El problema con la IA convencional es bastante obvio: esos conjuntos de datos estáticos se vuelven obsoletos rápidamente y volver a entrenar cuesta una fortuna. ¿Y si en lugar de eso, cada persona que usa el sistema se convirtiera en un contribuyente activo de datos?

Esa es la idea central: bucles de aprendizaje descentralizados y continuos que mantienen los modelos frescos y relevantes. En lugar de esperar a ciclos costosos de recopilación de datos, obtienes entradas en tiempo real de usuarios reales, lo que significa una IA que evoluciona junto al mundo real.

La infraestructura distribuida hace esto posible. En lugar de centralizar todo, distribuyes la carga computacional y los datos a través de la red. ¿El resultado? Sistemas más eficientes, más actualizados y, en última instancia, más inteligentes.