Inteligencia Artificial y Blockchain para la Trazabilidad y Transparencia de Datos

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Voy a voy a proyectar. Okay. Eh, se ve, ¿verdad? ¿Me escuchan también? No. Sí, se ve muy bien. Okay. Muy buenas tardes. Muy buenas tardes a todos. Es es un placer estar aquí en la Jacaton Ethereum 2025 eh compartiendo con tantos innovadores, investigadores y desarrolladores apasionados por el impacto de la tecnología.

Soy ingeniero de sistemas. Eh, y como ya me ha presentado Javier, estoy al igual que ustedes entusiasmado por la innovación. Eh, okay. Vamos a ver la siguiente presentación. Okay.

Bueno, este esta es una invitación a liderar proyectos innovadores de inteligencia artificial. Eh, lo primero es atreverse a pensar distinto, a romper el miedo y comenzar, aunque el camino nos esté claro, eh lo segundo es persistir, ajustar, mejorar y aprender del proceso una y otra vez. Eh, porque la innovación no se logra de un día para otro, se construye eh de a pocos, dando pasos con disciplina y propósito, ¿no?, hasta lograrlo.

Y recuerden algo esencial, la inteligencia sin la trazabilidad es solo predicción, ¿no? Pero con la trazabilidad se convierte en evidencia, ¿no? Y eso cambia todo. Vamos a ver si eh el control de calidad industrial, por ejemplo, ¿no? Imaginemos una podrían tener defectos,

pero ¿cómo se llegó a esa conclusión? Eh, ¿qué modelo usó? ¿Con qué datos y en qué momento? Nadie podría comprobar después si esa decisión fue correcta o manipulada, ¿no? Aquí entra la trazabilidad. Cada resultado que da la IA se guarda en una cadena de bloques junto con la fecha y el modelo y los parámetros utilizados. Así, si alguien presenta un reclamo o se hace una auditoría, se puede demostrar que la decisión fue legítima y a la vez eh se puede

verificar ello, ¿no? En pocas palabras, la IA detecta y blockchain certifica, ¿no? De una simple predicción vamos a pasar a una evidencia confiable y auditable. En el ámbito de la verificación de los datos financieros, por ejemplo, si pensamos en un sistema que revisa miles de registros contables en segundos, la inteligencia artificial puede detectar errores o movimientos inusuales de inmediato, ¿no? Pero si ese resultado se puede borrar o alterar,

pierde toda su credibilidad. Entonces, al integrarlo con blockchain, esa alerta queda registrada de manera permanente, con sello de tiempo y sin posibilidad de modificación. Así, cuando alguien audita las cuentas puede comprobar que el hallazgo de la IA fue real y no manipulado. En pocas palabras, la IA identifica el problema y blockchain conserva la evidencia.

un diagnóstico médico asistido por IA, ¿no? En medicina la inteligencia artificial ya apoya a los médicos analizando radiografías y tomografías para detectar posibles enfermedades. Pero imaginen que un paciente pregunta, ¿cómo puedo confiar en que ese resultado fue generado por un modelo seguro y no alterado? Con blockchain, cada diagnóstico queda vinculado a la versión exacta del modelo, la fecha y los parámetros con los que fue ejecutado.

Si más adelante el hospital revisa el caso, puede demostrar que la IA actuó correctamente y que el resultado no fue manipulado, ¿no? Entonces, la IA predice y blockchain valida. No es cuando pasamos de una simple sugerencia automática a una evidencia médica certificada. En la logística y la cadena de suministros.

En logística, la inteligencia artificial puede anticipar retrasos causados por el tráfico, el clima o fallas en la ruta, pero sin trazabilidad nunca sabríamos si esa predicción fue realmente hecha a tiempo o si alguien la ajustó después. Con blockchain cada predicción queda registrada como un bloque inmutable. con la fecha y la evidencia del cálculo original.

Así, si un cliente reclama un retraso, la empresa puede demostrar que el sistema ya lo había previsto y actuó con transparencia, ¿no? Entonces, en este escenario la IA anticipa y blockchain blockchain demuestra la verdad. Eh, en los datos ambientales y sostenibles, ¿no? Hoy la inteligencia artificial se usa para medir la contaminación del aire, el consumo energético y las emisiones de carbón.

Pero si esos datos se modifican o se pierden los reportes ambientales, dejan de ser confiables. Con blockchain. En cambio, cada medición queda registrada con su fecha, ubicación y fuente original, creando un historial imposible de alterar. Así, gobiernos, empresas y ciudadanos pueden confiar en que los números reflejan la realidad. Entonces, en resumen, la IA mide y blockchain garantiza la confianza en la inteligencia artificial nos da la

capacidad, eso lo sabemos, de ver más lejos, más rápido. En cambio, blockchain nos da la capacidad de confiar en lo que vemos. Eso es un impulso a futuro, ¿no? Eh, ¿qué es lo que hace al momento de la transformación de los datos? ¿No? Esos datos se vuelven veraces y certificados. El problema de la confianza digital.

Actualmente vivimos rodeados de datos, pero seguimos preguntándonos si podemos confiar en ellos, si los sistemas actuales generan predicciones, reportes, decisiones confiables. Pero, pero pocas veces podemos verificar cómo se generaron. Ese es el verdadero desafío, la falta de transparencia algorítmica. En América Latina, la trazabilidad de datos no es solo un tema técnico, es institucional.

Gobiernos universidades empresas necesitan confianza digital. Cuando integramos inteligencia artificial y blockchain, creamos un mecanismo de control, no por decreto, como si fuera algo político, sino por diseño. Veamos un caso emblemático, el caso de Walmart y IBM, Food Trust, ¿no? Para entrar un poco en contexto, hace algunos años Walmart enfrentaba un gran desafío, rastrear el origen de sus productos

frescos como mangos o lechugas, ¿no? Entonces, esto podía tomar hasta una semana completa eh este rastreo, ¿no? que había un lote contaminado, se necesitaban días de llamadas, correos y papeleo, al fin encontrar de dónde venía el problema. Entonces, Walmart decidió integrar blockchain en su cadena de suministros junto a IBM y hoy una caja de frutas o vegetales ya tiene un código único que registra desde la

granja hasta la tienda, donde cada actor del proceso, sea productor transportista distribuidor sube su información a una cadena de bloques compartida e inmutable. Entonces, como resultado, eh rastrear un mango que antes tomaba 6 días, ahora solo toma 2 segundos. Y no solo ganaron velocidad, ganaron confianza y cada lote es verificable en cada paso.

Eh, una caja puede tener un sello de tiempo y cada dato se convierte en evidencia. La inteligencia artificial analiza los registros y detecta riesgos sanitarios y blockchain asegura que nadie pueda alterar los datos. Así Walmart dio el gran paso a la trazabilidad reactiva, a una trazabilidad inteligente y confiable. Entonces, en este escenario, la IA previene y blockchain certifica y juntas garantizan la seguridad alimentaria.

Veamos otro caso interesante. Figure Technologies, el ciclo de vida de préstamos con blockchain. Hablemos ahora de un caso financiero muy interesante. Figure Technologies. Eh, esta empresa decidió digitalizar por completo el ciclo de vida de un préstamo. ¿Quién no se ha quién no se ha pedido un préstamo? ¿Quién no tiene una deuda? ¿No? desde que el cliente lo solicita hasta que si financia se vende o se cancela.

Antes, en cada préstamo, lo que pasaba en procesos manuales y lentos con formularios en papel, verificaciones duplicadas y una larga cadena de intermediarios, eso significaba costos altos, errores humanos y demoras en liberar el dinero. con blockchain eso cambió, ¿no? Hoy cada paso del préstamo, la solicitud, la aprobación, la firma y la transparencia queda registrado directamente en la cadena en un solo sistema transparente.

No hay duplicidad de datos y cada transacción tiene sello de tiempo y puede ser verificada por todas las partes involucradas. el impacto. La empresa logró reducir más de 100 puntos básicos por préstamo, es decir, ahorró cerca de 1% del costo financiero total, lo que representa millones de dólares anuales en eficiencia operativa. Claro, además de eliminar intermediarios eh los tiempos de aprobación, ¿no? días eh días de de de comunicación de correos,

¿no? A cuestión de horas, ¿no? En resumen, antes el proceso era manual, lento y fragmentado. Ahora es digital, es automático y totalmente usa la trazabilidad. Este caso demuestra que la trazabilidad y la automatización no solo aplican a cadenas logísticas, sino sino también transforman el corazón de las finanzas modernas. Eso tengámoslo presente. Otro caso, el de slide Ever, la trazabilidad de diamantes y bienes valiosos.

Estamos pasando ahora a una industria completamente distinta, ¿no? La de los diamantes, por ejemplo. Durante años el comercio de diamantes enfrentó un problema serio, ¿no? Certificados en papel, registros dispersos y lo peor, riesgos de falsificación, ¿no? Un diamante podía cambiar de manos varias veces y era casi imposible demostrar su origen real. No, aquí es donde entra eh una empresa que decidió usar blockchain para crear la huella digital de cada piedra preciosa. ¿Y cómo lo hizo? En

cada diamante es escaneado y se le asigna un identificador único que incluye más de 40 atributos físicos, ¿no? La talla, el peso, el color, la pureza. y número de certificado. Esa información se guarda en la blockchain junto con su historial completo de propiedad, de transporte y certificación. Entonces, ¿qué es lo que cambió? Antes los certificados eran documentos que se podían falsificar.

Ahora el certificado está vinculado al diamante mismo, ¿no? Y es imposible de alterar. Bueno, si alguien intenta vender una joya robada y no certificada, el sistema lo detecta de inmediato. Entonces, los consumidores pueden escanear el código del diamante y verificar en segundos si realmente proviene de una fuente ética, ¿no? En pocas palabras, blockchain no solo protege un bien valioso, sino protege la confianza.

Esta empresa convirtió la autenticidad eh en papel en una autenticidad digital verificable y por supuesto eso cambió la percepción del valor, ¿no? Porque un diamante no solo brilla, ahora también demuestra su verdad. JP Morganchis, ¿no? O gestión de portafolios digitales e interoperabilidad blockchain. Ahora veremos un caso financiero a gran escala. JP Morgan.

Eh, en los bancos tradicionales, por ejemplo, manejar carteras de inversión digitales es un proceso lento, costoso y repetitivo, ¿no? En el caso de JP Morgan, eh las operaciones dentro de su plataforma eh Onix Digital AES, esto podría requerir más de 3000 pasos manuales, ¿se imaginan? más de 3,000 pasos manuales desde la verificación de datos, la liquidación, conciliación y registro en diferentes sistemas.

Eso significaba fricción operativa o costos y un riesgo constante de inconsistencia entre las plataformas. Y para resolverlo, el banco integró su sistema con blockchain, una red especializada en activos financieros. ¿Y qué es lo que cambió? Ahora todos los procesos de registro, validación y liquidación se realizan automáticamente sobre el blockchain, ¿no? Lo que garantiza sincronización entre distintas redes y elimina las tareas duplicadas.

En lugar de depender de intermediarios o validaciones cruzadas, ahora cada transacción se verifica y liquida en tiempo real. El resultado, una reducción del 20% en costos operativos, mayor eficiencia y una liberación significativa de capital gracias a la automatización y la interoperabilidad. En pocas palabras, antes los datos eh iban por cientos de manos, ahora solo pasan por una sola cadena, ¿no?

Este caso de blockchain no solo sirve para registrar información, sino para transformar procesos, ya sea transaccionales complejos en flujos simples, rápidos y confiables. Veamos. Eccosistemas de la cadena de suministros IA o IoT, ¿no? Más blockchain. Ahora vamos a pasar al terreno de la cadena de suministros, ¿no? Donde la trazabilidad, como saben todos ustedes, es clave, ¿no? Imaginemos una cadena larga agricultores

transportistas, fábricas, distribuidores y tiendas y cada uno genera datos, ¿no? Pero en sistemas distintos, sin conexión entre ellos. Antes ese era el problema, ¿no? Información fragmentada, documentos en papel, correos, hojas de cálculo que no hablaban entre sí. No, si un producto llevaba llegaba defectuoso o contaminado, rastrear rastrear su origen podía tomar días o incluso semanas, ¿no?

Con blockchain eso cambió, ¿no? Hoy existen ecosistemas completos como el sector textil o el alimentario, ¿no? donde cada participante registra sus datos en una cadena compartida e inmutable. Desde el momento en que se cosecha el algodón o se empaca el café, eh sus pasos quedan grabados con una fecha ubicación sensor IoT y responsable, ¿no? La inteligencia artificial analiza esos datos y puede detectar anomalías, retrasos o desperdicios, mientras que blockchain

garantiza la información, que la información eh no pueda ser modificada, ¿no? Y, ¿cuál sería el resultado entonces? Visibilidad total del recorrido del producto, del origen hasta el consumidor final. Los beneficios son claros, ¿no? Mayor transparencia, menor fraude, reducción de pérdidas y desperdicio y un nuevo tipo de confianza basada en datos verificables, ¿no? En pocas palabras, la IA observa, el IoT mide y blockchain certifica, ¿no?

si las cadenas de suministro dejan de ser opacas y se convierten en ecosistemas conectados y auditables, sostenibles, ¿no? La imagen es una arquitectura general de integración blockchain con un sistema. Nos aporta la lógica estructural que necesitamos explicar, ¿no?, en esta charla.

La integración de capas. Por ejemplo, en la columna izquierda eh tenemos el modelo blockchain. Eh describe los elementos nativos de una red blockchain, ¿no? Están los participantes, eh activos, transacciones, eventos, seguridad. En la columna central es la lógica del negocio. Muestra cómo esas operaciones se ejecutan y se registran a través de Smart Contract y APIs, ¿no? ¿Qué es un smart contract? No, son programas

automáticos que se ejecutan dentro de la blockchain. Eh, cumplen algo así como la función de un contrato digital, ¿no? Eh, si se cumplen eh ciertas condiciones, bueno, el sistema ejecuta la acción sin sin la intervención humana, ¿no? Ejemplo, si la IA detecta una anomalía, entonces registra el hash en la blockchain automáticamente.

¿Y qué es un hash? Un hash. Un hash es una huella digital única que se genera a partir de un dato, ¿no? O archivo. Sirve para comprobar que no ha sido modificado. ¿Y qué son las APIs? Bueno, eh son puentes de comunicación que permiten diferentes sistemas eh puedan hablar entre sí, ¿no? En este contexto, por ejemplo, el API conecta la IA o el sistema con la blockchain, ¿no?

Enviando y recibiendo datos de manera segura. Un ejemplo, el API envía a la blockchain el resultado del modelo IA, ¿no? Para que el contrato inteligente lo registre. Eh, ejemplos cotidianos de APIs, por ejemplo. Eh, a ver, expliquémoslo con analogías, ¿no? Eh, la API de Google Maps, por ejemplo, ¿no? Eh, esta permite que otras apps como Uber o Cabify muestren mapas y rutas sin tener que crear su propio sistema de

geolocalización. Eh, cuando pides un taxi, por ejemplo, en una app, no estás usando el mapa de esa empresa, sino el de Google Maps a través de su API o el API de Open no permite que cualquier aplicación use la inteligencia de Chat GPT dentro de su propio sistema, ¿no? Entonces, una universidad, por ejemplo, podría conectar su sistema académico con el modelo de IA de Chat GPT para responder consultas automáticas de los

alumnos ¿no? Y así, bueno, tenemos API de PayPal o API eh de Climas, API de Twitter, ¿no?, etcétera. En la columna derecha de este esquema estamos visualizando la columna sistema de gestión dice, ¿no? Es el front end, ¿no? Y y el backend que se conecta con la blockchain. Imaginemos un dashboard o un sistema institucional eh hace posible esa comunicación.

Ahora, como recordemos hace un momento hablamos de Walmart, a ver, intentemos hacer la analogía de Walmart, eh, y lo que hizo IBM, ¿no? Usando este mismo diagrama, ¿cómo sería? ¿no? Entonces, en la columna izquierda donde dice participantes de la cadena, bueno, ahí estaría, si estamos hablando de Walmart, estaría el agricultor, el transportista, el distribuidor, ¿no? Y finalmente Walmart ¿no?

está registrando dentro de la red blockchain y cada vez que uno de ellos realiza una acción, ¿no? Ejemplo, la acción de cosechar o la acción de empaquetar o entregar un lote, se genera una transacción. esa transacción se guarda como un bloque nuevo en la cadena, ¿no? Entonces, esos bloques están protegidos por un marco de seguridad criptográfico que va a garantizar que la información no pueda ser alterada, ¿no? En otras palabras, esta primera capa convierte

cada evento físico del proceso en un dato digital. eh 100% trazable, ¿no? Imaginemos un agricultor escanea un código QR al empaquetar mangos ¿no? Se crea un bloque con fecha, lote, ubicación, este la temperatura, etcétera, ¿no? Y qué es lo que hace la capa lógica de negocio, ¿no? está en el centro del esquema.

Aquí es donde ocurre la magia, ¿no? Toda esa información que llega desde los actores del modelo blockchain se procesa con smart contracts, contratos automáticos que verifican si los datos son válidos y cumplen las reglas del sistema. Ejemplo, si un lote de frutas supera cierta temperatura durante el transporte, ¿qué hace el smart contract? Lo marca automáticamente como riesgo sanitario.

Automáticamente, no hay intervención humana. Aquí también entra en juego la inteligencia artificial, ¿no? Un modelo de IA analiza los datos históricos de temperatura, humedad o tiempos de entrega y predice cuáles podrían tener riesgo antes de que lleguen al supermercado, ¿no? Nos ahorra ello un montón de tiempo. Es decir, la IA actúa en esta capa alimentando al sistema con alertas preventiva y los smart contract registran esas

alertas de forma automática en la blockchain. A ver, hagamos entonces una analogía didáctica. La IA piensa, el contrato inteligente ejecuta y la blockchain lo deja grabado para siempre. Esa sería la analogía. Ahora, la conexión vía API, ¿no? El API funciona como el mensajero, ¿no? Es el puente que conecta la IA, los smart contract y el sistema. de Walmart, ¿no? Eh, ejemplo, cuando la IA

detecta un riesgo en un lote que hace el API, envía ese resultado hacia la blockchain, donde el contrato inteligente lo valida y lo deja registrado como evidencia. en la capa del sistema de gestión, ¿qué es lo que sucede? No, en el lado derecho del esquema. Finalmente, toda esta información llega al sistema de Walmart eh desde un dashboard o una aplicación móvil, los supervisores pueden ver el recorrido completo de cada lote desde la

granja hasta la góndula y confirmar su autenticidad. con un solo clic. Eso es un gran avance, ¿no? El el backend almacena los datos históricos en un sistema de persistencia y el fronten muestra esa trazabilidad visual en tiempo real. Si ocurre un incidente como contaminación o pérdida de cadena de frío, puede arrastrar el lote en solo 2 segundos, ¿no?

Entonces, así es como las tres capas es como trabajan juntas. La IA predice riesgos antes de que ocurran. Blockchain registra cada paso eh con un sello de tiempo y confianza y el sistema muestra todo con transparencia. Entonces, Walmart eh ha pasado de un proceso reactivo de 6 días a un modelo preventivo, ¿no? Y por supuesto auditable en segundos.

Entonces, lo que antes era una simple predicción, ahora se convirtió en evidencia verificable. Eh, les voy a comentar ahora en Perú ocurrió un caso muy grave hace poco, ¿no? Eh, no sé si han escuchado ustedes la noticia del suero fisiológico defectuoso. Eh, era un lote de solución salina, un suero fisiológico al 0.9% 9% de cloruro de sodio eh fabricado por la empresa Medifarma

y esta fue distribuida a hospitales y clínicas privadas en Lima, en Cuzco y La Libertad. Este lote, este lote tenía un error en su composición y contenía una concentración de sodio mucho mayor a la normal. El resultado fue devastador. Varios pacientes sufrieron hipernatremía, severa, convulsiones, daño cerebral e incluso algunos fallecieron.

Bueno, la autoridad sanitaria Digemit de Perú emitió una alerta y se abrió una denuncia penal, ¿no? Por negligencia en control de calidad. ¿Qué pasó realmente detrás? Eh, el proceso sin sin inteligencia artificial ni blockchain. Entonces, este caso revela algo que todavía ocurre en muchas industrias, ¿no?

La producción y control de calidad siguen siendo procesos mayormente mecánicos y humanos. con registros en papel o bases de datos aisladas, ¿no? En una cadena como esta intervienen múltiples actores, ¿no? Eh, operario de la planta, por ejemplo, ¿no? El laboratorio de control, área de embarque distribuidor clínica farmacia hospital ¿no? Si cualquiera de ellos comete un error o no registra correctamente una variable como la concentración exacta del sodio,

el sistema no lo detecta a tiempo, ¿no? Y y los datos viajan desconectados, no hay trazabilidad, no hay alerta temprana y no hay evidencia verificable, ¿no? Entonces, un operario puede cargar una muestra mal etiquetada, un técnico puede registrar el valor erróneo en un Excel, nadie lo nota, hasta que el producto ya está en los hospitales, en las clínicas, en las farmacias, eh ocurren fallas potenciales del riesgo, ¿no? por no usar

inteligencia artificial, por no usar blockchain. Si lo vemos en la etapa de producción o en el control de calidad o en el o en el etiquetado o en la distribución, si lo vemos a través de la producción, ¿no? eh la medición incorrecta de concentración salina sería un posible error humano, ¿no? Si lo vemos con los ojos de control de calidad, el error podría estar en el registro manual de los resultados.

Si lo vemos con los ojos del etiquetado, por ejemplo, el error humano podría estar en la confusión de lotes o códigos o QR falsos, ¿no? El posible error humano en la distribución podría ser la falta de trazabilidad digital o el posible error humano en la fiscalización podría ser auditorías tardías o sin evidencia verificada.

¿Cuáles serían las consecuencias? Por ejemplo, si sucede un error humano en producción, el producto fuera eh fuera de especificación. Si sucede control de calidad, bueno, los lotes aprobados indebidamente, ¿cuál sería la consecuencia en en el etiquetado? medicamentos defectos distribuidos, ¿no? Y el error humano fuera en distribución, dificultad para ubicar y retirar lotes contaminados, ¿no? Si el error fuera en la auditoría, ¿no? Eh, sanciones, muertes, pérdidas de confianza pública, ¿no?

Ahora, ¿cómo cómo habría sido el mismo proceso? No, pero usando inteligencia artificial y blockchain. A ver, imaginemos el mismo caso, pero con una arquitectura moderna de control inteligente y trazabilidad digital, ¿no? En la capa uno, por ejemplo, estarían eh los datos de inteligencia artificial, sensores IoT, eh o cámaras que supervisan la mezcla en tiempo real.

Un modelo de IA analiza la densidad y la conductividad del suero, ¿no? Eso lo hace el modelo y lo compara con el rango permitido. Eso lo hace una de forma automática. Si detecta una desviación mínima, por ejemplo, un 0.93% en lugar de 0.9% 9% genera una alerta automática, ¿no? ¿Qué sucede en la capa dos? eh blockchain de registro, ¿no? Esa alerta se convierte en un hash, ¿no? Un hash es una huella digital del evento y se registra en blockchain.

Así queda una evidencia inmutable de fecha, hora y lote afectado. Los valores medidos van a quedar registrados, el usuario va a quedar registrada, la máquina que realizó el control también quedará registrada. Nadie puede borrar ni modificar esos datos en absoluto. ¿Qué es lo que hace eh la capa 3, auditoría y respuesta? Los los supervisores pueden ver el evento en un dashboard de trazabilidad, ¿no? En una alerta de pronto rojo, amarillo, verde.

Rojo es un lote con riesgo. El el lote se bloquea automáticamente antes de salir de la planta. Miren, no salió de la planta, se bloquea antes y se detecta una irregularidad. El sistema puede trazar todas las rutas de distribución en segundos, evitando que el producto llegue a un hospital, a una farmacia, a una clínica. Conclusión, esto demuestra, este caso es el mejor ejemplo de lo que ocurre cuando la tecnología no acompaña la responsabilidad.

Sin IA no hay prevención. Sin blockchain no hay evidencia. La trazabilidad no es un lujo, no es una cuestión de vida o muerte. La IA detecta el riesgo, la blockchain deja la prueba y juntas pueden salvar vida. Entonces, una reflexión ética y una visión a futuro.

Eh, la trazabilidad de datos eh tiene que estar presente en los procesos, es una responsabilidad. En los próximos años veremos políticas seguramente de gobernanza algorítmica. La sociedad querrá saber por qué una IA tomó una decisión y ahí blockchain será la firma digital de la verdad. No se trata de ser expertos en todo. Eh, se trata de unir mentes, ingenieros, contadores auditores investigadores entusiastas, jóvenes estudiantes

y y todos podemos contribuir a este nuevo modelo de confianza digital. Eh, la verdadera revolución no es solo tecnológica, no es cultural. Okay, aquí tenemos un QR para las posibles preguntas. su pregunta me va a llegar inmediatamente seguramente. Entonces, eh se me ocurre, por ejemplo, ¿qué salió

mal en el caso del suero fisiológico? A ver, pongámonos en ese escenario. ¿Qué salió mal? Eh, lo que salió mal no fue solo el producto, si se dan cuenta, ¿no? Falló el sistema de control, eh, porque dependía de registros manuales y de la buena memoria humana. ¿A quién no se le olvida un dato?

Eso en este tipo de procesos es fatal, ¿no? Otro escenario, nadie validó automáticamente si la concentración del sodio coincidía con el estándar, eh si los valores habían sido manipulados, nadie validó ello. En otras palabras, hubo datos, pero no hubo trazabilidad, ¿no? Los datos están presentes, pero no conversan entre ellos, no se puede analizar entre ellos eh mediante ese proceso de trazabilidad,

¿no? No necesitamos ver solo una variable. Cuando te enamoras de una persona, no solo ves una variable, ves varias variables. Se imaginan si pudieran ver solo una variable, ¿no? Al poco tiempo se estarían separando, ¿no? Y de pronto aparecen las variables cuando te casas. Es una analogía. Y cuando la y cuando la trazabilidad falla, eh, la confianza también muere, ¿no?

Eh, otra pregunta que se me ocurre, eh, ¿dónde más habría intervenido la inteligencia artificial? Bueno, la IA habría sido, por ejemplo, como el primer guardián, ¿no?, en la planta de producción, ¿no?, en los sensores conectados a un modelo de IA. Estos pueden monitorizar o monitorear la composición química del suero en tiempo real.

Eh, si el valor del sodio se sale del rango permitido, ¿no? Gracias al sensor, el sistema lanza una alerta antes de que el lote avance. Eso del uso de los sensores, por ejemplo, eso eh en algunas jacatones eh lo ponen mucho como ejemplo, por ejemp por eh digamos un movimiento sísmico, ¿no? Se activa el sensor, se enciende una alerta, se notifica mediante correo, mensaje, ¿no? Entonces así el error se detiene antes de llegar o antes de que se produzca el evento.

Recordemos que una IA no se distrae, pero las personas sí pueden distraerse, no se cansa y no firma sin verificar, ¿no? Porque hay un algoritmo que que cumple todos los parámetros, ¿no?, de medición. ¿no? Y otra pregunta sería, ¿y cómo entra la blockchain en este proceso? No, aquí entra la la segunda línea de defensa blockchain. Cada lote producido genera un registro digital

inmutable. La fecha, el operario, la máquina. Los resultados del control y hasta las alertas de la inteligencia artificial se almacenan como huellas digitales, ¿no? Eh, lo que llamamos eh los hash, ¿no? Esos datos no se pueden borrar ni alterar ni siquiera por el fabricante. Si un lote sale defectuoso, puede rastrearse en segundo, no en días.

H eh en este caso habría significado eh vidas salvadas, ¿no? La administración tributaria, por ejemplo, en Sunat Perú eh lo que hace también generos hash al momento de la declaración. De pronto yo tengo una empresa y voy a declarar en el proceso, en el momento donde le hago un clic de enviar, se genera automáticamente un hash y después yo no puedo decir eh o no puedo modificar me equivoqué

o no puedo alterar la la declaración por ningún motivo. Cuando llega SUNAT en el proceso también ocurre ello, ¿no? Ningún personal de la SUNAT puede manipular o alterar esa información porque ese hash no lo permiten. Como una huella digital a todo un proceso, ¿no? Modificas un dato y ya este esa información no sirve. Entonces, ¿qué papel tendría el Estado o en este caso la Digemit esa entidad de control de Perú en este modelo?

En un sistema moderno, la autoridad sanitaria, por ejemplo, no espera que ocurra una tragedia, ¿no? Entonces, eso sería lo ideal, ¿no? La pregunta es, ¿ocurre eso en todas las instituciones? en los diferentes estados, países ocurre o solo se eh se actúa cuando se recibe la alerta. Recibe en tiempo real los registros certificados por blockchain, ¿no? Sería lo ideal.

Eh, y cada lote validado, cada desviación detectada, cada alerta de riesgo, ¿no? Entonces así la supervisión de Digemí o de cualquier entidad del Estado pasa de ser reactiva a preventiva. Eh, muchos contratos, ¿no?, de obras públicas, por ejemplo. Esto es a nivel a nivel mundial, ocurre en todos lados contratos.

Eh eh lo ideal también sería que que manejen esta esta infraestructura, ¿no?, de inteligencia artificial y blockchain para que esos contratos sean verificados y se y se produzca la trazabilidad desde el inicio, desde la convocatoria, ¿no? Hasta la licitación ganada, ¿no? Y el estado a veces deja de sancionar cuando los resultados o cuando ya el evento pasó, ya es muy tarde, ya los pacientes fallecieron, ya se produjo el evento, eh lamentable

evento y entonces las vidas se pierden, pero la tecnología está presente. pero no la está usando, ¿no? Entonces, ¿cuál sería el beneficio el beneficio tangible de implementar eh IA blockchain, digamos, no? ¿Cuál sería la transparencia, la confianza y eficiencia? ¿No?

Hoy eh un retiro de producto puede costar millones y tomar semanas. En cambio, con EAI blockchain, el retiro se limita únicamente a los lotes porque están plenamente identificados gracias a la trazabilidad, ¿no? Eh, cuáles son los lotes realmente afectados y y se puede realizar en horas, ¿no? Entonces, hay menos desperdicio, menos riesgo, más control y lo más importante,

más vidas a salvo, ¿no? ¿Por qué? Porque la trazabilidad inteligente no solo reduce costos, sino salva personas. Entonces, otra pregunta podría ser, ¿cuál es la lección para los líderes tecnológicos, no? Y de la salud, por ejemplo. Yo creo que la lección es clara. Eh, no podemos seguir confiando en controles manuales en ningún área, ¿no?, eh, expuesta a vidas, ¿no?, que tenga que ver con vidas o en procesos donde está en juego eh

responsabilidad. Entonces, la inteligencia artificial predice el riesgo y blockchain garantiza la prueba y juntas defiende la confianza en la en la industria farmacéutica. Entonces, no se trata de reemplazar personas, si se dan cuenta, sino de protegerlas con la tecnología, ¿no? Y cada vez que una máquina se equivoca, revisemos si el error fue humano.

Pero cada vez que un humano se equivoca, preguntemos por qué aún no habíamos puesto inteligencia y trazabilidad a su lado, ¿no? La blockchain. Ahora, imaginemos también esto en el escenario político, en los juicios, desde que se abre un juicio, eh las variables que intervienen, las decisiones que se toman. Si hubiera eh una trazabilidad por cada decisión, por cada acción tomada, sería diferente.

Analicemos ello. ¿En qué escenarios más podría intervenir? Si se dan cuenta, podría intervenir en cualquier escenario. La inteligencia artificial, blockchain son el futuro. Okay, muchas gracias. Eh, eso es todo. Muy bien. Eh, gracias.

David Arnaldo por tal eh clase magistral, el cual nos ha dado en realidad manejar toda la infraestructura que ha mencionado es de cierto complejo porque requiere incluso varios profesionales para reformarlo, análisis detrás de ello, incluso el negocio, la tecnología. Entonces, eh creo que sí nos ha quedado bastante claro. De igual manera eh todos invitados a unirse a al grupo de WhatsApp para que van sus consultas y de igual manera lo iremos pasando de manera interna a los participantes de laaton.

Entonces muchas gracias por el este workshop en la Hakaton y bueno, esperemos tenerlo igualmente en otra oportunidad para seguir compartiendo formación. Gracias. Gracias. Gracias.