LYS Labs es una plataforma de vanguardia que convierte datos no estructurados de blockchain en información procesable y bien organizada. Lanzada en 2023, su rápido ascenso es evidente por los 4 millones de dólares que recaudó de rondas de ángeles y semillas, un claro indicador de un cambio en las finanzas en cadena. Están construyendo la columna vertebral para la inteligencia lista para máquinas en los mercados de capital, y lo están haciendo con Solana, una blockchain considerada como una plataforma ideal para los mercados de capital de internet.
Transformando Datos No Estructurados en Información Procesable
La magia radica en su capacidad para convertir información cruda de blockchain en datos estructurados y ricos en contexto. Este proceso es vital para permitir que los agentes de IA actúen de manera efectiva en la cadena. Tienen un portal para desarrolladores que presume de una latencia de menos de 14 ms para procesar datos en bruto, haciéndolo accesible de inmediato. Su pila de datos contextualizados está en pruebas y reporta alrededor de 30 ms para obtener información. Han aprovechado los Generadores Aumentados por Recuperación en Cadena para alimentar a Solexys, un copiloto que ayuda a los analistas a recibir señales avanzadas y consultar datos de blockchain usando lenguaje natural.
¿Por Qué Es Tan Importante el Datos Estructurados?
Los datos estructurados son la piedra angular para la IA en finanzas. Permiten a las máquinas procesar y actuar sobre la información rápidamente, lo cual es esencial en los mercados tradicionales para la toma de decisiones rápida y la ejecución de estrategias. Pero los sistemas en cadena han sido frenados por datos no estructurados. Ahí es donde entra LYS Labs, ofreciendo datos estructurados y conscientes del contexto que transforman transacciones crudas de blockchain en flujos de información. Esto es crucial para permitir que los agentes de IA asuman tareas complejas como la detección de anomalías e incluso la ejecución autónoma, que son necesarias para obtener una ventaja competitiva en mercados que cambian rápidamente.
Implicaciones de la Inteligencia Lista para Máquinas
La inteligencia lista para máquinas tendrá un impacto monumental en los mercados financieros. A medida que el comercio impulsado por IA se vuelve más prevalente, la demanda de datos estructurados y contextuales se disparará. Se espera que el volumen de datos en cadena se duplique cada año, poniendo una presión inmensa en el análisis impulsado por humanos. LYS Labs tiene como objetivo reducir el tiempo de procesamiento a la mitad, lo cual es esencial ya que un retraso de microsegundos puede significar la diferencia entre ganancia y pérdida. Con la inteligencia lista para máquinas, podríamos ver el nacimiento de nuevos productos financieros y una asignación de capital más rápida, alterando fundamentalmente el panorama financiero.
El Camino por Delante para LYS Labs
Actualmente enfocados en Solana, LYS Labs tiene planes de expandir su alcance. Están construyendo infraestructura para capturar oportunidades cross-chain en tiempo real, una hazaña en la que las máquinas sobresaldrán. Además, están invirtiendo en la capa de agentes, que aún es un área en desarrollo en cripto. Al crear soporte nativo para la ejecución, incluidos los canales de datos y la orquestación, LYS Labs busca conectar la inteligencia con la acción en el mundo de las finanzas de máquinas.
Consideraciones Éticas y la IA en los Mercados de Capital
A medida que la integración de la IA en los mercados de capital se acelera, las consideraciones éticas pasan al primer plano. La equidad, la transparencia, la responsabilidad y la mitigación de sesgos son temas críticos. La IA debe ser diseñada para evitar la discriminación y proporcionar decisiones explicables. La Asociación de Mercados Financieros en Europa enfatiza la necesidad de evaluar los sistemas de IA en busca de sesgos en los conjuntos de datos con supervisión humana. De manera similar, la Declaración de Toronto subraya la importancia de proteger a los individuos de sesgos y asegurar la equidad en los mercados financieros, donde las decisiones de IA pueden tener impactos significativos.
El Papel de los Datos Estructurados en la Mitigación del Sesgo Algorítmico
Los datos estructurados de las finanzas de blockchain pueden ayudar a reducir el sesgo algorítmico al garantizar la procedencia y la transparencia de los datos. La naturaleza inmutable de blockchain registra los orígenes y la historia de los datos, asegurando su calidad. Sin embargo, si los datos son defectuosos, la permanencia de blockchain podría afianzar los sesgos. Es vital que los datos utilizados para entrenar modelos de IA sean de alta calidad y representativos. Con datos estructurados de blockchain, los sistemas de comercio de IA pueden acceder a conjuntos de datos verificados, mejorando la precisión predictiva y reduciendo los sesgos emocionales en el comercio.
Asegurando el Acceso Equitativo a Herramientas de IA
Las startups de fintech pueden asegurar un acceso equitativo a herramientas de inteligencia lista para máquinas priorizando la transparencia, el diseño inclusivo y la participación de la comunidad. Por ejemplo, ZestFinance utiliza un subyacente impulsado por IA que evalúa tanto datos tradicionales como no tradicionales para evaluar a prestatarios con un historial crediticio limitado. Los avances tecnológicos como la computación en la nube también empoderan a las empresas más pequeñas para escalar rápidamente. El cumplimiento de las normas de accesibilidad y la participación de la comunidad son cruciales para garantizar un acceso equitativo a los servicios financieros impulsados por IA.
Desigualdades Creadas por Finanzas Impulsadas por IA
El auge de las finanzas impulsadas por IA podría resultar en desigualdades principalmente por el acceso desigual a tecnologías avanzadas de IA y el aumento de la concentración de mercado. Las instituciones más grandes pueden utilizar herramientas de IA sofisticadas para optimizar los retornos, mientras que las empresas más pequeñas pueden tener dificultades para competir. Este desequilibrio puede llevar a la concentración del mercado, donde unos pocos proveedores de servicios de IA dominan. Además, las estrategias de comercio impulsadas por IA pueden aumentar los riesgos sistémicos y la volatilidad del mercado, afectando desproporcionadamente a los inversores menos sofisticados que carecen de las herramientas para gestionar estos riesgos.
Resumen
LYS Labs está a la vanguardia de la transformación de la IA en finanzas a través de datos estructurados, abordando desafíos centrales en el espacio blockchain. Al convertir datos no estructurados en inteligencia lista para máquinas, están despejando el camino hacia un paisaje financiero más eficiente y equitativo. A medida que la IA continúa redefiniendo los mercados de capital, es crucial sopesar las implicaciones éticas y asegurar que todos los participantes del mercado tengan los recursos para tener éxito en esta nueva era.
