¿cuál es el verdadero cuello de botella en la implementación de la IA? No es la falta de potencia de cálculo, ni que los modelos no sean lo suficientemente inteligentes, sino la falta de mecanismos de responsabilidad.

Cuando las empresas e instituciones implementan sistemas automatizados, deben poder rastrear claramente quién tomó qué decisión, cuándo y con qué permisos. Esto es especialmente importante en finanzas, salud y departamentos gubernamentales.

$RENDER está promoviendo infraestructura de cálculo de IA, $NEAR facilita el despliegue de aplicaciones de IA, pero todo esto requiere una base de confianza subyacente. Por eso, los marcos de identidad autónoma son tan cruciales. A través de sistemas de credenciales verificables, cada paso de la operación de IA puede ser rastreado hasta una entidad real y permisos específicos.

La misma capa de identidad ya ha demostrado su eficacia en comercio transfronterizo y servicios públicos, y ahora puede usarse directamente para certificar procesos de decisión impulsados por IA. Este es el paso clave para que la IA pase de la prueba de concepto a una aplicación productiva real: no modelos más rápidos, sino cadenas de responsabilidad verificables. Esa es la raíz del problema y también la solución.