Lo que hace que @PerceptronNTWK sea particularmente convincente es su diagnóstico preciso de la verdadera limitación que enfrenta la IA hoy en día. El factor limitante ya no es la arquitectura del modelo o la capacidad de cómputo en bruto, sino los datos alineados con los humanos. Los datos que son contextuales, intencionales y fundamentados en el juicio humano real siguen siendo el recurso más escaso y mal gestionado en la pila de IA. Perceptron aborda este cuello de botella a nivel estructural diseñando una red donde los humanos son participantes de primera clase, no entradas invisibles en la parte superior. A los contribuyentes se les otorgan una clara propiedad, atribución medible y beneficios económicos, reemplazando los pipelines de datos extractivos y los flujos de trabajo opacos de caja negra con un sistema transparente y alineado con incentivos. No se asume que los datos sean limpios; se producen a través de la participación explícita y se refinan continuamente a través de bucles de retroalimentación. Este cambio tiene implicaciones más amplias. Cuando una capa de datos como Perceptron se acopla con sistemas de coordinación de inteligencia y atención como @MindoAI, comienza a emerger una economía de IA más sostenible, una donde la contribución es observable, el valor es cuantificable y las recompensas escalan con el impacto en lugar de solo con el acceso o la escala. En su esencia, la IA solo puede escalar en la medida en que su relación con los humanos siga siendo funcional, justa y preservadora de la confianza. Los sistemas que ignoran esta relación eventualmente colapsan bajo desalineación, sesgo o rendimientos decrecientes. La decisión de @PerceptronNTWK de construir esa relación explícitamente, desde la base, no es solo una elección de diseño, es un requisito previo para la escalabilidad a largo plazo de la IA.