¿Qué es la Tokenización?

La tokenización en líneas generales es el proceso de convertir datos, activos físicos o derechos, en representaciones digitales llamadas tokens. Estos pueden ser gestionados y transferidos con seguridad y eficiencia, mediante tecnologías blockchain y técnicas informáticas.

Hay tipos para todos los gustos según el terreno de aplicación: desde dividir textos en palabras para que la IA los entienda, hasta crear tokens únicos para invertir en fracciones de un edificio. ¿Y en cuanto a sus usos? Son ilimitados, desde pagos blindados, inversiones accesibles, análisis de datos... así, hasta infinito.

En este artículo te lo desgranamos todo: tipos, ejemplos reales, ventajas ¿Quieres saber más? ¡Sigue leyendo y descubre su importancia ahora y en el mañana!

Ámbitos de aplicación de la tokenización y diferentes tokens

Comenzamos por los dos campos principales a los que la tokenización pueda referirse, ya que implicará uno u otro tipo de token.

En informática y procesamiento de datos, implica dividir información en tokens, es decir, en unidades manejables como palabras o símbolos, de forma que se facilita el análisis y la manipulación de textos, como por ejemplo ocurre con el procesamiento de lenguaje natural (PLN).
En el mundo de las finanzas y cadena de bloques (blockchain), es la creación de tokens digitales que representan activos físicos o derechos (por ejemplo, acciones, inmuebles u obras de arte) que pueden ser comercializados de manera segura y transparente en una.

¡Ojo aquí, que se pone interesante! Dentro de estos campos, no todos los tokens son igual, hay varios tipos, te lo explicamos ahora para no perderte entre tanto lío de datos. Por ejemplo:

Los tokens fungibles son como el dinero en efectivo digital, uno vale lo mismo que otro (un ejemplo son los Bitcoin o stablecoins. Son pues, intercambiables al mil por mil.

Los contrarios, son los tokens no fungibles o NFT son, pues, únicos e irrepetibles, perfectos para comprar arte digital o coleccionables que nadie más tiene igual.

En tercer lugar, encontramos los utility tokens, aquellos que te darán acceso a servicios, como, por ejemplo, un pase VIP para una aplicación o plataforma.

Los security tokens son la versión digital de acciones o bonos, e importante, están regulados y representan derechos reales como es la participación en beneficios.

Ejemplos prácticos de los distintos usos de la tokenización

Después de una breve contextualización, a continuación, te mostramos con ejemplos prácticos cómo la tokenización pasa de ser un concepto bastante abstracto a una herramienta muy concreta y no tan lejana que se aplica en contextos cotidianos como los pagos online, la inversión o el análisis de texto. Vamos allá.

Casos prácticos en el ámbito de la seguridad

Pagos online: cuando se paga en un comercio electrónico, el número real de la tarjeta se transforma en un token que se almacena en la base de datos del comercio; si esa base de datos es atacada, los atacantes solo obtienen tokens, inutilizables fuera del sistema emisor, reduciendo muchísimo el riesgo de fraude.
Salud y administración: los historiales clínicos o los antecedentes penales pasan a ser sustituidos por identificadores tokenizados, de modo que solo sistemas autorizados pueden volver a asociarlos con la identidad real del paciente o ciudadano.

Ejemplos de aplicaciones en inversión y liquidez

Inmueble tokenizado: en el caso de un edificio valorado en 1 millón de euros se divide, por ejemplo, en 100.000 tokens a 10 €. En el caso de que una persona compre 20 tokens a 200 €, puede llegar a recibir cada mes su parte proporcional del alquiler, en caso de bien inmueble arrendado o, si necesita liquidez, puede revender sus tokens a posibles compradores.
Arte y coleccionables: una obra física se registra en blockchain y se emiten tokens que representan porcentajes de propiedad; varios coleccionistas pueden poseer fracciones y venderlas o recomprarlas según la revalorización del mercado. La operación es segura y rápida.

Ejemplos de procesamiento de texto con Python

Análisis de opiniones: un script en Python recibe miles de reseñas de usuarios sobre un producto, tokeniza cada reseña en palabras y, a partir de esos tokens, identifica términos positivos o negativos para calcular el sentimiento general.
Clasificación de noticias: el código divide titulares y párrafos en tokens y utiliza esas unidades para entrenar un modelo que clasifica automáticamente si la noticia es de economía, deportes, tecnología, etc. En este caso, se muestra cómo la tokenización es el primer paso para aplicar técnicas de inteligencia artificial al texto.

Casos de aplicación en: trazabilidad, automatización y futuro

Cadena de alquiler automatizada: los tokens de un edificio están programados en un contrato inteligente; cuando el inquilino paga el alquiler mensual en la blockchain, el contrato reparte automáticamente el importe entre todos los titulares de tokens, dejando un registro público e inmutable de cada pago.
Juegos y mundos virtuales: en un videojuego, cada objeto especial (arma, skin, parcela virtual) es un token único; el jugador puede comprarlo, venderlo o usarlo en otros entornos compatibles, creando economías digitales donde la propiedad de los activos del juego es realmente del usuario y no solo de la empresa del videojuego.

También, en la siguiente tabla condensamos los principales usos de la tokenizacion y sus ventajas para que puedas asimilar este concepto de mejor manera.

Usos y ventajas de la tokenización

Usos	Descripción de la aplicación	Ventajas principales
Seguridad de datos	La sustitución de datos sensibles (tarjeta, DNI, historia clínica) por tokens sin valor.	Reduce el riesgo de robo de datos, limita el impacto de brechas de seguridad y facilita el cumplimiento normativo.
Inversiones y activos	Convertir activos físicos en “trozos digitales” (tokens) fraccionables.	Permite invertir con poco capital, diversificar carteras y abrir mercados a inversores internacionales.
Procesamiento de texto	Dividir texto en palabras o símbolos (tokens) para analizarlos con programas.	Mejora el análisis automático de grandes volúmenes de información y hace posible aplicar la IA y el PLN de forma precisa.
Más seguridad	Menor exposición del dato real en bases de datos y redes.	Disminuye el fraude, reduce la superficie de ataque y protege mejor la identidad y el patrimonio de las personas.
Más liquidez	Facilita la compraventa rápida de partes pequeñas de un activo.	Convierte activos ilíquidos en negociables, agiliza ventas y entradas/salidas del mercado.
Democratizar inversión	Permite entrar con poco capital en activos antes reservados a grandes patrimonios.	Favorece el contacto financiero y el acceso a oportunidades anteriormente restringidas.
Trazabilidad y automatización	Registrar movimientos en blockchain y ejecutarlos con contratos inteligentes.	Aporta transparencia total del histórico, reduce errores humanos y automatiza pagos, dividendos y repartos.
Futuro sectorial	Ayudan a la expansión en arte, inmuebles, juegos, Finanzas descentralizadas y servicios digitales.	Genera nuevos modelos de negocio, economías digitales más abiertas y servicios más rápidos y económicos.

Ahora que ya sabes un poco más sobre la tokenización, vamos a profundizar en su relación con el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la programación con Phython.

¿Qué une la tokenización con el lenguaje Python?

La tokenización aplicada en el PLN, en resumidas cuentas, es una técnica para “trocear” el texto en piezas pequeñas (palabras, signos, etc.), para que los programas pueden entender y procesar mejor. Gracias a este paso previo, muchas herramientas basadas en Python y PLN son capaces de leer, ordenar y asimilar grandes cantidades de información escrita.

En el día a día la ves funcionando en varios sitios sin darte cuenta: los buscadores separan tu consulta en palabras clave para encontrar los mejores resultados; los traductores automáticos parten las frases antes de pasarlas de un idioma a otro; los asistentes de voz convierten lo que dices en texto y luego lo tokenizan para saber qué les estás pidiendo.

También, los sistemas de análisis de opiniones cortan las reseñas en tokens para decidir si un comentario es positivo o negativo; y los chatbots hacen lo mismo con tus mensajes para identificar la intención y devolverte una respuesta útil.

Así pues, la tokenización se convierte en ese paso cero que permite a todo este ecosistema, normalmente programado en lenguajes como Python, trabajar con el lenguaje humano de forma más inteligente.

Ya hemos terminado, ahora, tal y como hemos visto, podrás concluir que la tokenización es fundamental, tanto en áreas de seguridad de datos como en el desarrollo de aplicaciones modernas con lenguajes como Python. ¿Quieres adentrarte en este mundo con la formación adecuada? Si es así, entonces entra en nuestra escuela tecnológica Tokio School y conoce nuestro Curso de Programación con Python. ¡No esperes más y consúltanos cualquier duda que tengas!