Existe uma lacuna crítica entre o desempenho em laboratório e os resultados no mundo real: os modelos muitas vezes desmoronam quando os dados de produção mudam de maneiras que os dados de treino nunca anteciparam. É aqui que a maioria dos projetos de IA tropeça. Mas e se construíssemos de forma diferente? A integração contínua de dados mantém os modelos afiados. Algoritmos adaptativos evoluem com padrões em mudança. E aqui está a chave—recompensar a comunidade que contribui com dados novos cria uma engrenagem sustentável em vez de extrair valor de forma unidirecional. Não é apenas uma engenharia melhor; é uma estrutura de incentivos fundamentalmente diferente para a infraestrutura de IA.