Между лабораторными результатами и реальными показателями существует критический разрыв: модели часто рушатся, когда производственные данные меняются так, как обучение никогда не предвидело. Именно здесь большинство проектов по ИИ сталкиваются с проблемами. Но что если мы построим всё иначе? Непрерывная интеграция данных поддерживает модели в форме. Адаптивные алгоритмы развиваются вместе с меняющимися паттернами. И вот ключевое — поощрение сообщества за предоставление свежих данных создает устойчивый механизм, а не одностороннюю выгоду. Это не просто лучшее инженерное решение; это принципиально иная структура стимулов для инфраструктуры ИИ.