La competencia final en la economía de los agentes no se decidirá por la capacidad, sino por si las contribuciones pueden hacerse visibles
En el ecosistema actual de la IA hay un problema muy evidente
Todos discuten qué modelo es más potente, pero casi nadie habla de cómo deberían repartirse los ingresos una vez completada una tarea
Supongamos que un agente lleva a cabo una investigación compleja
Utiliza un servicio de datos
Recurre a un modelo externo
Consume capacidad de cómputo
y, además, otro agente completa la ejecución final
¿A quién deberían destinarse los ingresos generados?
Si no hay registros ni atribuciones claras, normalmente solo hay dos resultados posibles
O bien la plataforma se queda con la mayor parte del valor
o quienes realmente aportan los datos, los modelos y la infraestructura no reciben una compensación justa
Esta podría ser la principal dificultad de la economía de los agentes frente a las aplicaciones de IA convencionales
Porque, en el futuro, los procesos de producción no estarán a cargo de un solo modelo
Se parecerán más a una cadena de colaboración que se configura dinámicamente
Distintos agentes se incorporarán en distintos momentos
Realizarán tareas diferentes
Asumirán costes distintos
y crearán valor de distintas maneras
Si no se pueden identificar las contribuciones, los incentivos económicos no podrán funcionar
La propuesta de Kite, Proof of Attributed Intelligence, me parece muy interesante y digna de debate
Su objetivo no es solo demostrar que una tarea se ha completado
sino intentar rastrear qué participantes han contribuido conjuntamente a producir un resultado de inteligencia
Quién proporcionó los datos clave
quién realizó el razonamiento del modelo
quién asumió los costes de infraestructura
y quién prestó realmente el servicio
Si estas contribuciones pudieran registrarse, verificarse y utilizarse para repartir los ingresos automáticamente, la economía de los agentes tendría la oportunidad de crear un ciclo de valor más justo
Esto también explica por qué Kite no se centra únicamente en los pagos
Los pagos resuelven cómo se mueve el dinero
La identidad resuelve quién está actuando
La atribución de contribuciones resuelve por qué debe repartirse el dinero de esa manera
Sin cualquiera de estos tres elementos, es muy difícil establecer una verdadera economía de máquinas
Por supuesto, atribuir las contribuciones no es tan sencillo como registrar cada operación
Que un agente utilice diez servicios no significa que sea quien más contribuyó
Que un modelo genere un texto muy largo tampoco significa que haya creado más valor
La verdadera dificultad consiste en vincular los resultados de una tarea con las contribuciones reales
@KITE AI tendrá que afrontar este problema, que es más complejo que el relato
Si no lo consigue, el ecosistema podría quedarse en el nivel de las llamadas entre agentes y los pagos
Si lo consigue, podría organizar datos, modelos, capacidad de cómputo y nodos de servicio en una nueva red de valor
#KiteBBW $KITE