Aufbau auf Verona
Je genauer ich mir die Projekte anschaue, die in Verona gebaut werden, desto mehr erkenne ich: Dieses Ökosystem ist nicht auf nur einen einzigen KI-Use-Case ausgerichtet.
Da ist WRTH mit seinen Assets aus der realen Welt. Da ist TradeOS mit KI und Trading. Da ist EarnOS, das Online-Aktivitäten in Belohnungen verwandelt. Und da ist Smoothly, das menschliches Expertenwissen in KI-Agenten einbringt.
Auf den ersten Blick wirken sie alle unterschiedlich. Aber genau das macht es so interessant.
Alle beschäftigen sich mit etwas, das vertrauenswürdig sein muss. WRTH zielt darauf ab, Asset-Historien und Eigentumsverhältnisse leichter verifizierbar zu machen. EarnOS belegt, dass eine Aktivität tatsächlich durchgeführt wurde. Smoothly baut KI-Agenten auf Basis bewerteter menschlicher Fähigkeiten auf. Während TradeOS menschliche Strategien mit Marktdaten kombiniert, damit KI kontinuierlich arbeiten kann.
Vielleicht ist die spannendere Frage über Verona also nicht „Welche Art von KI bauen sie?“ sondern „Was lässt sich viel nützlicher machen, wenn KI Zugriff auf verlässliche Informationen hat?“
Meiner Meinung nach wird das zunehmend wichtig. KI ist bereits sehr gut darin, Antworten zu generieren. Aber wenn KI anfängt, in unserem Namen zu handeln – etwas zu kaufen, Entscheidungen zu treffen, Strategien auszuführen, ein Asset zu bewerten oder mit Services zu interagieren – dann reichen Antworten, die einfach nur intelligent klingen, nicht aus. KI braucht Belege, Kontext und vertrauenswürdige Daten.
Diese vier Projekte zeigen, wie sich dieses Konzept auf sehr unterschiedliche Bereiche anwenden lässt.
Das ist der interessanteste Teil von Verona. Es geht nicht nur darum, KI zu bauen, sondern darum, zu versuchen, eine Vertrauensebene dahinter aufzubauen.
Wenn der nächste Trend in der KI tatsächlich vom bloßen Chatten hin zu KI übergeht, die wirklich handeln kann, dann könnte die Fähigkeit, zu wissen, welche Informationen korrekt sind, genauso wichtig werden wie die Fähigkeit der KI, diese Informationen selbst zu verarbeiten.
#CryptoAi
Je genauer ich mir die Projekte anschaue, die in Verona gebaut werden, desto mehr erkenne ich: Dieses Ökosystem ist nicht auf nur einen einzigen KI-Use-Case ausgerichtet.
Da ist WRTH mit seinen Assets aus der realen Welt. Da ist TradeOS mit KI und Trading. Da ist EarnOS, das Online-Aktivitäten in Belohnungen verwandelt. Und da ist Smoothly, das menschliches Expertenwissen in KI-Agenten einbringt.
Auf den ersten Blick wirken sie alle unterschiedlich. Aber genau das macht es so interessant.
Alle beschäftigen sich mit etwas, das vertrauenswürdig sein muss. WRTH zielt darauf ab, Asset-Historien und Eigentumsverhältnisse leichter verifizierbar zu machen. EarnOS belegt, dass eine Aktivität tatsächlich durchgeführt wurde. Smoothly baut KI-Agenten auf Basis bewerteter menschlicher Fähigkeiten auf. Während TradeOS menschliche Strategien mit Marktdaten kombiniert, damit KI kontinuierlich arbeiten kann.
Vielleicht ist die spannendere Frage über Verona also nicht „Welche Art von KI bauen sie?“ sondern „Was lässt sich viel nützlicher machen, wenn KI Zugriff auf verlässliche Informationen hat?“
Meiner Meinung nach wird das zunehmend wichtig. KI ist bereits sehr gut darin, Antworten zu generieren. Aber wenn KI anfängt, in unserem Namen zu handeln – etwas zu kaufen, Entscheidungen zu treffen, Strategien auszuführen, ein Asset zu bewerten oder mit Services zu interagieren – dann reichen Antworten, die einfach nur intelligent klingen, nicht aus. KI braucht Belege, Kontext und vertrauenswürdige Daten.
Diese vier Projekte zeigen, wie sich dieses Konzept auf sehr unterschiedliche Bereiche anwenden lässt.
Das ist der interessanteste Teil von Verona. Es geht nicht nur darum, KI zu bauen, sondern darum, zu versuchen, eine Vertrauensebene dahinter aufzubauen.
Wenn der nächste Trend in der KI tatsächlich vom bloßen Chatten hin zu KI übergeht, die wirklich handeln kann, dann könnte die Fähigkeit, zu wissen, welche Informationen korrekt sind, genauso wichtig werden wie die Fähigkeit der KI, diese Informationen selbst zu verarbeiten.
#CryptoAi