El círculo de tecnologías de privacidad tiene un problema común: estar obsesionado con construir algoritmos en el laboratorio, pero ignorar las escenas reales.

Un responsable técnico ha aprendido una lección dolorosa. Diseñó un sistema de trazabilidad de productos agrícolas para una organización benéfica, utilizando el protocolo de privacidad más popular en ese momento. Los resultados en el laboratorio fueron casi perfectos: la fuerza de cifrado cumplía con los estándares, la velocidad de verificación era muy rápida y el marco teórico era impecable.

Pero en el campo, todos los datos bonitos colapsaron.

La red en las zonas montañosas es extremadamente inestable, y subir una sola pieza de datos puede tardar más de diez minutos. Los agricultores miran la pantalla del móvil con cara de confusión, sin entender qué es la gestión de claves, y en tres días pueden eliminar datos por error cinco veces. Los dispositivos hardware existentes no son compatibles con el sistema, y la actualización cuesta el doble, superando el presupuesto. Este esquema técnico, que se jactaba de "cambiar el mundo", en la realidad se convirtió en chatarra.

"Siempre estamos compitiendo por tener el algoritmo más impresionante, pero nunca preguntamos si los usuarios lo usarían, si la red lo permite o si hay suficiente dinero", resumió en su informe de fallos.

Este tipo de "pensamiento de laboratorio" es demasiado común en el círculo de tecnologías de privacidad. Los investigadores están ocupados publicando artículos y optimizando métricas, pero pocos realmente llevan sus soluciones a escenarios reales para probar. Solo cuando un proyecto fracasa estrepitosamente, empiezan a reflexionar sobre la brecha entre la tecnología y la aplicación.

Luego apareció una oportunidad. Comenzó a interesarse en soluciones de privacidad prácticas como Walrus. La diferencia es que estas soluciones desde el principio consideran factores "aburridos" pero clave, como las fluctuaciones de la red, la compatibilidad de los dispositivos y la experiencia del usuario.