Este domingo em Hong Kong, a Lagrange, juntamente com @awscloud e @MetisL2, deu início à semana do Consensus com o Applied AI Summit, focando no que realmente é necessário para levar a IA para a produção. Fundadores, construtores e operadores concentraram-se em enfrentar desafios práticos a nível de implementação. Destaques do evento abaixo 👇

Brian Novell, chefe de BD na Lagrange, abriu o evento enquadrando a lacuna entre as demonstrações de IA e a implementação no mundo real. Através de exemplos como a eliminação de deepfakes, decisões financeiras impulsionadas por IA, precisão de agentes e conformidade, o foco estava em por que a verificabilidade se torna crítica uma vez que os sistemas de IA operam em ambientes regulados e de alto risco.

A equipa da @awscloud partilhou uma atualização sobre o Programa AWS Activate, focado em ajudar startups a passar de construções iniciais para produção. O programa oferece às equipas um caminho rápido para começar na AWS, acesso a créditos de $500 até $100,000, e workshops práticos para escalar sem assumir custos de infraestrutura desnecessários. A ênfase permaneceu prática: menos bloqueios no início, decisões de arquitetura mais claras e caminhos mais rápidos para o envio.

O painel de abertura, moderado por Caroline York da Associação Fintech de Hong Kong, concentrou-se na monitorização de sistemas de IA uma vez que estão ativos. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger e Thiru @MetisL2 discutiram sinais de saúde em tempo real, integridade dos dados e como sistemas descentralizados detectam falhas e comportamentos maliciosos sem supervisão centralizada.

A discussão passou para a proveniência dos dados, governança e auditabilidade à medida que os sistemas de IA entram em ambientes empresariais e regulamentados. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI e Sina Yamani @ActionModelAI abordaram como as equipas rastreiam as origens dos dados, constroem trilhas de auditoria e equilibram o desenvolvimento mais rápido da IA com os crescentes requisitos regulatórios — especialmente à medida que os sistemas se tornam mais autónomos. Moderado por Brian Novell, da Lagrange.

Tom Ngo @MetisL2 desvendou as lacunas de confiança na IA centralizada – execução opaca, proveniência fraca e incentivos desalinhados. O argumento central: a blockchain fornece uma camada de confiança, mas o verdadeiro progresso vem da verificação da execução do modelo em si com provas criptográficas, não apenas ancorando dados na cadeia.

A conversa então passou para o que é necessário para integrar a IA nos fluxos de trabalho empresariais existentes. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit e Kye Gomez @swarms_corp discutiram como ir além da experimentação — navegando por sistemas legados, silos de dados e introduzindo IA agente de forma a melhorar processos sem os interromper. Moderado por Thiru @LazAINetwork.