Cuando la IA falla, generalmente son los datos. En agosto de 2025, un modelo de atención médica señaló un derrame cerebral en los "ganglios basilares", un lugar que no existe. @JoinSapien vuelve a poner el foco en la calidad de los datos. La prueba de calidad verifica de dónde provienen los datos y si se puede confiar en ellos. El staking refuerza la responsabilidad. La validación por pares aumenta la precisión. La reputación en cadena rastrea la confianza. Cortar penaliza el mal trabajo. Los pipelines se convierten en un bucle de retroalimentación en vivo: calidad por diseño, no por suerte. 185M+ tareas, 1.93M contribuyentes y contando. Regla simple: antes de que los datos lleguen a un modelo, pregunte dos cosas ¿Quién lo creó y se puede confiar en él?