Autor invitado: Hamber Luo

Los primeros principios son un método de resolución de problemas diseñado para desglosar problemas complejos con sus principios o hechos más básicos y, a continuación, crear soluciones a partir de esos fundamentos.

1. A partir de las necesidades del usuario

1.1 Satisfacer las necesidades de los usuarios

Según los primeros principios, los problemas que debe abordar un DEX son los siguientes:

• Problemas de seguridad y confianza: Los DEX garantizan que los usuarios no tengan que confiar en una sola entidad centralizada para gestionar sus fondos. Esto significa que incluso si el exchange es atacado, los fondos de los usuarios permanecen seguros.

• Problemas de permiso y revisión: Las DEX permiten a cualquier persona hacer trading en cualquier lugar sin el escrutinio o permiso de una autoridad central.

• Problemas de liquidez: El modelo de libro de órdenes puede ofrecer una interfaz de trading más tradicional y familiar, que podría atraer a más traders y, por lo tanto, aumentar la liquidez.

• Problemas entre cadenas: Con el aumento de activos en múltiples cadenas, existe la necesidad de una plataforma capaz de hacer trading en múltiples cadenas.

• Problemas de privacidad: Los DEX pueden ofrecer una mayor privacidad de trading que los exchanges centralizados porque las transacciones no se realizan a través de servidores centralizados.

1.2 Problemas y retos

Para lograr un uso fluido, se deben abordar una serie de problemas de experiencia técnica del usuario (UX) y normativos.

• Facilidad de uso: Actualmente, muchas interfaces de usuario (UI) y experiencias de DEX no son tan consistentes como las de los exchanges centralizados. Para lograr una adopción generalizada, deben ser más fáciles de usar.

• Rendimiento y escalabilidad: Las DEX deben gestionar un gran volumen de transacciones, pero las cadenas de bloques de capa 1 limitan su rendimiento. Los avances tecnológicos, como las soluciones de capa 2, pueden ayudar a abordar este problema.

• Educación y concienciación: La mayoría de las personas aún no están familiarizadas con las DEX. Se necesita una amplia formación para ayudar a las personas a comprender sus beneficios.

• Regulaciones y cumplimiento: En algunos países y regiones, las DEX pueden enfrentarse a posibles retos legales o problemas normativos.

StarkEx y otras tecnologías de rollup ZK han dado un impulso significativo a los DEX en términos de rendimiento y escalabilidad.

Dadas estas mejoras, los principales retos ahora cambian a la facilidad de uso, la educación y la concienciación.

1.3 Cambios en la mentalidad del usuario con la llegada de la IA

Bajo la ola de la IA, especialmente a medida que modelos grandes como GPT se acercan gradualmente a la era de la AGI (inteligencia general artificial a nivel humano), vemos una serie de cambios sociales y tecnológicos.

Los cambios en la mentalidad de los usuarios pueden explorarse mediante las siguientes tendencias.

• Mayor expectativa de satisfacción instantánea: Dado que la tecnología de IA puede proporcionar rápidamente a los usuarios soluciones y respuestas, sus expectativas de feedback inmediato también han aumentado en consecuencia. Esto significa que los productos y servicios tradicionales pueden necesitar mejorar su tiempo de respuesta para satisfacer las necesidades de los usuarios.

• Nuevas demandas de entretenimiento: Con la liberación de la productividad, las personas tienen más tiempo libre. Esto conduce a una mayor demanda de productos de entretenimiento y recreación. Los usuarios no solo esperan que los productos se entretengan, sino que también proporcionen una experiencia más profunda y diversa.

• Búsqueda de experiencias personalizadas: El desarrollo de la tecnología de IA permite a los productos “entender” mejor a sus usuarios, ofreciendo así una experiencia más personalizada. Los usuarios ahora esperan que los productos los “conozcan” y proporcionen experiencias y servicios personalizados.

• Nuevos métodos de educación y aprendizaje: Con los avances en IA, los métodos de aprendizaje y educativos también están cambiando. Las personas pueden confiar cada vez más en el aprendizaje asistido por IA, buscando métodos de aprendizaje más eficientes y personalizados.

• Inquietudes sobre la privacidad: A medida que la aplicación de la tecnología de IA se generalice, las preocupaciones de los usuarios sobre la privacidad también aumentarán. Por ejemplo, pueden preocuparse más por cómo los productos recopilan, utilizan y garantizan sus datos.

• Definir lo real y lo virtual: Con el desarrollo de tecnologías como la realidad virtual y la realidad aumentada, las personas pueden comenzar a difuminar las líneas entre lo “real” y lo “virtual”. Esto podría dar lugar a que los usuarios eligieran productos en función de la sensación de realismo o inmersión que ofrecen.

• Cambios en la interacción social: La aplicación de la IA en el ámbito social podría alterar la forma en que las personas interactúan entre sí. Por ejemplo, las personas pueden interactuar más con la IA, mientras que las interacciones con personas reales pueden disminuir.

1.4 Gamificación

Aplicar la mecánica de los juegos a entornos que no son de juegos es una forma innovadora de atraer y retener usuarios, aumentar la actividad de los usuarios, mejorar la experiencia del usuario y mejorar la satisfacción.

• Sistema de recompensas ludificado: Proporciona a los usuarios tokens, NFT u otros elementos virtuales como recompensas que les animan a completar ciertas tareas, como hacer su primer trade, introducir nuevos usuarios o participar en actividades comunitarias.

• Tareas de aprendizaje interactivas: Las misiones del juego están diseñadas para que los usuarios aprendan las operaciones y conceptos básicos de DEX mientras completan tareas, como simular el proceso de trading real a través de trades virtuales.

• Arenas y tablas de clasificación: Creación de arenas para que los usuarios participen en competiciones de trading simuladas, y los usuarios de primer nivel reciben recompensas. Esto no solo aumenta la interacción entre los usuarios, sino que también proporciona una plataforma para que aprendan y mejoren sus habilidades de trading.

• Tutoriales y argumentos ludificados: Crea una historia o un personaje para guiar a los usuarios en la comprensión de la historia, el funcionamiento y las ventajas de las DEX, lo que hace que el proceso educativo sea más atractivo y atractivo.

• Eventos y desafíos comunitarios: Celebrar retos y eventos comunitarios periódicos para fomentar la participación de los usuarios. Esto no solo fomenta la creación de comunidades, sino que también proporciona a los usuarios más oportunidades de interacción y entretenimiento.

Al aplicar la mecánica de juego a un DEX, se puede crear un entorno más atractivo, interactivo y divertido, lo que atrae a más usuarios y aumenta la retención.

Sin embargo, es esencial garantizar que los elementos ludificados se alineen con las funcionalidades principales de DEX y evitar distraer a los usuarios de sus actividades de trading principales.

2. Diseño de ludificación

2.1 Análisis de escenarios

Diseña la educación y la interacción de los usuarios de DEX como un juego similar a una aplicación, centrándote más en experiencias informales que en juegos grandes de alta resistencia.

La ludificación puede permear varios escenarios empresariales:

• Conexión de billetera

• Depósito y retiro

• Trading

• Predicción de subida o bajada del mercado

• Minería

• Interacciones sociales

Este enfoque ludificado puede reducir eficazmente la barrera de entrada para las DEX, haciéndolas más accesibles y fáciles de comprender.

El trading en sí no es un juego, especialmente cuando hay dinero real involucrado. Sin embargo, ludificar ciertos elementos del trading, especialmente en contextos educativos y de formación, puede ayudar a los nuevos usuarios a comprender y familiarizarse más fácilmente con los procesos y estrategias de trading.

2.2 Implementación técnica

Motor de juego ligero

Los minijuegos requieren el uso de un motor de juegos para su desarrollo.

Lo que necesitamos aquí es un motor de juegos ligero como Unity para juegos informales, no motores de juegos específicos para crear juegos.

Al considerar integrar minijuegos en aplicaciones que no sean de juegos, hay varias razones para elegir un motor de juegos ligero, como se indica a continuación.

• Curva de aprendizaje sencilla: Los motores de juego ligeros suelen ser más concisos, lo que hace que la curva de aprendizaje sea más suave para los desarrolladores. El aprendizaje y los resultados rápidos son clave, especialmente cuando se trata de equipos cuyos antecedentes principales no están en el desarrollo de juegos.

• Rendimiento eficiente: Los minijuegos informales a menudo no tienen altas demandas de rendimiento. Al omitir muchas funciones innecesarias, los motores de juego ligeros pueden funcionar sin problemas en la mayoría de los dispositivos, lo que reduce el consumo de batería.

• Desarrollo e iteración rápidos: Los motores ligeros tienden a ser más flexibles y no requieren configuraciones complejas. Esto significa que puedes pasar más rápido del prototipo al producto final e iterar más rápidamente.

• Integración perfecta con funciones que no son de juego: Al integrar minijuegos en una aplicación o plataforma principal, los motores ligeros suelen ser más fáciles de integrar. Además, no entran en conflicto con otras partes de la solicitud.

• Menor consumo de recursos: Los motores ligeros generalmente no vienen con los recursos y archivos pesados que los motores de juegos grandes hacen, lo que significa que el tamaño general y la huella de memoria de la aplicación serán más pequeños.

Flutter y Flutter Flame

Flutter es un kit de herramientas de desarrollo de software de interfaz de usuario de código abierto desarrollado por Google. Inicialmente, se diseñó para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones nativas de alta calidad para iOS, Android y la web.

Sin embargo, más tarde se expandió a otras plataformas, como escritorios.

Las principales funciones de Flutter incluyen el uso del lenguaje Dart, un motor de renderizado de alto rendimiento y una gran cantidad de componentes y complementos para simplificar el proceso de desarrollo.

Flutter Flame es un marco de desarrollo de juegos ligero basado en la plataforma Flutter. Su objetivo es proporcionar una forma sencilla y fácil de crear juegos y aplicaciones relacionadas con los juegos utilizando Flutter.

La relación entre los dos puede entenderse desde las siguientes perspectivas.

• Plataforma base: Flame se basa en Flutter, lo que significa que aprovecha todas sus funciones y beneficios, como capacidades entre plataformas, renderizado de alto rendimiento y una rica biblioteca de componentes.

• Idioma de desarrollo: Dado que Flame está diseñado para Flutter, también utiliza Dart como lenguaje de programación.

• Extensibilidad: Flame se integra perfectamente con otras bibliotecas y complementos de Flutter, lo que permite a los desarrolladores agregar fácilmente audio, animaciones u otras funcionalidades.

• Objetivo: Aunque Flutter es un marco de desarrollo sólido, su principal objetivo es crear aplicaciones, no juegos. Es por eso que hay una necesidad de un marco como Flame para cubrir esta brecha. Flame ofrece funcionalidades básicas relacionadas con el juego, como el bucle del juego, la representación de sprites y la detección de colisiones.

• Comunidad y recursos: Dado que Flame se basa en Flutter, naturalmente se beneficia de la sólida comunidad y los recursos de Flutter. Esto significa que los desarrolladores tienen más recursos a los que recurrir cuando buscan tutoriales, resolución de problemas o ayuda.

En resumen, aunque Flutter proporciona un entorno de desarrollo de aplicaciones multiplataforma, Flutter Flame añade herramientas y funciones optimizadas para el desarrollo de juegos, lo que hace que el desarrollo de juegos dentro de Flutter sea factible.

2.3 Estrategia de lanzamiento

Al considerar el desarrollo de juegos con Flutter e implementarlo en la web, hay dos estrategias distintas:

1. Utiliza Flutter específicamente para el desarrollo de juegos y haz que el juego se ejecute en la web.

2. Migra todo el front-end a Flutter.

Cada estrategia tiene sus propias ventajas y consideraciones.

Por ejemplo, el primer enfoque se centra en utilizar las capacidades de Flutter para el desarrollo de juegos y garantiza que el juego esté optimizado para la web.

El segundo enfoque es más amplio, lo que implica una adopción completa de Flutter para todos los aspectos del front-end, no solo el juego. Esto podría ofrecer una IU/UX consistente en toda la aplicación, pero puede implicar un trabajo más amplio en términos de migración y adaptación.

3. Gamificación y trading social

La ludificación y el trading social son actualmente temas candentes en los campos de la moneda digital y las DEX.

Para comprender mejor las funciones y el potencial de estos dos dentro del contexto de un DEX, vamos a analizarlos uno a uno.

3.1 Gamificación

ventajas

• Compromiso del usuario: La introducción de la competencia, los retos y los mecanismos de recompensa pueden aumentar el compromiso y la fidelidad de los usuarios.

• Educación: Los usuarios principiantes pueden aprender más fácilmente las complejidades y estrategias del trading a través de la gamificación.

• Retención de usuarios: Las recompensas y los retos continuos pueden animar a los usuarios a participar y hacer trading a largo plazo.

Desafíos

• Sobresimplificación: Una gamificación excesiva podría llevar a los usuarios a pasar por alto los riesgos del trading, lo que podría dar lugar a decisiones imprudentes.

• Sostenibilidad: Para mantener el interés del usuario, es necesario actualizar y añadir continuamente nuevos elementos del juego.

3.2 Trading social

ventajas

• Sabiduría colectiva: Los usuarios pueden tomar decisiones basadas en las estrategias y acciones de otros traders exitosos.

• Creación de comunidades: Fomenta la interacción y la comunicación entre los usuarios, mejorando la cohesión de la comunidad.

• Barrera de entrada reducida: Los principiantes pueden empezar rápidamente imitando a traders experimentados.

Desafíos

• Amplificación de riesgos: Si un gran número de usuarios siguen a un trader en particular, podría amplificar los riesgos sistémicos.

• Sobreconfianza: Los usuarios podrían depender demasiado de otros traders, en lugar de realizar su propia investigación y análisis.

• Inquietudes sobre privacidad: Publicar estrategias y acciones de trading podría dar lugar a violaciones de la privacidad o atención no deseada.

Entonces, entre la gamificación y el trading social, ¿cuál es la dirección del futuro?

Esto depende en realidad del público objetivo y del posicionamiento de mercado del DEX.

Si el objetivo es atraer a más usuarios jóvenes y principiantes, la gamificación puede ser más adecuada, porque puede proporcionar una experiencia de trading más relajada y entretenida.

Para los traders profesionales que desean compartir experiencias y estrategias, el trading social puede ser más atractivo.

Sin embargo, la dirección futura no es elegir uno sobre el otro, sino combinar las fortalezas de ambos.

Un DEX que integra elementos de gamificación y trading social puede ofrecer una experiencia de usuario agradable y profunda, satisfaciendo así las necesidades de diferentes usuarios.

En la ola de la IA, los usuarios ya se han acostumbrado a experiencias inteligentes y automatizadas, y esperan servicios más convenientes y personalizados.

Al mismo tiempo, la demanda de entretenimiento e interacción social está en constante crecimiento.

Si pensamos desde la perspectiva de los eslóganes o las percepciones externas, creo que hay varias estrategias:

• Gamificación como principal, trading social como secundario: En este enfoque, el énfasis está en la diversión y la participación del trading. Por ejemplo:

• «Trading: ¡Es así de divertido!” 

• “Experimenta la aventura de trading más entretenida”. 

Este enfoque es adecuado para aquellos que desean atraer a usuarios jóvenes, principiantes o aquellos que buscan una experiencia de trading única.

• El trading social como principal, la gamificación como secundaria: Aquí, se puede enfatizar el valor de los aspectos sociales y el poder de la conexión. Por ejemplo:

• “Haz trading con el mundo”. 

• “Haz que el trading sea más social”. 

Esta estrategia puede atraer a aquellos que desean interactuar con otros y compartir experiencias y estrategias.

• Combina los dos : También se podría intentar fusionar elementos de gamificación y trading social, creando un mensaje de marca único. Por ejemplo:

• “Haz trading, diviértete y comparte libremente”. 

Esta estrategia podría atraer a una amplia gama de usuarios, pero podría requerir más esfuerzo para garantizar la claridad y el atractivo del mensaje.

Teniendo en cuenta los cambios en la mentalidad de los usuarios bajo la ola de la IA, creo que la tercera estrategia es la más prometedora, porque en la era de la IA, los usuarios no solo esperan servicios inteligentes, sino que también buscan más interacciones y oportunidades sociales.

La fusión de elementos de gamificación y trading social podría ofrecer a los usuarios una experiencia de trading divertida y profunda.

4. Aprendizaje automático en el dispositivo

El aprendizaje automático en el dispositivo (también conocido como aprendizaje automático en el edge o ML en el edge) se refiere a realizar cálculos de aprendizaje automático directamente en el dispositivo del usuario, en lugar de en servidores o centros en la nube.

Esto aporta beneficios como una protección de la privacidad mejorada y una latencia más baja. Aplicar el aprendizaje automático en el edge a un DEX puede ofrecer ventajas en múltiples aspectos.

4.1 Experiencia de trading personalizada

Edge ML puede ayudar a crear una experiencia de trading personalizada adaptada a los datos y preferencias de trading históricos de un usuario.

Escenarios empresariales

• Recomendaciones personalizadas: Recomendar nuevos pares de trading u oportunidades de inversión en función del historial de trading y el comportamiento de un usuario.

• Notificaciones inteligentes: Ofrece a los usuarios alertas y actualizaciones de tendencias de mercado específicas.

4.2 Asistente de Smart Trading

Esta aplicación desarrolla un asistente inteligente que puede proporcionar asesoramiento de trading en tiempo real y análisis de mercado.

Escenarios empresariales:

• Optimización de la estrategia de trading: Analiza la estrategia de trading de un usuario y proporciona sugerencias de optimización.

• Gestión de riesgos: Analiza las condiciones del mercado en tiempo real para ayudar a los usuarios a gestionar sus riesgos de forma más eficaz.

4.3 Utilización optimizada de redes y recursos

Al ejecutar cálculos en el dispositivo, un DEX puede reducir la carga en los servidores centrales, mejorando así el rendimiento y la eficiencia generales.

4.4 Protección de privacidad mejorada

Dado que los datos se procesan y almacenan principalmente a nivel local, la privacidad del usuario está mejor protegida.

Escenarios empresariales

• Análisis de transacciones privadas: Los usuarios pueden analizar su historial de trading de forma local sin tener que cargar información confidencial en los servidores.

4.5 Mecanismo antifraude en los juegos

Usar el aprendizaje automático para detectar el engaño en los juegos es un área de interés emergente.

El engaño altera la equidad de los juegos y puede dar lugar a la salida de jugadores honestos.

Pasos para abordar el engaño

• Recopilación de datos: Recopila datos de comportamiento tanto de jugadores habituales como de estafadores conocidos. Este conjunto de datos podría abarcar parámetros como la velocidad de movimiento de caracteres, la precisión de los golpes, la tasa de adquisición de recursos, la frecuencia de pulsación de teclas y el comportamiento de la red.

• Ingeniería de funciones: Basándose en los datos mencionados anteriormente, crea un conjunto de funciones con el objetivo de distinguir entre jugadores habituales y engañosos. Por ejemplo, si un jugador completa una serie de tareas complejas en un tiempo extremadamente corto, podría indicar que haces trampa.

• Formación sobre el modelo: Utiliza datos etiquetados (por ejemplo, saber qué jugadores hacen trampa y cuáles no) para entrenar un modelo de clasificación, como árboles de decisiones, redes neuronales o máquinas de vectores de soporte.

• Detección en tiempo real: Durante el juego en tiempo real, recopila datos de comportamiento de los jugadores y predice utilizando el modelo entrenado. Si el modelo predice una alta probabilidad de que un jugador haga trampa, se pueden tomar las medidas adecuadas, como advertencias, restricciones de cuenta u otras sanciones.

• Bucle de feedback: Dado que los estafadores pueden alterar las estrategias para evadir la detección, es crucial actualizar y volver a entrenar los modelos regularmente. Es posible configurar un sistema de comentarios para que los jugadores denuncien comportamientos sospechosos, y estos informes sirven como nuevos datos de formación.

• Considera la privacidad: Garantiza el cumplimiento de las normativas de privacidad al recopilar datos de los jugadores e informa claramente a los jugadores sobre el propósito de la recopilación de datos.

• Dirección de falsos positivos: Cualquier sistema de detección puede mostrar falsas alarmas. Por lo tanto, garantiza una tasa baja de falsos positivos y proporciona un mecanismo para que los jugadores apelan contra las detecciones ilícitas.

El Edge ML crea posibilidades para una experiencia DEX más privada, personalizada y eficiente. Además, reduce los elementos centralizados en el funcionamiento de un DEX, lo que se alinea con la filosofía central de descentralización.

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