Entendiendo que nuestro devenir diario es concurrente en la cuarta
revolución industrial, hoy los profesionales del ámbito jurídico
afrontamos y nos enfrentamos a retos que impelen la noción ecléctica
para el entendimiento de lo disruptivo de las tecnologías emergentes. En
específico, el problema fundamental alude a discernir la combinación de
estas tres como son la Inteligencia Artificial (IA), la tecnología
blockchain (TB) y la computación cuántica (CC), en una sola: los Agentes
de Inteligencia Artificial (AIA). Peculiar combinación que nos lleva a
plantearnos la cognición de cada una para derivar e integrar al final,
el entendimiento de los AIA como sistemas autónomos que procesan
información y toman decisiones con el fin de alcanzar objetivos
específicos.
Dado ello, la propuesta del autor se circunscribe a la relación entre
los fundamentos de tecnologías avanzadas, reconocida en la combinación
entre IA, TB y CC. De hecho, uno de los principales propósitos de la
obra es explorar la integración de estos elementos en la generación de
Agentes de Inteligencia Artificial (AIA) en progresión hacia la
Inteligencia Artificial General (AIG) y la Singularidad Tecnológica (ST)
como punto donde la IA sobrepase a la inteligencia humana, abordando con
ello los desafíos éticos y de seguridad, para poder discernir y entender
sus implicaciones. Esta obra es también singular porque nos permite
explorar en 10 capítulos, tres secciones a tamizar para esta
comprensión: los fundamentos de tecnologías avanzadas (IA, TB, CC y
AIA), la convergencia de dichas tecnologías en aplicaciones robustas, y
finalmente, las implicaciones para la sociedad, aunadas también a
consideraciones éticas. Por último, se propone un colofón para la reseña
respecto al potencial de integración de estas tecnologías concretadas
que nos apoya en el discernimiento de lo abordado por el autor.
Se comienza enfatizando la concepción de los fundamentos de
tecnologías avanzadas. En específico, en el primer capítulo se genera
una visión general y sirve como base para poder establecer los conceptos
que se refieren a la IA, la TB y el CC, conjugadas todas en una
convergencia cuyo poder del desarrollo individual de las tecnologías
confiere cambios en el mundo. De ello podemos rescatar respecto a esta
convergencia que El desarrollo e integración simultáneos de la
inteligencia artificial, la tecnología blockchain y la computación
cuántica desbloquean un potencial sin precedentes para la innovación y
la transformación en diversas industrias (p.44). En específico, el
autor alude a consideraciones éticas y para la sociedad respecto a esta
combinación de tecnologías.
Posteriormente, en el segundo capítulo se explora la evolución de la
inteligencia artificial hacia agentes de IA, centrándose en metodologías
clave como el aprendizaje por refuerzo (AR), el algoritmo
Q-Learning (AQ) y máquinas de Turing neuronales (MTN). Conforme
a ello, se analiza el avance de la IA desde el aprendizaje automático
temprano hasta enfoques basados en datos, permitiendo el desarrollo de
agentes autónomos. En el caso de AR y AQL, se examinan por su rol en la
optimización de decisiones, mientras que, en las MTN, que combinan redes
neuronales con memoria, mejoran la capacidad de los agentes para manejar
tareas complejas. Con ello se establecen las bases para entender estos
avances hacia sistemas de IA como la Inteligencia Artificial General
(AGI) (p.74).
En el tercer capítulo, se revisa la incorporación de IA en la
tecnología de blockchain. En específico, se aborda el libro más
distribuido, enfocándose en Ethereum con su Máquina Virtual Ethereum
(MVE) y su token nativo, Ether, destacando su apoyo a contratos
inteligentes y aplicaciones descentralizadas o dApps–, y
Hyperledger (el cual ofrece soluciones empresariales con redes
autorizadas y mecanismos de consenso configurables). Estos últimos,
mejoran los oráculos inteligentes, analizando con ello datos de
múltiples fuentes, y los contratos automatizados, que utilizan
algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de Lenguaje Natural
(PNL) para ejecutar cláusulas de documentos legales. Con ello se
reconocen desafíos en la integración de IA con blockchain, como la
influencia potencial de la computación cuántica.
En el cuarto capítulo, denominado Computación cuántica y Agentes
Inteligentes se ofrece un análisis del impacto de la computación
cuántica en las capacidades de los AIA. Conforme a ello, se abordan
principios cuánticos como la superposición (permite a los qubits o bits
cuánticos, representar varios estados a la vez), y el entrelazamiento
(posibilita la correlación instantánea entre qubits). Esto implica la
denominada supremacía cuántica, donde los sistemas cuánticos superan a
las computadoras clásicas en tareas como la factorización de números
grandes –con el algoritmo de Shor–, y la aceleración de búsquedas en
bases de datos no estructuradas –con el algoritmo de Grover–, reduciendo
la complejidad de búsqueda. Esta sección concluye refiriendo que los
avances cuánticos mejorarán los AIA en la optimización de cálculos a
gran escala, la ruptura de métodos de encriptación y el manejo de
grandes volúmenes. En definitiva, con esta progresión de capacidades en
el descubrimiento de medicamentos y sobre todo en La capacidad de
analizar rápidamente datos moleculares y genéticos podría acelerar el
desarrollo de nuevos fármacos, reduciendo el tiempo y los costos
asociados con la investigación farmacéutica (p.133).
Interesante la siguiente sección, donde se plantea la convergencia de
la IA, la TB y el CC, es decir, la combinación de estas tecnologías
hacia aplicaciones robustas para resolución de problemas reales y
mejorar diversas aplicaciones. Dentro de las primeras implicaciones, se
plantea en el capítulo 5 explorar la sinergia entre la IA y blockchain,
fomentando mercados descentralizados de IA, destacando cómo las
capacidades predictivas de la IA complementan la transparencia e
inmutabilidad de la blockchain. Con ello, el autor prevé umbrales de
tiempo en los que en 10 años (2025-2034) será una etapa de integración y
expansión. En los siguientes 20 años (2034-2054) se generarán grandes
transformaciones en la sociedad en sectores clave como finanzas, salud y
gobernanza. Finalmente, en los 50 años del siguiente umbral (2054-2104),
se experimentará una nueva era de la civilización digital con el
desarrollo de IA consciente integrada en redes blockchain gestionando
sistemas globales, pero con desafíos éticos, de privacidad y
regulación.
En el capítulo subsiguiente denominado Agentes de IA
cuántica, donde el autor nos plantea que, aunque existen al momento
de elaboración del libro distintas computadoras cuánticas (IBM’s
Osprey, Rigetti Advantage, Intel Horse Ridge II,
IBM Eagle, Microsoft Azure Quantum, Google
Sycamore, entre otras), no están libres de paradojas. Es decir, a
pesar de que cuentan todavía con una capacidad limitada, su potencial
amenaza la seguridad y privacidad, por lo que es necesario anticiparse a
los requisitos de seguridad post-cuántica en términos de la privacidad
individual, el sistema bancario y los registros médicos. A su vez, toma
protagonismo la IA cuántica en el análisis de datos, especialmente en
redes neuronales cuánticas (QNNs), que superan las capacidades de las
computadoras clásicas. En este contexto, son de suma relevancia los
algoritmos híbridos cuántico-clásicos y la criptografía post-cuántica
(PQC), como clave para optimizar aplicaciones y asegurar la transición a
la era cuántica, pero sin olvidar la ética y la colaboración para
aprovechar plenamente las posibilidades de la convergencia de la IA y el
CC.
Como colofón de esta sección, en el capítulo 7 se presenta la
esperada convergencia plena de los tres elementos aludidos: la IA, la TB
y el CC. En esta integración se aborda en los sistemas de seguridad
avanzados y autónomos. Con ello, se contrastan la criptografía
post-cuántica y cuántica, destacando cómo los AIA optimizan y gestionan
estos sistemas. En concordancia, se enfatiza el papel crucial de los AIA
en la gestión de tecnologías blockchain resistentes a las amenazas
cuánticas. Esto a la par de protocolos de distribución de claves
cuánticas (QKD) y su optimización mediante AIA en la gestión de la
distribución y la autenticación de claves cuánticas dentro de los marcos
de blockchain para garantizar la seguridad de la información en
distintos umbrales de tiempo. Importante la recomendación que nos vierte
el autor al considerar que La discusión se extiende al desarrollo de
tecnologías blockchain resistentes a la cuántica, como el Quantum
Resistant Ledger (QRL) y Hyperledger, donde los agentes de IAjuegan un
papel clave en facilitar la transición a marcos criptográficos
resistentes a la cuántica, asegurando la seguridad y eficiencia
continuas de las redes blockchain (p.278).
Si bien hemos pasado por una narrativa técnica en los conceptos hasta
ahora, el autor nos ha dado ejemplo de un buen balance para ofrecernos
elementos cognitivos para el entendimiento de la relación de las
tecnologías emergentes. Sin embargo, adicionalmente se aborda la sección
de las implicaciones para la sociedad aunadas también a consideraciones
éticas, en las cuáles se cierra la obra con implicaciones que deben
tomarse en cuenta para ámbitos legales y de política pública, pero
fundamentalmente orientado hacia el reconocimiento cognitivo en la
sociedad. Ante ello se aborda en el capítulo 8 Ética y los agentes
de IA, en el capítulo 9 Marcos legales y estándares globales
que están moldeando el futuro desarrollo de los Agentes de IA, y
finalmente el capítulo 10 de Impacto Social y el Auge de los
Sistemas de IA Autónomos.
Precisamente el capítulo 8 enfoca la creación de algoritmos para
reducir sesgos y garantizar la equidad, enfatizando con ello encontrar
un equilibrio entre poder y responsabilidad en la computación cuántica
en términos de privacidad. Esto porque algoritmos de IA mal
desarrollados pueden perpetuar sesgos sociales y generar resultados no
deseables en el empleo, justicia y finanzas, entre otros sectores. Con
ello, el autor sugiere una revisión de las prácticas criptográficas
actuales y promueve el desarrollo de metodologías resistentes a la
cuántica para la protección de la privacidad y la confianza pública. De
ahí la importancia de la transparencia, la rendición de cuentas,
políticas y regulaciones en la evolución ética de la IA y la computación
cuántica. Esto en colaboración internacional para desarrollar estándares
éticos en el uso de tecnologías cuánticas, así como la necesidad de
directrices claras que consideren los impactos sociales.
Por otro lado, en el capítulo 9 se especifican aún más los detalles
en cuanto a los marcos legales y los estándares en los que funcionan
estas tecnologías, examinando las diferencias de las normativas entre la
UE, EE. UU. y China. Ante ello, el autor destaca la importancia de
estándares internacionales, como los de ISO e IEEE, para asegurar la
interoperabilidad de tecnologías como blockchain. Esto ante la urgencia
de desarrollar estándares de criptografía post-cuántica y la necesidad
de marcos legales adaptables que evolucionen con los avances
tecnológicos aunado a la dificultad de alcanzar un consenso global. Esto
porque el desarrollo dispar de las tecnologías emergentes como la
autonomía de la IA, la expansión de la TB y el potencial del CC podrían
transformar sectores como finanzas, salud y ciberseguridad
disruptivamente.
Finalmente, en el último capítulo, se examina el impacto social de
los agentes de IA en tecnologías avanzadas, como vehículos autónomos y
sistemas de salud, y el efecto en las industrias globales. Se subraya la
necesidad de innovaciones éticas y responsables, promoviendo tecnologías
alineadas con principios como la equidad, la transparencia y el respeto
a la privacidad, resaltando la importancia de promover la diversidad e
inclusión en el desarrollo de estas tecnologías, garantizando que
beneficien a toda la sociedad. Por ende destaca la importancia de la
educación continua, la colaboración interdisciplinaria y el compromiso
con la investigación y el desarrollo (I+D) para mantenerse actualizado
en la IA, la TB, el CC para generar una mejor sinergia y convergencia de
los AIA.
Ante lo abordado, existen potenciales de integración identificables
de las relaciones de estas tecnologías emergentes. En definitiva, para
poder reconocer elementos concretos que nos ha vertido el autor y que
nos permitan tamizar de forma objetivo las diferencias y semejanzas, se
brinda el siguiente cuadro basado en la información que hemos recuperado
en este documento (Tabla 1):
Tabla 1. Potencial de integración de IA, blockchain, computación
cuántica y agentes de IA
| Potencial |
Alta integración |
Integración |
Integración latente |
| Potencial de impacto |
IA y blockchain: Integración para
contratos inteligentes con aplicaciones en finanzas y salud (p.45), así
como el uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para automatizar
procesos legales con documentos legales en lenguaje humano (p.99). |
IA y blockchain: Uso de IA para optimizar
el rendimiento y la escalabilidad de las redes blockchain,
aplicaciones en la gestión de la cadena de suministro y logística
(p.90). |
IA y blockchain: con impacto en procesos críticos
como contratos inteligentes para la gobernanza en ejecución de acuerdos
y políticas de uso de la IA (p.26), así como implementaciones en
sistemas de votación (p.47) y gestión de identidad digital (p.385). |
| IA y computación cuántica: Desarrollo de algoritmos
de IA mejorados con capacidad de cómputo cuántico para problemas
complejos, como descubrimiento de fármacos (p.133) y análisis financiero
(p.152). |
IA y computación cuántica: Investigación en
aprendizaje cuántico (p.217), aplicaciones en modelado molecular (p.216)
y simulación de sistemas complejos (p.247). |
IA y computación cuántica: Uso de la computación
cuántica para mejorar algoritmos de IA en Investigación teórica (p.218)
sin aplicaciones prácticas inmediatas. |
| Agentes de IA: Desarrollo de agentes autónomos que
gestionen y aseguren sistemas de blockchain y computación cuántica,
implementando criptografía postcuántica (p.223) |
Agentes de IA: Uso de agentes para la optimización
de tareas y procesos en diferentes industrias, gestión de datos en
tiempo real en redes blockchain (p.345). |
Agentes de IA: Implementación en sistemas de
asistencia virtual con funcionalidades básicas, gestión de tareas con
poco impacto en la seguridad y complejidad del sistema (p.39). |
Fuente: Elaboración propia a partir de Radanliev (2025).
En suma, la obra además de ser extensa en lo táctico, en lo técnico,
en lo científico y en socializar las tecnologías emergentes como son la
IA, la TB y el CC, nos abre un infinito cuántico de
posibilidades para los estudiosos del ámbito jurídico. Sobre todo porque
regresamos al planteamiento inicial donde cognitivamente se reconoce a
los AIA como sistemas autónomos diseñados para realizar tareas complejas
sin intervención humana directa, capaces de percibir su entorno, razonar
basándose en la información que recopilan y tomar decisiones para
alcanzar sus objetivos respectivos, pero con la necesidad de estar
alineadas con principios como la equidad, la transparencia, el respeto a
la privacidad, la diversidad e inclusión en el desarrollo y que
garanticen el beneficio de la sociedad.
