El punto de inflexión actual en IA no se define por ganancias incrementales en tamaño del modelo o rendimiento computacional, sino por una restricción estructural más profunda: el agotamiento de datos fiables, de alta calidad y que cumplen con los derechos. No es un problema de escala, sino de integridad y alineación. Gran parte de la pipeline actual de IA depende de conjuntos de datos extraídos con propiedad ambigua, procedencia débil e incentivos desalineados, donde el esfuerzo humano sustenta el rendimiento del modelo mientras que el valor se acumula de forma desproporcionada en plataformas centralizadas. A medida que los sistemas de IA maduran, este desequilibrio se convierte tanto en una responsabilidad ética como en un cuello de botella económico. @PerceptronNTWK surge del reconocimiento de que la propia capa de datos debe ser rediseñada. En lugar de tratar los datos como un recurso extractivo, Perceptron los replantea como una clase de activo participativa. Los contribuyentes humanos ya no son entradas invisibles, son partes interesadas explícitas, compensadas con propiedad, atribución y potencial de beneficio a largo plazo vinculado al valor que generan sus datos. En el núcleo de este modelo está una separación clara entre la calidad de los datos, los derechos de los datos y la distribución del valor. Las contribuciones son curadas por humanos, los derechos son seguros por diseño y se incentivan de forma transparente desde su inicio. Esto crea un suministro de datos que no solo es legalmente robusto, sino que también está estructuralmente alineado con los intereses de quienes los producen, un requisito esencial para que los sistemas de IA operen a gran escala en entornos reales. A medida que la IA entra en su siguiente fase, la ventaja competitiva se extenderá más allá de las arquitecturas y parámetros hasta los sistemas sociales y económicos que los sostienen. Las redes que perduren serán aquellas que construyan relaciones duraderas con los humanos detrás de los datos, no simplemente modelos más grandes entrenados con entradas opacas. @PerceptronNTWK no se trata simplemente de abordar las limitaciones de datos de la IA; está redefiniendo el contrato económico subyacente del ecosistema de IA, trasladándolo de la extracción a la colaboración y aclarando a quién está destinada la economía de la IA a servir.