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El emocionante futuro de las negociaciones con Blockchain e IoT

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El emocionante futuro de las negociaciones con Blockchain e IoT 1


Negociaciones con Blockchain e IoT

Durante décadas, los humanos han imaginado un mundo donde las máquinas se hacen cargo de algunas funciones humanas. Solo en la última década, hemos visto avances rápidos en tecnologías como la inteligencia artificial (IA), Internet de las cosas (IoT) y blockchain. Pronto, podemos ver un cambio significativo en la toma de decisiones y negociaciones guiadas por máquinas.

Imagine un mundo donde su propio agente de inteligencia artificial pueda negociar sus próximos costos de vacaciones. Sin tener que asistir a un clase de negociación, el agente puede incluso negociar tasas hipotecarias más bajas con su banco. Aquí hay cuatro escenarios posibles de cómo IoT y blockchain pueden trabajar juntos para permitir una negociación autónoma.



Dispositivos inteligentes en la toma de decisiones

Según Statista, al menos 3.200 millones de personas en el mundo tienen un teléfono inteligente. Además, un número creciente de personas usa dispositivos inteligentes. Alexa, Cortana y Google Home son ejemplos de asistentes virtuales creados para facilitarnos la vida.

Estos dispositivos pueden monitorear, rastrear y compartir información sobre nuestros hábitos diarios. IoT es un sistema de dispositivos interconectados que "hablan" a la nube. Los dispositivos recopilan y procesan datos, y deciden una acción basada en los datos. El IoT tiene una creciente base de datos sobre dónde comemos, con quién hablamos, qué compramos y en qué gastamos dinero. IoT puede usar esta base de datos cada vez mayor para construir un modelo preciso de las preferencias de un usuario.

La integración de la tecnología blockchain con IoT puede conducir a mayores funciones de toma de decisiones. La tecnología Blockchain promete un mercado global libre, seguro contra la manipulación. Blockchain puede integrar certificados digitales y contratos inteligentes para crear agentes autónomos. Usando sus preferencias recopiladas de IoT, estos agentes pueden actuar en su nombre, totalmente informados.

Imagine un supermercado futurista, como Amazon Go, que utiliza el aprendizaje profundo para comprar sus alimentos y entregarlos en su puerta automáticamente. El supermercado consideraría sus hábitos para tomar decisiones sobre su lista de compras. Por ejemplo:

  • Cuantas veces tomas café por día
  • Cuanta leche usas
  • Tu consumo de azucar

El supermercado usaría la integración perfecta de punto de venta (POS) de blockchain para procesar sus pagos a medida que acepta las entregas de forma segura.



Agentes autónomos en teoría de juegos

Agentes autónomos

Para la mayoría de los humanos, puede ser necesaria una clase de negociaciones y una práctica continua para aprender y mejorar las habilidades de negociación. Para los agentes autónomos, el uso de algoritmos puede conducir a soluciones instantáneas de beneficio mutuo.

La teoría de juegos es la construcción matemática que guía las interacciones estratégicas entre los tomadores de decisiones racionales. La teoría del juego significa que los agentes autónomos estarán negociando entre ellos para presentarte opciones racionales.

Imagínate esto. Su vecino tiene un nuevo bebé y quiere actualizarse a un automóvil más grande. Eres soltero y nuevo en la ciudad, y necesitas un auto. Su agente autónomo "habla" con el agente autónomo de su vecino. Los dos agentes considerarían factores como:

  • Depreciación en el auto viejo del vecino
  • Sus opciones con otros vendedores.
  • Las opciones de tu vecino con otros compradores
  • Sus ganancias
  • La duración de su viaje
  • El tamaño de su espacio de estacionamiento



En un instante, su agente le presenta a usted y a su vecino una propuesta ideal de ganar-ganar. Así de fácil podrían ser las negociaciones futuras.



Análisis de negociación y toma de decisiones autónomas

En una clase de negociaciones, los humanos aprenden a usar las respuestas de las personas para ajustar sus ofertas. Los agentes autónomos analizan las acciones de otros para recomendar la mejor acción del usuario. Por ejemplo, la forma en que los programas de ajedrez toman decisiones basadas en los movimientos del jugador.

Para los agentes autónomos, el análisis de negociación es un paso adelante de la teoría de juegos. En teoría de juegos, el agente analiza acciones ya cometidas. En el análisis de negociación, los agentes examinan tanto las acciones comprometidas como las acciones que pueden resultar de la decisión del usuario. El agente autónomo crea una fantasía. simulación de negociación para calcular el mejor resultado. La diferencia en los dos enfoques es que en el análisis de negociación, el agente puede ejecutar decisiones con total autoridad, sin intervención del usuario.

Por ejemplo, ya vemos vehículos conectados y autónomos (CAV) o automóviles sin conductor, que toman decisiones de ruta independientes de la entrada del usuario. El pasajero puede elegir el destino, pero el automóvil traza la ruta según el tráfico, el clima y los límites de velocidad.



Aprendizaje automático en preferencias no estacionarias

Los humanos cambian de opinión y varían sus preferencias con el tiempo. Por ejemplo, sus necesidades y comportamientos mientras está en la universidad difieren de sus necesidades a los cinco años de su carrera. A medida que evolucionan sus gustos y preferencias, también lo hace el valor que asigna a artículos particulares.

Los agentes autónomos pueden, en el futuro, tener la capacidad de variar los valores de acuerdo con el cambio de preferencias del usuario. El principal desafío para el seguimiento de las preferencias no estacionarias de IoT es que los usuarios aún no se sienten cómodos abriendo su privacidad a las máquinas.

El público desconfía de preocupaciones de privacidad y seguridad tales como el miedo al monitoreo del gobierno, la intromisión de grandes corporaciones y el acoso criminal. A medida que madura la seguridad en línea, también lo es la expectativa de que evolucione el ajuste de IoT a las preferencias no estacionarias.



El papel de los agentes autónomos en las negociaciones

La integración de las tecnologías IoT y blockchain puede conducir a agentes autónomos que brinden resultados optimizados en muchos escenarios interactivos. IoT puede luego poder rastrear e incluso predecir con precisión las preferencias del usuario. Blockchain puede proporcionar una integración segura con los sistemas POS para negociaciones rápidas y pagos sin caja.

Es probable que los agentes autónomos operen con la teoría de juegos, el análisis de negociación y la obtención de preferencias para presentar a los usuarios acuerdos de beneficio mutuo en todo, desde compras, transporte, estilo de vida y la mayoría de las otras áreas de interacción humana.



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