La tecnología de IA y blockchain están acelerando su colisión e integración. Una se caracteriza por ser descentralizada, transparente e inalterable, y la otra por su capacidad en análisis de datos, reconocimiento de patrones y decisiones inteligentes. Aunque parecen caminos diferentes, en realidad pueden complementarse mutuamente: blockchain necesita una mayor capacidad de gestión de riesgos, mientras que la IA carece de fuentes de datos confiables, y ambos encajan perfectamente.

Los datos del mercado son muy interesantes. En 2024, el tamaño de este mercado será de 5.7 mil millones de dólares, y para 2025 crecerá hasta 7 mil millones, con una proyección de alcanzar los 18.8 mil millones en 2029. Desde otra perspectiva, la tasa de crecimiento anual compuesta supera el 23%, lo que indica que esta tendencia realmente está en auge.

Primero, la aplicación más directa: combatir el fraude. Blockchain procesa una gran cantidad de transacciones diariamente, pero los problemas son evidentes: lavado de dinero, robo de identidad, transferencias sospechosas, estos incidentes ocurren todos los días. ¿Cómo puede la IA resolver esto? Utilizando algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento de las transacciones y marcar las anomalías en el momento en que ocurren.

Elliptic, junto con MIT e IBM, desarrollaron un proyecto de colaboración que utilizó más de 200 millones de transacciones encriptadas para entrenar modelos, logrando una mejora significativa en la precisión de detección de anomalías. Aún más, el equipo de investigación en blockchain de IBM reportó que su sistema de detección de anomalías impulsado por IA redujo directamente el fraude en liquidaciones en más del 80% durante las pruebas piloto. Estas cifras pueden parecer exageradas, pero desde la perspectiva de la estabilidad de las redes financieras distribuidas, realmente resolvieron un gran problema.

En el ámbito de DeFi, el valor de la IA es aún más evidente. Los sistemas inteligentes pueden detectar comportamientos potenciales de lavado de dinero, patrones de transacciones internas y marcar operaciones sospechosas en tiempo real. El riesgo se identifica antes de que se expanda. Esto tiene un gran impacto en la salud y el funcionamiento del ecosistema en su conjunto.