Sandra García (Dekalabs): “Blockchain aporta una capa de verificación del dato que refuerza la confianza en los sistemas”

La Inteligencia Artificial y el blockchain están redefiniendo la forma en que las organizaciones gestionan la confianza, la trazabilidad y la automatización en entornos digitales cada vez más complejos. En paralelo, muchas empresas tecnológicas están evolucionando desde el desarrollo de software tradicional hacia un enfoque más estratégico centrado en la construcción de plataformas y aplicaciones avanzadas para instituciones y grandes organizaciones.

En este contexto se sitúa Dekalabs, una compañía tecnológica especializada en diseñar y desarrollar sistemas digitales complejos. Además de proyectos de ingeniería a medida, la empresa, dirigida por Sandra García, también desarrolla productos propios basados en inteligencia artificial, blockchain e integración de sistemas, que ya operan en el mercado y permiten abordar desafíos reales de negocio en distintos sectores.

 

Más allá del ámbito cripto, ¿qué papel juega blockchain en la arquitectura de las instituciones digitales modernas?

Blockchain tiene mucho más valor como infraestructura de confianza que como tecnología asociada únicamente al mundo cripto. Cuando se integra dentro de plataformas empresariales complejas, permite garantizar la trazabilidad de procesos, la integridad de los datos y la coordinación entre múltiples actores. Esto es especialmente relevante en entornos donde intervienen distintas organizaciones, sistemas o proveedores. En nuestra experiencia, blockchain funciona mejor cuando forma parte de una arquitectura más amplia, combinada con integración de sistemas, analítica de datos e inteligencia artificial.

 

¿Qué problemas reales están resolviendo hoy estas tecnologías en sectores como logística, industria o retail?

El valor real aparece cuando estas tecnologías se integran dentro de plataformas operativas que conectan sistemas, procesos y datos de distintas organizaciones. En sectores como logística, industria o retail, esto permite mejorar la trazabilidad, optimizar procesos y generar entornos de colaboración más transparentes entre actores que tradicionalmente operaban de forma fragmentada.

Pero además hay un factor que cada vez es más determinante: el enfoque de producto. Las organizaciones ya no solo necesitan sistemas tecnológicamente avanzados, sino plataformas robustas, escalables y con una experiencia de usuario clara e intuitiva. La combinación de arquitectura tecnológica sólida, inteligencia artificial y diseño de producto es lo que realmente permite construir soluciones que generen impacto real en el negocio.

 

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«Muchas empresas adoptan nuevas herramientas sin una arquitectura clara que las integre, lo que genera fragmentación y dificulta la evolución de sus sistemas»

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¿Cómo se complementan la Inteligencia Artificial y blockchain dentro de estas nuevas plataformas tecnológicas?

La inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de datos, automatizar decisiones y ofrecer experiencias cada vez más personalizadas. Sin embargo, para que estos sistemas funcionen correctamente es fundamental que los datos sean fiables y trazables. Ahí es donde tecnologías como blockchain pueden aportar valor, proporcionando una capa de verificación y gobernanza del dato que refuerza la confianza en los sistemas.

Cuando ambas tecnologías se integran dentro de plataformas bien diseñadas, es posible construir sistemas donde los datos son verificables, los procesos auditables y las decisiones automatizadas mantienen un alto nivel de confianza. El reto no es solo tecnológico, sino también de producto: toda esa complejidad debe traducirse en plataformas robustas, seguras y fáciles de utilizar.

 

¿Qué riesgos emergentes deben empezar a considerar las empresas?

Uno de los principales riesgos que vemos es la creciente complejidad tecnológica de las organizaciones. Muchas empresas adoptan nuevas herramientas sin una arquitectura clara que las integre, lo que genera fragmentación y dificulta la evolución de sus sistemas.

También está ganando importancia la gobernanza del dato y de los sistemas de inteligencia artificial. A medida que la IA se incorpora a procesos críticos, las organizaciones necesitan garantizar la trazabilidad, calidad y transparencia de la información.

Por último, empiezan a aparecer riesgos tecnológicos a largo plazo, como el impacto futuro de la computación cuántica sobre los sistemas criptográficos actuales.

 

¿Qué pasos recomendarías a una pyme que quiera explorar un proyecto piloto basado en estas tecnologías?

El punto de partida siempre debería ser un problema de negocio concreto. Las iniciativas que tienen éxito suelen comenzar con un caso de uso claro, donde la tecnología puede aportar eficiencia, transparencia o automatización.

A partir de ahí, lo recomendable es desarrollar un piloto acotado, pero conectado con los sistemas reales de la organización y con una visión de escalabilidad desde el inicio.

Además, es clave trabajar con equipos que combinan tecnología y visión de producto, porque el objetivo no es solo desarrollar una solución funcional, sino construir plataformas que puedan evolucionar y generar valor a largo plazo.