69 tendencias principales diseñadas por DAO en el año 2025

Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAO) están emergiendo rápidamente como una fuerza clave en la remodelación de la gobernanza global y la asignación de recursos, y cada vez más pensamiento innovador y patrones de diseño están dando forma al futuro de las DAO. Este artículo proviene del trabajo de Kevin @owocki en su artículo '69 trends in 2025-era DAO design', recopilado, traducido y escrito por Techflow. (Antecedentes: Análisis de tendencias del mercado de Agentes de IA: DeFAI, agentes de juego y DAO de inversión se convierten en nuevos puntos calientes) (Contexto adicional: Resumen de los 10 proyectos más importantes del Hackathon ETHGlobal Bangkok: Agentes de IA, herramientas DAO, juegos exclusivos ...) Introducción Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAO) están emergiendo rápidamente como una fuerza clave en la remodelación de la gobernanza global y la asignación de recursos, y cada vez más pensamiento innovador y patrones de diseño están dando forma al futuro de las DAO. Este artículo es el último trabajo de Kevin Owocki, quien describe 69 tendencias en el diseño de DAO para 2025, que abarcan todos los aspectos, desde la integración de la IA, la privacidad, la asignación de capital hasta la gobernanza descentralizada. Este artículo no solo proporciona ideas útiles para los diseñadores de DAO, sino que también estimula la discusión y la práctica sobre la autonomía descentralizada, la gobernanza innovadora y la financiación de bienes públicos. Integración de la IA 1. IA x DAO AI x DAO se refiere a la integración de la inteligencia artificial en la operación de DAO, para realizar tareas como la gestión del tesoro, el análisis de propuestas y el flujo de información. Los agentes de IA pueden manejar grandes cantidades de datos y tomar decisiones o proporcionar recomendaciones basadas en estándares predefinidos y patrones históricos. Los agentes de IA pueden operar continuamente y pueden tomar decisiones más objetivas que los gobernantes humanos. 2. Asistencia de gobernanza de agentes de IA AI analiza los patrones de votación, la participación de los miembros y el impacto de las propuestas mediante la provisión de información impulsada por los datos, lo que hace que el proceso de gobernanza sea más transparente y eficiente. AI también puede comprimir información de fondo compleja en resúmenes fáciles de entender, lo que hace que las actualizaciones de gobernanza sean más accesibles para todos los miembros, lo que impulsa la democratización de la participación en la gobernanza. 3. Interruptor de circuito AI El interruptor de circuito AI es un mecanismo de control de gobernanza que se utiliza para limitar el comportamiento del sistema de IA y evitar posibles problemas. Este sistema puede detener o limitar automáticamente las operaciones de IA según las condiciones de activación, lo que garantiza una aplicación más segura de la IA en DAO. 4. Agente de delegación de IA Un agente de delegación de IA es un tipo de sistema de inteligencia artificial que puede representar a los titulares de tokens en la toma de decisiones de gobernanza. Pueden analizar propuestas, rastrear patrones de votación y tomar decisiones según los estándares preestablecidos, lo que impulsa el desarrollo de un sistema de gobernanza más complejo y automatizado. 5. Exploración del espacio de diseño con IA Los agentes de IA mejoran significativamente la eficiencia de la exploración del espacio de diseño en entornos infinitamente complejos, acelerando el proceso de innovación mediante la generación y evaluación automática de configuraciones de estructura diversa. Con la ayuda de conjuntos de datos masivos, ventanas de contexto y capacidad de cálculo, la IA puede optimizar rápidamente los diseños las 24 horas del día, identificando soluciones óptimas de manera más eficiente que los métodos manuales tradicionales. Esto no solo acelera el proceso de diseño, sino que también reduce los costos asociados con la exploración humana, logrando resultados más innovadores y económicos. Ejemplo: InfiniteRegen.AI 6. Flujo de información de IA Los modelos de lenguaje natural y la IA pueden simplificar el flujo de información en DAO, resumiendo el contenido de discusión o reuniones y destacando los temas o puntos clave, para que otros miembros puedan referirse rápidamente. Al mismo tiempo, pueden analizar los roles e intereses de los miembros y proporcionar información personalizada, asegurando que cada usuario solo reciba actualizaciones relevantes. Además, el mapa de conocimiento impulsado por IA puede reflejar los recursos, discusiones y contribuyentes de DAO, permitiendo la conexión adecuada de personas e información en el momento adecuado. 7. Aplicaciones de IA en la gestión de miembros nuevos y existentes Las herramientas de IA se utilizan para simplificar el proceso de incorporación en DAO, leyendo currículums, evaluando las calificaciones de los nuevos miembros e incluso sugiriendo roles en función de habilidades y datos de desempeño históricos. Esta aplicación reduce el sesgo humano y acelera la integración de nuevos miembros en DAO. 8. Distribución de capital en cadena con IA Los agentes de IA pueden realizar una distribución de capital retrospectiva más efectiva, integrando datos de rondas de financiamiento, propuestas e indicadores de rendimiento pasados. Pueden identificar proyectos influyentes que carecen de financiamiento a través del análisis avanzado y recomendar la asignación óptima de recursos. Al automatizar la revisión de propuestas y priorizarlas según los objetivos de DAO, la IA garantiza una asignación de fondos eficiente y transparente. 9. Gestión de DAO AI supervisa el desarrollo de DAO para garantizar la ética o coherencia de la práctica de IA. Esto puede implicar la gobernanza de la investigación de IA impulsada por la comunidad, lo que podría eventualmente llevar a sistemas de IA más seguros y responsables. 10. Inteligencia de grupo La IA se está probando como un conector entre DAO, agentes y humanos, creando una forma de inteligencia de grupo en la que entidades diferentes pueden compartir conocimientos, comunicarse y coordinarse de manera más eficiente, logrando decisiones colectivas más eficientes que las de un único miembro. Mecanismos financieros 11. Contrato garantizado El contrato garantizado crea un mecanismo de acción coordinada mediante el aseguramiento de que los participantes solo participen cuando hay suficientes personas involucradas. Estos contratos ayudan a resolver problemas de coordinación y fomentan la acción colectiva, especialmente en la financiación de bienes públicos o en la organización de esfuerzos colectivos. 12. Financiamiento de segundo orden COCM (cluster matching basado en conexiones) El algoritmo COCM mejora el modelo tradicional de financiamiento de segundo orden al identificar y reducir la coordinación entre donantes. Utiliza clústeres para analizar los atributos o comportamientos compartidos de los usuarios y detectar grupos coordinados que intentan influir injustamente en los resultados de financiación. Ajustando la asignación de fondos para tener en cuenta estos patrones de coordinación, COCM garantiza la asignación más justa y eficaz de recursos a proyectos que realmente reciben apoyo de la comunidad. Ejemplo: Gitcoin Grants Stack 13. Fondos de reserva Los fondos de reserva proporcionan un sistema de tesorería con reglas específicas, incluidas reglas de asignación y gasto de fondos. Pueden incluir características como límites de gasto, requisitos de aprobación y asignación automática. Este sistema ayuda a mantener la disciplina financiera y asegura que haya recursos disponibles cuando sea necesario. 14. Deepfunding Deepfunding es una iniciativa para recompensar a los contribuyentes de código abierto a través de un mercado que utiliza un gráfico de dependencia y está compuesto por un evaluador de IA o humano, y un jurado de revisión al azar, para distribuir fondos a los contribuyentes ascendentes en proyectos valorados por los financiadores. Su objetivo es reducir la carga cognitiva del financiador mediante la ampliación de un juicio de alta calidad, lo que permite decisiones más efectivas de financiamiento. El proyecto incluye un concurso con una bolsa de premios total de 250,000 dólares para desarrollar un modelo de asignación de peso para 40,000 dependencias de Ethereum identificadas. Ejemplo: DeepFunding.Org 15. Incentivos de contrato directo La garantía del contrato + si el proyecto no alcanza su objetivo de financiamiento, garantiza que los contribuyentes reciban una recompensa adicional como reembolso, lo que incentiva la participación y reduce el riesgo. Ejemplo: Boost, Royco 16. Contrato garantizado dominante Los incentivos directos de contratos incorporan mecanismos de recompensa directamente en contratos inteligentes, creando sistemas de incentivos automatizados y transparentes. Estos sistemas pueden recompensar comportamientos, logros o contribuciones específicas sin necesidad de distribución manual. Ayudan a establecer estructuras de incentivos más eficientes y sin confianza. 17. Impuesto de Haberger El impuesto de Haberger crea un mecanismo de subasta continua...