Las personas que se acercan por primera vez a la cadena de bloques suelen quedar fascinadas por la descentralización y la ejecución automática. Piensan que simplemente subir cosas a la cadena los hará estar completamente tranquilos. Pero después de un tiempo, se dan cuenta de que la cadena en realidad no sabe nada.

¿De qué va el precio? ¿Quién ganó la carrera? ¿Qué está pasando en la realidad? Para la cadena, todo eso es una caja negra. Todos los datos deben ser alimentados continuamente desde el mundo humano.

Por eso, desde el primer día, los oráculos se han convertido en el eslabón más vulnerable pero también más indispensable de todo el ecosistema. Si los datos son incorrectos, el contrato colapsa en el acto; si son lentos, la ventana de transacción se escapa; si son falsos, las posiciones grandes pueden explotar por completo. Cada paso es como caminar sobre una cuchilla de afeitar.

Una idea bastante clara es esta: en lugar de acumular toda la carga en la cadena, es mejor dejar las tareas sucias y pesadas fuera de ella. La recopilación de datos, limpieza, deduplicación y verificación, esas tareas complejas de preprocesamiento, se pueden realizar con IA para identificar anomalías en textos e imágenes, y solo escribir en la cadena el resultado final limpio para que quede sellado y certificado. Así se ahorra en costos de gas, se reduce la probabilidad de errores y la arquitectura es más estable.

Desde el punto de vista de la cobertura de datos, este tipo de soluciones realmente tienen ambición. No solo para precios de criptomonedas y tasas de préstamo, sino también para la valoración de activos reales, datos de eventos deportivos e incluso resultados de modelos de IA. Conectando a miles de fuentes de datos, operando en más de cuarenta cadenas como Ethereum, Solana, Bitcoin y otras. Los desarrolladores también lo encuentran más sencillo: cuando necesitan datos, pueden solicitarlos en cualquier momento o suscribirse para que se envíen a los contratos, todo con una línea de código.

Lo más interesante es que realmente están usando IA para hacer el trabajo, no solo es una estrategia de marketing. Identificar datos anómalos y bloquear basura por adelantado son aplicaciones concretas. Ahora, procesan más de cien mil solicitudes de datos por semana, y ya no es solo teoría.