El entrenamiento de modelos de IA enfrenta un problema real: los errores pueden acumularse silenciosamente a través de bucles de retroalimentación, creando puntos ciegos que nadie detecta hasta que es demasiado tarde. La supervisión humana en cada punto de control cambia el juego por completo. Cuando las personas permanecen involucradas durante todo el proceso de entrenamiento, no solo en los extremos, cambia fundamentalmente la forma en que el modelo aprende. Los resultados hablan por sí mismos: mayor precisión, menos sesgos ocultos y salidas que realmente coinciden con lo que sucede en el mundo real. Este enfoque en capas con intervención humana no solo es mejor desde el punto de vista técnico; es la forma en que se construyen sistemas de IA en los que la gente realmente puede confiar. En contextos de Web3 y blockchain donde la precisión importa, este tipo de validación rigurosa se vuelve aún más crítica.