Los sistemas de IA a menudo enfrentan un desafío fundamental: distinguir la señal del ruido cuando las fuentes de datos carecen de transparencia. En redes descentralizadas, este problema se vuelve aún más crítico. La solución consiste en asignar una responsabilidad clara a cada entrada de datos dentro del sistema. Al hacer esto, los puntos ciegos se transforman en señales confiables y rastreables. El resultado es una IA más inteligente que aprende de manera más efectiva sin compromisos—operando en una red completamente verificable donde cada transacción y punto de datos puede ser auditado. Este enfoque garantiza que la inteligencia surja no del procesamiento centralizado, sino de una validación transparente y distribuida.