Blockchain y criptomonedas… ¿realidad o exageración?
En la que parece ser la ‘frontera salvaje’ del blockchain y las criptomonedas que estamos experimentando actualmente, prácticamente una sola cosa es cierta: si alguien escribe un artículo sobre el precio de la última criptomoneda, es probable que el artículo esté desactualizado incluso antes de que se publique. Mientras escribo esto, la mayoría de las criptomonedas atraviesan una de sus caídas periódicas. ¿Quién sabe lo que pasará después? Sin embargo, espero que si, en parte, se desinfla la burbuja de las criptomonedas, 2018 se convierta en el año en que el interés se centre en el lado menos publicitado de blockchain y más específicamente en la tecnología de registro contable distribuido (DLT, según las siglas en inglés de Distributed Ledger Technology).
La diferencia entre los dos no es tanto una ‘diferencia’ sino más bien un conjunto. Las criptomonedas suelen ser un ejemplo de blockchain, y el propio blockchain es un ejemplo de DLT. Esto es interesante en servicios financieros debido al defecto que tiene blockchain. La tecnología blockchain funciona replicando la misma base de datos entre todos los participantes en la red, y la mayoría de las instituciones financieras quieren exactamente lo contrario. Por ejemplo, si el Banco A negocia con el Banco B, lo último que desean es que los detalles de la operación sean accesibles para el Banco C. Incluso si los detalles están encriptados, las instituciones financieras se mostrarán reacias debido a que el cifrado podría romperse en el futuro.
Por lo tanto, si los blockchain puros (como Ethereum) no son la respuesta, entonces, ¿cuál es? La respuesta es un DLT privado o ‘autorizado’. Es el caso de los blockchain que intentan resolver las deficiencias del blockchain puro (como Digital Asset Platform o Quorum), o que no tienen nada que ver con blockchain (por ejemplo, Corda). Estas plataformas son mucho más interesantes para los servicios financieros, ya que ofrecen el mismo potencial disruptivo que blockchain mientras operan dentro de las restricciones requeridas por el mercado de capitales.
Desafortunadamente, estas plataformas no son para temerosos, y son muy arriesgadas. Por ejemplo, muchas de las plataformas usan nichos de lenguajes que restringirán su grupo de recursos, y algunos aún no han demostrado cómo funcionan en un entorno de delivery continuo. Como resultado de esto, debemos asegurarnos de que el problema que estamos tratando de resolver justifique ese enfoque. Por otro lado, esta es la otra cara de la crítica a menudo dirigida a DLT y a la Inteligencia Artificial (IA), que estas son soluciones que buscan problemas. Entonces, ¿cómo clasificamos un problema para ver si vale la pena el esfuerzo o el riesgo? La respuesta es examinar la cantidad de ventajas que se obtienen al implementar potencialmente un DLT. Como recordatorio, estas ventajas que surgen de los DLT son:
Extensión del Trust Boundary: ¿tu caso de uso necesita confianza entre partes que normalmente no confiarían entre sí? ¿Es necesario llegar a un acuerdo o consenso?
Desintermediación: ¿hay un intermediario que no está añadiendo valor por dinero? ¿Está prohibido un nuevo proceso comercial debido a la falta de una figura de autoridad?
Prueba de procedencia: ¿estás tratando de demostrar que la cadena de suministro en la que un activo ha estado (o va a estar) es válida y verdadera?
Transferencia de valor: ¿tu caso de uso requiere una transferencia de valor instantánea?
Lógica de negocio incorporada: ¿estás buscando añadir lógica comercial a la transacción?
Eficiencia: ¿tu caso de uso reemplaza los procesos manuales de bajo valor? ¿Estás buscando eliminar las conciliaciones entre las partes con datos en común? ¿Necesitas eliminar colas de excepciones?
Cuantas más preguntas se contesten con un sí, más podría ser DLT la elección correcta para tu caso de uso. Como se puede ver, una criptomoneda coincide con muchas de estas preguntas, lo que explica el enfoque en ellas ahora mismo. Como regla general, si coinciden con tres o cuatro de las categorías, valdría la pena. Alternativamente, si un caso de uso solo puede lograr uno de los beneficios usando un DLT, entonces esta podría ser una buena razón. Por ejemplo, los fondos que usa un cliente no han estado involucrados en ninguna actividad de lavado de dinero.
La conclusión es que si bien todavía es pronto para los casos de uso de producción de DLT, si el caso de uso se ajusta a las limitaciones actuales lo suficientemente bien y los beneficios coinciden, ha llegado la hora de progresar con DLT.
