Lo que hace que @PerceptronNTWK resulte especialmente atractivo es su diagnóstico preciso de la verdadera limitación a la que se enfrenta la IA hoy en día. El factor limitante ya no es la arquitectura del modelo ni la capacidad de cálculo bruta, sino datos alineados con humanos. Los datos contextuales, intencionados y basados en el juicio humano real siguen siendo el recurso más escaso y mal gestionado en la pila de IA. Perceptrón aborda este cuello de botella a nivel estructural diseñando una red donde los humanos son participantes de primera clase, no entradas invisibles aguas arriba. A los contribuyentes se les otorga una propiedad clara, una atribución medible y un potencial económico de crecimiento, sustituyendo las canalizaciones de datos extractivas y los flujos de trabajo opacos de caja negra por un sistema transparente y alineado con incentivos. No se asume datos limpios; Se produce mediante la participación explícita y se refina continuamente mediante bucles de retroalimentación. Este cambio tiene implicaciones más amplias. Cuando una capa de datos como Perceptron se combina con sistemas de inteligencia y coordinación de atención como @MindoAI, comienza a surgir una economía de IA más sostenible, donde la contribución es observable, el valor es cuantificable y las recompensas escalan con el impacto en lugar de con el acceso o la escala única. En 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 acaban colapsando por desalineación, sesgo o rendimientos decrecientes. La decisión de @PerceptronNTWK de construir esa relación explícitamente, desde cero, no es solo una elección de diseño, sino un requisito previo para la escalabilidad a largo plazo de la IA.