En el desarrollo de DeFi, juegos en cadena y aplicaciones Web3, un problema recurrente ha frustrado a innumerables ingenieros: la calidad de los datos. Datos demasiado lentos, datos falsificados, costos elevados… Incluso los contratos inteligentes más inteligentes no pueden soportar la entrada de información basura. Este obstáculo ha detenido el ritmo de desarrollo de toda la industria.

Una cuestión central se presenta ante nosotros: ¿cómo hacer que los sistemas blockchain obtengan y verifiquen de manera confiable la información del mundo real? Esto no es solo un problema técnico, sino también un problema de confianza.

La composición del equipo de APRO es muy representativa: ingenieros, científicos de datos, personas con experiencia en grandes empresas y veteranos en el campo de la criptografía trabajan juntos. Su consenso es simple: sin una capa de datos confiable, el futuro de la descentralización no puede discutirse. Han estudiado cuidadosamente por qué los oráculos de generaciones anteriores han fracasado—fácilmente atacados, con respuestas lentas, con mecanismos de incentivos mal diseñados. En días de recursos limitados y avances lentos, han formado gradualmente la esencia del proyecto: avanzar con firmeza, verificar cada paso, ser especialmente cautelosos con la palabra "confianza".

Los productos lanzados inicialmente no eran perfectos. Sus funciones eran básicas, solo podían manejar datos de precios, y a menudo presentaban problemas. Los datos fuera de cadena y en cadena no coincidían, los costos de verificación eran alarmantemente altos, y los retrasos seguían siendo un problema persistente. Pero el equipo no evitó estos desafíos, sino que los enfrentó con determinación. Intentaron combinar cálculos fuera de cadena con verificaciones en cadena, desarrollando gradualmente dos mecanismos: "push" de datos y "pull" de datos—el primero priorizando la velocidad, el segundo la precisión. Irónicamente, esta flexibilidad, que parecía "menos pura", se convirtió en su ventaja competitiva principal.

Durante las iteraciones tecnológicas, el equipo se dio cuenta de que solo confiar en matemáticas y criptografía no era suficiente. Introdujeron mecanismos de verificación impulsados por IA—no para seguir tendencias, sino para desplegar múltiples capas de defensa en la cadena. Los modelos de IA pueden identificar datos anómalos en tiempo real, realizar validaciones cruzadas con múltiples fuentes, y mejorar significativamente la robustez del sistema.