La versión actual de Internet, Web 2.0, utiliza modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de diferentes maneras. Estos modelos impulsan anuncios dirigidos, motores de recomendación, chatbots, generadores de imágenes y asistentes de voz.

Pero la Web 2.0 tiene sus limitaciones. Problemas como el control corporativo, las preocupaciones sobre la privacidad y la difusión de información errónea son los principales inconvenientes. 

4 formas en que Inteligencia Artificial/Machine Learning pueden influir en la Web3

¿Qué es exactamente Web3?

Antes de profundizar en la integración de IA, es crucial comprender Web3. Web3 es la próxima generación de la web después de la Web 2.0, que permite a las personas un mayor control sobre sus datos. En él, usas cosas como blockchain y billeteras de criptomonedas para proteger tu información.

Un usuario en Web3 es una persona que tiene la propiedad y el control de sus experiencias en línea y puede mantener la privacidad de sus datos. 

1. Automatización de contratos inteligentes

Si comprendes qué son los contratos inteligentes, es posible que conozcas su papel crucial en el ecosistema Web3. La integración de IA/ML con la automatización de contratos inteligentes en Web3 puede mejorar los procesos de gestión. Por ejemplo, puedes automatizar la recolección de rendimiento, la acuñación de NFT y los protocolos de liquidez en las plataformas DeFi.

Además, el uso de IA/ML para agilizar los procesos de contratos inteligentes en Web3 puede resultar en el desarrollo de contratos optimizados. Estos contratos pueden reducir la tarifa de gas y pueden ser útiles durante las congestiones de la red.

Los contratos inteligentes impulsados ​​por IA/ML también abren posibilidades para protocolos descentralizados e inteligentes. Este cambio puede conducir a la aparición de creadores de mercado automatizados (AMM) en finanzas descentralizadas (DeFi), tokens dinámicos no fungibles (NFT) y protocolos de préstamos avanzados. Estas innovaciones aportan eficiencia e inteligencia al ecosistema Web3.

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2. Detección de fraude y seguridad

En esta era, los atacantes cibernéticos utilizan estrategias sofisticadas para atacar a los usuarios. Para contrarrestar estas amenazas, es importante utilizar tácticas avanzadas. Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático en los ecosistemas Web3 pueden ser herramientas valiosas para mejorar los protocolos de seguridad.

3. Experiencias de usuario personalizadas

El enfoque centrado en el usuario y la personalización en Web3 pueden conducir a mejores experiencias del cliente. Con la integración de IA, la personalización puede alcanzar nuevos horizontes. Las DApps en Web3 pueden utilizar IA/ML para comprender las preferencias en función de su historial y patrones de interacción.

En Web3, la IA y el aprendizaje automático pueden hacer que tu experiencia en línea sea más personalizada. Las plataformas pueden usar ML para sugerir y mostrar contenido personalizado para ti. 

4. Agentes Autónomos y Contratos Inteligentes

IA/ML puede traer agentes autónomos y contratos inteligentes a Web3. Estos agentes trabajan en tu nombre sin instrucciones directas y ofrecen beneficios como mayor privacidad, procesos mejorados y experiencia de usuario mejorada.

IA/ML puede impulsar la innovación en Web3

El ecosistema Web3 se encuentra actualmente en sus primeras etapas. Enfrenta varios desafíos, entre los que destacan las preocupaciones por la privacidad y la gobernanza ineficiente. Pero la integración de IA/ML puede ayudar a resolver estos problemas. IA/ML ha progresado y transformado muchas industrias en la última década.

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