Construa em Verona
Quanto mais olho para os projetos sendo construídos em Verona, mais percebo que esse ecossistema não está focado apenas em um único caso de uso de IA.
Há a WRTH, com seus ativos do mundo real. Há a TradeOS, com IA e negociação. Há a EarnOS, que transforma atividades online em recompensas. Há a Smoothly, que leva expertise humana para agentes de IA.
À primeira vista, parece que são todos diferentes. Mas é justamente isso que torna tudo interessante.
Todos lidam com algo que precisa ser confiável. A WRTH busca tornar mais fácil verificar o histórico de ativos e a propriedade. A EarnOS comprova que uma atividade de fato foi realizada. A Smoothly constrói agentes de IA com base em capacidades humanas avaliadas. Enquanto isso, a TradeOS combina estratégias humanas com dados de mercado para que a IA possa operar continuamente.
Então, talvez a pergunta mais interessante sobre Verona não seja "que tipo de IA eles estão construindo?", mas "o que pode ser feito de forma mais útil quando a IA tem acesso a informações confiáveis?"
Na minha opinião, isso está se tornando cada vez mais importante. A IA já é muito boa em gerar respostas. Mas quando a IA começa a agir em nosso nome comprando algo, tomando decisões, executando estratégias, avaliando um ativo ou interagindo com serviços, não basta que as respostas apenas soem inteligentes. A IA precisa de provas, contexto e dados confiáveis.
Esses quatro projetos demonstram como esse conceito pode ser aplicado a áreas bem diferentes.
Esta é a parte mais interessante de Verona. Não é apenas sobre construir IA, mas sobre tentar criar uma camada de confiança por trás dela.
Se a próxima tendência em IA de fato migrar de simples conversa para uma IA que realmente consiga agir, então a capacidade de saber quais informações são precisas pode se tornar tão importante quanto a capacidade da IA de processar essas informações em si.
#CryptoAi
Quanto mais olho para os projetos sendo construídos em Verona, mais percebo que esse ecossistema não está focado apenas em um único caso de uso de IA.
Há a WRTH, com seus ativos do mundo real. Há a TradeOS, com IA e negociação. Há a EarnOS, que transforma atividades online em recompensas. Há a Smoothly, que leva expertise humana para agentes de IA.
À primeira vista, parece que são todos diferentes. Mas é justamente isso que torna tudo interessante.
Todos lidam com algo que precisa ser confiável. A WRTH busca tornar mais fácil verificar o histórico de ativos e a propriedade. A EarnOS comprova que uma atividade de fato foi realizada. A Smoothly constrói agentes de IA com base em capacidades humanas avaliadas. Enquanto isso, a TradeOS combina estratégias humanas com dados de mercado para que a IA possa operar continuamente.
Então, talvez a pergunta mais interessante sobre Verona não seja "que tipo de IA eles estão construindo?", mas "o que pode ser feito de forma mais útil quando a IA tem acesso a informações confiáveis?"
Na minha opinião, isso está se tornando cada vez mais importante. A IA já é muito boa em gerar respostas. Mas quando a IA começa a agir em nosso nome comprando algo, tomando decisões, executando estratégias, avaliando um ativo ou interagindo com serviços, não basta que as respostas apenas soem inteligentes. A IA precisa de provas, contexto e dados confiáveis.
Esses quatro projetos demonstram como esse conceito pode ser aplicado a áreas bem diferentes.
Esta é a parte mais interessante de Verona. Não é apenas sobre construir IA, mas sobre tentar criar uma camada de confiança por trás dela.
Se a próxima tendência em IA de fato migrar de simples conversa para uma IA que realmente consiga agir, então a capacidade de saber quais informações são precisas pode se tornar tão importante quanto a capacidade da IA de processar essas informações em si.
#CryptoAi
