#sxt $SXT @SpaceandTime
Tu agente de IA te dio una cifra de ingresos. Pero ¿cómo sabes que no cometió un error? 🤔
Empecé a pensar en esto después de conocer el más reciente lanzamiento Enterprise de Space and Time.
Las empresas quieren que los agentes de IA trabajen con informes financieros, registros de clientes y datos internos. Pero dar acceso a una IA a todos los registros privados solo para calcular una cifra crea un riesgo innecesario.
Creo que aquí es donde Space and Time se vuelve interesante.
Su tecnología Proof of SQL permite a las empresas ejecutar consultas SQL y generar pruebas criptográficas de que el cálculo se realizó correctamente. Los registros subyacentes pueden permanecer privados, mientras que auditores, aplicaciones o agentes de IA verifican el resultado.
Lo que me llamó la atención es que esto no se trata simplemente de ocultar información. Se trata de hacer que la respuesta pueda verificarse de forma independiente.
El sistema conecta la consulta SQL, los datos comprometidos y el resultado calculado mediante pruebas criptográficas. Si los datos o el cálculo no coinciden con la prueba, la verificación falla.
También veo una oportunidad más amplia que va más allá de los informes empresariales. En la tokenización, los datos verificables pueden ayudar a confirmar la propiedad y los registros de activos. En DeFi, los protocolos pueden comprobar cálculos financieros sin confiar ciegamente en un proveedor de datos. Esto hace que Proof of SQL sea relevante siempre que las decisiones financieras y de IA dependan de información precisa.
El lanzamiento Enterprise del 9 de noviembre hace que esta idea sea más práctica, ya que permite a las empresas implementar la tecnología en sus propios entornos. Maple Finance, Indomobil, Trenez y The Data Foundation fueron anunciados como socios del lanzamiento.
Por supuesto, las matemáticas correctas no pueden garantizar que los datos originales sean verídicos. La calidad de los datos sigue siendo importante.
Esa distinción es importante para mí.
A medida que los agentes de IA asumen más responsabilidades, ¿demostrar la veracidad de la información que respalda sus decisiones debería convertirse en un requisito básico?
Tu agente de IA te dio una cifra de ingresos. Pero ¿cómo sabes que no cometió un error? 🤔
Empecé a pensar en esto después de conocer el más reciente lanzamiento Enterprise de Space and Time.
Las empresas quieren que los agentes de IA trabajen con informes financieros, registros de clientes y datos internos. Pero dar acceso a una IA a todos los registros privados solo para calcular una cifra crea un riesgo innecesario.
Creo que aquí es donde Space and Time se vuelve interesante.
Su tecnología Proof of SQL permite a las empresas ejecutar consultas SQL y generar pruebas criptográficas de que el cálculo se realizó correctamente. Los registros subyacentes pueden permanecer privados, mientras que auditores, aplicaciones o agentes de IA verifican el resultado.
Lo que me llamó la atención es que esto no se trata simplemente de ocultar información. Se trata de hacer que la respuesta pueda verificarse de forma independiente.
El sistema conecta la consulta SQL, los datos comprometidos y el resultado calculado mediante pruebas criptográficas. Si los datos o el cálculo no coinciden con la prueba, la verificación falla.
También veo una oportunidad más amplia que va más allá de los informes empresariales. En la tokenización, los datos verificables pueden ayudar a confirmar la propiedad y los registros de activos. En DeFi, los protocolos pueden comprobar cálculos financieros sin confiar ciegamente en un proveedor de datos. Esto hace que Proof of SQL sea relevante siempre que las decisiones financieras y de IA dependan de información precisa.
El lanzamiento Enterprise del 9 de noviembre hace que esta idea sea más práctica, ya que permite a las empresas implementar la tecnología en sus propios entornos. Maple Finance, Indomobil, Trenez y The Data Foundation fueron anunciados como socios del lanzamiento.
Por supuesto, las matemáticas correctas no pueden garantizar que los datos originales sean verídicos. La calidad de los datos sigue siendo importante.
Esa distinción es importante para mí.
A medida que los agentes de IA asumen más responsabilidades, ¿demostrar la veracidad de la información que respalda sus decisiones debería convertirse en un requisito básico?