Escribir hasta ahora, en realidad me ha hecho ser más cauteloso. No es que me vuelva de repente conservador, sino que he pisado un pozo—es demasiado fácil reemplazar "esto debería ser muy bueno" por "¿realmente es bueno ahora?". Antes ya he sufrido esa pérdida, cuando tomas algo que aún no ha ocurrido como si ya hubiera pasado, lo que más conviene es retirarse justo en el momento en que deberías retroceder.

Por eso esta vez cambio de perspectiva. Sin hacer un análisis exhaustivo ni hablar de marcos, lo veo desde la lógica de la contradicción: supongamos que este proyecto no sale adelante al final, ¿en qué etapa fallaría primero? En sentido inverso, mientras puedas superar estos obstáculos, aunque en el corto plazo haya turbulencias, vale la pena mantenerlo como una inversión a largo plazo.

La conclusión principal: el éxito o fracaso no depende de las palabras "IA", sino de "confiable". La IA puede copiarse, la confiabilidad es muy difícil de replicar. En escenarios donde la información es muy caótica y la estructura poco clara, la credibilidad se vuelve más valiosa, y la barrera de protección puede ser realmente efectiva.

El primer punto más fácil de que se descubra: la coherencia.

Poner datos no estructurados en la cadena suena muy avanzado, pero en realidad la primera prueba es simple: ¿pueden diferentes nodos llegar a la misma conclusión con la misma evidencia? Si no coinciden, ¿cómo converge el sistema?

No quiero escuchar esa respuesta estándar de "tenemos un mecanismo de consenso". Quiero ver acciones concretas—

Supón que el nodo A dice "riesgo", y el nodo B dice "sin riesgo", ¿se decide por votación? ¿Se pondera según la confiabilidad? ¿O se busca un árbitro? ¿Quién hace ese arbitraje? ¿Quién paga los costos? Si al final la última palabra la tiene "confiar en un nodo autoridad", entonces este sistema en realidad es fácil de engañar.