La convergenza tra intelligenza artificiale (AI) e tecnologia blockchain ha il potenziale per rimodellare le industrie e ridefinire il modo in cui interagiamo con i sistemi digitali. Sebbene l’intelligenza artificiale prometta automazione, efficienza ed esperienze personalizzate, deve affrontare sfide legate alla fiducia, alla trasparenza e all’integrità dei dati.
Blockchain, con la sua sicurezza e immutabilità intrinseche, offre una soluzione potente. Covalent è in prima linea in questa rivoluzione, fornendo l’infrastruttura dati e gli strumenti necessari per costruire un futuro di intelligenza artificiale affidabile e decentralizzata.
Le tendenze chiave che spingono l’intelligenza artificiale e la blockchain verso la convergenza
Diverse tendenze chiave stanno guidando la convergenza tra AI e blockchain. Innanzitutto, c’è una crescente domanda di fiducia e trasparenza nei sistemi di intelligenza artificiale. Gli utenti vogliono sapere come gli algoritmi di intelligenza artificiale prendono decisioni e hanno bisogno della garanzia che i dati utilizzati per addestrare questi modelli siano accurati e imparziali.
In secondo luogo, l’ascesa dell’intelligenza artificiale decentralizzata sta creando nuove opportunità di innovazione e collaborazione. La blockchain consente la condivisione sicura di dati e algoritmi, favorendo un ecosistema di intelligenza artificiale più democratico e inclusivo. In terzo luogo, la crescente disponibilità di dati on-chain sta fornendo una ricca fonte di informazioni per i modelli di intelligenza artificiale.
“I sistemi guidati dall’intelligenza artificiale si basano su dati completi e accurati, ma la maggior parte delle blockchain sono isolate. Covalent risolve questo problema offrendo un accesso unificato a oltre 100 catene, consentendo agli agenti di intelligenza artificiale di spostare le risorse attraverso la catena e prendere decisioni informate senza problemi di frammentazione”, ha affermato Ganesh Swami, CEO e cofondatore di Covalent.
Il problema dei dati strutturali nell'intelligenza artificiale Web3
Nonostante l’immenso potenziale, l’integrazione dell’intelligenza artificiale e della blockchain presenta sfide significative. La frammentazione dei dati e la limitata interoperabilità tra blockchain ostacolano lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale realmente integrati. Anche la scalabilità, la sicurezza e la necessità di dati verificabili sono considerazioni critiche. Tuttavia, queste sfide rappresentano anche significative opportunità di innovazione.
L’intelligenza artificiale prospera su set di dati strutturati e ad alta integrità. In settori come quello finanziario e sanitario, i dati sono organizzati meticolosamente per garantire che i modelli di intelligenza artificiale funzionino in modo efficiente. Il Web3, al contrario, è un paesaggio frammentato. I dati on-chain sono abbondanti ma non strutturati e la loro affidabilità è spesso discutibile. Questa mancanza di livelli di dati puliti e componibili ha gravemente ostacolato l’impatto dell’intelligenza artificiale sulle applicazioni blockchain.
Collegare l'intelligenza artificiale e la blockchain: il ruolo di Covalent e GoldRush in questa evoluzione
Covalent ha riconosciuto questa lacuna e ha creato API di dati blockchain chiamate GoldRush per colmarla. Strutturando i dati blockchain, Covalent consente agli agenti AI di ragionare, automatizzare e ottimizzare i flussi di lavoro in modo dinamico, senza le inefficienze delle origini dati frammentate. Con dati verificabili in tempo reale su oltre 100 blockchain, gli agenti IA possono ora eseguire compiti decisionali complessi e autonomi, dalle operazioni cross-chain alla conformità normativa.
Per le aziende, ciò significa che gli agenti AI possono ora automatizzare le interazioni tra protocolli decentralizzati basati su contratti intelligenti, che fungono essi stessi da sistemi di automazione finanziaria. Invece di verificare i dati sulla catena, poiché la blockchain è già verificabile in base alla progettazione, questi agenti sfruttano dati strutturati e crittograficamente provati provenienti da fonti come Ethereum Wayback Machine per eseguire decisioni informate attraverso i protocolli.
Ciò consente movimenti di asset cross-chain, gestione automatizzata della tesoreria, esecuzione della governance e coordinamento senza soluzione di continuità tra le applicazioni di finanza decentralizzata (DeFi), riducendo gli attriti e ottimizzando i flussi di lavoro senza intervento umano diretto.
Questo impatto non è solo teorico. Aziende come Rainbow, CoinLedger ed EY stanno già sfruttando i dati strutturati della blockchain di GoldRush per migliorare la conformità, la sicurezza e l'automazione finanziaria basata sull'intelligenza artificiale. Anche altre entità, come Entender Finance e Awaken Tax, stanno raccogliendo i benefici della GoldRush.
"Sfruttiamo i dati strutturati on-chain e l'intelligenza artificiale di GoldRush per automatizzare la contabilità blockchain e fornire report finanziari in tempo reale per le imprese Web3", ha affermato Omar Khattab, ingegnere fondatore di Entender Finance.
Anche Andrew Duca, co-fondatore di Awaken Tax, ha espresso la sua soddisfazione per l'integrazione di GoldRush.
"Non avremmo potuto creare il nostro prodotto fiscale senza GoldRush per un facile accesso a dati multichain ampi e ricchi", ha aggiunto Duca.
Il futuro: Zero Employee Enterprises (ZEE) e operazioni Web3 basate sull'intelligenza artificiale
L’espansione dei set di dati pronti per l’intelligenza artificiale di GoldRush sta gettando le basi per modelli di business completamente autonomi e basati sull’intelligenza artificiale, un concetto noto come Zero-Employee Enterprises (ZEE).
Le ZEE rappresentano un cambiamento di paradigma, in cui gli agenti AI eseguono autonomamente funzioni aziendali con un intervento umano minimo. Questo va oltre la semplice automazione. Comprende la gestione finanziaria basata sull’intelligenza artificiale, la supervisione della tesoreria in tempo reale e la governance dell’organizzazione autonoma decentralizzata (DAO), il tutto funzionante in modo efficiente senza i ritardi che spesso derivano dall’elaborazione umana.
"Le aziende limitate ai prodotti approvati da Google possono ora creare agenti AI che utilizzano dati on-chain grazie alla disponibilità di Covalent e, per estensione, delle API GoldRush offerte sul mercato di Google che sono integrate nelle offerte di prodotti Covalent relativi all'intelligenza artificiale, il che significa che è ora possibile sviluppare sistemi di sciami di agenti, o Zero Employee Enterprises (ZEE), per migliorare l'efficienza nelle operazioni aziendali principali", ha osservato Ganesh.
Anche il lancio dell’AI Agent Software Development Kit (SDK) 0.2.0 segna una pietra miliare significativa. Questo strumento offre agli agenti AI la capacità di interagire con i dati blockchain in modo programmatico e senza soluzione di continuità. L'SDK è progettato per:
- Gestione delle posizioni DeFi: gli agenti AI possono gestire autonomamente le posizioni di liquidità e ottimizzare le strategie di yield farming.
- Automazione della governance DAO: l'intelligenza artificiale può eseguire proposte, gestire operazioni di tesoreria e coordinare gli incentivi.
- Operazioni cross-chain: gli agenti AI possono collegare facilmente risorse, eseguire scambi e gestire portafogli multi-chain.
- Flussi di lavoro AI aziendali: automazione dei processi aziendali in più fasi con dati on-chain strutturati e ottimizzati per l'intelligenza artificiale.
Perché l'industria delle criptovalute deve ripensare la propria strategia di intelligenza artificiale
Mentre l’intelligenza artificiale avanza a un ritmo vertiginoso, le criptovalute faticano ancora a tenere il passo. Anche con la prevista integrazione della tecnologia blockchain, le criptovalute rimangono parecchi passi indietro nell’adozione dell’intelligenza artificiale. "Molto di ciò che sta accadendo oggi nell'intelligenza artificiale crittografica è già stato fatto negli spazi di intelligenza artificiale tradizionale due anni fa", ha affermato Ganesh.
Secondo Ganesh Swami, il problema non è solo tecnico: è ciclico. "L'attuale ciclo dell'intelligenza artificiale è stato avviato nel 2023 da OpenAI con ChatGPT come prodotto rivolto al consumatore, mentre le criptovalute erano in un mercato ribassista e avevano appena iniziato a prendere atto di progetti non rivolti ai consumatori e di infrastrutture AI decentralizzate come BitTensor", ha spiegato.
Il settore si trova ora ad affrontare un rischio temporale. L'evoluzione dell'intelligenza artificiale di Web3 riuscirà a recuperare il ritardo prima che la domanda imponga una trasformazione rapida (e reattiva)? Affinché l’intelligenza artificiale basata su blockchain raggiunga l’adozione mainstream, i problemi che risolve devono diventare abbastanza urgenti da richiedere un cambiamento.
“Prendiamo ad esempio i deep fake: nessuno spingerà per la verifica della blockchain su larga scala finché la crisi non sarà innegabile. Ciò crea un rischio temporale: diventerà una priorità tra due anni? Cinque? Difficile da prevedere”, ha osservato Ganesh.
La prossima fase dell’innovazione blockchain guidata dall’intelligenza artificiale sarà definita dalla rapidità con cui le aziende riconosceranno e agiranno in base alla necessità di dati strutturati e verificabili. Gli agenti IA non possono funzionare in modo efficace senza informazioni precise e organizzate sulla blockchain.
Affinché Web3 possa veramente abbracciare l’intelligenza artificiale, deve andare oltre i set di dati frammentati e inaffidabili verso un’economia dei dati componibile e strutturata. La domanda non è se l’intelligenza artificiale trasformerà il Web3: lo ha già fatto. La vera domanda è: Web3 fornirà all’IA i dati di cui ha bisogno per avere successo? Il futuro del settore dipende dalla risposta.
Il post La verità sull'intelligenza artificiale in Web3: Covalent spiega cosa manca è apparso per la prima volta su BeInCrypto .