Este domingo en Hong Kong, Lagrange, junto con @awscloud y @MetisL2, dio inicio a la semana de Consensus con la Cumbre de IA Aplicada, centrándose en lo que realmente se necesita para llevar la IA a producción. Fundadores, creadores y operadores se centraron en abordar desafíos prácticos a nivel de implementación. Destacados del evento a continuación 👇

Brian Novell, jefe de BD en Lagrange, abrió el evento enmarcando la brecha entre las demostraciones de IA y el despliegue en el mundo real. A través de ejemplos como la eliminación de deepfakes, decisiones financieras impulsadas por IA, precisión de agentes y cumplimiento, el enfoque estaba en por qué la verificabilidad se vuelve crítica una vez que los sistemas de IA operan en entornos regulados y de alto riesgo.

El equipo de @awscloud compartió una actualización sobre el Programa AWS Activate, enfocado en ayudar a las startups a pasar de las primeras construcciones a la producción. El programa ofrece a los equipos un camino rápido para comenzar en AWS, acceso a créditos de $500 hasta $100,000, y talleres prácticos para escalar sin asumir costos innecesarios de infraestructura. El énfasis se mantuvo práctico: menos bloqueos al principio, decisiones de arquitectura más claras y caminos más rápidos para lanzar.

El panel de apertura, moderado por Caroline York de la Asociación Fintech de Hong Kong, se centró en el monitoreo de los sistemas de IA una vez que están en funcionamiento. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger y Thiru @MetisL2 discutieron sobre señales de salud en tiempo real, integridad de datos y cómo los sistemas descentralizados detectan fallos y comportamientos maliciosos sin supervisión centralizada.

La discusión se centró en la procedencia de los datos, la gobernanza y la auditabilidad a medida que los sistemas de IA se trasladan a entornos empresariales y regulados. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI y Sina Yamani @ActionModelAI abordaron cómo los equipos rastrean los orígenes de los datos, construyen trazas de auditoría y equilibran el desarrollo más rápido de la IA con los crecientes requisitos regulatorios, especialmente a medida que los sistemas se vuelven más autónomos. Moderado por el propio Brian Novell de Lagrange.

Tom Ngo @MetisL2 desglosó las brechas de confianza en la IA centralizada: ejecución opaca, débil procedencia y incentivos desalineados. El argumento central: la blockchain proporciona una capa de confianza, pero el verdadero progreso proviene de verificar la ejecución del modelo en sí con pruebas criptográficas, no solo de anclar datos en la cadena.

La conversación luego se centró en lo que se necesita para integrar AI en los flujos de trabajo empresariales existentes. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit y Kye Gomez @swarms_corp discutieron sobre cómo ir más allá de la experimentación: navegar por sistemas heredados, silos de datos e introducir AI agente de manera que mejore los procesos sin interrumpirlos. Moderado por Thiru @LazAINetwork.