Existe una brecha crítica entre el rendimiento en laboratorio y los resultados en el mundo real: los modelos a menudo se desploman cuando los datos de producción cambian de formas que los datos de entrenamiento nunca anticiparon. Aquí es donde la mayoría de los proyectos de IA tropiezan. Pero, ¿y si construyéramos de manera diferente? La integración continua de datos mantiene los modelos afilados. Los algoritmos adaptativos evolucionan con los patrones cambiantes. Y aquí está la clave: recompensar a la comunidad que aporta datos frescos crea un ciclo virtuoso sostenible en lugar de extraer valor de manera unidireccional. No es solo una mejor ingeniería; es una estructura de incentivos fundamentalmente diferente para la infraestructura de IA.