Categoría: Consulting GCC

  • Bitcoin: Oportunidad en la Crisis

    El reciente desplome del Nikkei 225, junto con la caída de Bitcoin, ha generado pánico en los mercados financieros. Sin embargo, es importante destacar que, a diferencia del mercado bursátil tradicional, las razones fundamentales que sostienen a Bitcoin permanecen inalteradas. Esta diferencia subraya por qué Bitcoin sigue siendo una oportunidad, una opción valiosa para preservar el valor a largo plazo, independientemente de la volatilidad a corto plazo.

    El Desplome del Nikkei 225 y Bitcoin

    El lunes, el índice Nikkei 225 de Japón sufrió su mayor caída en un solo día desde 1987, cayendo un 12.4%. Este colapso se extendió a otros mercados asiáticos y globales, afectando también a los mercados de criptomonedas, donde Bitcoin cayó un 18.6% en una semana. Esta situación recuerda al caos del 12 de marzo de 2020, cuando los mercados colapsaron debido a la incertidumbre causada por la pandemia de COVID-19. En ese entonces, Bitcoin cayó un 37%, pero se recuperó y alcanzó un máximo histórico de $64,000 en menos de un año.

    Fundamentos Inmutables de Bitcoin

    Matt Hougan, CIO de Bitwise, sostiene que la reciente venta masiva de Bitcoin representa una oportunidad de compra histórica. A pesar de la caída, nada fundamental ha cambiado en la esencia de Bitcoin. La pandemia de COVID-19, en lugar de debilitar a Bitcoin, demostró su resiliencia y reforzó su papel como refugio de valor. Los bancos centrales respondieron a la crisis económica con tasas de interés más bajas y políticas de flexibilización cuantitativa, lo que aumentó la demanda de activos alternativos como Bitcoin.

    Hougan señala que las noticias macroeconómicas negativas de Japón, combinadas con la liquidación de cientos de millones de dólares en criptomonedas por parte de Jump Trading, han llevado a Bitcoin a su nivel más bajo desde febrero. Sin embargo, esta situación también ha incrementado las expectativas de un recorte de tasas de interés por parte de la Reserva Federal de EE.UU., lo que podría impulsar nuevamente el precio de Bitcoin.

    La Perspectiva de los Expertos

    Raoul Pal, CEO de Real Vision, comparte una visión similar, calificando la reciente caída del mercado como un «espasmo macro» que probablemente durará solo unas semanas. Pal anticipa que la Reserva Federal reaccionará reduciendo las tasas de interés al 2.5%. Esta expectativa ha llevado a Pal a considerar este momento como una oportunidad para aumentar su posición en criptomonedas y tecnología.

    Bitcoin: Una Inversión a Largo Plazo

    A diferencia de las inversiones tradicionales que dependen en gran medida de las decisiones de los bancos centrales y las políticas gubernamentales, Bitcoin ofrece una alternativa descentralizada y resistente a la manipulación política. La esencia de Bitcoin como reserva de valor se basa en su oferta limitada y su independencia de las políticas monetarias inflacionarias.

    En lugar de ser una herramienta para la especulación a corto plazo, Bitcoin debería ser visto como un medio para preservar el valor a largo plazo. Las fluctuaciones del mercado pueden ser alarmantes, pero aquellos que entienden los fundamentos de Bitcoin saben que estos movimientos son parte del proceso. Comprar Bitcoin durante las caídas puede ser, además de una oportunidad, una estrategia sólida para quienes buscan proteger sus ahorros de la depreciación monetaria y las políticas económicas inestables.

    En resumen, a pesar del reciente desplome del Nikkei 225 y la caída de Bitcoin, los fundamentos de Bitcoin permanecen sólidos. La historia ha demostrado que las crisis económicas y las respuestas inflacionarias de los bancos centrales suelen fortalecer el caso de Bitcoin como reserva de valor. Por lo tanto, siempre es prudente mantener una posición compradora en Bitcoin, no como una apuesta especulativa, sino como una estrategia a largo plazo para proteger el valor de nuestros ahorros.

  • No todo es ChatGPT: las redes neuronales gráficas también han revolucionado la inteligencia artificial

    Aunque las noticias sobre inteligencia artificial generativa, como ChatGPT y DALL-E, han dominado los titulares, las redes neuronales gráficas ya se utilizan en diversas aplicaciones con un impacto similar en nuestras vidas.

    Tanto las redes sociales como las redes de carreteras se pueden representar mediante grafos, esto es, objetos matemáticos que nos permiten describir y analizar sistemas donde sus elementos están relacionados. Por ejemplo, en una red social, podemos representar a las personas como nodos y las conexiones de amistad entre ellas como aristas. Otro caso es el de los sistemas de transporte, donde las ciudades son los nodos y las carreteras que las conectan son las aristas.

    La teoría de grafos moderna nace en 1736 con el famoso problema de los puentes de Königsberg planteado por Leonhard Euler. Desde entonces, esta teoría se ha consolidado como una importante rama de las matemáticas, tanto teórica como aplicada. Sin embargo, solo recientemente los avances en aprendizaje profundo (del inglés deep learning) han comenzado a integrarse en este área.

    El problema de los puentes de Konigsberg.
    Bogdan Giuşcă, CC BY

    La razón fundamental es que el aprendizaje automático se ha centrado tradicionalmente en el análisis y procesamiento de datos tabulares, imágenes, texto y audio. Desde hace algo más de diez años, algunas arquitecturas sofisticadas de redes neuronales han revolucionado campos como el reconocimiento de imágenes (redes de convolución) y el procesamiento del lenguaje natural (redes recurrentes y transformadores).

    Sin embargo, estas arquitecturas no son adecuadas para datos en forma de grafos, donde la relación entre los datos es tan importante como los datos mismos.

    El problema de las permutaciones

    Matemáticamente, la principal limitación de estas técnicas de aprendizaje profundo para manejar y analizar grafos es que no son invariantes a las permutaciones de los datos.

    Para entender esto, veamos un ejemplo sencillo:

    Imaginemos que tenemos un grafo que representa las amistades entre cuatro personas: Adán Benítez, Belén Antúnez, Carlos Díaz y Diego Canales. Estas personas están conectadas de la siguiente manera: Adán es amigo de Belén y Carlos; Belén es amiga de Adán y Carlos; Carlos es amigo de todos los demás y, finalmente, Diego es amigo solamente de Carlos.

    El grafo que representa las relaciones entre las personas no depende de si identificamos los nodos mediante la inicial del nombre o del apellido de cada persona. Sin embargo, la tabla que recoge las relaciones (matriz de adyacencia) puede cambiar según cómo nombremos los nodos a pesar de representar la misma realidad.

    En la figura siguiente se observa que ambos grafos son iguales (mismas conexiones entre las mismas personas), pero los patrones de las matrices de adyacencia son diferentes.

    Una red neuronal tradicional podría interpretar este cambio de orden como un grafo diferente. Esto es problemático, porque queremos que nuestra red neuronal entienda que la estructura de las amistades es la misma independientemente del orden en que se considere a las personas.

    La solución de las redes neuronales gráficas

    Para resolver este problema, las redes neuronales gráficas (Graph Neural Networks o GNN en inglés) se basan en la propagación de mensajes y la agregación de información. Cada nodo del grafo recibe información de sus nodos vecinos a través de las aristas que los conectan. Este proceso se repite en varias capas, permitiendo que la información fluya a través del grafo.

    Propagación de mensajes: En cada capa de una red neuronal gráfica, cada nodo envía y recibe mensajes de sus nodos vecinos. Imagine que cada persona en nuestra red de amistades envía un mensaje a todos sus amigos. Estos mensajes contienen información relevante sobre cada persona, como sus características y estados.

    Agregación de información: Después de recibir los mensajes, cada nodo (o persona) combina la información recibida de sus amigos. Esto se hace mediante una operación de agregación, como una suma, una media o un máximo. Por ejemplo, si Ana, Ben y Carla se envían mensajes entre sí, cada uno de ellos sumará, promediará o tomará el valor máximo de los mensajes recibidos.

    El hecho de que la agregación se base en operaciones como la suma o el promedio es lo que garantiza la invariancia a las permutaciones. No importa en qué orden recibamos los mensajes, el resultado final de la agregación será el mismo. Por ejemplo, sumar 2, 3 y 5 dará el mismo resultado independientemente del orden en que sumemos estos números.

    Aprendiendo a varios niveles

    Las redes neuronales gráficas son capaces de analizar, encontrar patrones y realizar predicciones a diferentes niveles:

    1. Nivel de nodo: predicción de propiedades específicas de nodos individuales, como la detección de fraudes en transacciones de bitcoins.
    2. Nivel de arista: predicción de conexiones futuras en redes sociales, como identificar quién podría convertirse en amigo de quién o recomendaciones de artículos en plataformas de compra online.
    3. Nivel de grafo completo: análisis de propiedades globales del grafo, como la predicción de la solubilidad de compuestos químicos.

    Aplicaciones de las redes neuronales gráficas

    Aunque las noticias sobre inteligencia artificial generativa, como ChatGPT y DALL-E, han dominado los titulares, las redes neuronales gráficas ya se utilizan en diversas aplicaciones con un impacto similar en nuestras vidas:

    Las redes neuronales gráficas ya se encuentran en nuestras vidas sin que lo sepamos, y las empleamos cuando utilizamos Google Maps o recibimos recomendaciones de productos para comprar en internet. Aunque poco conocidas por el público general, suponen uno de los grandes avances en el campo de la inteligencia artificial de los últimos años.The Conversation

    Diego Canales Aguilera, Profesor de Inteligencia Artificial, Universidad Loyola Andalucía

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • Polymarket: Revolución en el Mercado de Predicciones Descentralizadas

    El mercado de predicciones, un fenómeno cada vez más relevante en el ámbito de las criptomonedas y la tecnología Blockchain, ha experimentado un notable crecimiento gracias a plataformas como Polymarket. Esta plataforma descentralizada de predicciones ha ganado popularidad en los últimos meses, especialmente en el contexto de las elecciones presidenciales en Estados Unidos, convirtiéndose en un referente en este tipo de mercados.

    ¿Qué es Polymarket?

    Polymarket es una plataforma de predicciones basada en Blockchain que permite a los usuarios apostar sobre el resultado de diversos eventos futuros. Estos eventos pueden abarcar desde elecciones políticas hasta eventos deportivos, pasando por acontecimientos culturales y juicios. La simplicidad del concepto es una de las claves de su éxito: si aciertas en tu predicción, ganas criptomonedas; si te equivocas, pierdes.

    Funcionamiento de Polymarket

    El funcionamiento de Polymarket es similar al de otros mercados de predicciones, con la diferencia fundamental de que está descentralizado y se basa en la tecnología Blockchain. Los usuarios pueden crear contratos para cualquier evento con un resultado claro y verificable. Una vez creado el contrato, otros usuarios pueden comprar «acciones» que representan diferentes resultados posibles.

    El precio de estas acciones varía en función de las probabilidades percibidas de que un resultado ocurra. Por ejemplo, si las probabilidades de que un candidato gane una elección son altas, el precio de las acciones que respaldan ese resultado será más alto, y viceversa. Al concluir el evento, el precio de las acciones del resultado ganador se ajusta a USD $1, mientras que las acciones de los resultados perdedores se vuelven inútiles.

    Uno de los aspectos más atractivos de Polymarket es la posibilidad de comprar y vender acciones en cualquier momento, sin necesidad de esperar a que el evento concluya. Esto proporciona a los usuarios una gran flexibilidad para ajustar sus posiciones según la evolución de las probabilidades.

    Ventajas de la Descentralización

    Al estar construido sobre la red Blockchain de Polygon, Polymarket se beneficia de la descentralización, lo que elimina la necesidad de intermediarios. Esto puede traducirse en menores costos de transacción y mayor privacidad para los usuarios. Además, permite que cualquier persona en cualquier lugar del mundo participe, siempre y cuando tenga acceso a criptomonedas.

    La descentralización también significa que cualquiera puede proporcionar liquidez a cualquier contrato, a diferencia de los mercados centralizados donde esta tarea recae únicamente en el creador del contrato. Esta característica contribuye a una mayor liquidez en el mercado y puede mejorar la precisión de las predicciones.

    Desafíos Regulatorios

    A pesar de sus ventajas, los mercados de predicciones descentralizados como Polymarket no están exentos de desafíos. Las regulaciones en torno a las apuestas y las criptomonedas varían significativamente entre diferentes países, lo que puede complicar la operativa de estas plataformas. En el caso de Polymarket, los usuarios en Estados Unidos tienen restricciones para participar directamente en la plataforma, aunque algunos podrían sortear estas limitaciones utilizando redes privadas virtuales (VPN).

    Tendencias en las Predicciones

    El interés en las próximas elecciones presidenciales de EE. UU. ha disparado la popularidad de Polymarket, con contratos relacionados con estos eventos acumulando grandes sumas de dinero. Las predicciones sobre quién será el próximo presidente de Estados Unidos o quién ganará la nominación presidencial del Partido Demócrata son especialmente populares.

    Por ejemplo, un contrato que especula sobre el ganador de las elecciones presidenciales de noviembre ha visto apuestas que suman más de USD $400 millones, con Donald Trump y Kamala Harris como los principales favoritos. Otro contrato destacado es el que predice el nominado demócrata, con Kamala Harris liderando las probabilidades tras el anuncio de retirada del actual presidente Joe Biden.

    Además de la política estadounidense, Polymarket ofrece contratos de predicción sobre otros eventos internacionales y deportivos, como las elecciones en Venezuela, la posible invasión de Taiwán por parte de China, y competiciones como las Olimpiadas de París y el Super Bowl 2025.

    El mercado de predicciones representa una emocionante intersección entre la tecnología Blockchain y la especulación financiera. Plataformas como Polymarket están liderando esta tendencia, ofreciendo a los usuarios la oportunidad de participar en un mercado global y descentralizado. A medida que la popularidad de estas plataformas continúa creciendo, también lo harán los desafíos regulatorios y las oportunidades para innovaciones futuras en el espacio de las criptomonedas y las predicciones.

  • Unbound Fund: Bitcoin como Puerta a la Residencia en Portugal

    En un movimiento innovador que une el mundo de las criptomonedas con la movilidad global, un nuevo fondo ha abierto la posibilidad para los inversores en Bitcoin de obtener la residencia en Portugal a través de su programa de Golden Visa. Esta iniciativa, promovida por Unbound Fund, representa una oportunidad única para aquellos que buscan residir en Europa mediante inversiones en criptomonedas.

    Unbound Fund: Un Puente entre Bitcoin y Europa

    Unbound Fund se ha lanzado como el primer fondo de su tipo en ofrecer a los inversores en Bitcoin una vía para obtener la ciudadanía portuguesa. Este fondo permite a los ciudadanos no europeos aplicar al programa de visa dorada de Portugal mediante la tenencia indirecta de Bitcoin, con una inversión mínima de 500.000 euros (aproximadamente 542.000 USD).

    La Golden Visa de Portugal

    El Programa de Permiso de Residencia Dorada de Portugal, establecido en 2012, permite a los ciudadanos no pertenecientes a la Unión Europea obtener un permiso de residencia a través de inversiones significativas en el país. Los titulares de esta visa pueden vivir, trabajar, y acceder a servicios de salud y educación en Portugal, además de disfrutar de la libertad de movimiento dentro de los 27 estados miembros de la UE. Para mantener este beneficio, solo se requiere una estadía de 14 días cada dos años. Después de cinco años, los residentes pueden solicitar la ciudadanía completa.

    Características y Beneficios de Unbound Fund

    Unbound Fund se distingue por su enfoque en la tenencia pasiva del 100% de Bitcoin, invirtiendo en un fondo cotizado en bolsa (ETF) de BlackRock. Además, el fondo se compromete a una transparencia total, con auditorías realizadas por BDO y una gestión eficiente del capital. Alessandro Palombo, cofundador y CEO de Unbound Fund, ha destacado la visión del fondo de utilizar Bitcoin como una herramienta para la libertad de movimiento, creando una relación beneficiosa tanto para los inversores como para el estado portugués.

    La Importancia de Portugal en el Ecosistema Cripto

    Portugal se ha consolidado como un territorio amigable con las criptomonedas, ofreciendo un entorno favorable para los inversores en Bitcoin. Esta nueva iniciativa refuerza su posición como un líder en la integración de las criptomonedas en la economía global. La flexibilidad y los beneficios del programa de Golden Visa han atraído a inversores de todo el mundo, y la inclusión de Bitcoin como un medio de inversión elegible amplía aún más su atractivo.

    Contexto Global: Iniciativas Similares

    Portugal no es el único país que ha adoptado medidas para atraer a los inversores en criptomonedas. El Salvador, bajo la administración de Nayib Bukele, también lanzó un programa de visa para inversores en Bitcoin. El «Programa Adoptando Visas de Libertad de El Salvador» ofrece residencias a aquellos que inviertan al menos 1 millón de dólares en Bitcoin o Tether, con un límite de 1.000 visas emitidas por año. Esta iniciativa es parte de un esfuerzo más amplio para posicionar a El Salvador como un hub global de criptomonedas.

    Implicaciones y Futuro

    La iniciativa de Unbound Fund representa un paso significativo hacia la integración de las criptomonedas en las políticas de inmigración y residencia. Al ofrecer una vía para obtener la residencia europea mediante inversiones en Bitcoin, se crea una nueva dinámica en el mercado de las criptomonedas, donde la movilidad y la inversión se entrelazan de manera innovadora. Esto podría inspirar a otros países como Panamá a seguir el ejemplo, promoviendo una mayor adopción y aceptación de las criptomonedas en el ámbito global.

    La posibilidad de obtener la residencia en Portugal a través de inversiones en Bitcoin abre nuevas oportunidades para los inversores en criptomonedas. Unbound Fund no solo facilita el acceso a la Golden Visa, sino que también promueve un futuro en el que la movilidad global y las criptomonedas están intrínsecamente conectadas. Con el apoyo de políticas progresistas y un enfoque en la transparencia, esta iniciativa podría marcar el comienzo de una nueva era en la inversión y la migración.

  • ETF de Ethereum: debut en el mercado americano

    El mercado de las criptomonedas en Estados Unidos ha experimentado un nuevo hito con el debut oficial de los primeros nueve fondos cotizados en bolsa (ETF) de Ethereum al contado. Este lanzamiento, que tuvo lugar el 23 de julio de 2024, ha generado una notable atención y actividad entre los inversores, marcando un paso significativo para la industria de las criptomonedas.

    Un Comienzo Impresionante

    Los ETF de Ethereum superaron todas las expectativas durante sus primeras horas de negociación. En menos de una hora, el volumen de negociación combinado de estos fondos alcanzó los USD $200 millones, y ascendió a más de USD $360 millones en los primeros 90 minutos. Este impresionante rendimiento inicial fue proporcionado por Eric Balchunas, analista de ETF de Bloomberg, quien señaló que estos volúmenes son significativamente altos en comparación con lanzamientos de ETF tradicionales.

    Balchunas explicó que, aunque el volumen de los ETF de Ethereum representa aproximadamente el 20-25% del volumen de los ETF de Bitcoin en su primer día, este nivel de actividad sigue siendo muy sólido y supera con creces las expectativas del mercado. En comparación, los ETF de Bitcoin, que debutaron a principios de 2024, acumularon más de USD $17.500 millones en entradas de capital en sus primeros seis meses.

    Los Nueve ETF de Ethereum

    Los nuevos ETF de Ethereum están respaldados por algunas de las instituciones financieras más importantes del mundo, incluyendo BlackRock, Grayscale, Fidelity, y Bitwise. Estos productos ofrecen a los inversores una exposición directa a Ethereum, permitiéndoles participar en el mercado de criptomonedas sin tener que poseer directamente el activo subyacente.

    A continuación, se detalla la lista de los nueve ETF de Ethereum que debutaron:

    1. Grayscale Ethereum Mini Trust (ETH): NYSE, comisión del 0,15% (después de 6 meses).
    2. Grayscale Ethereum Trust (ETHE): NYSE, comisión del 2,5%.
    3. Franklin Ethereum ETF (EZET): CBOE, comisión del 0,19%.
    4. VanEck Ethereum ETF (ETHV): CBOE, comisión del 0,20%.
    5. Bitwise Ethereum ETF (ETHW): NYSE, comisión del 0,20%.
    6. 21Shares Core Ethereum ETF (CETH): CBOE, comisión del 0,21%.
    7. Fidelity Ethereum Fund (FETH): CBOE, comisión del 0,25%.
    8. iShare Ethereum Trust (ETHA) de BlackRock: NASDAQ, comisión del 0,25%.
    9. Invesco Galaxy Ethereum ETF (QETH): CBOE, comisión del 0,25%.

    Cada uno de estos ETF ofrece diferentes estructuras de tarifas y se negocia en varias bolsas de valores importantes como NYSE, CBOE y NASDAQ.

    Reacciones del Mercado y Perspectivas

    A pesar del entusiasmo inicial y el volumen de negociación impresionante, el precio de Ethereum (ETH) mostró una ligera caída tras el lanzamiento. ETH se deslizó por debajo de los USD $3.500, situándose en torno a los USD $3.455, lo que representa una caída del 0,3% en el día. Esta reacción bajista se ha atribuido al fenómeno común en los mercados de «comprar con el rumor, vender con la noticia».

    Los analistas del sector han señalado que, aunque se espera que los ETF de Ethereum no atraigan el mismo nivel de demanda que los ETF de Bitcoin, estos fondos podrían capturar una fracción significativa del mercado. Algunos estiman que los ETF de Ethereum podrían alcanzar entre el 10% y el 20% de los activos bajo gestión de los ETF de Bitcoin, lo que aún representaría un éxito considerable.

    El debut de los ETF de Ethereum en Estados Unidos es un desarrollo clave que subraya la creciente aceptación y regulación de los activos digitales en los mercados financieros tradicionales. Aunque es poco probable que estos ETF alcancen de inmediato el nivel de demanda de sus homólogos de Bitcoin, su lanzamiento marca un importante avance y ofrece a los inversores nuevas oportunidades para diversificar sus carteras con exposición a una de las criptomonedas más importantes del mundo. A medida que el mercado evoluciona, será interesante observar cómo se desarrollan estos productos y su impacto en el ecosistema financiero más amplio.

  • Singularidad: ¿se saldrá la inteligencia artificial de nuestro control?

    En física, una singularidad es un punto en el espacio-tiempo donde se produce un evento que no cumple ninguna de las leyes físicas previstas para el mismo. A nivel informático, la singularidad sería aquel evento en el que los sistemas no solo no se comportan como está previsto, sino que, súbitamente, ofrecen una respuesta no esperada basada en un criterio propio.

    En este punto, cualquier predicción sobre lo que ocurrirá después fallaría. Y cuando el ser humano no puede, ni siquiera, controlar de forma imaginaria los posibles escenarios futuros, se comienza a inquietar.

    Voces de alarma

    Para algunos, no es algo lejano. Por ejemplo, el informático futurista Ray Kuzweil, en una entrevista del 2023, aseguraba que el comienzo de la singularidad tendría lugar en 2045.

    Mientras, investigadores de gran prestigio, como Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio o Stuart Russell aparecen en los medios de comunicación alertándonos de un grave peligro emergente. Incluso uno de los fundadores de OpenAI, Sam Altman, ha llegado a pedir ante un comité del Senado de los Estados Unidos regular los avances de la inteligencia artificial (IA). ¿Realmente es tan preocupante?

    Este libro del informático futurista Ray Kurzweil anunciaba, en 2006, que ‘la singularidad está cerca’.
    Penguin Random House

    La consciencia en las máquinas

    La clave de esta inquietud no está tanto en la singularidad, sino en el paso previo necesario para llegar a ella: la creación de una nueva inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés).

    Nos referimos a aquella capaz de igualar a la inteligencia humana en sus procesos tanto cognitivos como relacionales, es decir, una IA capaz de dominar las 8 inteligencias múltiples.

    De conseguirse, conformaría la tercera gran revolución en la historia de la IA. Tanto es así que existe una carrera geopolítica silenciosa al respecto de quién será el primero en conseguirla.

    ¿Inteligencia artificial con intenciones?

    Aunque los sistemas de IA actuales, según algunos, puedan dar signos de cierta autoconsciencia –como publicó Blake Lemoine en sus “conversaciones” con LamDa o desde Microsoft a través de una publicación– las IA actuales, no “saben” o no son “conscientes” de lo que están generando.

    Son solo buenos predictores de píxeles o de palabras, en base a los ítems anteriores, pero siempre en base a un entrenamiento. No pueden “reflexionar” si esas inferencias son correctas, ni son capaces de formular hipótesis sobre las razones de sus propias conclusiones.

    Por lo tanto, tampoco son conscientes de su posicionamiento subjetivo ante las mismas. Simplemente, son muy buenas dando respuestas, pero no son capaces de desarrollar las preguntas adecuadas. Todavía.

    La clave, imitar al cerebro humano

    El psicólogo Frank Rosenblatt (11 de julio de 1928-11 de julio de 1971) inventó el perceptrón, la primera neurona artificial.
    CC BY

    La primera revolución en el mundo de la IA vino dada por la implementación simplificada, in silico, del modelo de una neurona natural. En 1906, Frank Rosenblatt diseñó el “perceptrón”, la base de todas las redes artificiales actuales.

    La segunda revolución en la IA vino, una vez más, al “copiar” una topología de redes neuronales humanas en un programa. Esta vez fue Kunihiko Fukushima quien, en 1980, inspirado en el modelo propuesto por los premios Nobel Hubel y Wiesel (1959), desarrolló la base de las actuales redes convolucionales y profundas.

    Fue el nacimiento de una revolución tecnológica sin precedentes, mejorada de forma progresiva por parte de los informáticos Jan LeCun y de Dan Ciresan.

    Actualmente, dentro de la neurocomputación, se está trabajando en una segunda versión de estas redes, muy prometedoras, denominadas redes neuronales de impulsos o spiking.

    Para llegar a una IA general –o AGI–, debemos ir de la mano de la neurocomputación, investigando sobre la topología de una red artificial capaz de generar reglas formales, matemáticas, semánticas o lingüísticas, que formule hipótesis sobre las respuestas obtenidas por la IA tradicional. Pero el nivel de computación actual ya ha llegado a su límite para este objetivo.

    La ley de Moore expresa que aproximadamente cada 2 años se duplica el número de transistores en un microprocesador.
    Seofilo / Wikimedia Commons, CC BY

    El mismo Moore pronosticaba que, en 2021, una nueva tecnología vendría a suplir su actual modelo de crecimiento computacional. Y acertó.

    La esfera de Bloch es una representación de un cúbit, el bloque de construcción fundamental de los computadores cuánticos.
    MuncherOfSpleens / Wikimedia Commons, CC BY

    Esta tecnología es la computación cuántica. Con solo 40 cúbits, podemos procesar por “fuerza bruta” y en paralelo tantos estados computacionales como neuronas tiene nuestro cerebro.

    Además, ciertas teorías indican que, no solo a nivel atómico, sino también a nivel cerebral, existe un comportamiento cuántico en la inferencia y comunicación entre neuronas de zonas no adyacentes.

    El premio nobel de física Roger Penrose es uno de los mayores defensores de esta teoría, que se ve complementada por otros enfoques, como la teoría de Kauffman o la teoría de Bleck y Eccles.

    ¿Los primeros signos de singularidad?

    Existen ya primeras aproximaciones a la AGI reflexiva, como los sistemas MuZero o LIDA. Centros de investigación muy punteros, como I3B (Ibermática Fundazioa), llevan años investigando en el desarrollo de una AGI basada en la inclusión de una topología de grafos semánticos dentro de sistemas profundos.

    Esto supone unir los mundos de la neurocomputación, la computación cuántica y la inteligencia artificial en un trabajo multidisciplinar entre neurocientíficos, humanistas, antropólogos, ingenieros, informáticos, científicos de datos y programadores cuánticos.

    En este contexto, una nueva AGI obligaría a implementar, necesariamente, una autoconsciencia artificial. El país que lo consiga liderará una cuarta revolución tecnológica consolidando una industria increíblemente rentable que lo posicionará como proveedor a nivel mundial. España posee de sobra capacidades y talento en IA, cuántica y en neurocomputación para conseguirlo.

    Por otro lado, será el nacimiento de nuevos sistemas capaces de ayudarnos a comprender mejor nuestro universo y a nosotros mismos, proponiendo preguntas que, quizás, jamás nos hayamos hecho.

    El superordenador Hal-9000 en la serie Odisea espacial analizando la conversación y realizando hipótesis sobre la misma.
    IMBD

    Entonces, seguramente, habremos llegado a una nueva singularidad. Nuestro propio afán de avanzar científicamente nos llevará a lograrlo.The Conversation

    Aitor Moreno Fdz. de Leceta, Profesor de Computación Cuántica, Inteligencia Artificial, Universidad de Deusto

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • Grado de Dificultad de Minería en Bitcoin y su Impacto en la Industria

    La minería de Bitcoin, una actividad crucial para el funcionamiento de esta criptomoneda, se enfrenta a una dinámica compleja y constantemente cambiante, conocida como el grado de dificultad. Este término se refiere a lo difícil que es para los mineros resolver los problemas matemáticos necesarios para validar y añadir un nuevo bloque a la blockchain de Bitcoin. La dificultad se ajusta aproximadamente cada dos semanas para asegurar que los bloques se generen a un ritmo constante de uno cada diez minutos, independientemente de la cantidad de poder de cómputo (hashrate) disponible en la red.

     Ajustes en la Dificultad de Minería

    El grado de dificultad de minería de Bitcoin se ajusta en función de la cantidad de poder de cómputo en la red. Si muchos mineros están activos y el hashrate es alto, la dificultad aumenta para mantener la producción de bloques estable. Por el contrario, si el hashrate disminuye, la dificultad se reduce. Este mecanismo asegura que la red siga funcionando de manera eficiente y predecible.

    Impacto del Halving de Bitcoin

    En abril de 2024, Bitcoin experimentó su cuarto halving, un evento que reduce a la mitad la recompensa que reciben los mineros por cada bloque minado. Este halving redujo la recompensa de 6.25 BTC a 3.125 BTC, lo que tuvo un impacto significativo en la rentabilidad de la minería. Antes del halving, los ingresos diarios de los mineros rondaban los 78 millones de dólares, pero tras el evento, estos ingresos se redujeron drásticamente a unos 26 millones de dólares diarios.

     Consecuencias de la Caída de la Dificultad de Minería

    Recientemente, la dificultad de minería de Bitcoin ha caído a niveles no vistos desde marzo, antes del halving. Según datos de Coinwarz, el 5 de junio de 2024, la dificultad se redujo en un 7.8%, pasando de 83.6 TH/s a 79.5 TH/s. Esta caída es comparable a la que ocurrió en diciembre de 2022 tras el colapso de FTX, un evento que sacudió al mercado de criptomonedas y provocó una disminución significativa en el hashrate.

    Abandono de Mineros y Renovación del Sector

    La caída en la dificultad de minería ha sido en parte consecuencia de la disminución de la rentabilidad. Muchos mineros, especialmente aquellos con equipos menos eficientes, han abandonado el sector. Esto ha dejado un terreno más manejable para los mineros restantes, quienes ahora encuentran la minería un poco más rentable. Sin embargo, el camino sigue siendo difícil debido a que solo los equipos más avanzados, como el Bitmain S21, pueden operar de manera rentable en estas condiciones.

    Preocupaciones sobre el Futuro de la Minería

    El ajuste en la dificultad de minería plantea varias preocupaciones sobre el futuro de la industria. Por un lado, una menor dificultad puede parecer un alivio temporal para los mineros, pero también refleja un menor interés y una posible disminución en la seguridad de la red. Por otro lado, la consolidación de la minería en manos de aquellos con acceso a tecnología de punta podría limitar la descentralización, uno de los principios fundamentales de Bitcoin.

     Innovación y Riesgos Potenciales

    El impacto del grado de dificultad en la minería de Bitcoin también destaca un tema más amplio en la industria de las criptomonedas: el equilibrio entre la innovación y los riesgos potenciales. Si bien la disminución de la dificultad puede incentivar a los mineros a seguir invirtiendo en tecnología más eficiente, también puede llevar a una concentración del poder de cómputo. Esto es preocupante, especialmente si las grandes empresas tecnológicas, en colaboración con  inteligencia artificial, dominan el mercado.

    El grado de dificultad de minería de Bitcoin es un indicador clave de la salud y la estabilidad de la red. Las recientes fluctuaciones reflejan un panorama de incertidumbre y desafíos para la industria. A medida que la tecnología avanza, es crucial que los mineros encuentren un equilibrio que fomente la innovación sin comprometer la descentralización y la seguridad de la red. Los ciudadanos y los mercados deben permanecer vigilantes y proactivos para asegurar que la promesa disruptiva de Bitcoin no sea cooptada por intereses centralizados. Y también estar preparados para entender que también puede ser una actividad que desaparezca debido a que habrá cumplido un ciclo y vendrán otras nuevas actividades superadoras.

  • Alianza de Amazon con Adept, startup de AI, genera preocupaciones

    Recientemente, la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos (FTC) solicitó a Amazon detalles sobre su acuerdo con la startup de inteligencia artificial (IA) Adept, lo que refleja la creciente preocupación del regulador sobre cómo se estructuran estos acuerdos. La solicitud sigue una revisión más amplia de las asociaciones entre las grandes tecnológicas y startups prominentes en el campo de la IA.

    El interés de la FTC se centra en el anuncio del mes pasado de que el CEO de Adept, David Luan, y otros ejecutivos se unirían a Amazon, que también licenciaría parte de la tecnología de la startup. Si bien estas indagaciones no siempre resultan en una investigación oficial o en medidas coercitivas, señalan la vigilancia constante sobre las actividades de las grandes tecnológicas en el ámbito de la IA.

    Amazon busca alcanzar a sus rivales Google y Microsoft, que ya han avanzado significativamente en el desarrollo de modelos de lenguaje de gran escala. Para ello, ha creado un equipo dedicado a la Inteligencia General Artificial (AGI), con Luan liderando el equipo de “AGI Autonomy” junto con muchos ex empleados de Adept.

    Fundada en 2022, Adept levantó más de $400 millones de inversores de capital de riesgo con el objetivo de entrenar modelos de lenguaje para realizar tareas generales para clientes empresariales. Sin embargo, a pesar de su valoración inicial de más de mil millones de dólares y de lanzar algunos modelos de código abierto, no logró lanzar productos comerciales exitosos.

    Este movimiento de Amazon no es su primera incursión en el campo de la IA. Desde septiembre, ha invertido $4 mil millones en la startup Anthropic, tomando una participación minoritaria. La FTC también está investigando movimientos similares de Microsoft, quien contrató a gran parte del liderazgo de otra startup, Inflection AI, y acordó pagar una tarifa de licencia de aproximadamente $650 millones.

    La expansión de las grandes tecnológicas en el ámbito de la IA plantea varias preocupaciones. Por un lado, existe el riesgo de que estas empresas utilicen su ventaja existente para excluir a competidores más pequeños, lo que podría sofocar la innovación en el sector. La concentración de talento y tecnología en pocas manos puede llevar a un dominio de mercado que reduzca la diversidad de soluciones y enfoques.

    Por otro lado, hay preocupaciones sobre el posible control excesivo que una alianza entre una gran tecnológica y el estado, potenciada por la IA, podría ejercer. Si una empresa como Amazon, con sus vastos recursos y capacidades tecnológicas, se alía con el estado, el resultado podría ser una supervisión y un control sin precedentes sobre diferentes aspectos de la vida cotidiana de los ciudadanos, desde el comercio hasta la privacidad de los datos.

    Para mitigar estos riesgos, es crucial que existan mecanismos  que garanticen efectivamente la libre competencia y la protección de los derechos individuales.  El mercado puede defenderse fomentando la competencia y la transparencia. Las autoridades deben garantizar que las adquisiciones y asociaciones se realicen de manera que no perjudiquen a los competidores más pequeños y que no se abuse del poder dominante, especialmente cualquier alianza con gobiernos.

    Además, es fundamental promover un entorno donde las startups y las pequeñas empresas puedan prosperar, incentivando la innovación y la diversidad de soluciones tecnológicas. La regulación debe equilibrar la promoción de la innovación con la protección de los consumidores y la competencia.

    La alianza de Amazon con Adept podría traer avances significativos en la tecnología de IA, pero también plantea serias preocupaciones sobre la competencia, la innovación y el control. Es imperativo que tanto los reguladores como la sociedad en general permanezcan vigilantes y proactivos para asegurar que el desarrollo de la IA beneficie a todos y no solo a unos pocos jugadores dominantes y que precisamente no sean los gobiernos centrales los mayores beneficiados frente al indefenso ciudadano.

  • Videojuegos: Una Historia de Innovación y Entretenimiento

    Los videojuegos, tal como los conocemos hoy, tienen una rica historia que se remonta a más de 70 años. Aunque muchos asocian los inicios de los videojuegos con los populares arcades y consolas de los años 70 y 80, sus raíces se encuentran en los laboratorios de las primeras computadoras electrónicas. Este viaje desde experimentos tecnológicos hasta una industria multimillonaria revela la evolución de la creatividad humana y la tecnología.

    Los Primeros Pasos: Innovación y Experimentación

    En los años 40, las primeras computadoras comenzaron a aparecer, pero eran utilizadas principalmente para cálculos científicos y militares. Sin embargo, Christopher Strachey, un pionero en el diseño de lenguajes de programación y amigo de Alan Turing, vio en estas máquinas una oportunidad para el entretenimiento. En 1951, Strachey desarrolló un programa de damas para el Manchester Mark 1, el primer ordenador electrónico del mundo con programa almacenado en su interior. Este juego mostraba el tablero en una pantalla de tubo de rayos catódicos y permitía a los jugadores interactuar a través de un teletipo.

    Poco después, en 1952, Alexander S. Douglas creó OXO (también conocido como Nought and Crosses), una versión informatizada del tres en raya para el EDSAC de la Universidad de Cambridge. Este juego enfrentaba a un jugador humano contra la máquina y se considera uno de los primeros videojuegos interactivos.

    En 1958, William Higinbotham desarrolló «Tennis for Two» en el Laboratorio Nacional Brookhaven. Utilizando un osciloscopio, Higinbotham creó una simulación de tenis de mesa que permitía a dos jugadores humanos competir entre sí. Aunque desmantelado después del día de la demostración, este juego fue un paso significativo hacia los videojuegos modernos.

    La Revolución de Spacewar y los Primeros Arcades

    El siguiente gran avance llegó en 1962 con «Spacewar!». Desarrollado por Steve Russell y otros ingenieros del MIT, Spacewar! permitía a dos jugadores controlar naves espaciales en un entorno simulado, con efectos de gravedad y disparos. Este juego, diseñado para el PDP-1, fue innovador por sus gráficos vectoriales y su jugabilidad compleja, y es considerado el primer videojuego verdaderamente moderno.

    La llegada de Spacewar! inspiró a muchos, incluido Nolan Bushnell, quien en 1971 lanzó «Computer Space», el primer arcade comercial. Sin embargo, el verdadero éxito comercial llegó en 1972 con «Pong», desarrollado por Atari, la empresa cofundada por Bushnell. Pong, una simple simulación de tenis de mesa, se convirtió en un fenómeno cultural y marcó el inicio de la industria de los videojuegos.

    La Era Dorada de los Videojuegos y el Nacimiento de las Consolas

    La década de los 70 y 80 vio la explosión de los videojuegos en los salones recreativos y la llegada de las primeras consolas domésticas. En 1972, Magnavox lanzó la Odyssey, la primera consola de videojuegos que se conectaba a un televisor y permitía jugar a varios juegos pregrabados.

    El mercado de las consolas continuó expandiéndose con la llegada de sistemas como la Atari 2600 en 1977, que popularizó los videojuegos en el hogar. Los años 80 trajeron juegos icónicos como Pac-Man, Space Invaders y Donkey Kong, consolidando los videojuegos como una forma de entretenimiento masivo.

    En 1985, Nintendo lanzó el NES (Nintendo Entertainment System), revitalizando la industria después de la crisis de los videojuegos de 1983. Con títulos legendarios como Super Mario Bros y The Legend of Zelda, el NES estableció nuevos estándares para los videojuegos domésticos.

    La Evolución de las Tecnologías y el Surgimiento de los Esports

    La evolución tecnológica de los videojuegos continuó en los 90 con la llegada de las consolas de 16 bits, como la Sega Genesis y la Super Nintendo, y más tarde las consolas de 32 y 64 bits, como la Sony PlayStation y la Nintendo 64. Los gráficos en 3D, la mayor capacidad de almacenamiento y el aumento de la conectividad sentaron las bases para la industria moderna de los videojuegos.

    En el nuevo milenio, los videojuegos se han convertido en una parte integral de la cultura popular y han dado lugar a los esports, competiciones de videojuegos organizadas y transmitidas a nivel mundial. Con títulos como League of Legends, Dota 2 y Fortnite, los esports han capturado la imaginación de millones, generando enormes audiencias y premios multimillonarios.

    Desde sus humildes comienzos en laboratorios de investigación hasta convertirse en una industria global, la historia de los videojuegos es una narrativa de innovación, creatividad y entretenimiento. A medida que la tecnología avanza, los videojuegos seguirán evolucionando, ofreciendo nuevas experiencias y consolidando su lugar como una de las formas de entretenimiento más influyentes del mundo.

  • Bezos, estratega de largo plazo: 30 años de crecimiento y cambio

    El origen de Amazon se remonta al 5 de julio de 1994, hace ya 30 años. Inicialmente, su nombre fue Cadabra y luego Relentless. Fue en 1995 cuando adoptó su actual denominación. En algo tan simple como cambiar su nombre varias veces durante el primer año, la empresa ya estaba mostrando algunos de los rasgos esenciales que le han conducido al éxito: el afán de superación, la innovación constante, la reinvención y el talento y visión de futuro de su fundador, Jeff Bezos.

    Desde que Bezos llama Amazon a su empresa, ya tenía claro que su plataforma de comercio electrónico contaría con todo lo que cualquiera pudiera imaginar y que todo se encontraría de forma rápida y sencilla. Todo un reto, ya superado por Amazon.

    Su estrategia de crecimiento le ha llevado a ser un jugador de referencia en negocios que eran inimaginables hace tan solo unos años.

    Un negocio librero

    En sus inicios, la empresa tuvo que tomar decisiones que marcarían su futuro. La más importante: ¿qué productos vender online y en que países? Así, Bezos comenzó vendiendo libros.

    Fue todo un acierto decidir vender de manera novedosa un producto tradicional que, además, era ideal para testar su modelo de negocio en un entorno incierto pero con extraordinarias perspectivas de crecimiento. Los libros tenían un precio bajo, una demanda creciente, una amplia oferta –en constante aumento– y eran fáciles de transportar.

    La clave, en aquel momento y contexto, era ganarse la confianza del cliente, reducir los costes al máximo y ofrecer un servicio rápido.

    Un círculo virtuoso

    Amazon supo percatarse de los beneficios que generaban los “efectos de red”: cuantas más personas compraban en su plataforma, más interesante resultaba ésta para los clientes actuales y futuros, pues un mayor número de vendedores estarían interesados en tener sus productos en ella.

    En consecuencia, cuanta más variedad de productos hubiera, más clientes acudirían a Amazon para realizar sus compras y más interesante sería para otros vendedores ofrecer sus productos en la plataforma. Se formó así un círculo virtuoso en constante retroalimentación.

    El negocio inicial de venta de libros no solo fue clave para mostrar las bondades del modelo de negocio de Amazon: también fue un aprendizaje para ampliar la gama de productos y, posteriormente, entrar en sectores radicalmente diferentes.

    La financiación

    En su etapa inicial, Bezos puso énfasis en la financiación de la empresa, un aspecto que muchas descuidan pero que es clave para el éxito. Así, pudo contar con la financiación adecuada para el espectacular crecimiento esperado en el largo plazo. Optó por vender acciones como vía de financiación, y el 15 de mayo de 1997 comenzó a cotizar en el NASDAQ. El diseño de su estructura para atraer capital y unos objetivos a largo plazo fueron un acierto.

    El beneficio llegó a finales de 2001 y era muy pequeño (apenas un 0,5 % de sus ingresos) pero, a diferencia de las empresas tecnológicas que surgían en aquellos años, tenía beneficios sólidos y crecientes. El pinchazo de la burbuja tecnológica llevó a Amazon a ser una referencia en el comercio electrónico.

    Otro aspecto financiero clave para el éxito de Amazon ha sido pagar siempre en efectivo en lugar de pagar en acciones las adquisiciones que realiza para posicionarse como un jugador clave en nuevos negocios. Bezos siempre se ha mostrado totalmente convencido del potencial de crecimiento del precio de las acciones de Amazon y, al pagar las compras de empresas de esa forma, evita compartir con los propietarios de las empresas adquiridas el enorme potencial de incremento del precio de las acciones de Amazon.

    Lo tecnológico

    Con los espectaculares avances tecnológicos, Amazon se percató que debía cambiar su modelo de negocio. Los datos pasarían a ser el principal recurso de las empresas y debía focalizarse en aquellas actividades que le permitieran obtener la máxima cantidad de datos de calidad, y ayudar a las empresas en este campo.

    Amazon Web Services (AWS), su negocio de servicios en la nube a empresas y de donde procede la mayor parte de sus beneficios, es el resultado de esta estrategia. No en vano, AWS tuvo un beneficio de explotación de 24 600 millones de dólares en 2023, el 67 % de los 36 900 millones de dólares que tuvo de beneficios totales.

    Crecimiento sostenido

    El resultado de todo esto es una espectacular subida del precio de las acciones en los mercados bursátiles. Las acciones de Amazon debutaron en estos mercados a siete centavos de dólar y ahora cotizan en el entorno de los 200 dólares, un incremento de más del 280 000 % en 27 años.

    Así, con sus nuevos negocios se enfoca en obtener, gestionar y almacenar los datos que permiten a las empresas tomar las decisiones adecuadas y aprender continuamente.

    ¿Cuál será el precio que alcanzarán las acciones de Amazon a finales de este año? ¿Cuál será el próximo gran movimiento estratégico de la compañía de Bezos? Seguro que no hay que esperar 30 años para descubrirlo y será algo que, con toda seguridad, nos sorprenderá.The Conversation

    Miguel Angel López Gómez, Profesor colaborador del departamento de Gestión de Empresas , Universidad Pontificia Comillas

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.