Neste domingo, em Hong Kong, a Lagrange, junto com @awscloud e @MetisL2, deu início à Semana de Consenso com o Summitate de IA Aplicada, focando no que realmente é necessário para levar a IA para a produção. Fundadores, construtores e operadores focaram em enfrentar desafios práticos e de nível de implantação. Destaques do evento abaixo 👇

Brian Novell, chefe de BD da Lagrange, abriu o evento enquadrando a lacuna entre demonstrações de IA e a implantação no mundo real. Em exemplos como eliminação de deepfake, decisões financeiras baseadas em IA, precisão dos agentes e conformidade, o foco foi por que a verificabilidade se torna crítica quando sistemas de IA operam em ambientes regulados e de alto risco.

A equipe da @awscloud compartilhou uma atualização sobre o Programa AWS Active, focado em ajudar startups a passarem das primeiras versões para a produção. O programa oferece às equipes um caminho rápido para começar na AWS, acessar créditos de US$ 500 até US$ 100.000 e workshops práticos para escalar sem arcar com custos desnecessários de infraestrutura. A ênfase permaneceu prática: menos bloqueios no início, decisões de arquitetura mais claras e caminhos mais rápidos para o shipping.

O painel de abertura, moderado por Caroline York da Fintech Association of Hong Kong, focou no monitoramento dos sistemas de IA uma vez que estiverem 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 mudou para a proveniência dos dados, governança e auditoria à medida que sistemas de IA avançam para ambientes corporativos e regulados. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI e Sina Yamani @ActionModelAI abordaram como as equipes rastreiam a origem dos dados, constroem trilhas de auditoria e equilibram o desenvolvimento mais rápido de IA com crescentes exigências regulatórias — especialmente à medida que os sistemas se tornam mais autônomos. Moderado pelo próprio Brian Novell, de Lagrange.

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

A conversa então se voltou para o que é necessário para integrar IA aos fluxos de trabalho corporativos existentes. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit e Kye Gomez @swarms_corp discutiram sobre ir além da experimentação — navegando por sistemas legados, silos de dados e introduzindo IA agente de maneiras que melhorem processos sem prejudicá-los. Moderado por Thiru @LazAINetwork.