El Aspecto Humano
Un Resumen de NEARCON 2026
Traducción al español:
Acabo de regresar de dos días en NEARCON en San Francisco con 300-400 fundadores, inversores, investigadores, desarrolladores y líderes de empresas que ustedes conocen. Todos convergían hacia el mismo problema central: ¿Cómo se hace algo digno de confianza?
Vean el Resumen
La Sala que Sabía
Ya fuera que la conversación giraba en torno a la inteligencia artificial, blockchain, seguridad o web3 en general, el mismo patrón emergió en cada panel. Gerentes de producto de IA de Google, Oracle y Robinhood. CEOs de Kraken, Brave y Anchorage Digital. Arquitectos sénior de Intel, eBay y Circle. Investigadores de OpenAI, Perplexity y Snowflake.
Todos estaban midiendo lo mismo: tasas de adopción, ganancias de eficiencia, calidad de la producción. Métricas importantes, sin duda. Pero cada vez que la discusión tocaba el tema de la confianza, la sala se detenía.
No porque no les importara. Sino porque buscaban la confianza dentro de la tecnología y medían el comportamiento de la IA y las herramientas cuando el riesgo real reside en el lado humano de ese sistema.
Tres Conversaciones que Cristalizaron el Problema
La Conversación sobre la Trayectoria Existencial
Durante el almuerzo, conversé con un inversor temprano, NEAR, alguien que lleva décadas en este espacio y (como yo) recuerda la vida antes de internet. También en la mesa había un investigador de IA, anteriormente en Google y NVIDIA, que ahora está impulsando su propia startup creando infraestructura agentiva. Los tres hablamos apasionadamente sobre la trayectoria de la inteligencia: hacia dónde se dirige, qué tan rápido y qué estamos haciendo como sociedad y como individuos para navegarla.
Estamos abordando problemas similares desde ángulos diferentes. Esa convergencia fue significativa.
La Conversación del Navegador Brave
El equipo de Brave ha lanzado inferencia protegida con TEE (Entornos de Ejecución Confiables) que hacen verificablemente cierto que nadie ve sus datos durante la inferencia de IA. Está integrado en su producto y se está probando abiertamente con sus compilaciones nocturnas.
Yo había construido una integración similar para la evaluación conductual PAICE y la presenté en el hackathon del Sandbox de Innovación de NEAR con una demostración funcional, y luego lancé el código de producción en una semana. Fue validar que estamos resolviendo problemas similares con la misma arquitectura. La capacidad técnica es nueva, pero existe. La pregunta es qué haces con ella una vez establecida la confianza en la infraestructura.
Los Estudiantes en el Almuerzo
El segundo día, almorcé con tres estudiantes. De entre veinte y veintidós años, diferentes géneros, trasfondos y universidades. Inteligentes, apasionados por el análisis de datos, la IA y blockchain, y completamente inseguros sobre cómo navegar sus próximos pasos.
No porque les falte habilidad técnica. Sino porque nadie ha conectado esa habilidad con un camino a seguir. Están esperando un marco que aún no existe en su mundo.
La División Generacional que Nadie Reconoció
Esto es lo que noté en todo el evento: había una brecha generacional que no se decía en voz alta.
Los participantes más jóvenes son brillantes y entusiastas, atraídos por la energía de la IA, pero no ven un medio para involucrarse de manera responsable. La tecnología es emocionante; las vías son poco claras.
Los participantes más experimentados son realizados y conscientes de los riesgos, pero abrumados por la velocidad y genuinamente temerosos de la exposición a responsabilidad. "Ninguna acción agentiva sin humanos en el interruptor de apagado", aunque todos saben que ciertas acciones (como operar en mercados) deben moverse más rápido que la velocidad humana.
Escuché hablar de lograr en un sprint de dos semanas lo que lleva un trimestre. Y, sin embargo, el consenso era que las empresas tardan entre ocho y diez meses solo en aprobar un nuevo modelo de IA.
Ambas cosas son ciertas al mismo tiempo. Y nadie tenía cómo tender ese puente.
La Pared Faltante
En cada charla que asistí, en cada mesa redonda, esencialmente estaban construyendo la misma casa. Pero desde mi perspectiva, faltaba un muro de carga. Y nadie podía verlo, porque todos estaban en el lado técnico.
Lo que faltaba era el lado humano.
Las organizaciones están invirtiendo fuertemente en infraestructura, modelos y herramientas. Están construyendo confianza técnica mediante pruebas criptográficas y entornos de ejecución confiables. Pero no están midiendo cómo colaboran realmente sus personas con la IA:
- ¿Qué sucede cuando la IA da una respuesta confiadamente errónea?
- ¿Verifican o delegan?
- ¿Detectan el error o lo pasan hasta que se agrava?
Lo que Mide PAICE
PAICE mide cómo colaboran realmente las personas con la IA. No lo que saben sobre ella, ni si han completado un módulo de capacitación, sino lo que hacen cuando están en juego.
En NEARCON, lancé un nuevo libro blanco sobre la arquitectura de colaboración verificable People+AI que prueba (no promete, prueba) que nadie, incluidos los empleadores, puede ver sus datos conversacionales, y que las puntuaciones de evaluación no pueden ser manipuladas posteriormente.
Pero la arquitectura es solo la mitad de la historia. La otra mitad es que su gente necesita medición y desarrollo, no sobre su conocimiento de IA, sino sobre su comportamiento con la IA.
Buscando Asociaciones Piloto
Estamos buscando asociaciones piloto ahora. Esto es lo que obtienen:
- Una línea base de capacidad conductual que muestra lo que hace realmente su gente con la IA
- Visibilidad sobre dónde están las lagunas y dónde se esconden los riesgos
- Resultados de nivel de gobernanza que pueden defender
Lo que no necesitan:
- No se requieren cuentas
- No se recopilan datos personales
- No se requieren integraciones
- Veinticinco minutos por persona
Tuve más de una docena de conversaciones significativas en este único evento —con líderes, investigadores, inversores y estudiantes—, todos tratando de descifrar su futuro. Cada conversación volvía al mismo punto: Hemos construido la capa técnica. ¿Y ahora qué?
Ese "¿y ahora qué?" son ustedes. Medir su trabajo con respeto, desarrollar sus habilidades con honestidad y probar literalmente para qué están listos —y para qué no—. Eso es lo que yo construí: el lado humano.
La mejor manera de saber si encaja en su organización es la misma manera en que sucede todo lo bueno en una conferencia: una conversación directa entre personas que se preocupan por hacerlo bien.
Estoy aquí. Hablemos.
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