Un artículo reciente de Harvard Business Review destaca un problema crítico: la IA generalista a menudo tiene dificultades en el sector salud porque pierde contexto, matices y conocimiento especializado. Los modelos pueden leer gráficos, pero aún así malinterpretan lo que realmente significan las señales clave en la práctica. La conclusión es clara: la IA no solo necesita más datos, necesita datos de alta calidad, validados y conscientes del dominio. Sin una infraestructura de datos sólida, incluso los modelos más potentes pueden producir errores peligrosos. Aquí es donde importan las nuevas capas de infraestructura. Ecosistemas distribuidos como Perceptron buscan apoyar entornos donde los datos, modelos y resultados pueden ser evaluados, validados y mejorados continuamente. El futuro de la IA no se determinará solo por el acceso a modelos, sino por la calidad de los datos que los respaldan y los sistemas utilizados para verificarlos. 🔗Fuente: