AI-washing, onchain-washing y token-washing

Nota: Este documento es una traducción automática del original en inglés.

Las fichas de proyecto en DecAIHub a veces incluyen etiquetas de red flag: AI-washing, onchain-washing o token-washing. Esta página explica qué significan y cómo leerlas.

En resumen: washing es una situación en la que el proyecto afirma una propiedad (IA, onchain, utilidad del token) pero no se ha encontrado evidencia verificable de esa propiedad. No es una acusación — es el registro de la brecha entre afirmaciones y artefactos.

Un flag de washing no es un veredicto ni una acusación

Un flag de washing en la ficha significa exactamente una cosa:

El proyecto afirma X, pero en la fecha de verificación no encontramos evidencia Tier-1 de X. La razón puede ser totalmente mundana:

Hay documentación, pero no la encontramos — puede haberse publicado después de la fecha de verificación, estar en un lugar poco obvio o solo estar disponible bajo petición.
El proyecto está en fase temprana — el producto está en desarrollo, aún no hay artefactos y el roadmap no se ha materializado.
El proyecto usa un modelo cerrado — código, métricas o arquitectura no se publican por motivos de negocio, aunque la tecnología exista de verdad.
La información existe pero no a nivel Tier-1 — el proyecto se describe en entrevistas o en un agregador (Tier-2), pero no hay documentación oficial ni código publicado.
Simplemente no lo encontramos — al revisar cientos de proyectos, algo puede pasarse por alto. DecAIHub no saca conclusiones sobre las intenciones de un proyecto. No sabemos por qué falta la evidencia — y no especulamos. La ficha refleja el estado en la fecha de verificación (Last verified), y cuando aparecen nuevos artefactos se revisa la valoración.

AI-washing

Qué es. Un proyecto usa las palabras «AI», «machine learning» o «neural network» en marketing, pero: no se ha encontrado descripción de qué hace la IA; no hay demos, métricas ni documentación técnica; no hay código público relacionado con el componente de IA; el componente de IA se limita a llamar a una API de terceros (p. ej., OpenAI), sin lógica de procesamiento propia detectada. Cómo aparece en la ficha. ai_score = 0 o ai_score = 1 (solo declaración de intención), mientras los mensajes de IA se usan activamente en marketing. Artefactos Tier-1 que reducen este riesgo: repositorio público con código de IA e historial de releases; descripción técnica del modelo/arquitectura con versión y fecha; métricas de calidad con contexto (qué se midió, sobre qué datos, cuándo); demos o ejemplos funcionando disponibles para verificación.

Onchain-washing

Qué es. Un proyecto se posiciona como «descentralizado» u «onchain», pero: no se han encontrado direcciones de contratos, o los contratos encontrados no contienen lógica más allá del token; según las fuentes disponibles, la blockchain se usa sobre todo para emitir el token; según las fuentes disponibles, buena parte de la lógica corre en un servidor convencional; según los datos disponibles, sustituir la blockchain por una base de datos no cambia las propiedades clave del producto. Cómo aparece en la ficha. onchain_score = 0–1, mientras el proyecto se autodenomina «descentralizado» o «protocolo onchain». Artefactos Tier-1 que reducen este riesgo: direcciones de contratos en red pública con transacciones verificables; documentación que describa qué reglas y estados residen onchain; justificación de la criticidad de la blockchain (prueba «Replace-the-Chain»); auditoría de smart contracts.

Token-washing

Qué es. Un proyecto tiene token, pero: según las fuentes disponibles, no está claro qué paga el token ni a quién; según las fuentes disponibles, el token no participa en el funcionamiento del producto; según las fuentes disponibles, el token es sustituible por USDC, una suscripción u otro mecanismo sin pérdida de funcionalidad; la utilidad se describe en términos genéricos («para el ecosistema», «para la comunidad»), sin funciones concretas encontradas. Cómo aparece en la ficha. token_score = 0–1, mientras el token se promueve activamente. Artefactos Tier-1 que reducen este riesgo: documentación con funciones concretas del token (pago, staking, slashing, acceso); mecánicas on-chain donde el token participa en la lógica del protocolo; descripción de qué se rompe si se quita el token; tokenomics transparentes con vesting, distribución y tesorería.

Antipatrones habituales

Antipatrón	Tipo de washing	Qué buscar
«Tiene repositorio», pero en la fecha de verificación está vacío o no guarda relación con el producto	AI-washing	Presencia de releases, tests, CI, coherencia con el whitepaper
«Tiene auditoría», pero no hay informe público	Onchain-washing	Enlace a un informe concreto con direcciones de contratos
«Tiene métricas de IA», pero sin metodología ni versión	AI-washing	Contexto: qué se midió, sobre qué datos, cuándo
«Onchain», pero sin direcciones de contratos	Onchain-washing	Explorador, direcciones, transacciones
«Token para el ecosistema» sin funciones concretas	Token-washing	Documentación con funciones del token en el protocolo
«IA descentralizada» sin artefactos verificables	AI + onchain washing	Evidencia Tier-1 en ambas direcciones