Cuando la IA falla, suele ser por los datos. En agosto de 2025, un modelo de atención médica señaló un accidente cerebrovascular en los “ganglios basales”, un lugar que no existe. @JoinSapien vuelve a centrar la atención en la calidad de los datos. La Prueba de Calidad verifica de dónde provienen los datos y si se pueden confiar. El staking refuerza la responsabilidad. La validación entre pares aumenta la precisión. La reputación en cadena rastrea la confianza. El slashing penaliza el mal trabajo. Los pipelines se convierten en un bucle de retroalimentación en vivo: calidad por diseño, no por suerte. Más de 185 millones de tareas, 1.93 millones de contribuyentes y contando. Regla simple: antes de que los datos lleguen a un modelo, pregunte dos cosas: ¿quién los creó y se pueden confiar?