Hacer proyectos de IA y encontrar los obstáculos más comunes: cuando el rendimiento del modelo no es el esperado, la primera reacción suele ser culpar al algoritmo o al propio modelo. Pero quienes han pasado por esa experiencia saben bien que el problema suele estar en otro lado.

Al observar detenidamente la pila tecnológica de Web3 actual, se entiende claramente. Las fuentes de datos están extremadamente dispersas, cada protocolo y dApp actúa por separado, y no existe un estándar de datos unificado. Lo que es aún más frustrante es que las señales ya generadas son difíciles de reutilizar, y cada vez hay que procesar los datos desde cero, lo que resulta en una eficiencia pésima.

Esta es la razón profunda por la que muchas aplicaciones de IA en la cadena tienen un rendimiento mediocre. Los agentes inteligentes necesitan razonar sobre la misma base de hechos, pero la infraestructura actual simplemente no lo permite.

La clave está en la capa de datos. Si se pudiera estandarizar los datos de comportamiento, permitiendo que todo tipo de agentes inteligentes, dApps y protocolos trabajen sobre un mismo estándar de datos, las cosas cambiarían radicalmente: la velocidad de iteración aumentaría, la lógica de ejecución sería más clara y el sistema sería verdaderamente escalable. Esto no es una simple optimización, sino un cambio en las reglas del juego.