Este relato no tiene un comienzo muy grandilocuente, simplemente es un desahogo común de un grupo de programadores.

Trabajan en DeFi, en juegos, en aplicaciones Web3, y al final todos se quedan atascados en el mismo problema: los datos. No es que no haya datos, sino que los datos simplemente no son confiables. O la conexión es demasiado lenta, o los datos son falsos, o son tan caros que nadie puede usarlos. Por muy impresionante que sea tu contrato inteligente, si lo alimentas con basura, lo que salga solo será un desastre.

Por eso, la cuestión se reduce a una: ¿cómo hacer que la blockchain pueda confiar en la información del mundo real?

Al principio, quienes hacen esto no tenían mucha fama. Ingenieros, científicos de datos, algunos venían de grandes empresas, otros ya llevaban tiempo en el mundo crypto. Todos coincidían en una cosa: sin una capa de datos confiable, la descentralización es solo papel. Pasaron mucho tiempo investigando por qué siempre surgían problemas en el pasado: ataques, retrasos explosivos, mecanismos de incentivos mal alineados. La financiación era escasa, las iteraciones lentas, pero ese período les dejó una base: no hay prisa, hay que verificar, y nunca decir a la ligera "confianza".

El primer producto en realidad era bastante rudimentario. Las primeras versiones solo podían enviar información de precios, y a menudo fallaban. Los datos fuera de la cadena no coincidían con los en la cadena, verificar en la cadena era demasiado caro para usarse, y los retrasos eran un dolor de cabeza. El equipo no se escondió, enfrentaron los problemas de frente. Intentaron una solución híbrida de cálculo fuera de la cadena y verificación en la cadena, y descubrieron dos caminos: el "modo push" y el "modo pull". Uno busca velocidad, el otro precisión.

Luego entendieron que, en realidad, esa "impureza" era la mayor flexibilidad.

Más adelante, confiar solo en criptografía y matemáticas ya no era suficiente. Incorporaron mecanismos de verificación impulsados por IA — no para sonar impresionante, sino para añadir una capa adicional de defensa. Los modelos de IA pueden detectar datos anómalos en tiempo real, comparar múltiples fuentes, y mejorar mucho la tolerancia a errores.