Este domingo en Hong Kong, Lagrange, junto con @awscloud y @MetisL2, dio inicio a la Semana de Consenso con la Cumbre de IA Aplicada centrada en lo que realmente se necesita para llevar la IA a producción. Fundadores, constructores y operadores se centraron en abordar desafíos prácticos a nivel de despliegue. A 👇 continuación los momentos destacados del evento

Brian Novell, responsable de BD en Lagrange, abrió el evento enmarcando la brecha entre las demostraciones de IA y el despliegue en el mundo real. En ejemplos como la eliminación de deepfake, decisiones financieras impulsadas por IA, precisión de los agentes y cumplimiento, el foco se centró 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 Active, centrado en ayudar a las startups a pasar de las primeras versiones a la producción. El programa ofrece a los equipos un camino rápido para empezar en AWS, acceder a créditos desde 500 hasta 100.000 dólares y talleres prácticos para escalar sin asumir costes innecesarios de infraestructura. El énfasis se mantuvo práctico: menos bloqueos al principio, decisiones de arquitectura más claras y caminos más rápidos hacia el envío.

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

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

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

La conversación giró entonces en torno a lo que implica integrar la IA en los flujos de trabajo empresariales existentes. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit y Kye Gomez @swarms_corp hablaron sobre ir más allá de la experimentación: navegar por sistemas heredados, silos de datos e introducir IA agente de formas que mejoren los procesos sin interrumpirlos. Moderado por Thiru @LazAINetwork.