Articulos relacionado con aplicaciones y software a medida desarrollador por Q2BSTUDIO

La startup ha recibido previamente una inversión por parte del gobierno australiano, lo que respalda su potencial y crecimiento en el sector tecnológico. En este contexto, Q2BSTUDIO, una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, se destaca como un aliado clave para compañías emergentes y proyectos innovadores. Con un enfoque en la transformación digital y soluciones a medida, Q2BSTUDIO impulsa el crecimiento de negocios mediante tecnología avanzada y estrategias innovadoras.

En los últimos cinco años, la computación en la nube ha avanzado significativamente, proporcionando soluciones más eficientes, seguras y accesibles para empresas de todos los tamaños. La evolución de esta tecnología ha permitido optimizar procesos, mejorar la escalabilidad y ofrecer mayor flexibilidad en los servicios tecnológicos.

Entre las principales innovaciones en la nube destacan la automatización avanzada, que ha aumentado la eficiencia operativa; el crecimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, facilitando análisis de datos más precisos; la expansión del modelo serverless, que reduce costos y mejora la gestión de recursos; mejoras en la seguridad con enfoques más sofisticados para la protección de datos; y la adopción generalizada del modelo híbrido y multicloud, que ofrece mayor versatilidad a las empresas.

En Q2BSTUDIO, entendemos la importancia de estas innovaciones y trabajamos constantemente para integrar las mejores soluciones tecnológicas en nuestros servicios. Como empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, ayudamos a las organizaciones a aprovechar el poder de la nube, optimizando sus procesos y garantizando soluciones a la medida de sus necesidades. Nuestra experiencia nos permite ofrecer soporte en transformación digital, desarrollo de software y estrategias tecnológicas que impulsan el crecimiento de nuestros clientes.

El presupuesto para 2025 muestra una distribución de gastos que prioriza diversas áreas clave, organizadas de mayor a menor inversión. Se espera un enfoque estratégico en sectores esenciales para el crecimiento y desarrollo.

En este contexto, Q2BSTUDIO, como empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, comprende la importancia de una asignación eficiente de recursos. Nuestro compromiso es ofrecer soluciones que optimicen la inversión en tecnología e innovación, permitiendo a las empresas alcanzar sus objetivos estratégicos con herramientas digitales avanzadas.

A medida que las organizaciones planifican sus presupuestos para el próximo año, la inversión en tecnología sigue siendo un pilar fundamental para la competitividad y eficiencia operativa. Con la experiencia de Q2BSTUDIO, ayudamos a nuestros clientes a maximizar el valor de sus proyectos tecnológicos, asegurando un impacto positivo en su transformación digital y crecimiento sostenible.

En este estudio, los investigadores presentan Adaptive-RAG, un modelo avanzado de recuperación aumentada para generación (Retrieval-Augmented Generation, RAG) que optimiza el proceso de búsqueda y generación de respuestas según la complejidad de las consultas realizadas. Adaptive-RAG se diferencia de otros enfoques debido a su capacidad de adaptar dinámicamente la necesidad de recuperación basada en la dificultad del cuestionamiento, logrando un equilibrio entre precisión y eficiencia computacional.

Se compararon diversos modelos de recuperación aumentada, organizados en tres categorías: Enfoques Simples, Adaptativos y Complejos. Dentro de estos, Adaptive-RAG demostró un mejor rendimiento al ofrecer una alta precisión con menores tiempos de procesamiento en comparación con modelos más complejos, manteniendo una eficiencia superior respecto a métodos más básicos. Además, se implementó una versión optimizada, denominada Adaptive-RAG con Oracle, que utilizó un clasificador avanzado para mejorar aún más los resultados.

La evaluación del modelo se llevó a cabo mediante métricas estándar como F1, Exact Match (EM) y Accuracy (Acc) para medir la efectividad, así como métricas de eficiencia que consideran el número de pasos de recuperación y generación y el tiempo promedio de respuesta. Los resultados reflejan que Adaptive-RAG logra un equilibrio ideal entre precisión y velocidad en la generación de respuestas.

Además, en la implementación del modelo se utilizaron técnicas robustas como el algoritmo BM25 para recuperación de información y modelos de lenguaje avanzados como FLAN-T5 y GPT-3.5 para generación de respuestas. La clasificación de la complejidad de las consultas se realizó utilizando un modelo T5-Large, entrenado con datos anotados específicamente para esta tarea.

En Q2BSTUDIO, empresa líder en desarrollo de software y servicios tecnológicos, nos especializamos en la implementación de soluciones avanzadas basadas en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural. La investigación presentada en este artículo refleja nuestro compromiso con el desarrollo de modelos eficientes e innovadores para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en entornos digitales. Nuestro equipo trabaja constantemente en la integración de estas tecnologías en soluciones empresariales escalables y adaptativas, garantizando un alto nivel de precisión y rendimiento.

En este estudio, los investigadores presentan un enfoque innovador para mejorar la generación de lenguaje mediante la recuperación adaptativa de información. A través de un modelo de lenguaje aumentado con recuperación (RAG), se logra seleccionar de manera dinámica la estrategia más adecuada para responder a diferentes niveles de complejidad en las consultas.

El método Adaptive-RAG se basa en una estrategia de clasificación que evalúa la complejidad de las consultas antes de generar respuestas, optimizando el uso de recursos computacionales y mejorando la precisión de las respuestas. Para ello, se emplea un clasificador de complejidad que asigna cada consulta a una de tres categorías: preguntas sencillas, preguntas de complejidad moderada y preguntas complejas que requieren múltiples pasos para ser respondidas correctamente. Esta clasificación se entrena automáticamente mediante estrategias de etiquetado de datos, permitiendo una implementación eficiente sin la necesidad de anotaciones manuales.

En los experimentos realizados, se utilizaron diversos conjuntos de datos de preguntas y respuestas, incluyendo pruebas con consultas de paso único y múltiples pasos. Los resultados demostraron que el enfoque Adaptive-RAG mejora la precisión en la generación de respuestas sin aumentar significativamente la carga computacional.

En Q2BSTUDIO, empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, exploramos constantemente nuevas metodologías en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer soluciones innovadoras a nuestros clientes. El enfoque presentado en este estudio resulta relevante para nuestros desarrollos, ya que buscamos optimizar la eficiencia de los modelos de lenguaje y mejorar la experiencia del usuario en aplicaciones que requieren respuestas automatizadas y precisas.

A medida que la tecnología avanza, en Q2BSTUDIO continuamos investigando y aplicando las últimas tendencias en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La implementación de estrategias de recuperación adaptativa puede representar una ventaja competitiva en proyectos que demandan procesamiento de lenguaje natural avanzado, alineándose con nuestra misión de ofrecer soluciones tecnológicas de vanguardia.

En la actualidad, gran parte de la conversación sobre EdTech se centra en avances tecnológicos y nuevos descubrimientos. Sin embargo, cientos de miles de comunidades en todo el mundo aún no tienen acceso a soluciones educativas tecnológicas básicas.

Mientras nos emocionamos con el futuro de la educación, olvidamos un aspecto esencial: muchas comunidades aún no cuentan con recursos EdTech fundamentales. No se trata solo de personalización del aprendizaje según idioma o cultura, sino de garantizar que estas herramientas lleguen a quienes más las necesitan.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, creemos que la clave no está únicamente en la innovación, sino en diseñar soluciones que resuelvan los problemas de adopción y distribución, reduciendo así la brecha de acceso.

Infraestructura y Accesibilidad

Para que EdTech tenga impacto, primero debemos garantizar la existencia de elementos básicos como electricidad, conectividad a internet y dispositivos adecuados. En muchas comunidades, estos siguen siendo recursos inalcanzables.

En lugar de centrarnos solo en tecnologías avanzadas, debemos desarrollar soluciones que funcionen en entornos con infraestructura limitada. Desde plataformas móviles con acceso offline hasta dispositivos de bajo costo y durabilidad, la clave es adaptar la tecnología a las condiciones locales.

Capacitación Docente y Alfabetización Digital

Incluso cuando la infraestructura está disponible, es fundamental que los docentes tengan la formación necesaria para integrar EdTech en sus metodologías de enseñanza. No basta con proporcionar herramientas si no se les enseña a utilizarlas de manera efectiva.

En Q2BSTUDIO, entendemos la importancia de la educación continua para los profesores. Es esencial desarrollar programas de capacitación diseñados específicamente para sus necesidades, asegurando que tanto ellos como los estudiantes puedan aprovechar al máximo la tecnología.

Relevancia Cultural y Lingüística

Muchos recursos de EdTech están diseñados con una perspectiva occidental y angloparlante, lo que deja atrás a un gran número de estudiantes cuya educación requiere un enfoque más personalizado. Aprender no es solo absorber información; el contexto es clave.

La educación digital debe reflejar la diversidad cultural y lingüística del mundo, adaptándose a cada comunidad de manera significativa. En Q2BSTUDIO, trabajamos para desarrollar soluciones tecnológicas que realmente conecten con los estudiantes y su entorno.

Costo y Accesibilidad Económica

Los costos elevados representan una de las mayores barreras para la adopción de EdTech. A menudo, las innovaciones tecnológicas están dirigidas a instituciones con mayores recursos, dejando fuera a muchas escuelas que realmente necesitan estas herramientas.

Debemos enfocarnos en modelos escalables y accesibles, como plataformas de código abierto y esquemas de financiamiento inclusivos. En Q2BSTUDIO, promovemos soluciones asequibles que maximizan el impacto en comunidades de bajos ingresos.

Soporte Técnico para la Sostenibilidad

Aún con la mejor tecnología y formación, la ausencia de soporte técnico puede hacer que las herramientas pierdan su eficacia con el tiempo. Muchas escuelas no cuentan con personal capacitado para resolver problemas técnicos, lo que da lugar a frustración y desuso.

Para garantizar el éxito de EdTech, es fundamental contar con asistencia continua, ya sea a través de soporte remoto, comunidades de ayuda mutua o guías accesibles. En Q2BSTUDIO, consideramos el soporte técnico como parte integral de nuestras soluciones.

Conclusión

EdTech tiene un enorme potencial para transformar la educación, pero solo si se hace accesible para todos. Antes de centrarnos en avances tecnológicos futuristas, debemos asegurar que la infraestructura, formación docente y asequibilidad estén en su lugar.

En Q2BSTUDIO, nos comprometemos a desarrollar soluciones tecnológicas inclusivas que realmente marquen la diferencia en la educación global. La verdadera pregunta es: ¿estamos listos para hacer que esto suceda?

Las finanzas tradicionales dependen de mercados de tasas de interés maduros con instrumentos como los Acuerdos de Tasas a Futuro, Futuros de Tasas de Interés o swaps para mantener estructuras financieras líquidas y consistentes. Por otro lado, DeFi carece de tasas de interés naturales, lo que dificulta la replicación de estos mercados. En su lugar, DeFi puede desarrollar su propio mercado de rendimiento, aprovechando las Opciones de Madurez Constante Perpetuas (PCMOs) para introducir una nueva forma de negociación de rendimientos.

Q2BSTUDIO, empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, se especializa en la implementación de soluciones innovadoras basadas en tecnología blockchain, asegurando la integración eficiente de nuevos modelos financieros dentro del ecosistema DeFi.

Definiendo un Mercado de Rendimiento en DeFi

Para estructurar un mercado de rendimiento en DeFi, es fundamental establecer sus mecánicas principales. Una de ellas es:

Postulado 1

En un mercado de rendimiento, no todos los participantes pueden generar ingresos. Deben elegir un lado: obtener rendimiento cuando el valor del activo disminuye (posición corta) o cuando aumenta (posición larga).

Este principio establece un intercambio fundamental: la generación de rendimiento está intrínsecamente ligada a los movimientos del mercado, lo que significa que cada ganancia tiene una contraparte en pérdida.

Mecanismos para un Mercado de Rendimiento Eficiente

Para operar correctamente, un mercado de rendimiento debe cumplir con los siguientes criterios:

1. Observabilidad y Medición – Los rendimientos deben derivarse de datos de mercado transparentes.
2. Consistencia – El rendimiento a lo largo del tiempo debe reflejar el desempeño del activo subyacente.
3. Volatilidad Controlada – Los rendimientos deben ser estables para fomentar la participación.
4. Estructura Temporal – Debe existir una curva de rendimiento estructurada en distintos plazos.

Sin embargo, este marco enfrenta un desafío: debido a que los rendimientos son direccionales, el mercado puede experimentar desequilibrios donde una posición domina a la otra. Para resolver esto, debe existir un mecanismo adicional.

Asegurando la Liquidez del Mercado

Un mercado de rendimiento eficiente debe incentivar la participación en ambos lados, especialmente para posiciones opuestas al sentimiento predominante del mercado. Si, por ejemplo, el mercado de futuros está en contango y la mayoría de los inversores prefieren posiciones largas, las posiciones cortas podrían escasear, generando ineficiencias y riesgos de liquidez.

Postulado 2

Para garantizar la liquidez en un mercado de rendimiento, los ingresos por rendimiento deben estructurarse de manera que favorezcan a los participantes que toman posiciones contrarias a las expectativas del mercado.

Esto da lugar a dos condiciones adicionales para la liquidez:

1. Rendimientos Ajustados por Deriva – Las posiciones cortas deben ganar más cuando la deriva de futuros es positiva y viceversa.
2. Rendimientos Ajustados por Notional – Los pagos deben ser proporcionales a la relación notional entre participantes largos y cortos.

Q2BSTUDIO, con su experiencia en implementación de mercados descentralizados y contratos inteligentes, trabaja en desarrollar soluciones que optimicen la liquidez en los mercados de rendimiento mediante modelos matemáticos y automatización con blockchain.

PCMOs: La Base del Mercado de Rendimiento en DeFi

Las PCMOs amplían el concepto de opciones tradicionales mediante ajustes dinámicos en el precio de ejercicio y un modelo perpetuo. Permiten:

• Futuros Perpetuos Sintéticos – Una combinación de opciones PCMO Call y PCMO Put replica un contrato de futuros perpetuo incorporando expectativas de rendimiento.
• Mecanismo de Costos de Mantenimiento – El rendimiento refleja la deriva esperada del precio a lo largo del tiempo.
• Cumplimiento de Condiciones Base – Derivan de datos observables, aseguran consistencia, mantienen una volatilidad controlada y permiten la generación de una curva de rendimiento estructurada.

Mejorando la Liquidez con PCMOs

La liquidez es un desafío clave en los mercados de rendimiento. Si la mayoría de los participantes toman una sola dirección, puede generarse un desequilibrio. Para abordar esto, las PCMOs cuentan con:

• Rendimiento Ajustado por Notional – La distribución del rendimiento se pondera según el valor notional, evitando el dominio unilateral del mercado.
• Precios de Ejercicio Ajustados por Deriva – Se modifican en función de la deriva esperada en el mercado, incentivando posiciones contrarias a la tendencia predominante.

Estructura Temporal del Rendimiento

Las PCMOs aprovechan los mercados de futuros y opciones para derivar rendimientos de corto y mediano plazo con mayor estabilidad que las tasas de financiación perpetuas, que suelen ser altamente volátiles. Esto proporciona a DeFi una curva de rendimiento estructurada y negociable.

Q2BSTUDIO se especializa en la creación de plataformas tecnológicas que integran estos modelos de rendimiento de manera eficiente dentro del ecosistema DeFi, garantizando seguridad, liquidez y escalabilidad.

Conclusión

Las Opciones de Madurez Constante Perpetuas (PCMOs) introducen un mercado de rendimiento innovador en DeFi al basarse en opciones para replicar futuros perpetuos. A diferencia de los mercados de tasas de interés tradicionales, las PCMOs permiten la generación direccional de rendimiento, asegurando liquidez a través de mecanismos ajustados por deriva y notional. Al integrar estructuras de plazo estables y precios impulsados por el mercado, las PCMOs crean un mercado de rendimiento sostenible y eficiente para activos digitales.

Q2BSTUDIO continúa a la vanguardia en el desarrollo de soluciones basadas en blockchain, ofreciendo plataformas tecnológicas que optimizan la liquidez y funcionalidad de los mercados de rendimiento en DeFi, impulsando nuevas oportunidades financieras.

¿Qué se necesita para redefinir la soberanía de los datos en la era de la IA y los videojuegos? Para CARV, la clave está en devolver el poder a los usuarios mientras se amplían los límites de lo posible en los ecosistemas digitales. Con el lanzamiento de su testnet CARV SVM Chain y la reciente cotización de su token en Indonesia y América Latina, CARV está alcanzando un nuevo nivel en el escenario global.

Desde Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo y servicios tecnológicos, comprendemos la importancia de la soberanía de los datos y la innovación en la inteligencia artificial y el gaming. Nuestra experiencia en soluciones digitales nos permite ofrecer un enfoque estratégico y tecnológico alineado con las necesidades de la nueva era digital.

Uno de los principales retos técnicos que ha enfrentado CARV en el desarrollo de su SVM Chain ha sido la creación de una arquitectura de escalamiento horizontal capaz de manejar operaciones de agentes inteligentes de manera eficiente. Gracias a su enfoque basado en tecnología de conocimiento cero y entornos de ejecución confiables, la plataforma garantiza privacidad, escalabilidad y seguridad sin precedentes.

La llegada de la web3 pone a los usuarios en el centro de la gestión de sus datos. CARV ha desarrollado un marco que permite la autenticación y verificación de datos mientras preserva la privacidad del usuario. Este modelo facilita la construcción de sistemas de IA más inteligentes y autónomos, resolviendo la problemática de acceso fragmentado y no confiable a la información.

El crecimiento de la comunidad de usuarios y proyectos integrados en su ecosistema demuestra el interés creciente en estas soluciones. Q2BSTUDIO colabora con iniciativas innovadoras que buscan transformar la manera en que se gestiona, protege y utiliza la información en entornos digitales, potenciando desarrollos que incorporan desde blockchain hasta inteligencia artificial.

CARV también ha identificado oportunidades estratégicas en regiones con ecosistemas digitales en expansión como el sudeste asiático y América Latina. En estas regiones, donde la penetración de dispositivos móviles es elevada, la soberanía de los datos cobra especial relevancia al permitir que los usuarios moneticen su huella digital de manera segura y transparente.

A nivel de utilidad real, el token de CARV no solo funciona como un activo de intercambio, sino que también habilita funcionalidades clave dentro de la plataforma. Se utiliza para tarifas de transacción, acceso a servicios premium y participación en la gobernanza del ecosistema. Este modelo basado en incentivos favorece una comunidad activa y fortalecida.

La integración con otras plataformas tecnológicas agrega aún más valor al ecosistema de CARV. Al colaborar con proyectos de IA y seguridad blockchain, están impulsando estándares que optimizan la confiabilidad y eficiencia de los datos. En Q2BSTUDIO, apoyamos la implementación de soluciones innovadoras que mejoren la interoperabilidad y la descentralización de datos dentro de ecosistemas digitales avanzados.

El futuro del sector pasa por la creación de agentes de IA con autonomía económica, capaces de interpretar datos blockchain y tomar decisiones estratégicas de manera independiente. En este escenario, CARV está sentando las bases para aplicaciones en sectores como DeFi, videojuegos y redes sociales descentralizadas. En Q2BSTUDIO analizamos y adoptamos tecnologías vanguardistas que nos permiten ofrecer soluciones alineadas con estas tendencias emergentes.

Sin duda, el camino de CARV representa una transformación en la manera en que se gestionan los datos, la IA y los videojuegos, con oportunidades de crecimiento en regiones clave. En Q2BSTUDIO seguimos de cerca estas innovaciones, aportando nuestro conocimiento en desarrollo tecnológico para potenciar su implementación en diversas industrias.

Hablemos con honestidad: la combinación de IA y blockchain ha sido promovida como la solución definitiva para el futuro. IA aporta inteligencia, blockchain garantiza confianza. Juntas, parecen crear un sistema descentralizado e inteligente que nadie puede corromper y en el que todos pueden confiar.

Hasta que falla.

Cuando eso ocurre, surge la gran pregunta: ¿Quién es el responsable? Y en lugar de respuestas claras, lo que obtenemos es un juego de señalamientos. Es momento de hablar sobre lo que sucede cuando la IA falla dentro de la blockchain. No hablamos de simples errores de servidor o respuestas erróneas de un chatbot, sino de fallos críticos en un sistema que se suponía inquebrantable.

Y lo más importante: ¿quién asume la responsabilidad?

La idea de combinar IA con blockchain nació de una buena intención. La IA procesa y actúa sobre grandes cantidades de datos, mientras que blockchain aporta transparencia y descentralización. En teoría, obtenemos sistemas que pueden pensar y adaptarse sin necesidad de una autoridad central, con contratos inteligentes que no solo ejecutan órdenes, sino que analizan datos, hacen predicciones y toman decisiones.

En la práctica, la realidad es más compleja.

Tomemos como ejemplo una aplicación descentralizada de préstamos que utiliza IA para evaluar a los solicitantes. No solo analiza el historial de la billetera digital, sino también el comportamiento de trading, interacciones previas en protocolos financieros y hasta presencia en redes sociales. Luego asigna un puntaje crediticio basado en esos datos.

¿Y si la IA marca a alguien como de alto riesgo simplemente porque en algún momento invirtió en una criptomoneda que cayó en valor? Esa persona no podrá acceder a un préstamo, aunque nunca haya incumplido con sus pagos.

Entonces, ¿de quién es la culpa? ¿Del desarrollador? ¿De los datos? ¿Del modelo de IA? ¿Del blockchain?

El contrato inteligente ejecutó su lógica correctamente, pero la lógica estaba equivocada. O los datos eran deficientes. O el entrenamiento del modelo tenía sesgos.

En sistemas tradicionales, si algo falla, la empresa se hace responsable, emite disculpas o implementa correcciones. Pero en entornos descentralizados, la falta de un punto central de control hace que no haya nadie específico a quien culpar. Esto puede ser una ventaja en términos de seguridad y resistencia a la censura, pero también es un problema cuando ocurren fallos.

Estudios recientes muestran que menos del 30% de los usuarios confían plenamente en sistemas de IA, especialmente en aplicaciones financieras. Cuando además se les dice que esas IA operan en un entorno descentralizado sin servicio al cliente, la confianza es aún más baja.

El verdadero problema no es la IA ni la blockchain, sino el diseño del sistema. La IA funciona con probabilidades: aprende, estima y mejora. La blockchain es rígida y determinista: ejecuta instrucciones de forma exacta. Para combinarlas de forma efectiva, se necesita un diseño maduro y bien pensado, algo que a menudo se sacrifica en la urgencia por lanzar productos.

Otro gran desafío son los aspectos legales y éticos. Si un sistema de IA comete una discriminación en un banco tradicional, la institución es responsable ante la ley. Pero si un sistema automatizado operado por un DAO niega un préstamo de forma injusta, ¿a quién se le puede pedir explicaciones? ¿Se pueden revertir las decisiones cuando quedan grabadas en blockchain?

Hemos creado sistemas con impacto real, pero sin una estructura de responsabilidad clara. Esto no es innovación; es un problema legal esperando a suceder.

Pero hay soluciones para mejorar la integración de IA y blockchain:

1. Modelos transparentes – Utilizar modelos de IA de código abierto o al menos garantizar visibilidad sobre cómo se toman las decisiones.

2. Supervisión humana – Permitir revisión humana para decisiones críticas en lugar de dejar todo en manos de contratos inteligentes.

3. Versionado y reversión de modelos – Implementar formas de actualizar o revertir modelos de IA defectuosos utilizados en smart contracts.

4. Cálculo off-chain y validación on-chain – Ejecutar los modelos de IA fuera de la blockchain, utilizando oráculos para verificar y registrar los resultados sin comprometer la integridad de la red.

En última instancia, la cuestión no es solo a quién culpar cuando la IA en blockchain falla, sino cómo diseñamos sistemas que eviten estos problemas desde el inicio.

En Q2BSTUDIO, como especialistas en desarrollo y servicios tecnológicos, entendemos los desafíos de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain. Nos enfocamos en desarrollar soluciones innovadoras que equilibren transparencia, control y eficiencia, asegurando que la transformación digital sea segura y confiable para las empresas y usuarios.

No se trata solo de evitar fallos tecnológicos. Se trata de construir soluciones que protejan a quienes las usan. En Q2BSTUDIO, creemos que el verdadero éxito de la IA y blockchain no está en su potencial, sino en cómo se implementan de manera responsable.