Porque el 80%+ de los proyectos de IA fracasan sin garantías de calidad (RAND). Puedes verificar transacciones todo el día, pero si la inferencia de la IA es mala, todo el que viene abajo se rompe. Explicación 👇️ 🧵

La pila de confianza de IA tiene capas: Capa 1: Verificación de inferencia (lo que piensa la IA) Capa 2: Validación del comportamiento del agente (lo que hace la IA) Capa 3: Liquidación de transacciones (donde finalizan las acciones) Capa 4: Disponibilidad de datos (existen datos de prueba) La mayoría de los proyectos abordan las capas 2 a 4. Casi nadie está resolviendo la Capa 1.

Por qué la Capa 1 es fundamental: ❌ Mala inferencia → malas decisiones del agente → malas transacciones ❌ Garbage in = garbage out en cada capa ❌ No puedes confiar en lo que HACEN los agentes si no puedes confiar en lo que PIENSAN ✅ Inferencia verificada = raíz de confianza para todo lo demás

Impacto en el mundo real: El 42% de las empresas abandonaron proyectos de IA este año. El 89% carece de marcos de verificación. El 90% de los CIO calculan mal los costes entre un 500 y un 1.000%. El problema no es que ejecute.i IO no verifique la capa de inferencia. La estaca Gaia asegura la raíz. Los stakers validan qué modelos realmente generan.