Duminica aceasta, în Hong Kong, Lagrange, împreună cu @awscloud și @MetisL2, a dat startul săptămânii Consensus cu Summit-ul AI aplicat, concentrându-se pe ce este necesar de fapt pentru a trece AI în producție. Fondatorii, constructorii și operatorii s-au concentrat pe abordarea provocărilor practice, la nivel de implementare. Mai 👇 jos cu momentele importante ale evenimentului

Brian Novell, șeful departamentului de BD la Lagrange, a deschis evenimentul prezentând diferența dintre demonstrațiile AI și implementarea în lumea reală. În exemple precum eliminarea deepfake-urilor, deciziile financiare bazate pe AI, acuratețea agenților și conformitatea, accentul a fost pus pe motivul pentru care verificabilitatea devine esențială odată ce sistemele AI funcționează în medii reglementate și cu miză mare.

Echipa de la @awscloud a împărtășit o actualizare despre Programul AWS Active, axat pe ajutorarea startup-urilor să treacă de la primele versiuni la producție. Programul oferă echipelor o cale rapidă pentru a începe AWS, acces la credite de la 500 până la 100.000 de dolari și ateliere practice pentru a se scala fără a suporta costuri inutile de infrastructură. Accentul a rămas practic: mai puține blocaje la început, decizii de arhitectură mai clare și căi mai rapide către livrare.

Panelul de deschidere, moderat de Caroline York de la Fintech Association of Hong Kong, s-a concentrat pe monitorizarea sistemelor AI odată ce acestea sunt active. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger și Thiru @MetisL2 au discutat despre semnalele de sănătate în timp real, integritatea datelor și modul în care sistemele descentralizate detectează defecțiunile și comportamentele malițioase fără supraveghere centralizată.

Discuția s-a mutat către proveniența datelor, guvernanță și auditabilitate, pe măsură ce sistemele AI pătrund în medii enterprise și reglementate. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI și Sina Yamani @ActionModelAI au acoperit modul în care echipele urmăresc originile datelor, construiesc trasee de audit și echilibrează dezvoltarea mai rapidă a inteligenței artificiale cu cerințele de reglementare tot mai mari — mai ales pe măsură ce sistemele devin mai autonome. Moderat de Brian Novell din Lagrange.

Tom Ngo @MetisL2 a analizat lacunele de încredere din AI centralizată – execuție opacă, proveniență slabă și stimulente nealiniate. Argumentul de bază: blockchain-ul oferă un strat de încredere, dar progresul real vine din verificarea executării modelului prin dovezi criptografice, nu doar prin ancorarea datelor on-chain.

Discuția s-a orientat apoi spre ce este necesar pentru a integra AI în fluxurile de lucru existente ale întreprinderii. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit și Kye Gomez @swarms_corp discutat despre depășirea experimentării — navigarea prin sisteme vechi, silozuri de date și introducerea inteligenței artificiale agentice în moduri care să îmbunătățească procesele fără a le perturba. Moderat de Thiru @LazAINetwork.