todas las empresas con las que hemos hablado reconstruyen una infraestructura similar: especificaciones de datos personalizadas, scripts de QA manuales, pipelines de etiquetado interno, flujos de trabajo de licencias fuera de línea, etc. esto es ineficiente, propenso a errores y no está construido para la escala a la que las principales empresas de IA están operando colectivamente ahora. hemos reemplazado todo eso con primitivas modulares en @psdnai: → sdks para recolección estructurada → pipelines de ml para deduplicación, verificaciones de PII y detección de valores atípicos → etiquetado semisupervisado con aprendizaje activo y enrutamiento de incertidumbre → IP-limpio a través de @StoryProtocol