un fork de Ethereum: la mayoría de la comunidad optó por devolver los fondos a los afectados, creando una nueva cadena, mientras que una minoría permaneció en la original, conocida hoy como Ethereum Classic.

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Construyendo el Gobierno de Internet

Las DAOs representan el inicio de una transformación profunda en cómo nos organizamos y gobernamos en la era digital.

Así como los padres fundadores en el siglo XVIII diseñaron instituciones modernas basadas en las tecnologías de su tiempo, hoy enfrentamos la oportunidad de crear un nuevo marco de gobernanza para internet.

Es un momento histórico. El diseño de las instituciones descentralizadas de internet definirá el futuro de nuestras comunidades digitales. ¿Cómo construiremos un gobierno que combine eficiencia, equidad y descentralización?

Las decisiones que tomemos hoy moldearán la próxima era de la humanidad.

Revolución DAO: Rediseñando la Gobernanza para la Era Digital was originally published in Astec on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Computational Antitrust: Defensa de la Competencia en la Era de los Monopolios Algorítmicos

Una herramienta clave para detectar y combatir abusos en un mercado dominado por algoritmos…

En la segunda mitad del siglo XIX, las grandes empresas dominaban la economía de Estados Unidos.

Conglomerados como la Standard Oil de Rockefeller en el petróleo y los gigantes del acero y los ferrocarriles concentraban tanto poder en el mercado que limitaban la competencia y perjudicaban a los consumidores.

En ese contexto, surgieron las primeras regulaciones antimonopolio para evitar prácticas como cárteles y abusos de posición dominante.

Entre los casos emblemáticos de regulación antimonopolio se encuentran la acusación contra los estudios Paramount por monopolizar la industria del cine en 1948 y la desintegración de AT&T en 1982 para fomentar la competencia en las telecomunicaciones.

Nuevas Formas de Monopolio en la Era Digital

La revolución digital trajo nuevos modelos de negocio y, con ellos, formas más sofisticadas de ejercer una posición dominante en el mercado.

Empresas de big tech como Microsoft, Google, Amazon, Meta y Apple han sido señaladas por prácticas anticompetitivas a través del uso de algoritmos y la explotación de big data.

Por ejemplo, en 2020, Google fue acusada de manipular sus algoritmos de búsqueda para favorecer sus propios productos y servicios, como Google Maps, Google Shopping y YouTube. Meta, por su parte, ha enfrentado investigaciones por monopolizar el mercado de redes sociales tras adquirir Instagram y WhatsApp.

El Surgimiento del Computational Antitrust

A medida que la revolución digital genera nuevos escenarios de mercado, también surgen herramientas innovadoras para combatir abusos. Una nueva disciplina conocida como computational antitrust combina principios de regulación antimonopolio con capacidades avanzadas de análisis de datos e inteligencia artificial.

Estas herramientas permiten identificar prácticas anticompetitivas de formas antes impensables.

Análisis de Grandes Volúmenes de Datos

Una de las principales técnicas utilizadas es el análisis de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones sospechosos.

Por ejemplo, el regulador de la Unión Europea analizó datos masivos de búsquedas y clics para identificar cómo el algoritmo de Google desviaba tráfico hacia Google Shopping, perjudicando a sus competidores. Esta investigación culminó con una multa de 2.420 millones de euros.

En Brasil, los reguladores utilizaron análisis de redes para evaluar cómo el control de rutas de transporte por parte de unas pocas empresas afectaba los precios de los alimentos.

Simulaciones de Impacto en el Mercado

Otra herramienta clave es la realización de simulaciones para evaluar cómo una fusión o adquisición podría afectar la competencia en un mercado.

Un caso destacado fue el análisis de la Comisión Europea sobre la fusión entre Dow y Dupont. Gracias a estas simulaciones, los reguladores pudieron imponer condiciones específicas para garantizar que la operación no dañara la competencia.

Detección de Colusión

Estas herramientas no solo mejoran la precisión en la detección de prácticas anticompetitivas, sino que también reducen drásticamente los tiempos de análisis y aprobación de fusiones y adquisiciones.

Por ejemplo, la Autoridad de Mercados y Competencia del Reino Unido (CMA) ha implementado una herramienta respaldada por IA capaz de analizar datos masivos de licitaciones para identificar posibles colusiones y conductas anticompetitivas.

Al procesar grandes cantidades de datos, esta herramienta detecta conductas sospechosas como acuerdos de precios o restricciones de competencia.

En síntesis, a medida que la economía evoluciona, también lo hacen las prácticas anticompetitivas.

En un mundo donde los algoritmos juegan un papel central, el computational antitrust ofrece herramientas y técnicas avanzadas para analizar datos masivos, detectar patrones y evaluar el impacto de diferentes prácticas comerciales en la competencia.

Estas innovaciones permiten a las autoridades antimonopolio tomar decisiones más informadas y efectivas para proteger a los consumidores y promover mercados más justos.

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Esta nueva tecnología promete revolucionar los sistemas de reputación digital, permitiendo verificar logros y la pertenencia a comunidades. Aunque también plantea importantes desafíos en privacidad y ética…

En un artículo anterior, estudiamos cómo el blockchain puede utilizarse en la construcción de nuevos sistemas de identidad digital. Estos sistemas pueden complementarse con otras tecnologías para desarrollar herramientas sociales más sofisticadas.

La Sociedad Descentralizada: el Nacimiento de los Soulbound Tokens

En el artículo “La Sociedad Descentralizada: Encontrando el Alma de la Web3”, Puja Ohlaver, Glen Weyl y Vitalik Buterin proponen un tipo especial de criptoactivo conocido como Soulbound Token (SBT).

A diferencia de los criptoactivos comunes o los NFTs, que pueden comprarse y venderse en el mercado, los SBT son tokens no transferibles vinculados a una identidad específica.

El término “soulbound” proviene de la terminología de los videojuegos, donde los objetos con esta característica no pueden intercambiarse ni transferirse a otros jugadores. Por eso se dice que están “atados al alma” del usuario.

Aplicado al mundo blockchain, esto significa que, una vez emitido, un SBT queda permanentemente vinculado a la billetera o dirección que lo recibe, sin posibilidad de ser transferido a otra.

Y esto tiene un formidable potencial para transformar la forma en que interactuamos en comunidades online.

¿Para Qué Sirven los SBTs?

Al ser intransferibles, los SBTs pueden utilizarse para representar todo tipo de información única y públicamente verificable sobre su poseedor, como certificaciones, diplomas o comprobantes de pertenencia a una comunidad.

Imagina, por ejemplo, que cursamos un programa de derecho de negocios. Una vez aprobado el examen final, la institución educativa emite un SBT que representa nuestro diploma.

Este token quedará permanentemente asociado a tu identidad. No podremos venderlo ni transferirlo a otra persona, del mismo modo en que no podemos transferir a otro nuestro diploma de universidad.

Cuando busquemos trabajo, podremos mostrar ese token a nuestro potencial empleador. Este podrá verificar que efectivamente tenemos esa credencial educativa.

Una vez que nos contratan, la empresa podría emitir otro SBT que nos identifique como miembro. Es como nuestra credencial corporativa.

Podemos usarla para acceder al edificio de la empresa. Y también para obtener un descuento en los restaurantes de la zona, con los que la empresa tiene acuerdos corporativos.

Una DAO puede emitir un SBT para sus miembros. Ese token podría ser como el documento de identidad que los acredita como ciudadanos de esa república digital. Todos los que posean el SBT podrían tener derecho a votar en las decisiones colectivas.

Dilemas Éticos sobre SBTs

Más allá de sus ventajas como la base de los sistemas descentralizados de reputación digital, los SBTs tienen un costado oscuro que viene del hecho de que pueden utilizarse para registrar información negativa.

Por ejemplo, si nuestro empleador nos despidiera, podría emitir un SBT que refleje esta situación. Un registro negativo quedaría asociado a nuestra identidad para siempre en el blockchain.

Futuros empleadores podrían ver esta marca negativa, que se convertiría en una especie de “antecedente judicial” descentralizado del que no podríamos desprenderte.

El episodio “Nosedive” de Black Mirror ilustra una sociedad regida por un sistema de puntuación social que determina todas las oportunidades de vida. En la trama, pequeños fracasos y malas calificaciones desencadenan una espiral que arruina la vida de la protagonista.

Así como los SBTs tienen el potencial de crear sistemas de reputación descentralizados que mejoren la circulación de información, en casos extremos, podrían dar lugar a un sistema de scoring social donde cualquier error persiga a una persona indefinidamente.

Este tipo de uso plantea importantes riesgos para el derecho a la privacidad.

Por eso, a medida que estas herramientas se vuelvan más populares, habrá que tener un debate sobre quiénes podrán emitir SBTs y bajo qué condiciones. Habrá que encontrar un equilibrio entre nuestro derecho a preservar nuestra privacidad con el derecho de los otros a contar con información relevante para tomar decisiones.

En definitiva, los Soulbound Tokens representan un avance hacia una sociedad más descentralizada y digitalmente conectada, donde nuestras identidades y logros personales adquieren un nuevo nivel de integridad y verificabilidad.

Sin embargo, su implementación requerirá atención minuciosa para evitar riesgos éticos y garantizar un equilibrio entre transparencia y privacidad.

Soulbound Tokens: Luces y Sombras de los Nuevos Sistemas de Reputación Digital was originally published in Astec on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

La identidad digital ha evolucionado desde los registros eclesiásticos hasta los gigantes tecnológicos, pero sigue bajo control centralizado. Hoy, la identidad auto soberana propone devolver el poder a las personas, permitiendo gestionar datos de forma privada, portable y segura…

En la Edad Media, los registros de identidad estaban en manos de la Iglesia. Nacimientos, matrimonios y defunciones eran anotados cuidadosamente por los escribas de los monasterios.

En términos de tecnología de la información, el Vaticano era el Silicon Valley medieval.

Con el surgimiento de los estados nacionales en el siglo XVII, estos registros comenzaron a transferirse a las burocracias estatales.

De los escribas a los notarios.

Los gobiernos acumularon información sobre sus ciudadanos con fines de control social y tributario.

El Salto Digital: de los Gobiernos a los Gigantes Tecnológicos

En la era de Internet, el control de la identidad dio otro salto. Los gigantes tecnológicos como Google, Meta y Amazon acumularon cantidades masivas de datos sobre sus usuarios.

Estas empresas no solo saben quiénes somos, sino también dónde estamos, qué consumimos y con quién nos relacionamos.

La información sobre nuestra identidad ha cambiado de manos repetidamente, pero siempre ha estado bajo el dominio de entidades centralizadas que la utilizan para sus propios fines, desde el control social hasta la venta de publicidad.

Fragmentación y Falta de control: los Desafíos de la Identidad Digital

Dos grandes desafíos de la identidad digital actual son la falta de control personal y la fragmentación de los datos.

Nuestra información está dispersa en plataformas como LinkedIn, X y MercadoLibre, lo que genera importantes fricciones al intentar migrar entre servicios.

Por ejemplo, si quisiéramos cambiarnos a otra red social, deberíamos comenzar desde cero la reputación que nos llevó años construir.

Esta fragmentación no solo limita la portabilidad de nuestra identidad, sino que también nos impide aprovecharla al máximo.

Imaginemos que pudiésemos utilizar nuestra reputación como vendedor en MercadoLibre para respaldar una solicitud de crédito. Esto nos permitiría construir más credibilidad frente al prestamista.

Hoy, este tipo de integración es imposible debido a la centralización y separación de nuestras identidades digitales en diferentes plataformas.

Identidad Auto Soberana: un Modelo Descentralizado

El concepto de identidad auto soberana busca devolver a las personas el control total sobre sus credenciales de identidad. Según esta idea, la identidad digital debe construirse sobre cuatro principios clave:

1. Personal: única para cada individuo.

2. Persistente: constante desde el nacimiento hasta la muerte.

3. Portable: accesible desde cualquier lugar.

4. Privada: el titular decide quién puede acceder a los datos.

Es como si tuviéramos una “cajita digital” donde guardamos toda nuestra información personal y luego decidimos con quién compartirla.

Modelos Emergentes de Identidad Auto Soberana

En los últimos años, han surgido diferentes enfoques para construir y gestionar sistemas de identidad auto soberana.

Estos sistemas permiten asociar una billetera de blockchain con la identidad de una persona y utilizan algún mecanismo de verificación para controlar que ninguna persona controle más de una cuenta.

Mecanismos de Validación Social: Proof of Humanity

Proof of Humanity utiliza un mecanismo de validación social.

Para acreditar su identidad, el usuario tiene que enviar un video y recibir una validación de algún usuario ya registrado. Luego, otros usuarios pueden impugnar la cuenta si consideran que se trata de un perfil duplicado.

Mecanismos Biométricos: Worldcoin

En el caso de Worldcoin, los usuarios tienen que escanear su retina a través de un dispositivo llamado “orb”.

El sistema compara la retina escaneada con su base de datos para verificar que no esté repetida. Una vez hecha la comprobación, asigna al usuario una identidad.

Mecanismos Basados en Credenciales Gubernamentales: QuarkID

El enfoque de QuarkID utiliza las credenciales de identidad emitidas por el propio gobierno y las integra en un sistema descentralizado.

Los ciudadanos pueden vincular su documento de identidad oficial a una billetera digital compatible con blockchain. Estas credenciales son verificadas por el gobierno, lo que asegura la autenticidad de la identidad vinculada.

Cada enfoque tiene ventajas y desventajas, desde la accesibilidad hasta las preocupaciones por la privacidad. Es probable que estas soluciones coexistan en el futuro, adaptándose a diferentes necesidades.

“What do I think about biometric proof of personhood?”, un artículo de Vitalik Buterin comparando los diferentes sistemas de identidad digital.

Innovaciones Prometedoras: Zero Knowledge Proofs

Un avance prometedor en este campo es el uso de pruebas de conocimiento cero (Zero Knowledge Proofs). Esta técnica permite verificar información sin revelar datos sensibles.

Por ejemplo, si necesitamos demostrar que tenemos más de 18 años para entrar a un establecimiento, podemos hacerlo sin compartir nuestra fecha de nacimiento ni nuestra dirección, que es lo que tendríamos que mostrar si entregamos el documento.

O podríamos compartir con algún prestamista que ganamos más de cierta cantidad de dinero, sin la necesidad de revelar exactamente cuánto.

Desde nuestra app de identidad auto soberana, simplemente decidimos qué datos compartir. La verificación se realiza directamente en el blockchain, sin intermediarios y con total privacidad.

La identidad auto soberana tiene el potencial de transformar la forma en que interactuamos con el mundo digital. Una única billetera podría permitirnos acceder a servicios financieros, redes sociales y plataformas gubernamentales sin necesidad de cuentas separadas.

Todo esto, respaldado por la seguridad del blockchain y bajo el control absoluto del usuario.

El cambio hacia un sistema descentralizado no es solo técnico, sino también filosófico: significa recuperar el poder sobre nuestra propia identidad.

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Los NFTs certifican autenticidad y propiedad, transformando industrias creativas y abriendo nuevas formas de monetización, aunque con desafíos legales por resolver…

Los NFTs, o tokens no fungibles, son un tipo especial de activo digital que está revolucionando la forma en que gestionamos la propiedad y autenticidad de obras digitales y físicas.

A diferencia de criptomonedas como Bitcoin o Ether, donde cada unidad es intercambiable con otra, un NFT es una moneda única.

Es un certificado digital único almacenado en una blockchain, que actúa como prueba de propiedad, autenticidad y singularidad de un activo. Estos activos pueden incluir obras de arte digital, música, coleccionables, videos, documentos o elementos de videojuegos.

Orígenes y Popularidad

El concepto de los NFTs comenzó a ganar tracción en 2017 con proyectos como CryptoKitties, unos coleccionables digitales en forma de gatos.

Más tarde, colecciones como CryptoPunks y Bored Apes ampliaron su notoriedad en la comunidad cripto.

Sin embargo, su popularidad masiva llegó el 11 de marzo de 2021, cuando un NFT vinculado a una obra de Beeple fue subastado por Christie’s por la impresionante cifra de 69 millones de dólares.

Características Clave de los NFTs

Los NFTs aportan tres características fundamentales al ecosistema digital:

1. Prueba de autenticidad: Certifican que una obra digital es original y vinculada a su creador. Por ejemplo, el NFT de la obra de Beeple acredita que es la versión auténtica creada por el artista.

2. Trazabilidad y transparencia: Al estar registrados en una blockchain, los NFTs permiten seguir su historial de propiedad y transacciones de manera pública e inmutable. Cualquiera puede saber las veces que una obra fue comprada y vendida y las billeteras por las que pasó.

3. Desintermediación: Los creadores pueden vender directamente a una audiencia global sin necesidad de intermediarios, eliminando barreras geográficas y económicas. No importa en qué país uno se encuentre, la transferencia del NFT a través del blockchain no hace ninguna diferencia.

Dilemas Legales sobre los NFTs

La irrupción de los NFTs ha planteado una serie de interrogantes legales, especialmente sobre la propiedad intelectual. Estos dilemas están vinculados con una pregunta central: ¿Qué es exactamente lo que un comprador compra cuando compra un NFT?

Lo primero a tener en cuenta es que un NFT no es el archivo que contiene la obra digital en sí. Es una moneda que tiene un link al activo digital que representa. Pero el archivo en sí podría estar almacenado en algún servicio como Dropbox o Google Drive, o en alguna red descentralizada de almacenamiento como IPFS.

El NFT certifica que esa obra almacenada en ese preciso link es original.

Ahora bien, si compramos un NFT, en principio, lo único que realmente estamos adquiriendo es la propiedad sobre ese NFT particular. Salvo que el contrato lo especifique explícitamente, no estamos adquiriendo los derechos de autor o de explotación sobre la obra subyacente.

Para ilustrar esta diferencia, podemos compararlo con comprar un libro físico de Harry Potter.

La compra nos da derecho a leer el libro y revenderlo en el mercado secundario. Pero no nos da derechos sobre la propiedad intelectual de la obra. No podemos imprimir nuevas copias para comercializar ni a vender camisetas de Harry Potter.

Si quisiéramos obtener alguno de estos derechos, estos tendrían que estar especificados en el contrato.

Este vacío legal inicial generó controversias, como el caso de Quentin Tarantino, quien fue demandado por Miramax tras anunciar la subasta de un NFT relacionado con Pulp Fiction.

Además, ha habido incidentes de falsificaciones, como la venta no autorizada de una obra de Banksy en 2021. Estos casos subrayan la necesidad de un marco legal claro para los NFTs.

Un Cambio de Paradigma en la Gestión de Contenidos Digitales

La combinación de NFTs y contratos inteligentes abre nuevas posibilidades en la gestión y monetización de activos digitales.

Imaginemos una banda de música que lanza una canción. Cada colaborador (compositores, músicos, productores, publicistas, etc.) puede recibir un NFT que represente su participación en las regalías generadas.

Una vez que la canción empieza a generar ingresos, las regalías empiezan a pagarse de manera automática y transparente. Cada uno de los participantes sabe cuánto dinero generó su música y cuánto le corresponde por regalías.

Además, estos NFTs pueden negociarse en mercados secundarios, creando nuevas oportunidades de financiamiento y monetización.

Incluso se pueden organizar campañas de crowdfunding donde los músicos pueden recaudar dinero de los fans que quieren financiar la canción.

A cambio de su contribución, reciben un NFT que les da derecho a participar de las ganancias.

Este modelo también puede aplicarse en industrias como el cine, los videojuegos o incluso la literatura, marcando un nuevo paradigma para la creatividad humana.

Los NFTs están transformando cómo concebimos la propiedad y la autenticidad en el entorno digital. A medida que la tecnología avanza, su impacto continuará expandiéndose, ofreciendo nuevas oportunidades y desafíos en diversas industrias. Entender su potencial es clave para adaptarse a esta revolución en la gestión de activos.

NFTs: Una Nueva Era en la Gestión de Contenidos Digitales was originally published in Astec on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.