Introducción

La intersección de dos tecnologías disruptivas, las finanzas descentralizadas (DeFi) y la inteligencia artificial (IA), presagia una era transformadora en sus respectivos dominios. Mientras que la IA aprovecha el poder del aprendizaje automático y los patrones de datos para emular la inteligencia humana, DeFi revoluciona las finanzas tradicionales a través de la tecnología blockchain, eliminando intermediarios y permitiendo transacciones entre pares.

Este artículo profundiza en el impacto inminente de la IA en DeFi, explorando su potencial para remodelar las interacciones dentro de las plataformas DeFi, mitigar las limitaciones inherentes y fortalecer el sector contra las vulnerabilidades. Desde examinar los contratos inteligentes en busca de vulnerabilidades hasta mejorar la confiabilidad de Oracle y revolucionar la calificación crediticia, la IA presenta un espectro de oportunidades y desafíos cuando se integra en DeFi. Además, a través de estudios de casos detallados, este artículo ilustra cómo proyectos pioneros están integrando activamente la IA, ofreciendo una visión de un futuro en el que el aumento de DeFi por parte de la IA está preparado para redefinir los paisajes financieros.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Fuente: Simplilearn

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que desarrolla máquinas capaces de realizar tareas asociadas a la inteligencia humana, aprendiendo de datos y reconociendo patrones, para hacer predicciones o ejecutar tareas de forma autónoma.

Las aplicaciones populares de IA están a nuestro alrededor; coches autónomos, chatbots, asistentes personales virtuales, robots asistentes médicos y sistemas de reconocimiento de imágenes.

Técnicas comunes utilizadas en el desarrollo de sistemas de IA

Aprendizaje automático

Un campo de la inteligencia artificial donde los algoritmos se entrenan con datos para aprender patrones y hacer inferencias sin programación explícita. Incluye aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje profundo

Un subconjunto del aprendizaje automático que simula el cerebro humano utilizando redes neuronales de muchas capas (redes neuronales profundas). Se aplica comúnmente a representaciones de datos jerárquicos y reconocimiento de voz.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

La PNL permite a las computadoras comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. Implica tareas como reconocimiento de voz, traducción de idiomas y análisis de sentimientos. La PNL se aplica a chatbots, modelos de comprensión de idiomas y asistentes virtuales.

Visión por computador

La visión por computadora entrena a las máquinas para interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. Implica tareas como reconocimiento de imágenes, detección de objetos y segmentación de imágenes. La visión por computadora se utiliza en diversas aplicaciones, incluido el análisis de imágenes médicas, el reconocimiento facial y los vehículos autónomos.

Hardware de IA

Se trata de dispositivos especializados que facilitan y aceleran las demandas de procesamiento de las tareas de inteligencia artificial, como la Unidad de Procesamiento de Gráficos, la Unidad de Procesamiento Tensor y la Unidad de Procesamiento Neutral.

Una descripción general de cómo funciona la IA

A continuación se ofrece un análisis simplificado de cómo se desarrolla la inteligencia artificial.

Recopilación de datos: los sistemas de inteligencia artificial dependen de grandes cantidades de datos para aprender y tomar decisiones informadas. Estos datos pueden estar etiquetados (para aprendizaje supervisado) o sin etiquetar (para aprendizaje no supervisado).

Entrenamiento: durante el entrenamiento, los algoritmos utilizan los datos proporcionados para identificar patrones y relaciones. El modelo ajusta sus parámetros de forma iterativa para mejorar el rendimiento.

Inferencia: una vez entrenado, el modelo de IA puede hacer predicciones o decisiones cuando se le presentan datos nuevos e invisibles. Este proceso se conoce como inferencia y es la fase en la que los sistemas de IA demuestran sus capacidades aprendidas.

IA versus automatización

La IA a menudo se confunde con la automatización, un concepto popular que ya se utiliza en DeFi, es decir, en los contratos inteligentes. Los sistemas automatizados carecen de capacidades cognitivas. Se basan en reglas y no poseen la capacidad de aprender, razonar o comprender datos más allá de instrucciones predefinidas. Por ejemplo, un contrato inteligente solo ejecutará su función diseñada cuando se cumplan las condiciones predefinidas. Mientras que los sistemas de IA pueden imitar la inteligencia humana, reconocer patrones, detectar errores, resolver problemas y proporcionar soluciones y explicaciones basadas en evidencia mientras generan resultados.

Comprender DeFi y sus componentes

Las finanzas descentralizadas, comúnmente conocidas como DeFi, se refieren a los servicios financieros basados en la tecnología blockchain. Integra servicios ofrecidos por instituciones financieras tradicionales, como ahorros, préstamos, préstamos y actividades más sofisticadas como gestión de activos y creación de productos de inversión.

Una característica distintiva de DeFi es su ejecución a través de transacciones entre pares, facilitadas por códigos autoejecutables conocidos como contratos inteligentes.

A diferencia de los bancos convencionales, el espacio DeFi opera sin intermediarios ni autoridades centrales. Las transacciones dentro del ecosistema DeFi ocurren las 24 horas del día, los 7 días de la semana, casi en tiempo real, y los activos criptográficos se pueden almacenar de forma segura en computadoras, billeteras de hardware u otras plataformas, lo que permite a los usuarios flexibilidad en el acceso.

DeFi pretende ser accesible universalmente, especialmente para cualquier persona con una conexión a Internet, desafiando así las restricciones prevalecientes en las instituciones financieras tradicionales, como la documentación engorrosa, los retrasos en el tiempo de liquidación y las barreras geográficas.

Sin embargo, las plataformas DeFi son susceptibles a ataques de contratos inteligentes e incidentes de piratería. Es necesario seguir perfeccionando la tecnología en uso para ganarse la confianza de los usuarios y una mayor adopción.

Componentes clave de DeFi

Intercambios descentralizados (DEX)

Piense en los DEX como bancos descentralizados que operan en blockchain. Son plataformas que facilitan el comercio de criptomonedas entre pares. Los usuarios están bajo la custodia de sus claves privadas y, a menudo, los participantes proporcionan liquidez en forma de fondos de liquidez y creadores de mercado automatizados (AMM).

Granjas de rendimiento y fondos comunes de liquidez

Los usuarios pueden ganar proporcionando liquidez a intercambios descentralizados o apostando sus activos para recibir tokens o recompensas adicionales.

Préstamos y empréstitos

Los usuarios pueden prestar y pedir prestado criptomonedas sin la necesidad de intermediarios financieros tradicionales ni una burocracia desalentadora. DeFi también ofrece préstamos rápidos, préstamos no garantizados que se piden prestados y se reembolsan en la misma transacción, y que a menudo se utilizan para oportunidades de arbitraje rápido.

Oráculos

En DeFi, los oráculos proporcionan datos externos, por ejemplo feeds de precios, para blockchain, que permiten que los contratos inteligentes reaccionen a eventos del mundo real.

Básicamente, la IA se puede aplicar a estos y otros componentes de DeFi, afectando la forma en que interactuamos con ellos. Esto se analiza con más detalle en la siguiente sección.

La influencia de la IA en DeFi

La inteligencia artificial es una herramienta capaz de cambiar la forma en que interactuamos con DeFi. La IA se puede aplicar para desarrollar nuevos productos DeFi, auditar contratos inteligentes, verificar información proporcionada por oráculos y determinar calificaciones crediticias para préstamos. Si bien existen desafíos potenciales que enfrenta el uso de la IA en DeFi, los beneficios superan las limitaciones. Actualmente, varios proyectos DeFi están incorporando IA en sus servicios, ya sea como producto o como parte fundamental de su tecnología.

Auditoría y automatización de contratos inteligentes

Fuente: ResearchGate: los contratos inteligentes impulsados por inteligencia artificial se pueden implementar en una red blockchain en su modo fuera de la cadena

Los contratos inteligentes operan basándose en un código determinista y no poseen la capacidad de aprender, adaptarse o tomar decisiones más allá de su lógica preprogramada.

La IA puede auditar contratos inteligentes en busca de errores que podrían comprometer su función, garantizando que el código sea seguro y resistente a los exploits.

Se pueden emplear algoritmos de PNL (procesamiento del lenguaje natural) para analizar informes de auditoría, documentación y comentarios relacionados con el contrato inteligente.

Antes de implementar un contrato inteligente, un algoritmo de reconocimiento de patrones puede identificar patrones asociados con errores de codificación comunes, como desbordamientos del búfer y problemas de reentrada. La ejecución de contratos inteligentes se puede optimizar para generar transacciones más eficientes dentro de aplicaciones descentralizadas (DApps).

Detección de anomalías en oráculos

Los oráculos son servicios de terceros que permiten que los contratos inteligentes accedan a datos fuera de la cadena que son capaces de influir en su ejecución dentro de la cadena. Básicamente, Oracle es responsable de consultar, verificar y autenticar datos externos antes de transmitirlos a la cadena de bloques.

Dado que los resultados de los contratos inteligentes dependen de la precisión de los datos proporcionados por Oracle, garantizar su confiabilidad es primordial. Los datos inexactos pueden conducir a ejecuciones irreversibles de contratos inteligentes, lo que resulta en una pérdida permanente de fondos de los usuarios debido a la naturaleza automática e inmutable de las transacciones de blockchain.

Para mejorar la integridad de los datos procesados por los oráculos, se pueden emplear varias técnicas de IA, como redes generativas adversarias (GAN), bosques de aislamiento, factores atípicos locales, etc. Estas técnicas pueden identificar patrones irregulares o valores atípicos dentro de conjuntos de datos.

Hipotéticamente, un modelo de IA ayudaría a detectar comportamientos anómalos en datos agregados por oráculos de diferentes fuentes. Luego, la red Oracle puede examinar estas anomalías y tomar acciones correctivas antes de transmitir los datos a Blockchain.

Puntuacion de credito

Evaluar la solvencia de los usuarios en los protocolos de préstamos DeFi. La calificación crediticia basada en inteligencia artificial puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar el historial de transacciones y otros puntos de datos necesarios.

Detección de fraude

El sistema descentralizado corre un mayor riesgo de fraude debido al relativo anonimato de los usuarios. El volumen de operaciones bursátiles falso o la transferencia sospechosa de liquidez, por ejemplo, pueden ser objeto de identificación mediante técnicas de análisis de datos.

Ofertas de productos novedosos

La llegada de la IA abrirá un nuevo mercado de proyectos que aplican la IA en sus ofertas de productos. Por ejemplo, adoptar herramientas comerciales basadas en inteligencia artificial para la venta o alquiler de yPredict, Fetch.ai. Se explorarán casos de uso más creativos para la IA a medida que se desarrolle la tecnología.

Análisis predictivo para el comercio automatizado

Los datos son una parte integral de DeFi y, si bien existen numerosas fuentes de datos, procesarlas para tomar decisiones rentables puede resultar una tarea ardua.

El análisis predictivo, que utiliza minería de datos, estadísticas y aprendizaje automático para tomar decisiones más informadas, puede analizar tendencias pasadas del mercado para predecir lo que sucederá en el futuro. Se pueden combinar con robots comerciales de IA que optimizan estrategias, ejecutan operaciones y administran carteras de manera más eficiente, minimizando pérdidas y aumentando la liquidez.

También se puede emplear el análisis predictivo para gestionar dinámicamente las carteras de DeFi. Los algoritmos pueden analizar continuamente las condiciones del mercado y ajustar la composición de una cartera en tiempo real, asegurando que se alinee con las tendencias previstas del mercado.

Estudios de caso de proyectos DeFi que integran tecnología de inteligencia artificial

Esta sección destaca proyectos que han integrado la IA en su funcionalidad.

Corteza

Fuente: Corteza

Cortex es una cadena de bloques pública de código abierto diseñada para incorporar capacidades de aprendizaje automático en contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas (DApps). Al abordar el desafío de la ejecución de IA en cadena, los desarrolladores pueden combinar el lenguaje Solidity con modelos de IA disponibles en el mercado en la capa de almacenamiento Cortex para crear DApps y contratos inteligentes mejorados con IA.

inyectivo

Fuente: Inyectiva

Injective es una cadena de bloques basada en Cosmos que combina elementos de inteligencia artificial (IA) con finanzas descentralizadas (DeFi). Las DApps creadas sobre Injective pueden emplear algoritmos de inteligencia artificial, mejorando la eficiencia del mercado y optimizando los procesos de toma de decisiones, particularmente en los intercambios descentralizados. Injective afirma ser pionero en proporcionar "contratos inteligentes de ejecución automática".

IA de dunas

Dune Analytics, una herramienta de análisis de blockchain, desarrolló Dune AI para simplificar la extracción de consultas de datos criptográficos. Utilizando un motor de procesamiento de lenguaje natural similar al ChatGPT4 de OpenAI, Dune AI brindará a los usuarios acceso a datos relacionados con criptografía mediante funcionalidades de chat sin tener que aprender comandos SQL.

yPredecir

Fuente: yPredict

Un mercado descentralizado y una plataforma comercial basado en Polygon que brinda a los comerciantes e inversores acceso a docenas de señales, desgloses, reconocimiento de patrones y funciones de sentimiento social/noticias impulsados por IA. Ampliando su alcance más allá del comercio, ha desarrollado dos herramientas de creación de contenido, una calculadora de vínculos de retroceso y un asistente de escritura.

Cada modelo enviado por ingenieros de IA será verificado por los miembros de DAO antes de ofrecerlo en la plataforma para una suscripción. yPredict ejecuta un modelo de negocio basado en niveles, donde se ofrecen herramientas y servicios en diferentes niveles, cada uno con su propio precio y conjunto de características. Este enfoque permite la inclusión y atiende tanto a los comerciantes de alto nivel como a los que recién comienzan.

rocifi

Fuente: RociFi

RociFi es un protocolo de préstamos con calificación crediticia, poco garantizado y eficiente en términos de capital que utiliza datos en cadena, aprendizaje automático y puntos de datos de identidad descentralizados, incluidas cuentas de redes sociales, participación en organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) y propiedad de entidades no financieras. -tokens fungibles (NFT).

Fetch.ai

Fuente: Fetch.ai

Fetch.ai se centra en aplicaciones relacionadas con finanzas descentralizadas, transporte, gestión de energía y diversas tareas comerciales. Esta plataforma permite a los desarrolladores integrar inteligencia artificial en sus aplicaciones para una automatización más eficiente e inteligente.

Desafíos potenciales

Implementación en cadena

La implementación de modelos complejos de IA directamente en la cadena puede consumir muchos recursos, lo que genera desafíos de escalabilidad y tarifas de gas más altas. Muchas operaciones de IA implican una potencia computacional significativa, que puede no estar en línea con las limitaciones y los costos asociados con la ejecución en cadena. Además, almacenar grandes modelos de IA y conjuntos de datos en cadena podría plantear desafíos debido a las limitaciones de almacenamiento de las redes blockchain.

Riesgos de seguridad

Las herramientas de IA suelen ser creadas por entidades centralizadas, a menos que sean de código abierto; estas herramientas pueden ser un punto de ataque si sus características de seguridad se ven comprometidas.

Centralización

Los proyectos DeFi que optan por depender de servicios centralizados de IA corren riesgo si estos servicios experimentan interrupciones o cambios en las políticas.

Escasez de datos

El éxito de la IA depende en gran medida de estar entrenado con vastos conjuntos de datos para lograr eficiencia y precisión. Las finanzas descentralizadas, aún en sus primeras etapas, pueden necesitar más datos para que los modelos de IA funcionen de manera efectiva. Los datos sesgados pueden producir algoritmos sesgados que produzcan puntuaciones crediticias inexactas, préstamos incobrables, etc.

Conclusión

La fusión de AI y DeFi es una unión transformadora de tecnologías innovadoras que remodela el panorama financiero. La IA ofrece herramientas inteligentes para optimizar DeFi, desde asegurar contratos inteligentes hasta predecir tendencias del mercado. Si bien existen desafíos como la escasez de datos y las dependencias centralizadas, proyectos pioneros como Cortex e yPredict muestran el enorme potencial. A medida que la IA madura y los ecosistemas DeFi crecen, esta unión simbiótica promete democratizar las finanzas, desbloquear productos innovadores y marcar el comienzo de un futuro en el que la inteligencia descentralizada impulse la libertad financiera.